「DXCと私たちが共有している価値観こそが、この関係を特別なものにしています。それはつまり、“人”こそが重要ということです。両社の長く続く関係が築かれた理由も、まさにそこにあります」
Jollibee Foods Corporation副社長 兼 フィリピンおよびEMEA地域統括責任者 Yoly Chua氏
消費財（CPG）および小売企業は、複雑化するエコシステムの中で、より迅速に競争力を強化し、より賢くパーソナライズし、シームレスにサービスと商品を提供することが求められています。
そのために、自動化、アナリティクス、AIをはじめとする小売業界向けITソリューションや消費財業界向けソフトウェアを活用し、ビジネスインパクトを高めることができます。
DXCの消費財・小売業界向けソフトウェアソリューションは、顧客体験、オペレーション、サプライチェーンをつなぎ、迅速性を高めます。
DXCの消費財・小売業界向けITサービスとソリューションは、デジタル化を加速し、コストとサイバーセキュリティリスクを削減し、新たな顧客ニーズやマーチャンダイジング要件に応えることを可能にします。
DXCのSmart Placesフレームワークは、AIを活用したエッジコンピューティング、自動化、アナリティクスにより、アジリティを高め、廃棄を削減し、顧客満足度を向上させます。
Smart Factory & Storeプラットフォームを活用し、システムやデバイスを連携させ、プロセスを最適化し、運用効率を改善できます。
DXC Spark for CPGは、スマートIoTやアナリティクスのプラットフォームを、より高速・低リスク・低コストで実装し拡張させる手段を提供します。
AIを活用してカスタマージャーニーや顧客セグメントを分析し、よりスマートでパーソナライズされた体験を全チャネルで提供し、高精度な販売予測を可能にします。
最新のアプリケーション開発ソリューションにより、バーチャル試着機能などを備えたモバイル・ウェブアプリを構築し、ロイヤルティ向上を支援するLoyalty Management Acceleratorを組み込むこともできます。
現状維持から成長への転換には、変化するビジネスニーズに迅速かつ柔軟に対応するため、プロダクト主導のオペレーティングモデルへの変革が必要です。
例えば、消費財・小売企業のレガシーSAP ERP を、パートナーやDXC独自のコンテンツ・ツール・技術を活用し、標準化された最新SAP S/4HANAソリューションへ移行することを支援します。
また、Azure for Analyticsの採用を支援し、世界中で展開するブランドの高度なビジネスインサイトを得られるようにします。
AIコンサルティング、MLOps、LLMOps、エージェンティックAIを統合し、消費財・小売業界の優先課題に沿ったAI活用を推進します。
ビジネスメリットが最大化するよう、価値創出モデルを構築し、優先順位を設定しながら導入します。
ユースケース例：
デジタルウォレットなどの組み込み型金融ソリューションを提供することで、小売企業は顧客の日常により深く入り込み、価値を提供する機会を得られます。
小売企業は、競合との差別化、新たな顧客ニーズへの対応、オムニチャネル課題の解決などにデータを活用する必要があります。
適切なデータとツールを活用することで、顧客との関係をより深め、顧客単価や併売の増加、購買頻度の上昇などを実現できます。
顧客が来店して購入する場合、追加のアドバイスやサービス、意外性のある商品・プロモーション、1対1の丁寧な対応を求めています。
消費財・小売企業は、顧客ロイヤルティを高め、市場平均を上回る成長を実現するために絶えず取り組んでいますが、テクノロジーの急速な変化によりその難易度は増しています。
DXC Technologyと AWSは共同でDXC SPARK for CPGを展開し、消費財 企業の変動する運用コストの削減、生産中断の最小化などを支援します。
David Rimmer
コンサルティング & エンジニアリングサービス グローバルインダストリーリード
DXCのC&R Customer Analytics ITソリューションを活用することで、購買行動を予測し、ライフサイクル全体でよりパーソナライズされた顧客とのやり取りを実現できます。
アナリティクス基盤の導入、データエンジニアリング、AIモデルやBIダッシュボードの構築まで、DXCは購買体験の高度なパーソナライゼーションを支援します。
例：高度にパーソナライズされたマーケティングやプロモーション、ロイヤルティの高い会員の把握、顧客の好みに応じた商品レコメンドなど。
また、チャットボットやバーチャルアシスタントが自然言語処理を用いてリアルタイムのパーソナライズされた提案を行うこともできます。
事例として、DXCは顧客の購買パターンや嗜好に基づき、売り場の通路でパーソナライズされた提案を表示する店内ディスプレイを開発しました。
