生成AI RAG 小売DX Azure OpenAI
小売×生成AI
RAG構成インタラクティブミラー
業界
小売業
企業規模
大手企業（従業員1,000名）
プロジェクト期間
4ヶ月（設計1ヶ月 + 開発2ヶ月 + 導入1ヶ月）
チーム構成
TECMAH 5名 + クライアント 12名
課題・背景
店舗での商品情報提供と顧客体験の向上
店舗スタッフの商品知識のばらつきと、顧客の多様な質問への対応品質向上が課題となっていました。
主な課題・ペインポイント
- 店舗スタッフの商品知識・対応スキルのばらつき
- 膨大な商品情報の管理・更新コスト
- 顧客の複雑な要求への対応時間の長さ
- 新人スタッフの商品知識習得時間
ソリューション・アプローチ
Azure OpenAI×RAG構成インタラクティブミラー
店舗に設置されたミラー型デバイスで、AIが顧客の質問に対して商品情報やコーディネート提案をリアルタイムで提供します。
プロジェクトフェーズ
1
Phase 1: UX設計・技術検証
1ヶ月
- 顧客行動・ニーズ分析
- インタラクティブUI/UX設計
- Azure OpenAI APIの商品情報特化検証
- RAG構成でのデータ統合アーキテクチャ設計
2
Phase 2: システム開発
2ヶ月
- 商品データベースとVector DBの構築
- RAGパイプライン・検索システム開発
- ミラーデバイス用フロントエンド開発
- 音声認識・画像解析機能統合
3
Phase 3: パイロット導入
1ヶ月
- 主要店舗でのパイロット運用開始
- 顧客フィードバック収集・改善
- スタッフトレーニング・運用フロー構築
- 効果測定・拡張展開計画策定
成果・効果
パイロット導入期間
Before: 通常6-12ヶ月
After: 3ヶ月
50-75%短縮
迅速なプロトタイプ開発・検証
顧客満足度
Before: 3.4/5.0（店舗平均）
After: 4.6/5.0
+1.2pt
より充実した情報提供を実現
商品認知率
Before: 62%
After: 83%
+35%
AIによる積極的な商品提案効果
スタッフ対応時間
Before: 平均8分/顧客
After: 平均5分/顧客
38%削減
AI支援による効率的な接客を実現
使用技術・手法
Azure OpenAI GPT-4
自然言語処理・対話システム
Azure Cognitive Search
RAG構成での高精度情報検索
Azure Computer Vision
画像認識・スタイル分析
React + TypeScript
ミラーデバイス用インタラクティブUI
Azure Functions
サーバーレス処理・API統合
Cosmos DB
商品情報・ユーザー履歴管理
主要機能・特徴
AI商品コンシェルジュ
顧客の質問・要望に対してAIが最適な商品情報・コーディネート提案を即座に回答
顧客満足度1.2pt向上
ビジュアル検索・提案
着用写真や希望イメージから類似商品・コーディネートを視覚的に提案
商品認知率35%向上
パーソナライズ機能
過去の購入履歴・嗜好データから個別最適化された提案を実現
クロスセル効果20%向上
お客様の声
"AIミラーを導入してから、お客様から「欲しい商品がすぐに見つかる」「新しい発見がある」という声を多くいただくようになりました。スタッフの負担軽減と顧客満足度向上を両立できる画期的なソリューションです。"
店舗開発部 マネージャー
大手小売企業