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102件の事例 / 全1942件 定量効果あり

プーマ(PUMA)

2024

PUMAがGoogle Cloudと提携し、Imagen 2を活用した商品画像の自動生成を業界初で大規模実装。地域・顧客・商品に最適化されたビジュアルをリアルタイム生成し、クリック率向上と発売リードタイムの短縮を達成。

クリック率向上、平均注文額(AOV)増加、商品発売リードタイム短縮
小売・流通 マーケティング・広告設計・R&D 生成AI(画像・動画)

メルカド・リブレ(Mercado Libre)

2024

ラテンアメリカ最大のEコマース企業メルカド・リブレがAIをパーソナライズ・購買プロセス・社内業務に全面導入。AI効率化による人員削減ではなく、能力拡張のためのAI投資と追加雇用を両立させる戦略を展開。

AI導入後も雇用を拡大(効率化分を事業拡大に充当)
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売 生成AI(テキスト)レコメンド・パーソナライズ

クーパン(Coupang)

2024

クーパンがAI需要予測・最適配送ルート・Random Stow方式の倉庫管理を統合し、ロケット配送(翌日配達)を実現。AIが天候・地理等の変数から配送時間を推定し、最適なスタッフ配置と配送順序を自動決定。

注文前の在庫予測による翌日配達実現、AI Export Engineで海外小規模事業者への販路拡大
小売・流通 需要予測・在庫管理物流・配送最適化 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

JD.com(京東集団)

2024

JD.comが「AI First」戦略を宣言し、ChatRhino LLMを小売・物流・金融等に展開。自律配送車500台超で1日100万個の配送を達成。AIGCマーケティングでコンテンツ制作コスト90%削減・期間を7日→半日に短縮。

コンテンツ制作コスト90%削減、制作期間7日→半日、自律配送1日100万個、R&D投資430億元(前年比18%増)、AIライブ配信で8億元超の売上
小売・流通 レコメンド・パーソナライズマーケティング・広告物流・配送最適化 生成AI(テキスト)生成AI(画像・動画)最適化・シミュレーション

シーイン(SHEIN)

2024

SHEINがAI需要予測で80%の精度を達成し、企画から出荷まで7-10日のスピードを実現。5,400以上のサプライヤーにAIプラットフォームを開放し、リアルタイムの消費者嗜好に基づく少量多品種生産モデルを構築。

需要予測精度80%達成、企画→出荷7-10日、常時60万点以上を掲載、220以上の国・地域に販売
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーションレコメンド・パーソナライズ

ルルレモン(Lululemon)

2024

ルルレモンが初のChief AI & Technology Officerを任命し、生成AIを商品開発・Eコマース検索・パーソナライズに全面導入。商品デザインのPoC段階で生成AIによる高速プロトタイピングを実証し、開発効率を向上。

初のChief AI & Technology Officer設置、商品開発への生成AI導入
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ設計・R&D 生成AI(テキスト)生成AI(画像・動画)レコメンド・パーソナライズ

ノードストローム(Nordstrom)

2024

ノードストロームが生成AIを活用したアプリリニューアルを実施。スタイリスト×AIのトレンドレポート、Style Swipes機能、自然言語検索を導入。バックエンドでは100以上のAIモデルが在庫管理・注文ルーティング・需要予測を日次運用。

100以上のAIモデルを日次運用
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理 生成AI(テキスト)需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

ダラー・ゼネラル(Dollar General)

2024

ダラー・ゼネラルがAI最適化専任のSVPを新設し、サプライチェーン・店舗運営・マーチャンダイジング全般にAIを適用。Shelf EngineのAI需要予測を3,000店舗に展開し、生鮮食品の発注最適化を実現。

AI需要予測を3,000店舗に展開
小売・流通 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ベストバイ(Best Buy)

2024

ベストバイがGoogle Cloud・Accentureと提携し、生成AIバーチャルアシスタントを開発。Vertex AIとGeminiモデルを活用し、製品トラブルシューティング・注文管理・サブスクリプション管理をセルフサービスで提供。

Web・アプリ・電話の3チャネルでAIカスタマーサポートを展開
小売・流通 カスタマーサポート・問い合わせ対応 生成AI(テキスト)チャットボット・対話AI

陣屋(鶴巻温泉 元湯陣屋)

