AIを、
PoCで終わらせない。

大手小売・流通｜需要予測×サプライチェーン

CHALLENGE

POS・在庫・物流データが部門ごとに分断され、需要予測や発注判断が担当者の経験に依存。欠品や食品ロス、発注業務の負荷が課題となっていた。

SOLUTION

■ POS・在庫・物流・外部データを統合するデータ基盤を構想・設計
■ 機械学習を活用した需要予測モデルを設計
■ 発注・在庫・価格判断を支援するAI活用ユースケースを具体化
■ 生成AIによる自然言語レポート生成を設計

OUTCOME

予測精度向上、発注判断の高度化、食品ロス・欠品リスクの低減に向けた業務設計を実現。

WCTCの役割：データ戦略・基盤設計／AIモデル設計／AIエージェント構想／業務プロセス改革

大手消費財メーカー｜マーケティングデータ統合

CHALLENGE

キャンペーン・購買・会員・行動データが施策ごとに分散。ブランド横断・施策横断の効果検証が難しく、販促企画や改善活動が個別施策・担当者の経験に依存していた。

SOLUTION

■ ブランド横断のデータ統合構想を策定
■ 施策立案・効果検証・改善を一気通貫で行える基盤を設計
■ 顧客セグメント分析・自動レポーティングを設計
■ 継続改善のための運用モデルを構築

OUTCOME

「データを集める」から「意思決定に活かす」組織へ移行。販促ROIの可視化と継続改善サイクルの確立、ブランド横断の顧客理解と施策最適化を支援。

WCTCの役割：データ戦略策定／統合基盤構想／効果検証モデル設計／運用体制構築

AI活用・業務実装｜RAG（検索拡張生成）型AI

CHALLENGE

社内に蓄積されたデータや業務ノウハウは豊富だが、分析・レポート作成・社内共有が一部担当者に依存。意思決定スピードやアウトプット品質にばらつきがあった。

SOLUTION

■ 業務プロセスの再設計とAI活用領域の定義
■ 社内ナレッジを活用したRAG（検索拡張生成）型AIの構想・設計
■ 分析依頼、示唆出し、レポート生成を支援するAI活用フローを設計
■ 現場運用設計・効果検証・継続改善サイクルを継続支援

OUTCOME

分析・レポーティング工数の削減、意思決定スピードの向上、業務品質の標準化に向けた運用モデルを整備。

WCTCの役割：ユースケース設計／AI活用構想／業務プロセス再設計／定着化支援