エスティ ローダー カンパニーズ ChatGPT Enterprise 導入
エスティ ローダー カンパニーズ（ELC）は、ChatGPT Enterpriseをグローバルな業務に統合し、調査、臨床試験、製品使用から得られる巨大なデータセットの処理方法を変革しました。240以上のカスタム GPTを導入することで、ELCは研究のレスポンス時間を90%以上短縮し、市場投入までのスピードを加速させ、従業員の焦点を手動のデータクリーニングから高付加価値の創造的タスクへとシフトさせています。
GPT Lab を通じた AI 導入の拡大
ELCは、ブランドと地域全体にわたるポートフォリオにおいて高インパクトなAIユースケースを特定し、拡大するため、横断的な「GPT Lab」を設立しました。この導入はボトムアップアプローチによって推進され、従業員が自身の役割でChatGPTをどのように活用できるかについての1,000件以上のアイデアから始まりました。
ELCのChatGPT Enterprise導入ディレクターであるCharmaine Pekによれば、GPT Labの主な目的は「意味のあるユースケース全体にわたるパターンを特定し、これらの成功を拡大して、より多くのブランドと地域にスケールさせること」です。
美容と研究向けのカスタム GPT アプリケーション
10週間以内に、GPT Labはプレーンな英語クエリを使用して複雑なデータセットから実用的な洞察を抽出するためのいくつかの専門ツールを開発しました：
- フレグランス インサイト GPT: 大規模な消費者調査データセットを分析し、トレンドと好みを明らかにし、手動でのデータ整理に費やす時間を削減します。
- 臨床試験データ GPT: 数千件の臨床試験レポートから特定の有効性指標を抽出し、例えばAdvanced Night Repairセラムの即時保湿改善率などを取得します。
- コピーライティング GPT: ブランド固有のアシスタントで、さまざまなプラットフォームで詳細かつブランドに合ったコンテンツを作成するために使用されます。
- ベンダー スナップショット クリエイター GPT: ベンダーのプロフィール、購入履歴、その他の関連ビジネス詳細を統合し、簡潔なサマリーにまとめます。
GPT 作成のためのプロダクト主導フレームワーク
ELCは、スプリントベースのプロダクト主導アプローチを使用してAIツールを構築・導入し、組織的価値と実装工数のマトリックスに基づいてプロジェクトの優先順位を付けています。各GPTは、ビジネスユーザー、専門家（SME）、技術リーダーからなる専任チームによって開発されます。
開発ライフサイクルは5つのステップからなるプロセスに従います：
- 設計: ビジネスユーザーが目的、範囲、対象を定義する2ページのユースケースブリーフを作成します。
- 準備: SMEが必要なデータを収集・準備し、開発のベストプラクティスを確保します。
- ビルド & テスト: テクニカルリーダーがGPTを構築し、精度と一貫性をテストします。
- ローンチ: チームが包括的なユーザーガイドとともにGPTを導入します。
- ピボット & スケール: チームがパフォーマンスフィードバックループに基づいてツールを反復・最適化します。
オペレーショナルインパクトとビジネス成果
ChatGPT Enterpriseの導入により、オペレーショナル効率と創造的能力において測定可能な改善がもたらされました：
- レスポンス時間の90%改善: 製品効果の主張を確認するなど、以前は数時間かかっていたリサーチタスクが今では数分で完了します。
- 市場投入までのスピード加速: データ分析が速くなることで、ELCは急速に変化する消費者トレンドにさらに迅速に対応できるようになります。
- 創造的能力の向上: 低付加価値の手作業を自動化することで、ELCは人間の才能をより高いレベルの創造性を必要とするタスクに集中させることができます。
Jane Lauder（チーフデータオフィサーおよびエンタープライズマーケティングEVP）は次のように述べています：「AIにより、より大規模かつ優れた形で市場をリードする製品を提供できるようになります。OpenAIとともに、従業員の低付加価値の仕事を削減し、チームにまったく新しい規模での創造の機会を与えています。」