Majid Al Futtaim Retail

課題

データは複数のシステムに散在し、社員が手作業でレポートを作成していた。毎週6万～7万件の顧客の回答を手作業で処理しており、分析が遅れていた。

取り組み

同社はデータをAzure SynapseとPower BIに集約し、その上にAzure OpenAIを加えた。競争力のある価格設定、位置情報に基づくオファー、フィードバックと契約書の分析のために、3つのツールを構築した。

主な数値

示唆

同社は、価格設定、オファー、フィードバック分析のAIツールを加える前に、散在するデータを集約した。フィードバックの処理時間について、マイクロソフトの報告は食い違っており、7日から3時間または3～4分に短縮されたとしている。

分類

規模

大企業

業種

小売・EC

業務機能

マーケティング・営業生産・品質

イノベーションの類型

プロセス・イノベーション

AI技術

生成AI予測分析・機械学習

導入形態

ベンダーのソリューション

目的

コスト削減生産性・スピード

根拠

ベンダーの事例紹介

出典

1. Majid Al Futtaim Retail customer story

   Microsoft·2025年1月16日ベンダーの公表資料

出典の要約

詳細は原典でご確認いただけます。