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2025.11.23 AI活用 ad-logos

D2CやEコマースブランドにおける生成AI活用事例を徹底解説

はじめに

現在、あらゆる業界でAI活用が加速していますが、D2CおよびEコマース分野も例外ではありません。

むしろこの分野は、顧客データを活用したパーソナライゼーションや需要予測など、以前からAIの活用が活発な領域でした。

顧客獲得競争が激化し、LTVの最大化が至上命題となる中、AIは決定的な競争優位の源泉となりつつあります。

本記事では、国内外の先進的なD2C・小売企業を中心に、AIの具体的な活用事例をまとめました。各社が売上向上やコスト削減という目的を達成するために、AIを具体的にどう活用し、どのような成果を出しているのかを見ていきます。

【事例1：Glossier（D2Cビューティー）】

  • カテゴリー： AIパーソナライゼーション、CRM、Eコマース
  • 取り組み内容： AI/ML（機械学習）モデルを導入し、ユーザーのリアルタイムの閲覧行動と過去の購入履歴に基づいた、動的なプロダクトレコメンデーションをWebサイト上およびEメールで配信。
  • 効果：
    • リピーターのCVR（コンバージョン率） +32%
    • Eメールエンゲージメント率 +25%
    • パーソナライズされた動線でのカゴ落ち率 18%削減
  • 概要： ビジネスの成長に伴い、従来の静的なレコメンデーションでは顧客の関心を引けず、クリック率が低迷していた。AIを導入し、Shopify PlusとEメール配信プロバイダを連携させることで、真のオムニチャネル・パーソナライゼーションを実現した。
  • url：https://vsenk.com/case-study/glossier-boosts-retention-with-ai-powered-product-personalization

【事例2：Fresh Clean Threads（D2Cアパレル）】

  • カテゴリー： ハイパーパーソナライゼーション、カゴ落ち対策
  • 取り組み内容： Mastercard傘下のDynamic Yieldが提供する生成AIを活用した、ハイパーパーソナライゼーション技術を導入。
  • 効果：
    • カゴ落ち（Abandoned Cart）による収益 +50%
    • ウェルカム（新規顧客向け）収益 +20% 
  • 概要： Eコマース最大の課題である「カゴ落ち」に対し、AIが顧客の離脱直前の行動や過去のデータを瞬時に分析。その顧客にとって最適なインセンティブ（送料無料、期間限定割引など）を提示し、失われるはずだった収益の回復に成功した。
  • url : https://explodingtopics.com/blog/dtc-trends

【事例3：Shapermint（D2Cシェイプウェア）】

  • カテゴリー： 広告、マーケティング、生成AI
  • 取り組み内容： 独自開発のAI広告ツール「Altair」の一部として、インフルエンサー向けクリエイティブ（TikTokやInstagramリールの台本、絵コンテ）を自動生成するAIエージェントを構築・運用。
  • 効果：
    • インフルエンサー向けクリエイティブの制作時間を約70%削減（9ヶ月間）
    • このAIツール群が、2024年における3億ドルの収益達成の牽引役となった
  • 概要： D2Cマーケティングの成否を左右するソーシャルメディアコンテンツの制作プロセス自体をAIで自動化。AIがブランドの意図に沿った台本を生成することで、コンテンツ制作のボトルネックを解消した 。
  • url : https://www.triplewhale.com/blog/ai-influencers

【事例4：Pandora（D2Cジュエリー）】

  • カテゴリー： Eコマース、パーソナライゼーション、AIエージェント
  • 取り組み内容： Salesforce Agentforceを導入し、「Gemma」と名付けられたパーソナルショッパーAIエージェントが、オンラインでのシームレスな「店舗内」体験を提供。
  • 効果：NPS（ネット・プロモーター・スコア） 10%向上
  • 概要： 世界最大のジュエリーブランド。AIエージェント「Gemma」が、顧客の購入履歴や嗜好に基づき、熟練した店舗スタッフのように商品を推薦。NPS（顧客推奨度）を10%向上させた。
  • url：https://www.salesforce.com/customer-stories/pandora/