2024

1918年創業の老舗旅館がクラウド基盤「陣屋コネクト」とAI技術で経営を再建。車番認識AIで顧客到着を自動通知し、赤字から売上1億円増・黒字転換を達成。

売上1億円増、赤字→黒字転換、離職率40%→3%、外販400施設以上
小売・流通飲食・食品 レコメンド・パーソナライズ営業支援・販売 画像認識・外観検査レコメンド・パーソナライズ

丸紅(受注業務OCR)

2024

生成AI×OCRで複雑な受注業務を半自動化。多様なフォーマットの注文書をAIが読み取り、従来不可能だった物流DXを実現。

受注業務の半自動化
小売・流通 営業支援・販売 生成AI(テキスト)OCR・文書解析

丸井グループ(EC AIモデル)

2024

AI model社と連携し、EC向けAIモデルを活用した商品画像を制作。スタイリング画像の大量制作と着用イメージの可視化で、ECでの購買体験を向上。

AIモデル活用で売上増を確認
小売・流通 マーケティング・広告営業支援・販売 生成AI(画像・動画)

クローガー(Kroger)- デジタル革新

2024

クローガーのCIOはAIと生成AIを業務全般に活用していることを公表。マーケティングコンテンツの改善、検索精度向上、顧客パーソナライズ、従業員支援など多面的にAIを展開している。

小売・流通 レコメンド・パーソナライズマーケティング・広告 生成AI(テキスト)レコメンド・パーソナライズ

セフォラ(Sephora / LVMH)

2024

セフォラはRELEX SolutionsのAI駆動需要予測・自動補充ソリューションを35カ国・2,500以上の店舗に導入。在庫回転率の改善と陳腐化リスクの削減を実現しながら、AI肌診断ツールで顧客体験も革新した。

35カ国2,500以上の店舗に展開、肌診断ツールは70,000の医療グレード画像で学習・95%の信頼性
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

アダストリア

2024

生成AIを活用した社内アプリ「STAFF VOICE」で顧客の「買わなかった理由」を収集・分析。EC検索にVertex AI Searchを導入し、詳細ページ遷移率15%向上、CVR20%改善を実現。

検索から詳細ページへの遷移率15%向上、CVR20%改善、撮影コスト50%以上削減
小売・流通 レコメンド・パーソナライズマーケティング・広告 生成AI(テキスト)生成AI(画像・動画)音声認識・音声合成レコメンド・パーソナライズ

KADOKAWA

2024

KADOKAWAが生成AI技術を活用した体験型コンテンツ「AI書店員ダ・ヴィンチさん」を全国書店に期間限定展開。大規模言語モデルにより、来店客の「今の感情・興味」に基づいたパーソナライズされた書籍推薦を実現。

小売・流通 レコメンド・パーソナライズ 生成AI(テキスト)レコメンド・パーソナライズ

ヤマダホールディングス

2024

ヤマダデンキの通販サイト「ヤマダウェブコム」がAIサジェストソリューション「awoo AI」を導入し、約20万点の商品から最適な商品を提案。回遊率2.4倍、CV率3.6倍を実現した。

回遊率2.4倍、CV率(コンバージョン率)3.6倍
小売・流通 レコメンド・パーソナライズ レコメンド・パーソナライズ

ライフコーポレーション

2024

BIPROGYのAI需要予測サービス「AI-Order Foresight」を全304店舗の生鮮部門に拡大導入。畜産商品で発注時間3〜4割減、廃棄率10ポイント改善を達成。

畜産商品で発注時間3〜4割減、廃棄率10ポイント改善。年間10万時間の作業削減目標
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測

トライアルホールディングス

2024

独自開発のリテールAIカメラとセルフレジ機能付き買い物カート「Skip Cart」で次世代型スマートストアを展開。Skip Cartは245店舗・2万台超が稼働し、月間約480万人が利用する世界最大規模のAI小売プラットフォーム。

Skip Cart稼働245店舗・2万台超、月間約480万人利用、2024年3月東証グロース市場上場、売上高7,110億円
小売・流通IT・通信 レコメンド・パーソナライズ需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測レコメンド・パーソナライズ

マルイ(スーパーマーケット)

2024

岡山県の食品スーパーが日本IBMのAI需要予測システム「ADF」を全24店舗に導入。来客数予測精度90%超を達成し、発注時間50%削減とロス2.5%削減を実現。

来客数予測精度90%超、発注時間50%削減、ロス2.5%削減、年間216時間の作業時間削減、粗利益90万円増加
小売・流通 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測