当社の営業は、複数のメーカーから商品情報を収集して、それを基に小売企業様へさまざまなご提案を行っています。以前は提案する商品の商品名やスペックをお客様に伝えるだけでよかったのですが、最近はPOP向けの商品説明やプライスカードに記載する商品コメントなどを添えてご提案することが多くなってきました。さらに、ネットスーパーやECなどのお客様も増えてきており、より詳しい商品コメントを求められるようにもなりました。
プライスカードやネットスーパー向けなどはそれぞれコメントの文字数が異なるために、同商品であっても何度もコメントを考えなければなりません。さらに、月に数百単位の新商品が発売されており、それぞれ似通ったコメントにならないよう配慮しながら考えるとなると、多くの時間が必要になります。
これらが徐々に営業の負担になり、提案活動などの本来の営業業務に支障が生じる恐れがありました。

このような課題をChatGPT活用によって解決することを検討開始。しかしそのためには、ChatGPTが適切な返答を返すようなプロンプトの作成方法を各営業が覚えなければなりません。
また、コメントを作成するときには、商品パッケージから拾ったキーワードや、実際に試食して確かめた食感や香りなど、営業担当によりさまざまな要素をコメントに加えており、それぞれの温度感をどのように表現するのかも考える必要がありました。
さらに、社内データをChatGPTに学習させてしまうと、情報漏えいなどのセキュリティリスクが生じるという問題もありました。

まず、チャットによる会話形式でコメント案を生成でき、システムに強くない営業などでも簡単に利用できること。そして、API Hubを使って、実際に営業が作成するときのように、商品マスタの情報やパッケージのテキスト、営業が五感で感じた商品の印象などのさまざまな情報を駆使してコメント生成ができるという点がポイントでした。

「RICOH Chatbot Service for 生成AI」は、Microsoftの「Azure OpenAI Service」を使い、デフォルトでは学習に利用されない設定です。WebAPIを使って、商品管理システムからデータを取得し、生成コメントのINPUTとして利用したかったため、自社データを投入しても安心して利用できる環境であることも重要でした。
マスタから商品情報を一つ一つ拾い、プロンプトをその都度細かくChatGPTに入力することは、人によっても入力内容が違いルール化できず大変でした。

今回、社内の重要施策の1つとして『営業業務の生産性向上』というテーマの下に、『さまざまな営業の業務を細分化して、それらを一つ一つ効率化していく』という作業を進めています。
現在支店単位の取り組みとして、「RICOH Chatbot Service for 生成AI」を活用しながら、実際にどの程度効率化が可能なのか実証実験の段階です。この実証実験での成果と課題に基づいて全社レベルへ展開していく予定です。

「RICOH Chatbot Service for 生成AI」での実際のチャットボットとChatGPTとの連携に際しては、当社が抱える業務課題をより的確な形で解決できるようリコー様側からさまざまな提案を受けながら具体化を進めてきました。

1つ考えているのが、小売店様向けの売り場提案ツールとしての活用です。弊社で管理している商品情報には、その商品のさまざまな特性を表す”タグ”情報が付与されています。このタグと、店舗などで実施される催事・イベントにまつわるさまざまな情報や条件などを加味して、そのイベントに相応しく、かつ効果的にするための売り場を、ChatGPTを活用して小売店様にご提案できるような仕組みを作りたいと思っています。
また、取引先様からPOPなどの販促物の作成のご依頼をいただく場合があります。従来は当社マーケティング部門が対応していますが、ChatGPTで代替することができれば、ご依頼に対してより迅速にお応えできるようになり、同時に当社の工数負担も軽減できます。

現在、商品情報などの共有ができるポータルサイトを取引先様ごとに運用しています。ここにチャットボットのアイコンを設置して、取引先様にもChatGPTを活用いただきさまざまな業務の支援ができるようになれば、より他社との差別化につながるのではと考えています。