別の企業では、パーソナライズされた広告のクリック率が25%向上し、コンバージョンとROIの改善につながりました。
さらに別の企業では、データ駆動型の変革により個別化されたレコメンドを行えるようになり、ロイヤルティと収益が向上し、成長スピードが加速しました。
はい。DXCはAIを活用し、盗難・廃棄防止、スキャンミス検知、顧客動線管理や行列管理のためのソリューションを提供しています。食品小売企業は在庫状況や消費期限を監視しながら、ダイナミックプライシングによる価格調整やクーポン発行を行うことで廃棄とロスを削減できます。
業種を問わず、エッジAIカメラを利用したソリューションでセルフレジのスキャン状況を監視し、盗難やミスを検知して警備に通知できます。
同様に、AIとセンサーで店内の顧客動線を追跡し、データと予測分析で補完することで、売り場配置を最適化し、高付加価値商品の可視性向上や混雑ピークの解消、待ち時間削減が可能になります。
柔軟性のないシステムは、企業の俊敏性とイノベーションを阻害します。
DXCのAgile Digital Coreの一部であるERP変革は、DXC PathWay to SAP S/4HANAをはじめとしたソリューションにより、SAP S/4HANAへの移行を12ヶ月未満で実現します。
SAP Activateフレームワーク、AI、機械学習、アナリティクスなどを活用し、調査・評価、技術移行、業務プロセス改善、SAPに対する変革適用まで包括的に支援します。
事例として、DXCは大手消費財企業のM&Aに伴う統合を支援し、財務、販売・流通、倉庫管理、需要予測、製造計画、製造（社内および委託）、インフラまで幅広く統合しました。
別の企業では、多数の買収によりデジタルチャネルが複雑化し非効率となっていたため、DXCはすべてのブランドを統合するグローバルeコマースプラットフォームをクラウドベースで構築。
従来のモノリシック構造をクラウド対応マイクロサービスへ移行することで、注文処理、顧客プロファイル、決済などの機能を独立運用でき、拡張性と信頼性が向上しました。
アジャイル手法の導入により、企業はフィードバック対応や改善を高速に進め、新機能のリリースを加速できました。
ロイヤルティプログラム、会員制度、サブスクリプションは極めて重要です。
顧客の継続利用率を5%改善するだけで、利益が25〜95%増加する可能性があります。
DXCは、企業が迅速にロイヤルティ向上を図れるよう支援します。
最新のWeb・モバイルアプリを構築し、必要に応じてLoyalty Management Acceleratorを組み込むことでエンゲージメントを強化。
モジュール型プラットフォームとマイクロサービスにより、高速開発と高いスケーラビリティを実現します。
AIベースのロイヤルティプログラムは、高度なアルゴリズムと機械学習で顧客データを分析し、パーソナライズされた体験を提供します。
リアルタイムで動的なレコメンドを提示し、従業員向けゲーミフィケーション（報奨制度など）によりエンゲージメントをさらに高めます。
事例として、DXCはある企業でロイヤルティプログラム参加率を20%向上させ、継続利用率と顧客生涯価値の増加につなげました。
AIを活用することで、ラストマイル配送などで起こるサプライチェーンにおける混乱を回避し、価格認識のミスマッチによる販売損失を防ぐことができます。
AIソリューションには需要検知（demand sensing）があり、販売履歴や在庫レベルなど複数データを統合し、需要予測とシナリオシミュレーションを行います。
DXCのAI強化型小売業界向けアナリティクスは、サプライチェーン、在庫管理、店舗オペレーションの非効率を特定し、最適化を支援します。
また、サプライヤーのパフォーマンス分析により、最も信頼性とコスト効率の高いサプライヤーを特定したり、気象条件などを考慮して配送ルートを最適化したりできます。
DXCのAI-powered Price Recommendationは、値下げ時の価格弾力性を学習し、リアルタイムの市場価格・在庫・売上データに基づき最適な値下げ案を提示します。
高いスケーラビリティを備え、各価格提案の監査・説明を提供し、値下げレベルを手動で調整することも可能です。
はい。実際にDXCは、100年以上の歴史を持ち、5,000を超える店舗を展開する世界最大級の小売企業向けに構築を行いました。
同社は、店舗オペレーションの標準化と最適化、待ち時間の削減、ブランドロイヤルティ向上を目指していました。
DXCは、顧客が店内で過ごす平均時間、一定時間あたりの来店客数、棚在庫、レジ台数など、顧客と店舗のデータに基づく膨大な履歴を用いて、シミュレーション用の3D店舗モデルを構築。
デジタルツインは小売データ分析を活用し、以下を最適化できます：
