こんにちは。ITSS事業部の豊田です。
11/8にJapanITWeek2017秋に行ってきましたので今回はそのレポートを書かせていただこうと思います。

まずは視聴したセミナーのレポートから。
今回視聴したセミナーはこちらでした。

WEB×AI接客

最先端の“個客”コミュニケーションとは?
~リアルタイム解析とウェブ接客ツールの活用事例を用いて~
(株)プレイド CEO and Co-Founder 倉橋 健太

AIを活用したWEB接客
~新しい顧客体験のカタチ~
(株)空色 代表取締役社長 中嶋 洋巳

ドコモが考えるAI技術を活用したWEB接客
(株)NTTドコモ執行役員 R&D戦略部長 イノベーション統括部長 兼務

大野 友義

まず講演者の三名が共通して言っていたのがWEB上での販売業の在り方が変わってきている、という点です。
大きな要因がスマートフォンの普及で、多くの人が個人のネット環境を得てWEBサイトへのアクセスは飛躍的に伸びてきているそうなのですが、
一方でスマートフォンからのアクセスは商品の購入には繋がりにくいのが現状だそうです。
その原因としては
・スマートフォンの画面の問題
画面の面積が狭く、PCのように多くの商品一覧から目当ての商品を探し出したり商品を比較したりすることが難しい
縦スクロールが億劫で、サイトの下の方にある商品などは見られないこと多い
・スマートフォンを使ってアクセスするユーザーの年齢層の問題
今までインターネットを使った買い物などをすることがなかった高齢者層からのアクセスが増え、潜在的な顧客数は増えているが
前述の問題に加え高齢者層は検索などのWEB上の操作に慣れておらず顧客として獲得することができていない。

これらの問題を解決するために提示されていたのが、今までのユーザーに任せた販売方法ではなく
WEB上でも実店舗に近い接客サービスを行いユーザーの購入意思の決定を後押ししていく「WEB接客」という言葉です。
そしてWEB接客の効率化のためにAIを活用しよう、というのが今回のセミナーの「WEB×AI接客」というテーマになっています。

・(株)プレイドのケース
最初に登壇したプレイドさんが提唱していたのはWEB上のユーザーの可視化です。
プレイドさんがリリースしているサービスが
WEB接客プラットフォームKARUTEです。
こちらは詳細なアクセス解析で現在アクセスしているユーザーの情報の過去の商品購入履歴、年齢、アクセス経路などを把握でき、
指定した条件でユーザーを絞り込んで個々にWEBでの接客を行うことができるサービスです。
接客内容はおすすめ商品の提案、メッセージのポップアップ、チャットで話しかけるなど様々で、
サイト上での動きも把握できるので商品を見ているタイミングでクーポンを画面上に出したりなどユーザーのアクションに応じた
柔軟な接客が可能とのことでした。

・(株)空色のケース
空色さんは元はアパレル系のネット通販サイトでスタイリストさんやショップ店員さんによる有人でのチャットサービスを展開されていた企業です。
有人チャットサービスで蓄積した膨大なチャットログをチャットボットのティーチングに活用し、現在はAIによるチャットサービスをリリースしています。
過去の購入情報と照らし合わせたコーディネートの提案、WEBショップと実店舗の在庫状況との連携などをチャットボットでの接客で行い、
チャットボットで回答できないようなケースは実店舗のスタッフなどが対応しているとのことです。
導入例 ナノユニバースの通販サイトで導入されているnano-bot
こちらはナノユニバースの新入社員という設定で運用されており、キャラクターとしての人気も出てきているそうです。
ネット通販サイトでのチャットボットの運用で重要なのはまずは綿密な商品情報との連携、それから年齢層などによって接客内容を変えるとのこと。
チャットコンテンツに慣れた若い客層には絵文字なども織り交ぜて気さくな接客をした方がサイトからの離脱率も下がるというのが興味深かったです。

