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進む通販でのAI活用

011.jpg 「人工知能(AI)」を活用した施策を行う通販実施企業が徐々に増えてきているようだ。これまで人力で実施してきた案件や作業に対して、AIを介することで効率性や効果を劇的に高める事例なども出つつあるよう。通販実施企業の中でもますます活用が進むと思われるAI技術の導入だが、すでにAIを活用する事業者の事例を見つつ、通販事業者にとって今後、重要になるであろう通販ビジネスへの効果的なAI活用術を探る。

アスクル、自ら考えて動くピッキングロボを導入

 アスクルは物流センターで行う商品ピッキング作業に"人工知能"を導入、作業員の代わりにロボットがピッキングを行う試みを始め、作業生産性アップや省人化に効果を上げつつあるようだ。

 アスクルでは売上拡大に伴う物量増加と将来的な労働力不足への対応のため、物流センター内の各種作業については自動化を進めてきたが、これまでどうしても自動化できず人手に依存してきた商品ピッキング作業の自動化に挑むべく、経済産業省の「ロボット導入実証事業」に参加し、物流センターにおける「商品ピッキングのロボット」の開発および実証実験に着手。昨年12月から、ロボットの知能にあたるソフトウェアを開発するベンチャー企業のMUJINと業務提携して、埼玉県内の大型物流拠点「アスクルロジパーク首都圏」内にMUJINのソフトウェアを導入したピッキング作業を行う垂直多関節ロボットを2台導入し、本格活用に向けて現在まで様々なテストを繰り返している。

 アスクルによればこれまで通販のピッキング作業でロボット化・自動化が進まなかった理由として「従来の産業用ロボットは事前に設定された通りにしか動けず、同じ動作を繰り返すような用途で使われる自動車工場などの製造業などでは広く普及が進んでいるが、注文ごとにピッキングする商品が変わり、かつ飲料、日用品、化粧品など多品種多様な商品を取り扱う当社の物流センターでは(ロボットの)導入は難しかった」(ロボット開発の責任者の池田和幸執行役員)という。

 こうしたネックとなっていた部分を「ロボットに毎回、最適な動作を自ら考えさせる」ようにした。具体的には高速高精度のカメラによる画像認識システムによって、ピッキングの対象となる商品がどのように在庫されているか。また、商品の種類、形状、大きさを認識させ、それらの情報を基にロボットが動くための「動作計画」と呼ばれるプログラムを注文ごとに都度、瞬時に作成し、状況に応じて最適なロボットアームの軌道や掴み方を行うものだ。

 このAI型ロボットの導入により期待する効果について同社では物流拠点の24時間稼働および作業生産性向上による商品出荷件数のアップや省人化を挙げている。人手によるピッキングの場合、労働時間には制限があるがロボットの場合、24時間の稼働が可能だ。これにより従来のように日中だけでなく夜間を含めて1日中作業ができ、その分、出荷数も増える。また、歩行などピッキング以外の作業を減らすことで作業生産性も従来比で3倍程度まで高まるという。

 導入費用は「(1台あたり)ピッキング作業員の人件費の1年半くらい」(池田執行役員)だという。ただ、ロボットの作業生産性は日に日に高まっているようで今後、導入コストはさらに低減できるもようだ。

 現状の課題はロボットがピッキングできる商品の種類が「箱型の商品」に限定されていること。「箱形状の商品はどれも問題なくつかめるが、シャンプーや洗剤であるパウチタイプの商品などにはまだ対応できていない。年内をメドにこれらにも対応できるようにしたい」(同)とする。

 このAI型ロボットの本格導入は5月6日から稼働を始めた横浜市内の新物流拠点を皮切りに実施していく計画。同拠点ではすでにピッキング工程をロボット導入を前提とした仕組みに切り替えている。従来センターでは売れ筋商品以外の商品のピッキングは作業員が当該商品のストック場所まで歩いて取りにいくなどの手間がかかっていたが、同拠点ではそうした商品も作業員の手元に自動的に流れてくる仕組みとし、作業員が一切、移動せずにピッキングできるとなっており、この仕組みをベースに最終的には作業員が行うピッキング作業を年内をメドにまずは数台程度、今後は数十台の導入を見込むロボットに置き換えていく考えだ。さらに来年12月に稼働予定の大阪・吹田市内の新たな大型拠点でもAI型ロボットの本格導入を行う考えだ。

 AI型ロボットの本格導入で現在、物流拠点内でピッキング作業に携わっている人員が全体の60%程度のようだが「40%はロボットでカバーしてきたい」(同)としている。

ハーバー研究所、店頭の〝非〟購入者を解析

012.jpgのサムネール画像 ハーバー研究所は6月1日から、人工知能を使って顧客の導線を解析するツールを実店舗に導入した。店頭に設置したカメラで来店客を解析し、来店人数や年齢層を把握する。これまでの購買データからは把握できなかった非購入者の分析や、店頭ディスプレイの仮設検証を行う狙い。導入後1カ月間はまずデータの分析から着手し、今後の施策に生かす考え。なお、通販でも人工知能の活用を視野に入れているようだ。

 導入したのは店舗解析サービス「ABEJA Platform for Retail」でABEJAが提供するディープラーニング技術を使ったツールで、店頭に設置したカメラを使って来店客の人数と性別、年齢を解析する。POSデータなどと連動させて、購入しなかった来店客数の把握につなげる。

