サッポロホールディングスが生成AIを全社員に導入した理由からユースケース検討
summary
サッポロホールディングスは、外的環境および内的環境を踏まえた中期経営計画としてこちらの記事です。
sapporoholdings.jp/strategy/vision/pdf/Medium_Term_Management_Plan2023-26_jp.pdf
のもとで、生成AIの全社展開を進めました。その中でPoCとして進めていたのが、こちらの記事です。
PoC段階で700名単位で年間1万時間の削減効果が見込まれました。
その際にはexaBase 生成AIを試験的に利用したことが記載されています。
エクサーウィザーズ「exaBase 生成AI」が名古屋証券取引所で全社導入できた3つの理由に記載してます。
https://note.com/mizupe/n/nc8ac86d0099c
具体的なユースケースはマーケティング部門と商品開発部門です。
例えばマーケティング部門では、顧客の購買履歴、Webサイト閲覧履歴、SNSデータを分析し、顧客セグメントを詳細化します。
生成AIを活用して各セグメントに最適化されたマーケティングメッセージや広告クリエイティブを生成し、パーソナライズされたOne to Oneマーケティングを実現します。
商品開発部門では、日本IBMとの連携により生成AIシステム「N-Wing⭐️」を導入し、過去170商品の配合情報、1,200種類のレシピ、さらに700種の原料情報を学習データとして、商品コンセプトに基づいて原料の組み合わせや配合量を瞬時に予測します。
Que1:なぜ全社に生成AIを展開しようと考えたのか
外的環境
①ビール業界の成熟期・消費者嗜好の多様化
②海外勢の参入による競争の激化
③競争優位性の確保
内的環境
①中期経営計画(2023~2026)で全社的な改革の推進
②労働人口の減少(例えばトラックドライバー不足や技術スキルの継承)
③企業が保有するデータは膨大に溜まっている
④PoC段階で700名単位で年間1万時間の削減効果が見込まれた
Que2:サッポロビールにおける生成AIのユースケースは？
マーケティング・営業部門
顧客の購買履歴、webサイト閲覧履歴、SNSデータを分析し顧客セグメントを詳細化。生成AIを活用して各セグメントに最適化されたマーケティングメッセージや広告クリエイティブを生成し、パーソナライズされたOne to Oneマーケティングを実現。
例えば以下のSNSデータから消費者のペルソナを作成し、セグメント分けを実施。セグメントごとにインタビュー結果を集めることができる。
サッポロビールでは、例えば、うちレピによるレシピ提案アプリによりユーザーニーズを捉えるのが一例。
sapporoholdings.jp/strategy/vision/pdf/Medium_Term_Management_Plan2023-26_jp.pdf
さらに、Meltwaterのエクスプロアおよびラダリー導入によるSNS上のユーザー生成コンテンツや消費者の行動パターンをリアルタイムで分析。
商品開発
日本IBMとの連携により生成AIシステム「 N-Wing⭐️」を導入過去170商品の配合情報、1,200種類のレシピ、さらに700種の原料情報を学習データとして商品コンセプトに基づいて原料の組み合わせや配合量を瞬時に予測。レシピを自動出力
余談(生成AIによるペルソナ作成から想定質問、回答作成ツール)
例えば、ITコンサルタントとして、お客様の非機能要求、機能要求を明らかにするためにインタビューがありますよね。
そのときに
「どう質問すればいいだろう。」とか「どうやったら私が欲しい答えをおしえてくれるかな？」
みたいな悩みを持っているユーザーは少なくないと思います。
そのような方に向けて、ペルソナ作成から、そのペルソナにあったインタビューシナリオを作成してくれるアプリなんてどうでしょうか。
こちらはインタビューシナリオ画面です↓
上記はサクッと10分程度の画面UIになります。
まだまだ機能要件を詰めきれてないので、発展途上ですが。。。
上記の方法はこちらのマガジンを読んでいただくと同じように作成することができるので参考にしてみてください！
最後に
いかがでしたでしょうか。
この事例から言えることは、セキュリティ要件はかなり大事な部分を占めているのだということです。
なぜならexaBase生成AI自体がそれを売りにしており、実際に行政においても導入されているためです。
(最後はexaBaseの宣伝みたいになってましたね。。。)
ありがとうございました！