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Microsoftにおける自動車販売領域の 取り組みと展望

Microsoftにおける自動車販売領域の 取り組みと展望

DynamicsRyo

May 30, 2024
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  1. Drive the future of mobility 1 コンテンツ 2 3 Microsoftご紹介

    自動車販売領域を取り巻く環境認識 Technosoft様とMicrosoftのコラボレーション
  2. マイクロソフトの紹介 Microsoft Corporation 日本マイクロソフト 会社名:Microsoft Corporation 所在地:Redmond, Washington State, USA

    設立:1975年 CEO:Satya Nadella 従業員:221,000 名 (2023年06月30日現在) 売上高:2,119億米ドル(2023年度) 拠点:全世界120ヵ国/地域 会社名:日本マイクロソフト株式会社 所在地:東京都港区港南2-16-3 設立:1986年2月 代表者:代表取締役社長 津坂 美紀 従業員数:3,040名(2023年4月1日現在) マイクロソフトの変遷 主な売上構成比率 創業時 すべてのデスクと家庭 コンピュータを 現在 地球上のすべての個人とすべての組織が より多くのことを達成できるようにする
  3. マイクロソフトのあらゆる製品に、 製品を一変させるようなAI機能を 搭載していく Every product of Microsoft will have some

    of the same AI capabilities to completely transform the product Satya Nadella, Chairman and CEO, Microsoft Corporation
  4. 多くのお客様で生成 AI 導入が急激に進む 従業員の壁打ちチャットボット 25 万人時 手作業の削減量 社内情報の検索 コールセンター 日本における一般的な生成

    AI 導入のユースケース 従業員の壁打ちとしてアイデア出し、 情報の要約や言語翻訳 2 3 1 2 3 社内に散らばる様々な資料を統合 対話をベースに必要なドキュメントの検索 お客様からの問い合わせを受ける コールセンターの最適化 コールセンター
  5. Industry clouds Data and AI Business applications Modern work Security

    Digital and app innovation Infrastructure Trusted Comprehensive Microsoft Cloud Power Platform Microsoft Dynamics 365 Copilot (CRM/ERP) Azure OpenAI Service Microsoft 365 Copilot 9 Microsoft Security Copilot Windows Copilot GitHub Copilot X Power BI 自然言語でプログラミング 自然言語でダッシュボードを作成 表計算やプレゼンテーションの 作成、要約、グラフ作成 対話型の検索体験 会議の自動要約、議事録作成、 自然言語で会議の雰囲気を確認 自然言語による更なるローコード開発により、 誰でもアイデアを形に 自然言語によってパーソナライズされた 顧客体験、サポート、マーケティングを提供 自然言語による - セキュリティインシデント分析 - レポート作成 あらゆる製品にAI機能を実装
  6. 2024/05/23 Microsoft Build May 21-24, 2024 Keynote 生成AIのエッジでの活用:Copilot + PC

