450 時間
2 時間
全社業務に生成 AI が浸透、新たなビジネス価値を創出
概要
繊維専門商社であるタキヒヨー株式会社は、コロナ禍をきっかけに業務の属人化を大きな経営課題と認識しました。そこで生成 AI 技術に注目した同社は、使いやすさとセキュリティを評価して Amazon Bedrock とオープンソースソフトウェアの Generative AI Use Cases JP(GenU)を採用。各部門で業務効率化を図り、4 部門で月 450 時間の工数削減に成功。デザイン部門も 1 作品あたり 2 時間の効率化を果たしています。
![タキヒヨー株式会社 タキヒヨー株式会社](https://d1.awsstatic.com/case-studies/jp/case-study-takihyo_main.73e5e6a622770d21665688c820b2faadc4325996.png)
ビジネスの課題 | 社員の能力をさらに活かすためデジタル改革を推進
タキヒヨーの歴史は古く、1751 年(宝暦元年)に創業された京呉服商・絹屋まで遡ります。270 年以上の歴史を誇る繊維の専門商社として、レディスファッション、ベビー・キッズウェア、ホームウェアなど幅広い衣料品の企画・生産・販売を手がけ、全国の量販店や専門店に商品を提供しています。
「“常に新しいことにチャレンジする”という方針を重視して、実践的なデジタルスキルの教育、デジタル人材育成に注力しています。また近年はサステナビリティにも力を入れ、製造過程から最終処分に至るまでの環境負荷を正しく把握し、認証の取得や国際基準の遵守などに取り組んでいます」と語るのは、タキヒヨー ガーメントグループ 執行役員の大場雅仁氏です。
2020 年以降のコロナ禍では、タキヒヨーも企業運営において少なからず影響を受けました。コロナ禍では稼働できる社員で業務を回す必要がありました。また、人を通じた直接的なコミュニケーションが難しく、ベテラン社員の経験や暗黙知に頼れないケースが増えていました。取引先との“阿吽の呼吸”も、対面の商談でなければ有効に働きません。
そこで、経営陣はデジタル化に舵を切り、迅速にオンライン対応を図り、リモートワークや Web 会議の環境を整えました。しかし属人化の問題は根強いため、個人への依存度を減らして、いつでも一定の結果を残せる仕組みが必要でした。そこで注目したのが生成 AI 技術です。
![kr_quotemark kr_quotemark](https://d1.awsstatic.com/case-studies/CustomerReferences_QuoteMark.16fc612d9e480eaec3e716161a76c4a71428c86a.png)
Amazon Bedrock はビジネス部門の社員でも使いやすく、カスタマイズ性に富んでおり、アパレル業界向けの生成 AI サービスを作り上げることができました"
大場 雅仁 氏
タキヒヨー株式会社 ガーメントグループ 執行役員
ソリューション | アパレル特化型の生成 AI サービスを GenU で開発
タキヒヨーでは、従来からグループウェアの機能強化や機械学習を応用した製造検査機能など、新しいサービスの開発基盤としてアマゾン ウェブ サービス(AWS)を活用してきたと、DX 推進チーム DX コーディネーターの内木達也氏は語ります。
「生成 AI について調査していたところ、AWS ユーザーグループの JAWS-UG で講演する機会があり、それならばと Amazon Bedrock を活用したハンズオンを行ってみました。さらに、AWS よりオープンソースソフトウェアの Generative AI Use Cases JP(GenU)の紹介を受け、早速試したところ、使いやすかったため全社的に採り入れました。ライセンス形態がわかりやすく、機能が網羅されているうえにアップデートも早い。なによりセキュリティ(アクセスの安全性)が確保でき、自社データを利用するため AI の再学習も問題なく、安心して使えるという点が気に入りました」(内木氏)
事業部門での導入にあたっては、Amazon Bedrock の使いやすさ・カスタマイズ性がポイントになりました。多くの生成 AI サービスの中で、よりアパレル向けのものを求めていた同社では、Amazon Bedrock を使えば、GenU を応用してアパレル向けのものを開発し、現場で利用しやすくなると判断しました。サービスに業務を合わせるのではなく、自社にフィットしたものを作ることは大きなメリットになると考え、大場氏と内木氏は連携して Amazon Bedrock の活用に取り組みました。
導入効果 | ビジネス部門の社員も生成 AI を活用、月 450 時間以上の工数を削減
現在タキヒヨーでは、約 160 人の社員が Amazon Bedrock と GenU を活用し、各部門/業務の支援を行っており、デジタル人材の育成を強化しています。
例えば、海外の取引先との営業活動を支援しているグローバルトレードセクション営業サポートチーム チーフの髙井智子氏は、さまざまなドキュメントに登場する貿易用語の理解が難解であることに課題を感じていました。Web で検索しても正確な情報が得られないことも多く、精査に時間がかかっていたためです。
「Amazon Bedrock で利用できる Claude 3.5 Sonnet は専門用語に強く、Web よりも多くの情報を整理して伝えてくれます。特にサステナビリティに関する新しい用語は検索してもヒットしないため、AI の解説が役立ちます。新入社員の教育などにも便利ですし、資料作成でも表がほしいと指示すれば、すぐに生成され、作業量が劇的に減ったと感じます」(髙井氏)
Amazon Bedrock は、衣服のデザインにも役立っています。トップスチーム A の並木靖子氏は、AI チャットを相談役として捉えて、資料の作成・文章の添削・アートの文言抽出・スペルチェック・コンプライアンスチェックなど多岐にわたって活用しています。
「アート生成については、大きな工数とコストの削減を実感しています。例えば T シャツのグラフィックス製作を外部に発注すると 1 週間くらいかかりますが、AI ならば画像だけなら 10 秒ですし、低コストです。何十枚・何百枚ものデザインが必要となれば、非常に大きな効果です」(並木氏)
