B!

AI活用

AI

お客様のお悩み

  • 「クリエイティブ作成に時間がかかって、施策が回らない…」

  • 「AIを導入したいけど、何から手をつければいいかわからない」

  • 「過去のデータはあるのに、売上予測すらできていない」

  • 「外部AIサービスの導入を検討しているけど、一向に進まない」

AIの成果は、

AIではなく「データと顧客理解」で決まる

AIの成果は、AIそのものではなく、「与えるデータ」と「顧客への理解」で決まります。生成AIも予測モデルもレコメンドも、いまや誰でもコストを払えばすぐに使える——それでも成果に差がつくのは、AIに与える自社のデータと、顧客理解の深さに差があるからです。

だからGeneは、「何のAIを入れるか」からは始めません。まず自社のデータとセグメントが整っているかを確認し、そのうえで「自社で持つべきAI」と「外部サービスを使うべきAI」を見極める。この順序こそが、AI投資を成果に変える最短距離だと考えています。

どんなことをする?

基本支援メニュー

  • 01

    生成AI(LLM)活用

    コンテンツ・LP・商品説明の生成による施策回転の高速化、問い合わせ振り分けの自動化

  • 02

    機械学習によるモデル構築

    自社の購買データに基づく売上予測・セグメント予測モデルの構築

  • 03

    AIを活用した外部サービスの導入支援

    検索最適化・レコメンド・チャットボット等の選定と、EC・アプリへの組み込み

  • 04

    AIを活用した運用業務改善

    判断基準の明文化による、現場業務の自動化・平準化

※「そもそも何にAIを使うべきか」の
テーマ選定からご一緒できます

何がわかる?何ができる?

  • 活用例1. セグメント別クリエイティブの量産

    従来は1本しか作れず、全セグメントに同じ内容を配信していたが、LLMを使うとセグメント別に出し分けられる本数まで増え、それぞれのお客様に最適な内容を配信できる

    これまで1本しか作れなかった配信コンテンツやLPを、LLMの活用でセグメント別に出し分けられる本数まで量産します。「作れないから全員に同じものを送る」状態から脱却できます。人がファジーに判断していた問い合わせの振り分けなども、基準を明文化してAIに任せることで、品質のブレと担当者の負荷を下げられます。

    活用ポイント

    施策のボトルネックだった制作工数が解消され、コミュニケーション施策の回転数そのものが上がります。

  • 活用例2. 自社データによる売上予測モデルの構築

    自社の購買データを土台に、BI環境の構築、ベースモデルの構築、検証・精度向上、事業予測への活用と進む。予測モデルは「外部サービスを買う」のではなく、「自社データの上に築く」

    蓄積された購買データから、事業の売上予測モデルを構築します。予測モデルは、外部サービスを入れれば成果が出るというものではありません。まず自社のBI環境の上でベースモデルを構築・検証する進め方をGeneはおすすめしています。一方、パーソナライズ機能のように作った後も改善し続けるコストがかかるものは、外部サービスの活用が合理的です。自社で持つか、外部を使うか——その見極めからご一緒します。

    活用ポイント

    予測と実績のズレから事業トレンドの変化を早期に察知し、先手を打てるようになります。

AI活用に必要な材料

  • 会員情報・購買データ

    予測モデル・セグメント別施策の土台

  • 現在の制作・運用フロー

    どこにAIを入れると効くかの特定に使用

  • 利用中のツール・EC環境の情報

    外部AIサービスの導入可否の確認に使用

※データがまだ十分でない場合は、蓄積の設計からご一緒します
( →「データ基盤・統合」へ)

進め方・費用

  1. Step01

    無料の初回診断で、保有データと業務フローを確認し、「どこにAIを使うと成果に繋がるか」のテーマ選定と実現性の見立てをご提示

  2. Step02

    支援の範囲・期間・費用をお見積もり

成果事例

  • EC検索の最適化

    欲しい商品にたどり着きにくかったEC検索に、外部サービスの検索エンジンを導入。検索順位・検索結果の最適化を実現。

  • 問い合わせ対応の自動化

    人手で捌ききれていなかった問い合わせに、チャットボットを導入。自動応答とエスカレーションフローの自動化を実現。

  • セグメント別配信の実現

    1本ずつ手作りだったコンテンツ・LP制作にLLMを活用し、セグメント別クリエイティブの配信体制を構築。

よくあるご質問

会社の方針で、特定の生成AIしか使えないのですが。

大丈夫です。生成AIは日々進化しており、主要なモデルであればどれでも一定の精度を出せます。お使いになれる環境を前提に設計します。

どのくらいのデータがあれば、予測モデルの精度は出ますか。

一定期間・一定規模の購買データの蓄積が必要で、事業特性によっても異なります。たとえば1件あたりの単価が非常に高く、個別のセールス要素が強い事業では、精度が上がりにくい傾向があります。貴社のデータで精度が見込めるかどうかは、無料の初回診断で正直にお伝えします。

自社のECにも、外部のAIサービスは導入できますか。

お使いのECプラットフォームに、導入したいサービスが組み込めるかの確認を含め、ベンダーとの調整から伴走します。

何にAIを使うべきか、まだ決まっていなくても相談できますか。

もちろんです。多くのご相談がその状態から始まります。無料の初回診断で保有データと業務フローを確認し、成果に繋がるテーマの候補と、それぞれの実現性・費用感をご提示します。

まずは小さく試すことはできますか。

できます。むしろ推奨しています。効果の見えやすい一つのテーマ(コンテンツ生成や問い合わせ振り分け等)から小さく始め、成果を確認しながら広げていく進め方が、AI活用では最も確実です。