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シナリオケース

シナリオ 1：データの自然言語質問応答​

典型的な応用例： 複雑なビジネスデータに対する迅速な質問と回答

顧客事例：ある消費財企業の販売データ照会

当該企業の経営陣は、各地域・各製品の販売実績を頻繁に確認する必要があります。従来はデータアナリストが手動でレポートを作成しており、効率が悪く応答も遅かったです。

AIデータ質問応答アシスタントを導入した後、ユーザーは直接以下のように質問できます：

  • 「2025年第1四半期の華東地区の洗浄・ケア製品の売上高はいくらですか？」
  • 「前年同期と比較して、最も成長が速かったカテゴリーはどれですか？」

システムは自動的に質問を解析し、リアルタイムでデータを照会して自然言語で回答を生成します。時にはトレンドグラフや簡単な分析も添付されます。

効果向上：

  • 照会時間が数時間から数秒に短縮；
  • 管理者が自ら質問可能となり、アナリストへの依存が不要に；
  • 時間、地域、カテゴリーなど多次元データをカバーし、柔軟に利用可能。

このソリューションは企業のデータ取得効率と意思決定の応答速度を大幅に向上させました。

シナリオ 2：製品性能の比較と推薦​

典型的な応用例： 複数の製品の中から、ニーズに最も合った選択肢を迅速に見つける

顧客事例：ECプラットフォームのスマート商品選択アシスタント

あるECプラットフォームはAI製品推薦アシスタントを導入し、ユーザーが膨大な商品から効率的に購入できるよう支援しています。ユーザーは自然言語で以下のように入力するだけです：

  • 「撮影が鮮明で、予算が約8000のカメラが欲しい」
  • 「アウトドアスポーツに適した軽量ノートパソコンのおすすめはありますか？」

システムはユーザーのニーズを自動解析し、製品データベースからマッチする商品を抽出、2～3点の優良商品を推薦します。比較パラメータ、性能の特徴、使用シーンの説明も添付されます。

効果向上：

  • ユーザーの購入効率が向上し、意思決定時間が平均60%短縮；
  • より実際のニーズに合った推薦で、コンバージョン率が大幅に向上；
  • ユーザーの嗜好を継続的に学習し、推薦結果を最適化。

この機能はEC、実店舗、小型家電などの分野におけるパーソナライズド推薦ニーズに広く適用可能です。