さらに EC の領域でも Amazon Bedrock は有効活用されており、EC・SNS 企画開発チームの山口比奈子氏は、コンサルティングや社内エンジニアに頼っていたところを自分で解決できるようになったと高く評価しています。
「EC サイトでユーザーの行動追跡をするための設定を、AI にプロンプトを指示して出てきた回答結果をもとに、自分で行うことができました。また SNS の PR 活動の効果について、Amazon QuickSight や Amazon Athena などを用いて詳細に分析するシステムを整備しましたが、これも社内エンジニアの指導と AI の支援を受けながら自分で作ることができました。もともと非エンジニアでしたが、興味を持って学んでおり、最近は SQL エラーも自分で解決できるようになりました」(山口氏)
このほかにも、法務コンプライアンスセクションや企画部門などでも 生成 AI を活用した業務効率化を果たしており、デザイン部門を除く 4 部門の工数削減は 1 か月あたり合計で 450 時間に達します。デザイナーの業務は流動的なところがありますが、1 案件あたり 2 時間は削減されているとのことです。
「AWS の担当者は、当社の要望にすばやく応えて、社員が使いやすいサービスを作ってくれました。GenU はとても有用で、新しい AI モデルが登場したときでもすばやく利用できるようになります。例えば Claude3.5 Sonnet は、発表の翌日には使えるようになっていました」(内木氏)
タキヒヨーでは、Amazon Bedrock の利用者をいっそう増やして、さまざまな領域で生成 AI を活用していきたいと考えています。こうした成功例について社外のオンラインセミナーを通じて紹介し、成功者が社内インフルエンサーとして活動することで、着実に利用者を増やしています。
「ファッショントレンドの分析精度・鮮度が上がれば、無駄な業務が減り、業務の効率化や、結果的にサステナビリティにもつながります。レコメンドなどパーソナライズ技術も欠かせません。当社の AI の取り組みは、お客様や取引先からも注目されています。しっかりとエンドユーザーのことを意識して、よりよい商品やサービスを提供するために、AWS の技術やサービスを積極的に活用していきたいと考えています」(大場氏)
カスタマープロフィール:タキヒヨー株式会社
270 年の歴史を有する 1751 年(宝暦元年)創業の繊維商社。全国の量販店・専門店向けアパレル製品の企画・生産・販売を行う卸売事業と、実店舗・EC サイトによる小売事業を展開し、幅広い衣料品・服地素材などを企画・生産・販売している。「常に新しいことにチャレンジする」という経営方針で、デジタル技術・DX にも積極的に取り組む。サステナビリティにも注力しており、IT を応用した取り組みを推進。
![タキヒヨー株式会社 タキヒヨー株式会社](https://d1.awsstatic.com/case-studies/jp/case-study-takihyo_groupimage.ab09d23f11c4fa3022ebe94f6d0867380905c379.png)
![大場 雅仁 氏 大場 雅仁 氏](https://d1.awsstatic.com/case-studies/jp/case-study-takihyo_ooba.619a232a4375f658e23014c30b1678a5c6aab740.png)
大場 雅仁 氏
![並木 靖子 氏 並木 靖子 氏](https://d1.awsstatic.com/case-studies/jp/case-study-takihyo_namiki.0bb1becc54880575eac8e7de2dcc693b06d0f54c.png)
並木 靖子 氏
![内木 達也 氏 内木 達也 氏](https://d1.awsstatic.com/case-studies/jp/case-study-takihyo_naiki.16581787116a4cb5f99ff518bc2fa999ee2e0b8f.png)
内木 達也 氏
![山口 比奈子 氏 山口 比奈子 氏](https://d1.awsstatic.com/case-studies/jp/case-study-takihyo_yamaguchi.8ab54e569164f187404d2b3a3f651c5888e27377.png)
山口 比奈子 氏
![髙井 智子 氏 髙井 智子 氏](https://d1.awsstatic.com/case-studies/jp/case-study-takihyo_takai.e4521d7276e6d4404c9f5d28b50de895870aeedc.png)
髙井 智子 氏
ご利用中の主なサービス
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock は、単一の API を通じて AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Luma (近日リリース予定)、Meta、Mistral AI、poolside (近日リリース予定)、Stability AI、および Amazon などの大手 AI 企業からの高性能な基盤モデル (FM) の幅広い選択肢を提供するフルマネージドサービスであり、セキュリティ、プライバシー、責任ある AI を備えた生成 AI アプリケーションを構築するために必要な幅広い機能を提供します。
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight は、ハイパースケールの統合ビジネスインテリジェンス (BI) を用いてデータ主導型の組織を強化します。
Amazon Athena
ペタバイト規模のデータが存在する場所で簡単かつ柔軟に分析する
今すぐ始める
あらゆる業界のさまざまな規模の組織が AWS を活用してビジネスを変革し、日々ミッションを遂行しています。当社のエキスパートにお問い合わせいただき、今すぐ AWS ジャーニーを開始しましょう。