    インフラ:スーパーコンピューティング能力の大幅拡充 モデル:GPT-4o & Phi-3 ツール:Azure AI Studio & GitHub Copilot データ:Microsoft Fabric データセンターの消費電力からNPUに至るまで、あらゆる層における常識が変わる瞬間に立ち会ってます。 Open AIが提唱したスケーリング則の効果により、テキスト、音声、画像、ビデオなどの新しいインターフェイ スが誕生し、複数のアプリやデバイス間でのデータ共有の実現により認知負荷が軽減され、複雑なタスク を正しく処理できるようになりました。開発者による民主化の力が各分野で目撃されています。 50種類以上の新しい製品やサービスを発表 AIファーストなWindow PC:Copilot + PCの登場 Copilot Stackによるインフラ・モデル・データ・ツール・Copilotの包括提供 • NPU(AIチップ)を備えた生成AI機能を快適に使うことのできる次世代 PCです。Azure上で稼働する大規模言語モデル(LLM)と、デバイス上 の小規模言語モデル(SLM)の連携動作により、過去最高の速度・新機 能(Recall機能etc.)を実現します。6月18日に販売を開始します。 • GPT-4oがAzureでも本日一般公開(GA)します。テキスト・音声・画像 をシームレスに扱え、高速な応答をセキュアな環境で享受できます。 • マイクロソフト純正の小規模言語モデル(SLM)のPhi-3の公開を開始しま す。低コストで特定領域向けにモデルをチューニングできるため、Khan Academyと共同で次世代教育ツールの検証を行っています。 • Azure AI Studioが一般公開(GA)しました。 Azure上でAIモデルの 構築、トレーニング、ファインチューニング、アプリケーションへの組み込みと いった生成AIの包括的な活用が可能となります。 • GitHub Copilot Workspaceのプレビュー版も提供開始します。自然 言語の指示を基に、仕様や計画、コーディングまで一貫して実行します。 • Real-Time Intelligenceのプレビュー版を本日提供開始します。IoT システムなどから得られるリアルタイムデータの分析、自然言語で複雑な 質問を簡単に行うことができます。Workload Development Kitのプ レビュー版も公開され、ISVがMarketplace上で、OneLakeを基にサー ビスを提供できるようになりました。 • 昨年11月に発表したAIモデルトレーニング用のスーパーコンピュータを、6 か月で新たに30倍の規模でAzureに拡充、世界中にスケールし使える 国も4倍に増やしました。 • その結果、GPT-4は、発表以来、12倍安くなり、6倍の速さになりました。 Copilot:Microsoft Copilot Connector &Team Copilot • Adobe、Atlassian、ServiceNow、SnowflakeなどのSaaSアプリケー ション用の3rd-Partyコネクタが使用できるようになりました。 • TeamsネイティブなCopilotである、Team Copilotが発表されました。プ レビュー版は、2024年後半を目処に公開予定となります。Copilot Studioを活用することで、エージェント機能を強化することができます。
  7. 2024/05/23 Microsoft Build May 21-24, 2024 Keynote 生成AIのエッジでの活用:Copilot + PC

    インフラ:スーパーコンピューティング能力の大幅拡充 モデル:GPT-4o & Phi-3 ツール:Azure AI Studio & GitHub Copilot データ:Microsoft Fabric データセンターの消費電力からNPUに至るまで、あらゆる層における常識が変わる瞬間に立ち会ってます。 Open AIが提唱したスケーリング則の効果により、テキスト、音声、画像、ビデオなどの新しいインターフェイ スが誕生し、複数のアプリやデバイス間でのデータ共有の実現により認知負荷が軽減され、複雑なタスク を正しく処理できるようになりました。開発者による民主化の力が各分野で目撃されています。 50種類以上の新しい製品やサービスを発表 AIファーストなWindow PC:Copilot + PCの登場 Copilot Stackによるインフラ・モデル・データ・ツール・Copilotの包括提供 • NPU(AIチップ)を備えた生成AI機能を快適に使うことのできる次世代 PCです。Azure上で稼働する大規模言語モデル(LLM)と、デバイス上 の小規模言語モデル(SLM)の連携動作により、過去最高の速度・新機 能(Recall機能etc.)を実現します。6月18日に販売を開始します。 • GPT-4oがAzureでも本日一般公開(GA)します。テキスト・音声・画像 をシームレスに扱え、高速な応答をセキュアな環境で享受できます。 • マイクロソフト純正の小規模言語モデル(SLM)のPhi-3の公開を開始しま す。低コストで特定領域向けにモデルをチューニングできるため、Khan Academyと共同で次世代教育ツールの検証を行っています。 • Azure AI Studioが一般公開(GA)しました。 Azure上でAIモデルの 構築、トレーニング、ファインチューニング、アプリケーションへの組み込みと いった生成AIの包括的な活用が可能となります。 • GitHub Copilot Workspaceのプレビュー版も提供開始します。自然 言語の指示を基に、仕様や計画、コーディングまで一貫して実行します。 • Real-Time Intelligenceのプレビュー版を本日提供開始します。IoT システムなどから得られるリアルタイムデータの分析、自然言語で複雑な 質問を簡単に行うことができます。Workload Development Kitのプ レビュー版も公開され、ISVがMarketplace上で、OneLakeを基にサー ビスを提供できるようになりました。 • 昨年11月に発表したAIモデルトレーニング用のスーパーコンピュータを、6 か月で新たに30倍の規模でAzureに拡充、世界中にスケールし使える 国も4倍に増やしました。 • その結果、GPT-4は、発表以来、12倍安くなり、6倍の速さになりました。 Copilot:Microsoft Copilot Connector &Team Copilot • Adobe、Atlassian、ServiceNow、SnowflakeなどのSaaSアプリケー ション用の3rd-Partyコネクタが使用できるようになりました。 • TeamsネイティブなCopilotである、Team Copilotが発表されました。プ レビュー版は、2024年後半を目処に公開予定となります。Copilot Studioを活用することで、エージェント機能を強化することができます。
  8. Drive the future of mobility 1 コンテンツ 2 3 Microsoftご紹介

