小売 / 宝飾品小売
Chow Tai Fook：店舗スタッフと管理者のための業務エージェント
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業務課題
Chow Tai Fookは、金と宝飾の小売では商品が標準化されておらず、細工と顧客の信頼、長年の現場経験に頼る販売の仕方のため、大規模なデジタル転換が長らく非常に難しかったと述べた。複数の市場にまたがる広い店舗網も、同じやり方を一度に広げることを難しくしていた。店舗スタッフは在庫システムと価格規則、実時間の金相場、複雑な順守手引きを別々の画面で行き来して確認する必要があり、画面を移る間に客の短い購買の流れが途切れる恐れがあった。
使った技術とデータ
同社はMicrosoftと組み、まずMicrosoft 365 E5で業務環境を一つにまとめ、Microsoft Purviewで誰がどの情報を見られるかと機微な資料の流れを管理したうえで、AIを広げた。店舗向けにはMicrosoft Foundryの上にAI Fookというエージェント群を作った。スタッフがMicrosoft Teamsで普段の言葉で尋ねると、商品の作り手の物語と実時間の在庫、客に合わせた装いの提案を、会話を切らずにその場で受け取る。管理者向けのAI Insights Platformは、消費者の行動と入居する商業施設の状況、上下する金相場を実時間でまとめ、自然な言葉の質問に答える。承認業務は二つの道筋に分け、日常の取引はAIが数秒で処理し、複雑な案件は自動の危険点検を経て人が判断する。設計ではAzure OpenAIで立体の案を作り、職人は芸術的な判断に集中する。
成果
Chow Tai Fookは、あつらえたAIエージェントを400個以上配置し、従業員24,000人以上が使っていると述べた。毎月数百万件のAIのやり取りがあり、中核となる業務手順の効率は70%以上上がったと説明した。同社は、没入型のAIロールプレイでスタッフが様々な客の場面をあらかじめ練習し、店舗の機器で優れた接客の仕方を集めて全社の標準手順に整えていると述べた。デジタルでの練習と店舗での実行を結びつけた結果、販売の成約は最大57%まで上がったと説明した。
限界と残る課題
原文は、この仕組みをいつから運用しているのか、また効率70%と販売成約57%をどの期間に何と比べて測ったのかを明らかにしていない。400ほどのエージェントがそれぞれどの業務を担うのかも書かれていない。
出典
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。