5 Ways Adidas Uses AI in 2025 – A Comprehensive Case Study

AIを活用した需要予測と品揃え最適化を今すぐ導入し、利益率を〇%向上、過剰在庫を〇%削減。. これがあなたの出発戦略です。階層型フレームワークを用いて、設計、調達、および小売カレンダー全体でデータをアクションに変換し、意思決定に対する明確なオーナーシップをスタッフに割り当てます。.

製品、サプライチェーン、マーケティング全体において、予測型マーチャンダイジングと割り当て、オンラインカタログとメール向けの製品コンテンツおよびコピーの自動生成、ダイナミックプライシングと料金最適化、リアルタイムアラートによるプロアクティブなサプライチェーンリスク監視、パーソナライズされたオーディエンスの好みによるプログラマティックメディアバイイングという5つのアプローチが際立っています。.

予測精度はパイロット店舗において6か月以内に68%から82%に向上し、その結果、棚在庫率は12パーセントポイント向上、オンラインコンバージョン率は3.5%増加しました。同時に、補充依頼やマーチャンダイジングチームへのメール通知といったルーチンタスクの自動化により、スタッフの生産性は20%向上しました。.

小売業者とサプライヤーの関係管理には、明確な意思決定権が必要です。集中型モデルはベンチマークランキングを処理し、ローカルチームは買い物客の好みに合わせて品揃えを調整し、その結果を自動化されたダッシュボードとメール資料で報告します。.

競争優位性を追求する上で、まずデータストリームのマッピングから始め、90日間のパイロットを実施し、その後エンタープライズ全体への展開へとスケールさせるべきです。その目的は、データを意思決定に変換し、チャネル全体での価格設定、品揃え、エンゲージメントを支援し、全体的なパフォーマンスを向上させることです。.

2025年のアディダスAI：実用的なケーススタディの洞察

提言：卸売データ、小売POS、および買い物客シグナルを統合した、AI主導のフォーカスされた需要供給ループを実装し、生産ネットワークに毎週アップデートを提供することで、ダウンタイムを12～18%削減し、98%以上の配送精度を確保、パフォーマンス重視の主要なフィードバックサイクルに移行する。.

卸売および直接チャネル全体で、収益と利益率の上位20 SKUを特定する。3Dプリントツールをサイズカーブとパッケージングテストに適用し、試作時間を40％短縮、新色の市場投入までの時間を短縮する。.

店舗のケイデンスに合わせて、一括リリースから段階的なアップデートへと移行し、ショッパーに響き、リアルタイムのシグナルを反映したアップデートを行うための意思決定フレームワークを設計します。このアプローチは、パフォーマンス指標によれば、最高の結果をもたらし、インパクトの大きい項目に焦点を当て続けることができます。また、地域チームが計画を主体的に実行するよう促すことができます。.

サプライチェーンの要点：ほぼリアルタイムで可視化できるサプライヤーのネットワークを構築する。ダウンタイムの予測と配送計画を組み合わせる。卸売チャネルと地域ハブからの直接チャネルのバランスを取りながら、ピーク時の継続性を確保する。.

AIを活用した製品設計とパーソナライズ

AI駆動型の一元管理された製品設計ループを実装し、開発のバックボーンとして機能させ、消費者のシグナルを14日間のスプリント内でテスト可能なプロトタイプに変える。.

設計、エンジニアリング、調達、製造間のシームレスな連携は、モジュール式ソフトウェアとクラウド対応の実験によって実現され、コンセプトからSKUへの道のりを短縮します。.

オンライン・オフライン間のデータ連携により、真のパーソナライゼーションが実現します。オンラインでのクリックストリーム、AR試着、店舗でのフィードバックを単一のモデルに取り込み、デジタル体験と実際のフィット感の両方を最適化します。.

各スタジオのプログラムは、アンケート、ロイヤリティアプリ、センサー搭載製品からデータを収集し、収集された結果は、フィット感、快適性、耐久性を予測する予測モデルに供給されます。.

イテレーションを推進する要因としては、材料科学、生体力学、サプライチェーンの制約、およびサステナビリティ指標などが挙げられます。AI主導のシミュレーションは、サンプリングを行う前にバリアントを事前スクリーニングするのに役立ちます。.

競合他社のランキングをベンチマークとして、製品を最適化：全てのチャネル、Eコマース、店舗におけるコンバージョン、平均注文額、返品率、クロスチャネルパフォーマンスを追跡。.

顧客の声を大規模に捉えることで、チームは新しいカテゴリーへの革新や既存ラインの改良が可能になります。データパイプラインを活用することで、このアプローチは迅速な実験と継続的な改善を促進します。.

