ワインソムリエにもなるチャットボット

カテゴリ:成功の秘訣やポイント


Amazonに代表されるようなショッピングサイトは、品揃えが豊富な反面、何を購入していいかわからないという問題を恒常的に抱えています。こうした問題に対処するための解決策である商品のレコメンデーションにも、最近ではチャットボットが導入されています。本記事では、チャットボットがワインをおすすめする事例を紹介します。

50パターンの接客を習得

株式会社クリーク・アンド・リバー社とそのグループ会社である株式会社Idrasysは、2019年7月11日、イオンリカー株式会社が2019年6月より本格的に開始したAIとソムリエの技術を取り入れた「WEBソムリエ」にチャットボット機能を提供しました。

イオンリカーが運営するECサイト「AEON de WINE」には国内外のワイン5,000種類が用意されています。品揃えが豊富だと問題となるのが、顧客にどのワインをすすめるのがよいか、ということです。この問題に対して、同社はワインソムリエのように振る舞うチャットボットを実装することで解決を図りました。

実装された「WEBソムリエ」は、ソムリエが接客するパターンを50ほどに整理してチャットボットの会話シナリオに落とし込みました。チャットボットがワインソムリエとなることによって、ヒトのソムリエに聞きにくいことも気軽に尋ねられるようになると期待されています。

なお、WEBソムリエは現在データを蓄積中であり、より多くの顧客を接客するほどより的確にワインをおすすめできるようになると考えられています。

AI予測モデルも手がけるIdrasys

以上のWEBソムリエにチャットボット機能を提供したIdrasysは、AI予測モデルの構築と導入も手がけています。AI予測モデルとは、商品の売上や顧客の解約といったビジネスにおけるイベントに関わる数値や確率を予測するAI機能のことを意味します。

同社のAI予測モデルの利用事例として、以下のようなものが想定されています。

・コールセンターの入電数予測:コールセンターの入電数を曜日や時刻ごとに予測する。入電数が予測されることにより、コールセンタースタッフ配置の最適化が可能となる。
・良・不良品の画像判定:工場での検品業務をAIカメラで実行する。検品業務の大幅なコスト削減が期待できる。
・商品の需要予測:商品の需要を日次で予測する。在庫確保や商品入荷におけるロスを削減できる。

以上のようなAI予測モデルの構築において重要となるのが、予測するイベントに関するデータです。コールセンターの入電予測モデルを構築する場合においては、曜日や時刻ごとの入電記録が必要となります。AIはこうした入電記録から(〇曜日はコールが多いといった)特徴を学習した後、その特徴にもとづいて未来の入電について予測するのです。

実のところ、現在流行している機械学習やディープラーニングを活用したAIは学習データなしでは何も実行することができません。それゆえ、企業活動に関するデータは今後ますます重要なものとなり、ひいては「データを制する者が世界を制する」こととなるでしょう。

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