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2018.02.08
AIが通販を”お助け”
昨今、なにかと話題のＡＩ（人工知能）。日常生活やビジネスの現場などさまざまなシーンでの実用化が進んでいる。そうした中、通販の領域ではどのような役割を果たしていくのだろうか。フルフィルメントの作業工程や、サイト上での売り方、あるいは顧客からの問い合わせなどで今、ＡＩが通販のお助け役となりつつある。最新のＡＩ活用事例を見ていく。
"音声採寸"で業務時間を短縮
「サイズ、Ｌ......着丈、６６......肩幅、４２......」――。
アパレル企業などの通販サイト向けにファッションアイテムのささげ業務（撮影・採寸・原稿作成）を手がけているささげ屋。同社が今取り組んでいるのが、作業員の"声"による採寸データの入力だ。
通常、衣料品や雑貨などのサイズを計測する際はキーボードで入力しており、繁忙期などは採寸と入力の担当を分けて２人体制で作業をこなすこともある。
この採寸業務を効率化するために同社が目をつけたのが、東芝デジタルソリューションズのコミュニケーションＡＩ「リカイアス」だ。リカイアスは音声の合成や翻訳など複数の機能を持つが、その中に音声認識技術を使って作業記録を音声で入力できる「フィールドボイス」というサービスも提供している。
ささげ屋はこのサービスに注目した。同社の秋山宙士社長は「新しい技術を知ったことで、これまでなかった"音声採寸"というものに気づくことができた」と述べる。
ささげ屋が進めている"音声採寸"の中身はこうだ。
専用のアプリを立ち上げ、ヘッドセットを付けた作業員が商品のサイズを測り、メジャーを見たまま採寸情報を声に出す。するとその発話が自動的に認識され、アプリ画面上に採寸データが登録される。
アプリ内の着丈、身幅、肩幅、袖丈、原産国といった必要な項目はささげ屋が事前に設定しており、ＡＩが作業員の声を認識して適切な項目に数字が登録されていく。 この音声採寸がささげの現場を大きく変えるポテンシャルを秘めている。
メリットは時間の短縮。「トータルで考えて、話したほうが圧倒的に早い。現場の感覚では作業時間は半分くらいになりそう」と秋山社長。
ささげ業務を依頼しているアパレル企業や百貨店などからすると、作業時間が短くなるということは、画像を通販サイトに掲載するまでのリードタイム短縮を意味する。スピードがアップすることで、サイト上の訴求が早くなり販売機会の損失を低減できる。
１商品あたりの作業時間を短縮できればささげ業務で扱える商品数も増えるため、アイテム数が多い通販サイトにとってインパクトはより大きくなると予想される。
顧客企業だけでなくささげの現場でも作業負荷の軽減のほかに、キーボードでの入力に比べて誤入力が減るのではないかと期待がかかる。
この仕組みは現在トライアルの段階だが、早ければあと１カ月程度で現場に正式導入する予定だ。ささげ屋は東芝デジタルソリューションズと共同で音声採寸の技術で特許を出願している。
音声採寸の導入を進めるささげ屋だが、現場での効率化だけでなく、見据える先にはビッグデータの活用がある。
将来的に音声採寸アプリを様々な採寸業務の現場で活用することで、アパレル商材の採寸データがアプリを通じて蓄積される。そこからサイズ、色、素材などのトレンドが見えてくる。
そのデータを解析してマーケティングに応用することを視野に入れる。「音声採寸はそのための入り口」（秋山社長）というわけだ。
ビジュアルから商品お薦め
通販サイトの商品詳細画面を閲覧していると、下部に「この商品を見ている人におすすめ」などと別の商品が提案される。レコメンデーションというもので、ネット販売ではすでにおなじみの手法だ。この部分にＡＩを取り入れ、新しい切り口でアプローチする動きがある。
レコメンデーションエンジンを手がけるサイジニアは昨年９月からビジュアルＡＩレコメンデーション「デクワス・ビジョン」の提供を始めた。ディープラーニングと呼ばれる技術を使いＡＩが自動的に画像を分類し、ユーザーが通販サイトで見ている商品とイメージが近いものを探し出す。