ポートフォリオを形成する要因には、進化する消費者の期待、サプライヤーの能力、および規制上の考慮事項が含まれます。勢いを維持するために、シームレスなソフトウェアスタックと明確なガバナンスを維持してください。.

チームが実行できる具体的なステップ：四半期ごとのデザイン検証サイクルを確立し、ランキングダッシュボードを公開し、製品ファミリーごとに3～4つのパーソナライゼーション実験を実施する。リリースごとに効果測定を行う。.

需要予測とサプライチェーン最適化

リアルタイム分析とサプライヤーネットワークを統合したハイブリッド予測モデルを実装し、数週間以内に欠品と過剰在庫を大幅に削減します。.

アスレチックウェアの革新者として、ブランドは地域とチャネルを越えた予測を標準化し、プランナーに明確なアクションシグナルを提供します。.

• データ入力とシナリオ例：このモデルは、POS、Eコマース、卸売注文、およびマーケティングカレンダーを使用します。たとえば、プロモーションイベントにより、同じ週に予測の見直しと調整が行われ、精度が2桁向上します。.
• 予測目標と中期計画：需要予測（短期サイクル）と中期的な期間（4～12週間）を連携させ、購買と生産を平準化し、コストと廃棄物を削減します。発見されたパターンから、地域全体で季節性があることが示唆されています。.
• 統合と運用：配送センターとサプライヤーとの綿密な統合。システムは地域全体のプランナーを連携させ、補充と割り当てを調整し、出荷の遅延を最小限に抑えます。.
• コンテンツとプロモーション：コンテンツカレンダーを在庫計画に連携させ、プロモーションの推進が在庫を圧迫しないようにします。スポンサーのプロモーションカレンダーを検証するためのシナリオ分析を提供します。.
• カスタマイズとプリント：地域ごとのSKU調整によるバンドルやプリント商品のカスタマイズをサポート。試験運用では、ターゲットを絞ったバンドルと地域別アソートメントにより高い利益率が示された。.
• 基盤および仮想的な可観測性：ほぼリアルタイムの監視を可能にし、品揃えのローカリゼーションと迅速な是正措置を支援します。早期警告を提供することで、主要分野における過剰生産と過剰在庫の回避に役立ちます。.
• 購買と実行：モデルの出力は、購買、配分、補充サイクルをガイドします。最小限の手動介入で、倉庫や店舗レベルのシステムにフィードできます。.
• 分析と指標：分析ダッシュボード（予測精度、サービスレベル、在庫回転率、ユニットあたりのコスト）を維持し、改善目標を毎週追跡し、コンテンツサイクルごとに結果を見直す。.
• コストガバナンスと効果：変動費削減と充填率改善を明確に分離し、分析プログラムへの継続的な資金提供を正当化するために、中期的な財務状況への影響を示す。.

小売エクスペリエンス：AIを活用した顧客とのインタラクション

推奨：AI搭載のショールームアシスタントと店舗内キオスクを導入し、実店舗での買い物における摩擦を減らし、待ち時間を短縮します。米国では、120店舗での試験運用により、店舗でのコンバージョンが12％向上し、質問解決までの時間が20％短縮され、一貫性のあるガイダンスで100万人のお客様にリーチしました。人通りの多い場所への展開を拡大し、クロスチャネルサービスを円滑にするために、eコマースの意図と連携させます。.

POS、CRM、在庫データを接続するスケーラブルなAIレイヤーを構築するには、12か月で約1500万～1800万ドルの投資が推奨されます。このイニシアチブでは、内部システムおよびパートナーAPIからアクセスされるデータが必要となり、長尾の問い合わせは適切な担当者に自動的にルーティングされます。地域全体の複雑さを管理する明確なガバナンスにより、一貫したエクスペリエンスが保証されます。店舗スタッフ向けの一元化されたガイドは一貫性を保証し、舞台裏の分析はプロンプトと推奨事項をリアルタイムで洗練します。.

主な成果として、測定可能なパフォーマンス指標の改善が含まれます。具体的には、問い合わせ1件あたりの平均サービス時間が25％短縮、平均取引額が4～6％増加、そして9～12ヶ月以内に投資収益率を実現します。店舗内のAIは、サイズ、色、使用シナリオに関するコンテキストに基づいて、アップセルやクロスセルを促進できます。卸売パートナーやフランチャイズ店との連携により、データが両方のチャネルに情報を提供する一貫性のあるエクスペリエンスが保証されます。システムは、各タッチポイントを分析して推奨事項を調整し、顧客が実店舗とオンラインチャネル間を移動しても、ブランドの一貫性を維持できる必要があります。スケッチャーズは、AI支援を受けたスタッフがいかに混雑した店舗での意思決定を加速できるかを示しました。同様の戦術を大規模に適用することで、アメリカおよび世界中で成果を拡大できます。.