 また、店内の人数や滞在・交通量を可視化する「ヒートマップ」を使って商品ディスプレイなどの効果検証を行う。商品の陳列やプロモーションなどについて、興味を持った顧客層を解析する。ターゲットに合わせた最適なレイアウトを実現し、購入促進につなげていく。

 このほか、購入率の低い時間帯を把握。接客強化やタイムセールの実施なども行う方針としている。

 人工知能は東京・銀座の直営店舗「ハーバー銀座館」に導入した。仮説検証の結果は各店舗に共有し、店舗運営の最適化を図る。

 通販については、人工知能を活用したサイト解析や広告の最適化を検討したい考え。例えば通販サイトにおけるユーザーの導線をヒートマップを使って把握して、バナーの配置を最適化することや、既存客に似た年齢や属性をターゲットにした広告出稿などを視野に入れているようだ。

はるやま商事、DM掲載商品を顧客別に選定

013.jpg 紳士服大手のはるやま商事は顧客のもとに投函するダイレクトメール(DM)にAIを活用し、個別に最適な商品を掲載する取り組みを実施している。店舗への来店などですでに一定の成果も出ているようだ。

 同社によると、各自の好みが大きく影響するファッションでは、個別に"パーソナライズした情報"と"精度の高いレコメンド"が重要と判断、それを解決する技術としてAIに着目したという。

 そこでカラフル・ボードが運営するファッション人工知能「センシー」を試験的に導入。「センシー」はユーザーの"感性"を学習し、それぞれの好みに合わせた商品を提案するというもの。はるやま商事では紳士服ブランド「P.S.FA」を対象に「センシー」を活用している。

 具体的には6月中旬に、「P.S.FA」ブランドの会員1万2000人に対してクールビズセールを告知するDMを投函した。その際2014年以降の購入履歴を学習したAIが、DMに掲載する商品6点程度を選定する(=画像は男女別のイメージ)。並行して別の会員にはすべて同じ内容のDMを数万通発送し、AIの効果を検証した。

 DMには20%オフのクーポンが付いている。その使用期限が7月末までのため最終的な効果検証はこれからとなるが、現時点でDMを持って来店する会員を調べたところ、一定の成果が出ていることがわかった。

 DMを持って来店する顧客のうちAIを使っていない(すべて一律の)DMに比べて、AIを使ってそれぞれ別の商品を掲載したDMの場合は来店率が男性(メンズ)で15%増、女性(レディース)で12%増と高くなっているという。

 客単価で見ると、AIを使ったDMは通常のものに比べてメンズで30%増、レディースで11%減となっている。この結果についてはるやま商事では購買傾向に男女で違いがあると指摘する。

 つまり女性の場合はDMに掲載されている商品に反応して1点に絞って目的買いをしている。一方、男性はDMに自分が気に入った商品が掲載されていることから購買意欲が高い状態で来店するため、スーツの上下などをまとめて購入していくと分析している。それが客単価の違いとして出てきているというのだ。

 はるやま商事では今後「センシー」を自社通販サイト「P.S.FAオンラインショップ」にも搭載する。計画ではサイト内の専用ボタンをクリックすると「センシー」の専用画面に遷移。画面に並んだ商品からユーザーが好きなアイテムを選択していくと、AIが好みに沿った商品を提案していくという仕掛け。ユーザーは繰り返し利用することでレコメンドの精度が高まっていくようだ。

「通販の顧客対応の今後」 
AIと人、適材適所、「温度感」のあるデータ収集へ

014.jpg サイバーエジェントは7月1日に人工知能を活用したチャットプラットフォームを提供する新会社「AIメッセンジャー」を設立した。同社が提案するのは例えばコールセンターで対応していた業務をAIによる会話エンジンを使いチャットに切り替えるというもの。

 「今企業が考えていかないといけないのは、いかに"自動化"と"人"をハイブリットな形で最適化するかということ」。AIメッセンジャーの石川大輔社長(=画像)はこう指摘する。「単品通販の場合、ノウハウを持つコールセンターのオペレーターの対応により、一定の引上率が約束されている。それをいきなり全部自動化するようなことはできない」(石川社長)。

 売れ筋や利益率が高い商材についてはエキスパートが対応する。一方で、簡単な問い合わせなど収益につながらない部分に関しては自動化するという発想。「これは単にコスト削減という観点ではなく、人間の能力をアップセルやクロスセルといったより収益に直結する部分で最大限活用すべきということ」(同)。

 同社が想定するサービスのイメージとしては(1)AIによる自動応答(2)人によるチャット対応(3)顧客企業による電話対応という3つのパターンがある。(1)では商品についての質問や相談にAIが回答し、簡単な雑談にも返答する。それよりも少し複雑なやり取りであれば(2)になる。同社は沖縄に50人体制のチャットセンターを開設。この拠点を使い専門のオペレーターがチャットで接客する。そして売り上げに直結するような高度なやり取りは(3)の既存のコールセンターで行う。

 ただ、AIを活用するとはいえ当面は完全自動化ではなく、チャットセンターで人の手が必要になる。なぜなら「データがない」(同)ためだ。

 そこで同社はチャットセンターなどを通じて応対データを収集する。それを東京で開発している会話エンジンに学習させることでチャットによる自動応答の品質を向上させる計画。

 石川社長によると、AIでの対応は決まったルールのもとに成り立っており、「かしこまりました」など文言が硬くなってしまうという。そこでオペレーターによる絵文字を使った返答など「人の温度感のあるデータ」(石川社長)を集めることで、「会話エンジンの文章を人間の柔らかみに近づける」(同)のが目標だ。





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