メルカート、AIが分析から実行まで伴走する「AIエージェント一体型DWH基盤」を構築

この基盤の最大の特徴は、単なるデータの可視化や分析に留まらず、具体的なアクションまでをAIと相談しながら完結させられる点です。例えば、「5月の売上課題は？」と問いかけると、AIがセッション数やコンバージョン率（CVR）などのデータからボトルネックを特定します。続いて、その分析結果に基づいた改善策をシミュレーション付きで複数提案。担当者が選択した施策については、「実行」の指示を出すだけで、会員グループの作成や関連商品の設定などをシステム内で自動的に行います。

利用にあたって、専門的なクエリ言語やコードの記述は一切必要ありません。「これを買った人は他に何を見ている？」「このターゲットにクーポンを送ると売上はどう変わる？」といった、日常業務で感じる疑問をそのまま言葉にしてAIに投げかけることができます。これにより、データ分析の専門スキルを持たない担当者でも、データを裏付けとした迅速な意思決定が可能になります。

基盤の中核には、自社専用の「プライベートDWH」が採用されています。氏名や詳細な住所などの機密性の高い個人情報は除外（都道府県レベルに匿名化）しつつ、顧客の行動を深く分析するために不可欠な「会員ID」や「エリア特性」といったデータは保持しています。これにより、Googleアナリティクスなどでは把握できない、自社独自の1stパーティデータに基づいた高精度な分析を、安全な環境下で実現しています。

代表取締役社長の渡邉章公氏は、「事業の成長加速にはAI活用が不可欠であり、その深化にはECの重要資産であるデータが必要」と述べ、データを組み合わせて活用する時代への移行を強調しました。メルカートは、獲得した顧客データをDWHに集約し、AIを最大限活用できるCX（顧客体験）プラットフォームへと進化を続けていく方針です。

A. EC担当者が話し言葉で質問するだけで、売上の課題分析から改善策の提案、そして実際の施策実行までをAIが一貫して支援してくれるシステム基盤です。

A. グラフで数値の変化を見せるだけでなく、「では具体的に何をすべきか」という提案と、その施策を管理画面で「実行する」ところまで自動化できる点が大きな違いです。

A. データは蓄積されているが分析や活用が難しいと感じているEC担当者、特にデータ分析の専門スキルに自信がない方に向けて設計されています。

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O!Productニュース編集部からのコメント

「分析して終わり」ではなく「実行までやってくれる」のが実務的なポイントですね。売上課題の特定からクーポン配信までの流れが、会話一つで完結するのは便利そうです。

引用元：PR TIMES