エイチ・アイ・エス(ユーザーコンテキストダッシュボード)
エイチ・アイ・エスが Gemini を使った「ユーザーコンテキストダッシュボード」を開発した。事前に顧客ニーズを把握できるようになり、提案品質が向上して成約率が約5%上がった。
令和トラベル(見積り・提案書の自動化)
令和トラベルが Gemini で見積りや提案書の作成を自動化し、作業効率が3倍以上に向上した。受注1件あたりの平均工程数が約30%削減され、受注額は1.2〜1.5倍に伸びた。
富山市(常設AIカメラによる人流観測)
富山市が、中心市街地に52台の常設 AI カメラを設置して通年の人流計測を行っている。取得データはオープンデータとして公開され、出店マーケティングなどに使える形になった。
リクルート『ホットペッパーグルメ』(ハイブリッド検索)
リクルートの『ホットペッパーグルメ』が、キーワード検索とベクトル検索を組み合わせた Custom Hybrid Search を本番導入した。Top-1 検索精度が最大2倍に改善し、0件ヒット検索が90%減り、検索経由の予約数が10%増えた。
NTTドコモ(フルAIマーケティング)
NTT ドコモが、1億を超える d ポイント会員と2,000種類以上の顧客データを対象に「フル AI マーケティング」を進めている。社内のデータ活用アプリのソースコードや利用ログを AI が読めるナレッジに変え、施策設計エージェントが100パターンを超えるセグメントへ自動で振り分ける。
ITbook
自治体・国向けコンサルティングの ITbook が、Amazon Bedrock で提案書作成支援システムを構築した。提案書ドラフト作成にかかっていた約十日分の作業を半日にまで短縮している。
マツキヨココカラ&カンパニー
マツキヨココカラ&カンパニーはAI・機械学習による非財務指標と財務指標の相関分析を統合報告書に導入。データ分析に基づく新アプリで顧客データ統合を実現し、DL累計1,250万超を達成。
日本ハム
日本ハムはSAP BTPとAIを活用した在庫引当・需要予測システムを導入し、欠品率の大幅改善と在庫水準の最適化を実現。ベテラン担当者の経験知をAIで標準化した。
花王
花王はNTTデータと共同で、AIエージェント「AI生活者」を活用したマーケティングリサーチの革新に取り組む。購買データとSNSデータから生成した8人のAIエージェントによる仮想インタビューで、従来は得られない消費者インサイトを獲得している。
北海道文化放送
北海道文化放送がAmazon Bedrockでニュース原稿・動画の作成フローを低コストに効率化。FAXで届くリリースのデータ化なども自動化し、ニュース動画の配信数を月100〜120本増やした。
兵庫県立リハビリテーション中央病院
兵庫県立リハビリテーション中央病院がAmazon Bedrockでリハビリのスケジュール作成を自動化。60%の自動化を実現し、月あたり約36単位(約88,200円)の増収を見込む。
令和トラベル
オンライン旅行の令和トラベルがGeminiでツアータイトルの考案や記事作成を効率化。コンテンツ制作を高速化し、会員60万人・海外ツアー約15万件への事業拡大を支えた。
フェズ
リテールDXのフェズがGeminiを活用して顧客ラベルを自動生成。約1万のラベルを自動生成し、高精度な顧客インサイトを獲得した。
アサヒグループホールディングス
SNSに投稿された画像から消費者の「声なき声」をAIで抽出し、ビールやコーヒー飲料の商品企画に活用。先入観を排した発想を取り入れ、企画の作業日数を3分の1に短縮した。
北海道電力(Enerista蓄電池AI)
AIを活用した系統用蓄電池の需給管理サービス「Enerista」を開始。蓄電池の充放電をAIが最適制御し、再生可能エネルギーの出力変動を平準化して電力系統の安定化に貢献。
森永乳業(AI新製品需要予測)
NECのAI技術を活用した新製品需要予測ソリューションを導入。アイスカテゴリーにおける実証実験で、需給担当者の計画とほぼ同等精度の予測を早期段階で実現。
ロイヤルホールディングス(HANZO AI自動発注)
ロイヤルホスト215店舗と天丼てんや111店舗の計326店舗にAI需要予測型自動発注「HANZO」を導入。食材の過剰仕入れ・品切れを防止し、在庫回転率を改善。
ハローデイ(AI需要予測自動発注)
日立のAI需要予測型自動発注システムを全49店舗に導入。自動発注率90%以上を達成し、残業時間7.9%削減・人時生産性8.4%向上を実現。
サミット(AI需要予測自動発注)
日立の需要予測型自動発注システムを全123店舗に導入。加工食品・日用品を対象に自動発注提案の採用率95%を達成し、欠品改善と在庫低減を実現。
ファミリーマート(AIレコメンド発注)
AIが過去1年間の販売実績・通行量・気象データ等を分析し、日別・便別・単品別に最適な販売予測数を算出する「AIレコメンド発注」を全国500店舗で運用開始。発注業務を週6時間削減。