[事例ニュース]

2025年1月23日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　日本航空（JAL）グループのクレジットカード会社であるジャルカード。同社はダイレクトメール（DM）によるマーケティング施策に生成AIを活用する検証をNTTデータと共同で実施した。

　販促をかけるべきターゲットを絞り込みDMの効果を高める検証で、生成AIモデルに、NTTデータの「LITRON Multi Agent Simulation（LITRON MAS）」を用いている。2024年10月～2025年1月にかけて実施した。

　JALカードの顧客の利用傾向などから、複数の“AIバーチャル顧客”（会員ペルソナ）を設定・構築。AIバーチャル顧客同士で、販促対象商品に関心を示す顧客の特徴やDMの効果的なタイトルなどについて、会話やグループディスカッションを行わせた。

　その結果から、マーケティング施策に有効となる示唆を得て、販促対象ターゲットリストとして抽出。実際にDMを送付した結果、従来のターゲットリストと比較して購買率が3.0％向上したという。以下は検証の手順である（図1）。

1. JALカードの顧客データを基に、カードの利用傾向が似ているグループを作成
2. グループごとの特徴から各クラスタの人物像（ペルソナ）を作成
3. 複数のペルソナ同士がLITRON MAS上で設定したテーマに関して、会話またはグループディスカッションを行い、テーマに対する示唆を生成
4. 得られた示唆に即して、マーケティング施策を実施（例：ペルソナAが設定したテーマに対する反応がよいという示唆を得られた場合、ペルソナAの元となったグループをターゲットとして施策を実施）

図1：JALカードが実施した、ダイレクトメールによるマーケティング施策に生成AIを活用する検証の概要（出典：ジャルカード、NTTデータ）
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