【事例5：TUSHY（D2C消費財ブランド）】

  • カテゴリー: クリエイティブ最適化 (会話型コマース)、カスタマーサポート
  • 取り組み内容: Gorgiasの「Shopping Assistant」（AIチャット）を導入し、顧客の購買行動を支援。
  • 効果: チャット経由のCVR（コンバージョン率）が190%向上
  • 概要: D2C消費財ブランド。AIショッピングアシスタントを導入し、顧客の疑問に答え、購買を後押しすることで、チャット経由のコンバージョン率を190%という驚異的な水準で向上させた。
  • url : https://www.gorgias.com/customers/tushy-shopping-assistant

【事例6：Travis Perkins（建材供給）】

  • カテゴリー： 顧客リテンション、予測分析
  • 取り組み内容： AIと予測分析を活用し、顧客の離脱リスクを特定。AIが「次に起こりうる行動」を予測し、離脱の危機にある顧客セグメントを自動的にターゲティング。
  • 効果：顧客離脱率を54%削減
  • 概要： AIが顧客データベースを分析し、離脱の可能性が高い顧客を特定。マーケティングチームは、これらの顧客に対し、関連性の高い製品やオファーを自動的に提示することで、関係性を再構築し、離脱を半減させることに成功した。
  • url : https://www.redeye.com/customers/travis-perkins-case-study/

【事例7：Pococha】

  • カテゴリー： CRM、LTV最大化、顧客リテンション
  • 取り組み内容： ライブコミュニケーションアプリ「Pococha」が、顧客エンゲージメントプラットフォーム「Braze」とLINEを連携させ、LTV最大化を目指すCRM施策を実施。
  • 効果：年間約6億円の売上インパクトを創出
  • 概要： AI/CRMプラットフォームを活用し、膨大な顧客データを分析。LINEという主要チャネルを通じて個々のユーザーに最適化されたコミュニケーション（リテンション施策）を行うことで、顧客の定着率とLTVを大幅に向上させた国内の先進事例である。
  • url : https://www.braze.com/ja/customers/pococha

【事例8： Warby Parker（D2Cアイウェアのパイオニア）】

  • カテゴリー： サプライチェーン、AI需要予測、在庫管理
  • 取り組み内容： AI/MLアルゴリズムを活用した高精度な需要予測システムを導入。リアルタイムデータ（SNS、Webトラフィック等）を分析し、チャネル（オンライン/オフライン店舗）ごと、製品ごとの需要を精緻に予測。
  • 効果：
    • 予測精度が最大40%向上
    • 需要変動への対応速度が（AI非導入企業比で）30%向上
    • 在庫切れ（ストックアウト）と過剰在庫の大幅な削減 
  • 概要： Warby Parkerの強みは、デザイン、製造、販売までを一貫して行う垂直統合モデルにあるが、これは全ての在庫リスクを抱えることを意味する。このモデルを機能させるため、AIによる高精度な需要予測が不可欠である。AIシステムが需要を正確に予測することで、同社の革新的な「自宅での試着」プログラムのような複雑な物流も可能になっている。
  • url : https://superagi.com/case-studies-in-ai-inventory-forecasting-success-stories-and-lessons-from-top-retailers-and-ecommerce-brands-in-2025/

【事例9：花王株式会社】

  • カテゴリー： AI需要予測、在庫管理、SCM
  • 取り組み内容： AIを活用した高精度な需要予測システムを導入し、出荷量と在庫の最適化を調整。
  • 効果：廃棄量を最大25%削減
  • 概要： 日本を代表する日用品メーカーである花王は、AIによる需要予測を導入。気候やトレンドなどの複雑な変数を分析し、適正な生産・在庫計画を立案することで、D2Cおよび小売ビジネスの大きな課題である「廃棄ロス（過剰在庫）」を劇的に削減することに成功した。
  • url : https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00151/091300124/

【事例10：中部薬品株式会社】

  • カテゴリー: AI需要予測、自動発注、在庫管理
  • 取り組み内容: AIによる「需要予測型自動発注システム」を全400店舗に導入。自社の棚割システムと連携。
  • 効果：
    • 「日配品」の自動発注率が従来比160％に向上
    • 発注作業時間を週 約600時間削減
  • 概要: ドラッグストア「V・drug」を運営。属人化していた発注業務の課題を解決するため、AI自動発注システムを全店導入。AIによる高精度な需要予測と棚割システムの連携により、自動発注率と店舗在庫の適正化、発注作業時間の大幅な削減を実現した。
  • url : https://www.hitachi-systems.com/news/2024/20240515.html