・(株)NTTドコモのケース
ドコモはAIでの接客をドコモの運営する販売サイトでのWEB接客、スマートフォン上で対応してくれるコンシェルジュサービス、
カスタマーサービスの一部の対応をAIに置き換えるなど幅広く活用しているとのことでした。
ここでもビッグデータの活用が繰り返し言われていて、過去のサービス展開などで得た膨大なデータをAIの強化学習に繋げていくことが
現在のAIブームをこれからにつなげていく鍵だとの話には現在のチャットボットに関わる業務をやらせていただいている身としては深く頷くところがありました。
ドコモは現在しゃべってコンシェルというコンシェルジュサービス(ドコモユーザーにはおなじみの羊のアレ)を提供していますが、
しゃべってコンシェルで得た会話データを活かして本格的な対話型AIを開発中だそうです。

三社の講演で共通していたのは
・AIとデータの連携の重要性
・AIにもまだまだ限界がある。AIに足りない部分は人間の補完が必要
・WEBコンテンツ環境の変化に伴う「ユーザー個人」への対応の重要性
です。

誰もがネット環境を使えるこの時代、これまでの不特定多数を想定したWEBサービスではなく、
より個人にフォーカスを当てたサービスを提供していくことがAIによって可能になっていくことが非常に夢があるなと思いつつ、
AIの限界を強化学習の繰り返しで減らしていくことの道のりの長さも考えるセミナーでした。

 

AI・業務自動化展のレポート

やはり多かったのはAIのチャットボットサービスです。
数多くのチャットボットサービスがリリースされている中これから競争が激化していくのではないかなと予想しています。

AI展で特に人気だったブースはkizunaのブースです。

様々な接客現場に導入され実績をあげているAIです。
チャットなどの対応は勿論、IoTとの連携でロボットによる接客も行っており、
英語、中国語などにも対応しています。
ブースは常に大混雑で社員さんにお話を伺うことができなかったのは残念でした。

こちらも大人気だった株式会社システムインテグレータのソフトウェア画像認識AI

こちらはソフトウェア開発の設計書を自動で生成してくれるツールです。
何が凄いかというと実際のアプリケーションの画面を見て設計書を作ってくれるということ。
こんな感じのアプリ画面で、と仮に作ったUIの画面を見てエクセルの設計書を作ってくれたりします。
アナログの紙媒体も読み込んで使うことができるなど対応の幅広さも強みだそうで、主に開発者の方が興味深く説明を聞いていました。

SNS分析ツールのブームも到来しているようで、Twitterやインスタグラムの分析ツールの出展も多い印象でした。
インスタグラムの分析は画像分析とハッシュタグ分析で飲食店などで何のメニューが一番インスタ映えしているのか?というデータを可視化でき
マーケティングに役立てることができるとのことです。

顔認証で顧客の年齢と表情で感情の変化も把握できるツールも出展されていました。

http://aecom.co.jp/beesight/

私もやってみましたが年齢はほぼどんぴしゃで当ててくれます。
画像や映像分析のツールはこれからさらに精度が上がっていけば防犯などにも重要な役割を果たしていきそうですね。

個人的に興味深かったのは格安防犯カメラを提供するsafieです。

ハードディスクではなくクラウドに映像を保存する防犯カメラサービスで個人でも導入しやすい価格での販売になっています。
ネット環境がない場合はsimカードを内蔵した防犯カメラもあるそうで、熊本地震の際災害の被害情報把握のため現地に寄付したと言っていました。
気軽に防犯カメラを設置してスマホなどで確認できるサービスはなかなか需要がありそうだなと感じました。

ITWeek春よりは規模が小さいITWeek秋ですが様々な新しいコンテンツがリリースされていて大変刺激を受けました。
特にAIに関わっている今AI展に行けたことはとてもよい経験になりました。
WEBサービスやIoTとAIの結びつきがどんどん発展していけばまだまだ新しい可能性が生まれてくると思います。
AIが強化学習でさらに賢くなっていくこれからのIT業界で生き残っていくため私も日々勉強し新しいものを吸収していきたいです。