    自動車販売領域を取り巻く環境認識 Technosoft様とMicrosoftのコラボレーション
  9. 13 自動車販売ビジネスを取り巻く環境と課題 • 日本の自動車販売ビジネスは人口減少や社会構造の変化や急速なオンライン化により、大きな変革期に差し掛かっています。 • 特に、整備士不足への対応や車両販売以外(アフター領域)の収益減の構築が喫緊の課題となっています。 人口減少 価値観 社会構造 の変化

    2035年 65歳以上の人口割合 33% +5.4% vs 2020 2035年 1.15億人 ▲9% vs 2020 核家族化・ 生涯独身者の増加 若年層の年収低下 急速なオンライン化 出典:内閣府2020年消費動向調査と自動車メーカーヒアリングから日本マイクロソフト作成 車両保有 の減少 83.6 81.6 83.3 80.1 78.5 75 80 85 2000 2005 2010 2015 2020 (%) (年) 整備士不足 車両販売減少 アフターサービス・ 収益の拡大 デジタル化・ オンライン化 ビジネスモデル 変革
  10. これまで(イメージ) 販売店働き方 販売ビジネスモデル 顧客接点 販売店のCS維持 DMSの在り方 法規対応 自動車メーカーから販売店への卸売りビジネスモデル 顧客の車両購入検討・市場・商談・契約・納車・アフター全て を担当

    販売店が顧客接点の持ち主であり、情報の保持者 販売店の業務ベースでシステムや機能構築・追加・改善 マニュアルでのオペレーションが多く属人的で紙文化 クルマの安心・安全・品質保持への法規(車検制度やリコー ル対応)、自動車販売に必要なルール対応 オンライン販売やモビリティサービスなど自動車メーカーが直接顧 客と接点を持つ新たなビジネスモデル 自前獲得客のみならず、自動車メーカー経由で獲得したお客 様(ex:オンライン販売)の契約・納車・アフターを均質化 顧客接点の多様化に伴い、自動車メーカー・販売店共に顧客 接点を持ち、情報を連携 購買様式の多様化に伴うDMS機能の見直し 電子決済等のデジタル化やテクノロジーを取り入れた業務の効 率化への期待(セキュリティも担保) 個人情報、ソフトウェアアップデート、セキュリティ、CO2削減など 新しい法規やルールへの対応が必要 1 2 3 4 5 6 14 自動車販売ビジネスの変化 • ここ数年電動化、自動運転、コネクティッド、モビリティサービス等、大きな変革の渦中にある自動車業界は、自動車販売ビジネスも大き な転換期を迎えており、様々な変化を強いられています。 • その変化をチャンスに変えるための重要な要素として「オンラインとオフラインの融合」が挙げられます。 これから(イメージ) オンラインとオフラインの融合が1つの重要な要素となる
  11. 15 予約 メールや電話でのやりとり スマホのApp経由等人を介さないやりとり ディーラーだけでの購入 オンラインでの購入 車を一台販売する サブスク・パッケージ販売・カーシェア・レンタル など用途や嗜好により多様化 最寄りの販売店から試乗

    デパートや近くの施設、バーチャル試乗 紙のカタログベースで説明 デジタルカタログでオプション・仕様なども自由 に操りながら説明 事務室に戻り見積もり作成 その場で見積もり作成 事務室に戻りローン審査 その場でローン審査 手で紙に記入 予約時の情報と統合&デジタル入力 顧客情報 試乗 商談 販売 オフラインとオンラインの融合が重要になる 出典:各種コンサルティング会社レポートや各自動車メーカーヒアリングより作成 これまで これから • カスタマージャーニーの中において、これまでのサービスの在り方やビジネススキームを変化させ、お客様にとっても販売店にとってもプラスになるビ ジネスのしくみが必要になります。
  12. 完全オンライン化されていない オンライン オフライン 商品検討・見積 試乗 商談 契約・登録 納車 アフター 商品検索

