[レポート] Toyota, Deloitte & AWS: Enhancing customer experiences & market shareに参加してきました #AIM383 #AWSreInvent

製造ビジネステクノロジー部の高橋雄大です。

AWS re:Invent 2024にて、Toyota Motor North America（以下、TMNA）、DeloitteとAWSによる顧客体験と市場シェアの向上に関するセッションに参加してきました。本記事ではセッション内容について紹介したいと思います。

セッション概要

AIM383 | Toyota、Deloitte & AWS: 顧客体験と市場シェアの向上

Toyota Motor North Americaは、Deloitteと協力して、顧客やチームメンバーの体験を向上させ、市場シェアと収益性を向上させるプログラムを開始しました。このセッションでは、車両サプライチェーンチームの能力を強化するために、AWSの革新的な技術を導入したプログラムについて学びます。これらの技術により、頻繁な車両生産注文やシナリオシミュレーションが可能となり、手動作業の必要性を軽減し、車両販売を促進する収益最適化された推奨を提供します。さらに、このプログラムがレガシーアプリケーションの近代化をどのように支援し、効率的な運用を促進し、重要なビジネス価値を提供するかを探ります。本セッションはAWSパートナーであるDeloitteが提供します。

原文（英語）

AIM383 | Toyota, Deloitte & AWS: Enhancing customer experiences & market share

Toyota Motor North America initiated a program with Deloitte that enhances customer and team member experiences, ultimately leading to a boost in market share and profitability. In this session, learn about the program, which focuses on improving the capabilities of their vehicle supply chain team through the implementation of AWS innovative technologies. Explore how these technologies enable frequent vehicle production ordering and scenario simulations, reducing the need for manual efforts and providing profit-optimized recommendations to drive vehicle sales. Finally, discover how the program facilitates the modernization of legacy applications, promoting efficient operations and delivering significant business value. This presentation is brought to you by Deloitte, an AWS Partner.

挑戦と背景

近年、消費者がオンラインで車を選び購入しようとする際に直面する課題が多く、特に希望する車が見つからない場合にその問題が顕著でした。従来のプロセスでは、ディーラーが利用できる在庫情報が限定的であり、これが顧客体験を損なう一因となっていました。

変革のアプローチ

この問題を解決するため、AWSの技術を活用し、以下のような取り組みを進めました。

1. オンラインと工場の在庫情報を連携
   顧客がオンラインで構成した車がディーラーの在庫にない場合でも、工場で生産予定の車や代わりとなるモデルを提示できる仕組みを構築。

2. AIによるおすすめ機能
   顧客が希望する車に最も近い選択肢を提案し、必要に応じて新しい生産計画をリアルタイムで調整可能。

3. 正確な納期予測
   顧客が選んだ車の納車時期を正確に予測し、早く手に入る代替案も提示して、よりスムーズな購入体験を提供。

サプライチェーン全体のつながりを強化

工場からディーラー、そして顧客に至るまで、すべての流れを一つの仕組みで管理できるようにしました。この仕組みによって、これまで部門ごとに分かれていたデータや作業を一体化し、リアルタイムで情報を共有できるようになりました。これにより、例えば、需要予測や在庫管理をより正確に行い、生産や配送の効率化を実現しました。

さらに、最新のAI技術やデータベースを導入し、迅速で正確な意思決定をサポートしています。

成果と未来への期待

この取り組みにより、以下のような成果を実現されています。

• 在庫情報の透明性向上: 工場からディーラーまでの車両状況を顧客が確認できるようになりました。
• 販売効率の向上: AIを活用した需要予測により、地域ごとに適切な車両を配置することで販売が最適化されました。
• 供給の柔軟性強化: 生産や物流におけるトラブルにも迅速に対応できる体制が整いました。
• 顧客満足度の向上: 購入体験を向上させ、顧客の期待に応える選択肢を提供。

最後に

このセッションでは、TMNAがどのようにこれらの取り組みを通じて顧客体験を向上させ、ビジネスの価値を高めているのかが詳しく紹介されました。これからも、新しい技術を活用した取り組みに期待が膨らみます。