あなたは AI 導入支援会社の FDE です。アパレル EC（年商 30 億円、会員 45 万人、社員 60 名）のマーケティング部長・高橋さんから「AI レコメンドを入れて売上を 2 割上げたい」と相談を受けました。競合が「AI レコメンド導入」をプレスリリースし、社長から急かされています。40 分の打ち合わせで、効果を測れる導入計画をまとめます。
目的: 「売上 2 割」の根拠と現状の数字を確かめ、レコメンドが効く場所と、効いたことを証明する方法を設計する。
ヒント: レコメンドは「どこに出すか」「何のデータで学ぶか」「どう効果を測るか」で結果が決まります。行動ログの有無、商品マスタの状態、A/B テストができる体制かを確認しましょう。
次を含む導入計画（500〜900 字）:
1. 目標の再定義（売上 2 割の内訳と、最初に狙う指標）
2. レコメンドを出す場所と対象（ページ・顧客セグメント）
3. 学習に使うデータと、不足分の集め方
4. 効果測定の方法（A/B テストの設計、判定基準、期間）
5. 費用の目安と、社長への説明の要点