業界 小売・消費財（CPG）
小売・消費財（CPG）
AIによる自動化で、パーソナライズされた購買体験と最適化されたサプライチェーンを実現
小売・消費財（CPG）
AIによる自動化で、パーソナライズされた購買体験と最適化されたサプライチェーンを実現
業界 小売・消費財（CPG）
小売・CPG業界は、eコマースの加速、サステナビリティ要件の高まり、地政学的・パンデミック関連の混乱などにより、継続的な変革を求められています。Celebal Technologiesでは、こうした複雑な環境において、AIと高度分析を活用した次世代ソリューションをご提供します。顧客行動データを活用し、パーソナライズドレコメンデーションやターゲティング広告を通じて、One-to-Oneの顧客体験を実現。また、MLによる需要予測やSKUレベルの在庫最適化、SCM（サプライチェーン管理）の可視化によって、サプライチェーン全体のレジリエンス向上に貢献します。さらに、不正検知アルゴリズムやセグメンテーション、キャンペーン効果の分析など、AI主導の意思決定支援で、クライアントの競争力を強化します。
小売・CPG業界における変革対応：直面する主要課題
消費者行動の進化
- オンラインチャネルの急成長とオムニチャネル対応の必要性
- 環境配慮型製品へのニーズ増加
- パーソナライゼーション重視の購買傾向へのシフト
サプライチェーンへのディスラプション
- 地政学的緊張（例：輸出入規制、貿易摩擦）
- 想定外のイベント（COVID-19、自然災害など）による断絶リスク
- 多層的な調達構造による運用コストと可視性の課題
競争環境の激化
- 激しい業界競争
- EC市場による既存ビジネスの侵食
- 絶え間ないイノベーションの必要性
データ × テクノロジーの課題と機会
- 各チャネル・デバイスからの爆発的なデータ生成
- AI・クラウド・IoTなどのテクノロジー導入への対応
- デジタルトランスフォーメーション
小売・消費財業界向けエンドツーエンドソリューション：AIで主要課題に対応
ハイパーパーソナライゼーション
AIを活用して顧客の属性・購買履歴・リアルタイム行動を分析し、マルチチャネル（Web、アプリ、POSなど）にわたってレコメンデーション、オファー、コンテンツを最適化。この仕組みにより、顧客ごとのライフサイクルに応じた1対1の最適体験を実現し、顧客満足度・LTV向上に寄与します。パーソナライゼーションの高度化は、顧客期待の多様化に対応する上で不可欠な戦略です。
AI主導のマーケティング最適化とキャンペーン施策高度化
顧客デモグラフィック、行動、購買履歴を分析し、AIでセグメント化・スコアリング。これにより、チャネル別のターゲティング広告、ブランドリフトを意識したクリエイティブ最適化、A/Bテストを用いたキャンペーンチューニングを実施。激化する競争環境下でも、個別最適な訴求でCVRやROIを最大化します。
自然言語処理（NLP）を活用したチャットボットや、コンタ
クトセンターの対話ログ解析によって、問い合わせ傾向・感情・解決率などをリアルタイムに把握。FAQ誘導やエージェントへのナレッジ提示により、一次対応の自動化と対応品質の標準化を実現。これにより、応対効率とCSAT（顧客満足度）の同時向上を可能にします。
最適化されたバックオフィスマネジメント
AIによる自動化でバックオフィス業務を効率化します。調達、社内コミュニケーション、ヘルプデスク業務などのタスクを自動化し、貴重な時間とリソースを解放します。これにより、コスト削減、効率向上、運用の柔軟性改善を通じて、サプライチェーンの混乱やインフレ圧力に対応することができます。
データドリブンな意思決定
データに基づいたインサイトにより、情報に基づいた意思決定を実現します。AIソリューションは、ユーザー生成コンテンツを含む膨大なデータを分析し、顧客行動、市場動向、業務パフォーマンスに関する貴重なインサイトを提供します。これにより、データの潜在力を最大限に引き出し、機会を特定し、成長と収益性を促進する戦略的な意思決定が可能になります。
イノベーションによる自動化
AIによって繰り返し発生するタスクやプロセスを自動化します。製品説明文、マーケティングメール、オンボーディングプロセスなどを自動化し、効率を高め、チームがより付加価値の高い活動に集中できるようにします。これにより、人材不足への対応や、リソース配分の最適化による最大限の生産性向上を実現します。
小売業の労務管理
AIソリューションで小売業の労働力を最適化します。効率的なシフト作成、パフォーマンス追跡、タスク割り当てを可能にし、常にチームが最高の状態で働けるようにします。これにより、人材不足への対応、従業員満足度の向上、全体的な生産性の強化が実現できます。
消費財・小売業向け特化ソリューション
消費財や小売業の独自のニーズに合わせたソリューションを提供します。これらの業界における専門知識に基づき、特定の課題や機会に対応するターゲット型ソリューションを実現し、企業目標の達成と競争優位性の確保を支援します。
即時導入可能なAIモジュールで、小売・CPG業務の最適化を加速
AI駆動型ソリューションをシームレスに統合し、カスタマーエクスペリエンスの強化、業務プロセスの効率化、売上成長の加速を実現します。
マーケティング支援AIモジュール
- Product Stories:製品スペックやレビューをもとに、自然言語生成（NLG）で販売力のある商品説明文を自動生成。
- Image Generation:生成AI（例：Diffusionモデル）を活用し、商品画像を迅速かつ大量に生成可能。
