サービス分野に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。サービスの分野では、自社サービスに生成AIを活用する事例、画像動画生成の事例が多く報告されています。また、従業員数も多いことが関係するのか職員の働く意欲に活用する事例も報告されています。
AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。
英国大手小売企業Marks & Spencerは、Azure機械学習技術を活用して顧客エンゲージメントを高める革新を行いました。特に、顧客ロイヤルティプログラム「Sparks」の効率化やパーソナライズされたマーケティングキャンペーン展開を実現し、データサイエンスワークロードの効果を最大化しています。
【導入の背景】
Marks & Spencerは、食品や衣料品、家庭用品など高品質な商品を世界中の顧客に提供している企業で、膨大なデータを扱い、17百万人以上の会員を持つロイヤルティプログラムを運営しています。この規模の事業を展開するには大量データの処理及び顧客理解のための機械学習ソリューションが欠かせませんでした。
【元々の課題】
以前のデータサイエンスモデルは多くの手動プロセスに依存し、モデルを本番環境に導入する速度や労働強度の問題を抱えていました。また、開発コードと生産コードの分離の必要性、モデルの性能や信頼性の向上、実行時間の短縮といった課題がありました。
【解決策】
同社はAzure Machine LearningおよびAzure MLOps v2 Acceleratorを採用しました。これにより開発とデプロイメントの速度が向上し、手動プロセスが削減されました。CI/CDプロセスの改善と並行して多数のモデルを一斉にトレーニングする能力が確立し、大量データをより迅速に処理するシステムへの移行を実現しました。
【効果】
このシステム導入により、デプロイメント時間が大幅に削減され、ロイヤルティプログラム関連業務が迅速化。顧客向けの報酬、製品、キャンペーン提供の精度と速度が向上しました。特に店舗毎にプロセスを繰り返す小売業界において、実行時間は50％削減され、システムの堅牢性が高まりました。
