AIが変える小売業の未来 — 消費者とのつながり方が進化する

AI は小売の次世代を形づくり続けています。それは単なる効率化のツールにとどまらず、顧客と消費者のつながり方そのものを変革する触媒 となっています。
リーディングリテールブランドは リテール向けデータインテリジェンスプラットフォームを活用し、データを統合、リアルタイムのインサイトを発見し、変化する顧客行動に応じて適応するモデルやAIエージェントを構築しています。

需要予測や食品廃棄削減から、顧客の感情分析、GenAIを活用したチャットボットの展開まで、小売業はあらゆる接点において「新しい可能性」を再定義しています。

本ブログでは、Pilot Flying J、adidas、Domino’s、Albert Heijn、PRADA Group といったグローバルブランドが Databricks と AI を活用し、パーソナライズされた体験の提供、業務の効率化、そしてよりインテリジェントでシームレスな顧客体験を実現している事例をご紹介します。

Pilot: 750以上の拠点でGenAIを活用したパーソナライズを実現

北米最大のトラベルセンター運営企業である Pilot Flying Jは、Databricks Data Intelligence Platform を活用してデータを統合し、AI戦略を加速しています。
米国とカナダに750以上の拠点と3万人の従業員を抱えるPilotは、POSシステムや燃料配送といった構造化データから、レビューやアンケート回答といった非構造化データまで、数百テラバイト規模のデータを扱っています。

Databricks により、これまで分断されていたデータサイエンス、アナリティクス、エンジニアリングの各チームが単一の環境でコラボレーションできるようになり、共通のノートブックや統合データセットを基盤に業務を推進。
このクロスファンクショナルなアプローチによって運用が効率化され、リアルタイムパーソナライゼーションやゲストエンゲージメントといった高度なユースケース実現の基盤が整いました。

現在 Pilot は生成AI（GenAI）への取り組みを拡大しており、Databricks を活用してよりスマートなソフトウェアを開発し、マーケティングやパーソナライゼーションチームを強化し、進化するエネルギー市場にも対応しようとしています。

次のステップは、生成型AIへの移行で、ここではエンジニアリングチームのためにより早く革新し、ゲストパーソナライゼーションチームとマーケティングのためのより良いソフトウェアを構築することを目指しています。Databricksは、エンドツーエンドのプラットフォームを提供することで、私たちのGenAIの旅を支援しています。— Todd Hunt、Pilot Flying Jのデータベースディレクター

adidas: 製品イノベーションを支えるスケーラブルなGenAIチャットボットを構築

adidasは、Databricks 上で構築したGenAIによって製品イノベーションを変革しています。
Databricks Data Intelligence Platform を活用し、adidas は RAGベースのスケーラブルなチャットボット を構築。200万件以上の製品レビューにわたる感情分析を行い、レイテンシーを60%削減、コンピュートコストを90%削減、レビュー分析効率を最大40%向上 させました。

その結果、製品、デザイン、マーケティングのグローバルチームが数秒で実行可能なインサイトを抽出できるようになり、意思決定の迅速化と顧客体験の向上を実現。
Mosaic AI ベクトル検索、モデル提供、Unityカタログ、MLflow によって支えられたこのGenAIソリューションは、フィードバックループを高速化し、サービス、ナレッジマネジメントなど将来のユースケースにも道を開いています。

私たちは、Databricksを活用して、数百万の顧客レビューのセンチメントを分析し、行動に移せる洞察を提供するGenAIチャットボットソリューションを構築しました。これにより、チームは機会を見つけ出し、製品イノベーションを加速するのに役立ちます。— ラホール・パンデイ、シニアソリューションアーキテクト、アディダス

ドミノピザ: GenAIとRedditデータでリアルタイム顧客対応を実現

1日あたり300万枚以上のピザを販売する Domino’s は、GenAIとDatabricksを活用し、顧客フィードバックへの対応を再定義しています。
同社の「Voice of the Pizza」イニシアチブでは、Databricks Data Intelligence Platform を利用してRedditなどからの顧客フィードバックを分析し、生のコメントをリアルタイムのインサイトに変換しています。

Vector Search、Model Serving、AI Playground などのツールを活用し、感情分類、主要テーマの抽出、推奨アクションの提示を低レイテンシーかつ高精度で実現。
このプロジェクトにより、開発者の生産性は向上し、手作業は削減され、AIとの対話的なワークフローがノートブック環境の中で大きく進化しました。

AIのDatabricksノートブック環境への統合は、私たちの開発プロセスにとってゲームチェンジャーとなりました。一人のチームメンバーが言ったように、「インラインコードジェネレーターは私たちのワークフローを変革し、私たちをコーダーからAIディレクターにシフトさせました。— ドミノピザのデータサイエンスチーム

Albert Heijn: AIで需要予測精度を高め食品廃棄を削減

顧客はお店に入れば「必要なものが必ず見つかる」ことを期待しています。
そのシームレスな体験を提供するためには、高度にインテリジェントでデータ駆動型のサプライチェーンが欠かせません。

オランダ最大の食品小売業者 Albert Heijn では、その期待に応えるために、1,200以上の店舗と30,000 SKU（在庫管理単位）を対象に、1日に10億件以上の予測 を生成しています。

レガシーシステムから Databricks Data Intelligence Platform へ移行したことで、Albert Heijn は「単一の信頼できるデータソース」で運用できるようになり、Databricks SQL とスケーラブルな機械学習モデルによるリアルタイムインサイトを活用しています。
これらのモデルは店舗単位での売上を予測し、在庫の最適化を実現。棚を常に適切に補充しつつ、食品廃棄の最小化にもつながっています。

Databricks の導入により、Albert Heijn は わずか1年で360万キログラムの食品廃棄を削減。顧客によりスマートで信頼性の高い購買体験を提供しています。

Databricksで複数のデータとAIのイニシアチブを進めることで、わずか1年で360万キログラムの食品廃棄物を削減しました。— ヴィプール・アガルワル、アルバート・ハインのサプライチェーン製品オーナー

PRADA Group: AIでよりパーソナライズされたデータ駆動型の顧客体験を実現

PRADAグループは、Databricks を活用してパーソナライゼーション、需要予測、マーケティングを次のレベルへと進化させています。
70カ国に600以上の店舗を展開するラグジュアリーファッションのグローバルリーダーである PRADA は、データを統合しイノベーションを加速させるために Databricks Data Intelligence Platform を採用しました。

Unityカタログ による一元的なガバナンスのもと、PRADA のデータサイエンスチームは、機械学習や生成AIモデルをこれまで以上に迅速に構築・展開できるようになり、よりスマートな需要予測、パーソナライズされた顧客体験、最適化されたマーケティングキャンペーンを推進しています。
また、Databricks によって組織全体でデータアクセスが民主化され、非技術者でも自律的にインサイトを探り、確信を持ってアクションできるようになりました。

DatabricksとUnity Catalogのおかげで、私たちは機械学習とGenAIモデルに適したクリーンで管理されたデータを持っています。— アンナ・コディスポティ、PRADAグループのデータアナリティクスヘッド

小売業におけるAIの未来はここから始まります

予測型サプライチェーン、パーソナライズドマーケティング、リアルタイム顧客フィードバック分析に至るまで、これらのリーディングリテーラーは「AI × 統合ガバナンスデータ基盤」がもたらす可能性を実証しています。

Databricks は彼らの取り組みを支えることを誇りに思い、小売業がより迅速に、よりスマートにイノベーションを実現し、あらゆる顧客接点でよりシームレスでつながりのある体験を提供できるよう支援しています。

今すぐリテール向けデータインテリジェンスプラットフォームを始めてみましょう。