【導入事例】セブンイレブン、商品企画の期間を10分の1に 生成AI活用

執筆者　飯塚

外資系コンサルティング企業にて企業の課題を生成AIをはじめとした先端技術で解決することに取り組む。これまでに多くのお客様の業務効率化プロジェクトを担当し、企業のDX推進を支援。

セブンイレブンは2024年春から、生成AIを商品企画プロセスに導入する計画を発表しました。この取り組みは、生成AIを活用してデータ駆動型の意思決定を加速させ、商品開発スピードを向上させるものです。具体的には、SNSや販売データを活用することで、消費者ニーズを迅速に反映し、商品企画期間を最大で10分の1に短縮することを目指しています。

生成AIの導入に関心が高まる一方で、「自社の業務にどのように活用すればよいかわからない」「導入後の定着が不安」と感じている企業も多いのではないでしょうか。LAUHPでは、こうした課題を抱える企業様向けに、生成AIの導入から定着までを一貫して支援するサービスを提供しています。

【導入の背景】

消費者の嗜好やトレンドが変化するスピードが年々加速する中、セブンイレブンはこれに迅速に対応する必要性を感じていました。従来の手法では、新商品の企画から市場投入までに時間がかかり、トレンドに遅れるリスクが課題として挙げられていました。また、競争が激化する市場環境の中で、効率性と独創性を両立させる仕組みの構築が急務となっていました。

【企業課題】

1. 商品企画スピードの向上

   従来のプロセスでは、企画から市場投入までに時間がかかり、市場の変化に迅速に対応できないという課題がありました。

2. データ活用の限界

   SNSや販売データを活用しきれず、消費者の声を商品開発に反映するプロセスに改善の余地がありました。

3. 従業員の業務負担

   繰り返し行われる会議や手作業が多く、従業員が創造的な業務に集中する時間が限られていました。

【解決策】

セブンイレブンは以下の方法で課題解決に取り組みました：

1. 生成AIの導入

   SNSや販売データを分析することで、消費者のニーズを効率的に把握し、商品企画に反映。

2. プロセスの効率化

   商品企画期間を生成AIで大幅に短縮。反復的な業務をAIに任せることで、従業員の負担を軽減しました。

3. AIと人間の協働

   AIによるデータ分析やアイデア生成を通じ、従業員はより高付加価値な業務に専念できる体制を構築しました。

【導入効果】

1. スピードアップ

   商品企画期間が従来の最大10分の1に短縮され、市場のトレンドに迅速に対応可能となりました。

2. データドリブンの意思決定

   SNSや販売データを的確に分析し、消費者の声を反映した商品を開発。競争力を強化しました。

3. 従業員の働き方改革

   反復的な作業をAIが担うことで、従業員は創造的な業務に集中できる環境を整備しました。

【セブンイレブン事例から学ぶ他部門での活用余地】

セブンイレブンの生成AI導入は商品企画部門で大きな成果を上げていますが、他部門への展開にも大きな可能性があります。特にIT部門での生成AI活用は、今後多くの企業にとって活用余地があります。

たとえば、プログラミングの自動生成への活用により、開発工数の削減や属人化の防止といった効果が期待できます。定型的なコード作成や仕様書作成などの業務をAIが支援することで、IT人材のリソースを戦略的な業務に振り向けることができます。

さらに、生成AIは社内マニュアルや業務手順書の自動作成支援にも有効です。ナレッジの共有や標準化が進みやすくなることで、教育コストや情報伝達の効率化にもつながります。

【生成AI導入ステップ】

生成AI導入を成功させるには、いきなり全社展開を目指すのではなく、まずはテクノロジーに精通したIT部門や一部業務部門を中心に、小規模なPoC（概念実証）から始めることが重要です。

たとえば、定型業務への適用可否を見極めたり、効果の測定指標を明確にしたりといった取り組みを通じて、「どこに生成AIが効くのか」「どう使えば成果が出るのか」を社内で可視化していく必要があります。

【出典】

AIの波に乗るコンビニ業界：セブンイレブンの挑戦 | AIツールギャラリー

【まとめ】

セブンイレブンの生成AI導入は、商品開発スピードと市場対応力の両方を劇的に向上させる成果を上げました。この事例は、AIが単なる効率化ツールにとどまらず、従業員の働き方や企業の競争力そのものを変革する可能性を示しています。他企業がAI導入を検討する際の参考となる事例といえるでしょう。