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【DCの視点】ガリバーとRappa、人工知能KIBITを活用した自動接客支援で協業

『デマンドクリエーション』では、最近公開されたニュースリリースや記事から「注目情報」を取り上げ、独自の視点で解説していきます。

今回注目したのはこちら。


ガリバーとRappa、人工知能KIBITを活用した自動接客支援で協業


株式会社ガリバーインターナショナル(以下、ガリバー)と株式会社UBIC子会社で人工知能によるデジタルマーケティング事業を展開するRappa(ラッパ)株式会社は、UBICが独自開発した人工知能KIBIT(キビット)※を、ガリバーのオンライン型接客サービス「クルマコネクト」に活用し、顧客のクルマ選びにおいて自動接客支援を行うための共同開発を開始した。

ガリバーの「クルマコネクト」は、ガリバーの最大の強みである「リアルの営業現場」と「デジタルマーケティング」の融合をはかるため、2016年1月より提供が開始されている新しいO2Oによるオンライン接客型サービスだ。豊富な車両情報や写真を見ながら、チャットでアドバイザーに相談でき、在庫の中から希望にぴったりのクルマを提案、購入意思がある顧客には近くのガリバーの店舗を案内し、クルマの購入につなげることができるサービスである。

両社が開発を進める自動接客支援は、チャット機能の一部を「人の好みを学ぶ」人工知能KIBITが担うことにより、顧客に質の高いレコメンド(おすすめ)を自動で提供することを目指している。
ー以下略

出典元はこちら(IoTニュース 2016.06.15発表)
※記事公開から日数が経過したリンクは、正常に遷移しない場合があります。ご了承ください。
※Rappa株式会社は、7月1日付で「株式会社FRONTEOコミュニケーションズ」に社名を変更しています。


『デマンドクリエーション』の視点

「ガリバーとRappa、人工知能KIBITを活用した自動接客支援で協業」について、「デマンドクリエーション」の視点で解説します。


この開発によって、人工知能が搭載されたチャット機能を使って「顧客の好みを学び」、デザイン・燃費・使い勝手・パワーなど顧客の好みに合致した質の高いレコメンド(おすすめ)を自動で提供し、購入意思がある顧客には近くのガリバーの店舗を案内し、クルマの購入へとつなげることができる新たな購入支援サービスを実現できます。

 

 ビジネスにおける「人工知能(Artificial Intelligence)」の活用

近年大きく注目を集める「AI(Artificial Intelligence:人工知能)」の活用は、他の企業でも活発化してきています。

エンジニア派遣事業に特化したフォーラムエンジニアリングでは、企業とエンジニアのマッチング精度を高めるアプリケーション「Insight Matching」を2016年4月より始動しました。

パナソニックは中古不動産紹介・リフォーム提案サービス「ReaRie(リアリエ)」サイトで、入力条件(エリア、物件タイプ、広さ、築年数)に基づいて、中古不動産の希望エリアの相場価格や「中古不動産+リフォーム」のトータル予算をワンストップで簡易に検索できる「リアリエサーチ」にAIを採用、2016年7月より提供開始しています。

じぶん銀行は人工知能を活用して、通貨別期待上昇率を一覧表示するヒートマップ、一定確率以上の通貨別為替変動タイミング出現時のプッシュ通知機能、深層学習を活用して最適な投資タイミングを顧客のかわりにAIが判断する外貨積立預金の3つの機能を提供するスマートフォンアプリケーションを2017年半ばを目処に提供予定です。

このように、これまで人間が膨大な労力をかけて対応していた業務を、人工知能が代行するようになり、ビジネスは大きく様変わりし始めています。

 

●AIツールを導入すればビジネスは成長していくのか?

人工知能の活用が活発化したのは、IBMが「Watsonエコシステムプログラム」を導入し、開発プラットフォームとしてWatsonを開放し、Watsonの認知的コンピューティング知能を搭載したアプリケーションを様々な企業が構築できるようになったことが大きな要因でしょう。

同プログラムは日本IBMとソフトバンクが共同で構築・提供していることもあり、日本企業の人工知能は「IBM Watson」を基盤とするところが多くなっています。

ここで、「多くの企業が採用する“IBM Watson”を導入すれば、自然にビジネスは成長するのか?」と思われる方もいらっしゃるかもしれません。しかし、その答えはNOと言わざるを得ません。

AIの活用にデータは不可欠

AIの活用にデータは不可欠

なぜなら、単に人工知能を導入すればOKというものではなく、「人工知能に何を学習させ、どのように活用していくか?」「どうやってデータを集めるか?」の2点が成功の鍵を握っているからです。顧客の嗜好・状況に合わせた商品のレコメンデーションや応対などのアルゴリズムを人工知能に組み込むにしても、傾向を学習して、判断や予測を行う人工知能を構築・進化させるために必要なデータを、早く・大量に・継続して集める仕組みづくりが絶対条件となります。

すなわち、人工知能を進化させる上で最も重視すべきは「データ」であり、人工知能に取り組む多くの企業が「どうやってデータを集めるのか」に注力しています。

 

●マーケティングにおける人工知能(AI)の活用

マーケティングにおける人工知能の活用の究極は、「ディープラーニング」と呼ばれるプログラムが顧客の過去の履歴やリアルタイムの行動情報等について、自然言語処理、パターン識別、仮説生成、動的学習を行い、人間より速く・安く・効果的なワン・ツー・ワンのコミュニケーション戦略立案やパーソナライズされたコンテンツを自動的に提供することでしょう。これを可能とするのは前述の通り、膨大なデータを継続的に収集できる仕組みづくりですが、企業としては、投資額が大きくなることから、安易な考えで取り組むことは難しいと思われます。

現状では、人工知能(AI)が継続学習できるデータ量を確保できている日本企業は少ないと思われますが、人工知能の採用は、人件費を始めとするコスト削減や競合優位性を保つ有力な手段の一つです。したがって、今後も、人工知能の活用は加速度的に浸透していくことになるでしょう。


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