    見積り ショールーム 試乗予約 試乗 オンライン商談 商談 契約・登録 電子契約・サイン 納車日調整 車検・メンテ予約 ヴァーチャル試乗 試乗車宅配 • 試乗車手配 • 試乗日程調整 • 試乗車点検 • 顧客プロファイル作成 • 情報打ち込み • 商品説明 • オプション説明 • パッケージ推奨 • 見積もり作成 • 値段交渉 • 店長承諾 • 契約書作成 • ローン申し込み書作成 • ローン審査 • リース契約 • 決済 • 車庫証明 • 地方自治体への車両登録 • 納車日調整 • 引渡し前の点検 • 代替促進 • 車検・メンテフォロー • 車検・メンテ調整 • ピット調整 • 整備士手配 • 接客・商品説明 • 見積もり作成 納車 アフター ユーザー オンライン化されている ディーラーオペレーションはまだまだオフラインが主流 • 一方で、現在のディラーオペレーションはオフライン及びマニュアルでの対応が主流なだけでなく、販売店舗によりデジタル活用の格差も存在 しています。 出典:各種コンサルティング会社レポートや各自動車メーカーヒアリングより作成
  13. 見積もり ピット管理 整備工賃管理 地方自治体 陸運局 自動車メーカー 保険会社 リース会社 代車管理 請求書

    契約書 見積もり 自動車保険料管理 審査項目管理 決済管理 下取り 発注 在庫管理 車両登録(OSS)・納車 請求書 下取り 発注 在庫管理 車両登録(OSS)・納車 請求書 入金 カード決済 会計マスター管理 銀行マスター管理 ベンダーマスター管理 統合顧客ID 名寄せ プロファイル 各システム顧客ID セグメント管理 SNS マーケティング オートメーション 自社サイト オーナーサイト 顧客リスト 見込み客リスト作成 重要顧客リスト 販売レポート 商談管理 顧客訪問管理 車両管理 試乗車管理 顧客分析 労務・勤怠管理 顧客訪問管理 在庫管理 部品価格管理 B/O管理 ワランティ 部品支払 営業支援 新車販売 中古車販売 保険 サービス 部品 会計 マスター 統合顧客管理 デジタルマーケティング ユーザー セールススタッフ 整備士 サポートセンター 人事管理 収益管理 業務管理 経理 販売会社経営管理 新車車種モデル 新車オプション サービス業務項目 メンテナンス項目 税金 点検・登録・経費 社内稟議・決済 見積もり 見積もり 保険料率 部品手配 部品発注 17 販売店システム(DMS)とそれを取り巻く複雑な関係者イメージ • また、販売店システムを軸に取り巻く環境も、多くの関係者と多くの機能が肩を並べており、非常に複雑な状況です。 出典:各種コンサルティング会社レポートや各自動車メーカーヒアリングより作成
  14. 地方自治体 陸運局 自動車メーカー 保険会社 リース会社 営業支援 新車販売 中古車販売 保険 サービス

    部品 会計 マスター 統合顧客 管理 デジタル マーケティング ユーザー セールススタッフ 整備士 サポートセンター 販売会社経営管理 18 エコシステムを繋ぐ次世代自動車販売プラットフォーム 次世代自動車販売プラットフォーム(エコシステムの形成) ID Low Code/No Code AI/BI Analytics Gen AI RPA Metaverse ・・・ ・・・ Security • 今後、顧客中心のオフラインとオンラインをシームレスに融合させたサービスを実現するためには、販売領域の全ての機能やプレイヤーを繋ぐ、 次世代自動車販売プラットフォームが必要となります。 マスター
  15. Drive the future of mobility 1 コンテンツ 2 3 Microsoftご紹介

    自動車販売領域を取り巻く環境認識 Technosoft様とMicrosoftのコラボレーション