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3DキャラクターにAIを実装して集客する

カテゴリ:成功の秘訣やポイント


リアル店舗の案内にスマートスピーカーやチャットボットを使う事例は、すでに散見されます。しかし、ホログラフィックな3Dキャラクターが案内する事例はまだ珍しいでしょう。本記事では、そんな3Dキャラクターが来訪客を案内する事例を紹介します。

NTT西日本の本店ビルに登場

NTT西日本は、2019年5月20日、近畿産業信用組合の新本店への来訪客の対応業務の効率化に向けた音声自動応対ソリューションの提供を開始しました。このソリューションには疑似3D技術が活用されており、マスコットキャラクターが自動で訪問客を応対します。

リアル店舗に自動応対サービスを設置することは、もはや珍しいことではありません。そうした自動応対サービスの多くは、ディスプレイにLINEのような会話UIを表示するタイプのものか、あるいはAmazon Echoのようなスマートスピーカーを使って応対するものが多いようです。

NTT西日本が導入した自動応対サービスでは、台のうえにホログラム状に表示されたマスコットキャラクターが訪問客を応対します。マスコットキャラクターが応対することによって、とくに質問がなくても訪問客が寄ってみたくなる集客効果を狙っています。

以上のようなマスコットによる応対が終わると応対を受けた訪問客に応対を評価してもらい、その評価にもとづいて応対シナリオを改善する機能も実装されています。

シナリオから脱却する言語AI

上記のマスコットによる自動応対に見られるように、多くの会話AIはシナリオと呼ばれる会話の設計図に従って応対を実行しています。こうした仕組みのため、現在の会話AIは言わばシナリオに沿って演じている役者のようなものであって、アドリブで対応することができません。しかし、最先端の言語AIの研究では、シナリオなしで応対する技術が開発されています。そうした技術として、機械学習を応用した言語AIがあります。

機械学習を応用した言語AIの身近な例には、自動翻訳AIがあります。こうしたAIは、シナリオに沿って文章を翻訳しているわけではありません。シナリオの代わりにコーパスと呼ばれる対訳集にあたるデータを学習することによって、翻訳を実行しているのです。

現在では、コーパスだけではなく世界に関する知識を学習することで様々な質問に答えることができる言語AIの研究がさかんに行われています。こうしたAIは、例えば「南カリフォルニアの略称は」と尋ねると「SoCal」と回答します。

英語圏の言語AIの研究においては、AIの言語能力を評価するのに使うテストとしてGLUEベンチマークというテストセットが普及しています。このテストセットには、類義語を答えるものから言語推論を評価するものまで含まれています。こうしたテストセットを使って、言語AIの研究者たちがしのぎを削っているのです。

以上のような言語AIの研究が順調に進めば、将来的には執事やアドバイザーのような役割をAIが担うことになるでしょう。

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