実装ステップには、POS、CRM、eコマース、在庫システム全体のデータフローのマッピング、リアルタイムの在庫確認やサイズフィッティングガイダンスなどのユースケースの定義、部門横断的なオーナーの任命、ネットワークへの拡張前の主要店舗でのパイロット運用が含まれます。四半期ごとのレビューを確立し、成果を測定し、ガイドとプロンプトを改善します。ソリューションがさまざまな言語や能力を持つユーザーにアクセスできるよう、アクセシビリティを優先します。投資とガバナンスへの規律あるアプローチにより、標準が成熟し、自動化がルーチンなインタラクションを処理するにつれて、複雑さは軽減されます。.

責任ある AI ガバナンス：倫理、バイアス、コンプライアンス

倫理、バイアス制御、およびコンプライアンス指標を成文化し、経営幹部が責任を持ち、データに基づいた目標と迅速な提供に連携した顧客中心のマンデートを持つ、正式なAIガバナンス憲章を発足させる。.

データの来歴、プライバシー保護策、および監査可能なログシステムを確立する。本番環境にデプロイされたモデルが、責任ある実験と反復的な改善を可能にしながら、大量の個人情報を保護するアクセス制御フレームワークと統合されるようにする。.

ソフトウェア開発ライフサイクルにバイアス検出を組み込む：多様な人口統計に対してテストを実施し、危害シナリオをシミュレートし、顧客に大きな影響を与える決定には複数人による承認を要求する。公平性の指標を定義し、継続的に監視し、結果をステークホルダーおよび市場開拓チームに報告する。.

非技術者にも分かりやすい説明を提供し、アルゴリズムがレコメンデーションにどのように影響するかを理解してもらうために、モデルの挙動に関する簡潔な事例を紹介し、サービス品質を損なわない範囲で、可能な場合はオプトアウトのオプションを提供する。.

ガバナンスの役割とプロセスを定義する：チーフAIオフィサーの任命、倫理委員会の設立、ドリフト、データ品質の問題、およびポリシー違反を指摘する本番モニタリング機能の実装。変更が文書化され、テストされ、ログとダッシュボードを通じて追跡可能であることを確認する。.

外部モデルとデータソースは厳格に管理する。ベンダーリスク評価、バイアステスト、コンプライアンス証明を必須とし、コントロールを主要な技術スタックに統合して、ワークロード全体で監査可能な単一の統合ポイントを維持する。.

成果は顧客満足と信頼に焦点を当て、大量のリアルタイムフィードバック、より迅速な問題解決、そしてガバナンスとテクノロジーが連携して倫理と責任に関する価値を提供することにより、競争市場でトップの地位を確立することを目指します。.

研究開発の加速：材料およびプロトタイピングにおけるAI

生地科学、カラー管理、そして迅速なプロトタイピングを、一元化されたデータリポジトリに結び付け、信頼性を高めながらリードタイムを短縮する、モデル駆動型の組織ワークフローを実装します。.

• サンプル作成前に、信頼性を予測するために、生地の属性（組成、重量、織り方、ボルト寸法、仕上げ）を、耐変色性や耐摩耗性などの性能テストにマッピングする集中型モデルリポジトリを作成する。.
• 地域ごとの色と仕上げのパフォーマンスを把握するために、人口統計データを取り入れ、この知見を活用してパレットと予測を最適化し、ミスマッチによる返品を削減します。.
• NikeIDにインスパイアされたカスタマイズパスを立ち上げ、スタッフが変数をリアルタイムで調整できるようにします。このカスタムオプションは、ターゲットとする消費者に響き、AIガイダンスによるテストで検証されます。.
• 組織のガバナンスレイヤーにおけるホルダーおよびスタッフの役割を定義する。試作チームにホルダーを割り当て、マイルストーンを追跡し、意思決定を加速するために課題領域を早期に認識する。.
• 予測モデルを使用して、繊維のブレンド、生地、およびボルトの仕様を選択し、納期を改善し、材料の収率を大幅に向上させながら、性能基準を満たします。.
• クエスト駆動の評価ループを導入し、明確なチェックポイントを設定、次サイクルへの学びを記録し、マテリアルプラットフォーム全体で継続的な改善を確保します。.

これらのステップは、AIを具体的な指標、すなわち信頼性向上、迅速なデリバリー、より鮮明な色合わせと整合させ、あらゆる層の消費者に響く戦略を可能にします。.