ただ、ＡＩがビジュアル的に近いと判断した商品の中には、人間の目から見て「おかしい」というケースもある。そこで同社では以前から取り組んでいるレコメンドエンジンを活用。過去の人間によるクリックデータを用いて、ＡＩが導き出した結果を補正し、閲覧している商品のイメージに近いものを並べる。
例えばユーザーがアパレルＥＣサイトでスカートを見ているとする。デクワス・ビジョンでは、色や形状、柄といったビジュアルが近い商品群を並べて推奨する。これが従来の行動履歴型レコメンドであれば、同じスカートを見ていてもバッグやトップス、サンダルといったアイテムを提案する。過去にそのスカートを購入したユーザーがバッグやサンダルをクリックしていたデータが反映されるためだ。
サイジニアの吉井伸一郎社長は「黒のスカートの場合、行動履歴型はニットやカーディガンが表示されるが、デクワス・ビジョンは黒いスカートが並ぶ」と説明する。
その際のポイントは、名称が異なっていてもデザインが近いものが並ぶということだ。ブランドごとで商品の呼び方は変わるが、ユーザーが「プルオーバー」を閲覧していても「Ｔシャツ」も「カットソー」もデザインが近ければ掲載される。
メリットは他にもある。行動履歴型のレコメンデーションは過去の履歴が必要になるため、新着商品や短期間で売り切るような商材には向いていない。誰も商品をクリックしていなければお薦めできないからだ。
一方のデクワス・ビジョンであれば新着商品が入荷したその日からＡＩがレコメンドできる。ロングテール商品も同様で、埋もれた商品であってもＡＩは公平に類似性を見つける。
このデクワス・ビジョン、導入先のアパレルＥＣについてサイジニアが計測したところ、デクワス利用者のコンバージョン率は、利用していないユーザーに比べて１・６３倍になったという。同社では「画像で訴求したことで、アパレル商材の売り上げアップにつながっている」（吉井社長）とみている。
チャットボットで新規狙う
ＡＩ活用の事例としてすでに導入が進んでいるのチャットボットだ。チャットでＡＩが自動的に回答するというものだが、通販の現場でも問い合わせなどで使われている。ただ、新規獲得や成約となると現状はＡＩだけでは限界があるようだ。
セコムの子会社でコールセンター業務を手がけるＴＭＪでは昨年９月から、ベネッセコーポレーションが展開する進研ゼミ小学講座の新規顧客向け問い合わせ窓口にチャットサービスの提供を開始した。
「ＬＩＮＥ」内の進研ゼミ公式アカウントで実施しており、ＡＩによるチャットボットとオペレーターによる有人チャットを組み合わせている。オペレーターは午前９時から午後９時までだが、チャットボットは２４時間３６５日問い合わせに応じる。合わせてフリーダイヤルでの入電に対してガイダンスで「ＬＩＮＥ」を告知し、チャットボットへの誘導も行う。いずれもまずはチャットボットが問い合わせの入口になる。
ベネッセとの取り組みの目的は、ウェブ入会率の向上と、副次的な効果としてコールの削減だ。
これまでの状況では、チャットボットで課題を解決した割合は４６％、残りの５４％は有人チャットに移行するか離脱したケース。ただ、ＡＩのチューニングにより直近の解決率は５０％を超えてきているようだ。
さらに人が介在せずチャットボットだけで入会するケースもある。とはいえ、同社東日本事業本部ＢｅｎｅｓｓｅＣＣ事業部の宮川正雄氏によると「入会率を高めることについては限界を感じている」という。入会時には販売員の"最後の一押し"が大きいが、「それをロボットでやるのは難しい」（宮川氏）というのだ。
一方で、顧客満足度については手ごたえを感じている。有人チャットを終えたユーザーにアンケートを行った結果、５段階評価のトップ１「大変満足」とトップ２「満足」を選択したのは９８％にのぼり、トップ１だけでも８０％以上ある。
今後は新規客だけでなく既存会員にまで範囲を拡大する予定だが、これまでの結果を踏まえ方針を変える。新規客は極力有人チャットに誘導して、ボット段階での離脱を防ぐ。一方、既存会員の住所変更などの手続きはチャットボットで対応する。新規と既存でチャットの使い方を分けていく考えだ。