- Campaign Optimization:A/Bテスト結果やユーザー行動データを分析し、配信タイミング・チャネル・メッセージの最適化を支援。
AI活用型サプライチェーン最適化
- Demand Forecasting: 過去データ・季節性・トレンドをもとに、時系列分析やLSTMを用いて高精度な需要予測を実現。
- SKU Replenishment: 在庫回転率と補充リードタイムを加味した自動補充モデルで、欠品と過剰在庫を回避。
- Assortment Planning: 各店舗・チャネルごとの購買傾向に基づく商品ミックス最適化。クラスタリング・分類モデルを活用。
- Trade Promotion Optimization: 販促履歴と売上データをもとに、プロモーション効果を可視化し、ROIを最大化。
カスタマー360
- Personalization: パーソナライゼーション：顧客一人ひとりに合わせた商品提案や特典を提供。
- Contact Center Analytics: コンタクトセンター分析：顧客対応の会話内容からインサイトを得て、サービス品質を向上。
- SVOC (Single View of Customer): SVOC（シングルビュー・オブ・カスタマー）：顧客情報を一元化し、より深い理解と的確な対応を実現。
分断されたデータ基盤の統合：サイロ化された情報から一元管理型リテール＆CPGシステムへ
課題：データサイロの影響
部門・システム間でデータがサイロ化されているため、顧客理解・業務最適化・市場分析に必要な包括的ビューが得られず、AIやBIによる分析活用に支障をきたします。
ビジョン：持続可能かつ革新的な業界再設計
AIとクラウド技術を活用し、リテール／CPG業界の業務効率と環境対応を両立する新たな業界モデルの実現を目指します。
アプローチ：スケーラブルでインテリジェントなデータ活用体制の確立
- 多様なソース（構造化／非構造化）からデータを取り込み、ETL/ELT処理と意味付けを行うDataOpsパイプラインを設計
- Databricksを中心とした最適技術スタックを活用し、統一的なメタデータ管理戦略を適用（Unity Catalog等の利用を想定）
- すべての業務データを横断的に扱えるOne Data Estate（単一データ基盤）を構築
- 以下の機能を支援するAI Copilotを提供：Orchestration（ワークフロー自動化）、Prompt Engineering（プロンプト最適化）、Standardization（標準化）、Plugins（機能拡張）、Data Augmentation（データ拡張）、Explainable AI（説明可能AI）、LLMOps（大規模言語モデル運用）、Domain Adaptation（領域適応）、Multi-modal Generation（テキスト＋画像などの生成）
ユースケース
- サプライチェーン最適化
- ERPとの連携
- 設備・業務プロセスの自動化
- 品質管理
- リコール対応／保証管理／根本原因分析（RCA）
- 欠陥の早期検知
- 部品表（BOM）の展開と管理
提供機能・強み
- デジタルコラボレーション：部門や拠点を越えた業務連携を強化
- メタバース：仮想空間での体験やトレーニングを実現
- デジタルツイン：現実世界の設備・プロセスを仮想環境で再現・最適化
- ローコード／プロ開発：柔軟で迅速なアプリ開発を実現
- エンタープライズ・アナリティクス：企業全体のデータを活用した意思決定支援
導入メリット
- 顧客を多角的に把握し、ニーズを的確に捉える（360度ビュー）
- サプライチェーンを最適化し、コストとリードタイムを削減
- 顧客体験をパーソナライズし、ロイヤルティを向上
- データに基づく意思決定を実現し、判断の質とスピードを高める
- イノベーションの加速を支援し、新たな価値を創出
- 明確な成果を提供し、ビジネスインパクトを最大化
成功事例：AIによるリテール・CPG業界の業務最適化 需要予測、パーソナライズ、在庫管理、マーケティング最適化など、AIを活用してリテール／CPG業務の高度化を実現した事例を紹介します。
チャレンジ
- グローバル飲料メーカーにおいて、各地域で異なるデータソースが乱立しており、データ統合と管理に大きな課題がありました。
- 同社は、Microsoft Azureベースの統一分析基盤（Analytics Platform）への移行を実施し、データパイプラインの標準化と運用効率化を推進しました。
アウトカム
- 分析およびBI用途におけるデータソースへのアクセス性を大幅に改善
- 異なるシステムやリージョンにまたがるデータソースの統合を実現し、データサイロを解消
- 企業要件に応じてカスタマイズ可能な分析基盤を構築し、拡張性と柔軟性を確保
- シンプルかつ共同編集可能なUI設計により、ユーザー体験と運用効率を向上
ソリューション
- Azure Synapse Analytics上にIndustry Data Models (IDM) を実装し、業界標準に基づくデータ構造を構築
- Azure Databricks によって大規模なETL／ELT処理を最適化
- SAPの**業務要件（FI/CO/MM等）と技術要素（データ構造・接続方式）**の両面から要件を分析し、ターゲットアーキテクチャに反映
- Pre-built IDM Accelerators により、Azure上のIDMと既存のSAPデータモデル間のマッピングを迅速に可視化・導入促進
AIによる精緻な分析で、ビジネス成長を加速
顧客体験をパーソナライズし、サプライチェーンを最適化。データに基づいた、より賢明な意思決定を実現します。
