0001ノチラ ★
2017/04/19(水) 22:07:40.26ID:CAP_USERhttp://trendy.nikkeibp.co.jp/atcl/column/16/010600095/041000026/01_px500.jpg
約200タイプのメガネを数百人が装着した画像、計6万点をクラウド上に用意し、国内300超の店舗に所属するJINSスタッフ約3000人が「似合う」「似合わない」と評価。日頃店頭で“お似合い”のメガネを薦めているスタッフの目利き力を結集させた膨大な画像評価データを、コンピューターが機械学習することで、JINSオリジナルAI（人工知能）によるレコメンドサービスが完成した。
似合うメガネをAI判定
昨今、さまざまなジャンルでAIの活用が進み、マーケティング領域でもAIを導入する事例が見られるようになった。本誌でも幾度となく取材、掲載しているが、どちらかというと企業におけるAIの活用は、省力化、コスト・人員削減といった“引き算”の方向に話が進みがちだ。
しかしAIの本領は、膨大なデータ処理によって紡ぎ出される、従来型のレコメンドでは難しかった商品との出合いを創出すること。顧客の趣味嗜好を汲み取ってさらに最適なアイテムを提示し、末永く愛用してもらえる、そうした“足し算”あるいは“掛け算”の関係を構築するものであってほしい。本特集では、巷間あふれるAI脅威論とは一線を画し、AIで何ができるのか、また活用するうえでの課題は何かを事例編、課題編に分けて示す。まずはAIを接客・レコメンドに活用した､冒頭のJINS BRAINのケースを紹介する。
中略
ユニークなのは男性スタッフの評価「BRAIN MAN」と女性スタッフの評価「BRAIN WOMAN」の2種類を用意したことだ。面長の顔にはこのタイプのメガネが似合うといった基本的なセオリーはあるため、評価に男女間で大きな差は生じにくいはずだが、それでも選んだメガネによっては、男性評価は80％台と高いのに女性評価はイマイチだったり、その逆だったりということが起こる。2つのAIを用意したことで、購入に当たって誰ウケを狙うのか、新たな選択基準を提示したといえる。
「お似合いですよ」と店員から言われても、迷っているお客は、「お世辞かもしれない」「他の店員の評価は違うかもしれない」などと疑心暗鬼になりがちだ。それがJINSスタッフの頭脳を結集した判定ならば、納得がいく。実際、JINS BRAINはEC（電子商取引）の売り上げにも寄与している。「JINS BRAIN利用者のコンバージョン率は非利用者と比べて10％高い」（向殿氏）。店頭でも、メガネ選びに悩む来店客とのコミュニケーションツールとしてJINS BRAINが活用され、好評を得ているようだ。
向殿氏は、「例えば企業の採用担当者を集めて評価してもらえば、“面接官ウケ”を判定するAIをつくることもできる。そうしたニーズから新たな商品開発も可能になるだろう」と今後の展望を語る。AI判定がお墨付きとなって購入の背中を押し、カスタマイズしたAIが新たな商品需要やヒット商品を生み出すヒントになる。JINS BRAINは、AI導入が企業に相乗効果をもたらす理想的なモデルになりそうだ。
以下ソース
http://trendy.nikkeibp.co.jp/atcl/column/16/010600095/041000026/?ref=nbptrn_else
