【神崎洋治のロボットの衝撃 vol.35】好みにピッタリなファッションやお酒を人工知能が提案するしくみ〜個人の感性を理解するパーソナルAI「SENSY」

神崎(編集部)

人工知能はどのように味覚を理解するのでしょうか。

渡辺(敬称略)

味覚は人によって千差万別です。同じワインなのに「あまく感じる」人と「酸っぱく感じる」人がいるくらいに。実は、プロのソムリエの方に飲んで頂いたとしても同じワインなのに甘いや辛い、酸っぱいという判断は異なることもよくあります。それほど味覚は微細な感覚なんですね。そこで、まずは来店したお客様にワインを試飲してもらい、どう感じたかを酸味、苦み(にがみ)、うまみ、甘さなど、5段階で評価をしてもらいます。このデータをもとにAIはお客様の味覚がどういった傾向なのかを分析します。

神崎

味覚の好みがわかれば、最適なワインを薦められるわけですね。結果として、AIはお客様に最適なワインを勧めることができたのでしょうか?

渡辺

反応はよかったと思います。約500件を超えるお客様にトライアルしていただき、うち約2割近くの方に商品をご購入いただきました。これは伊勢丹様の想定を超えた購買率だったと評価していただきました。
また、ツイッター等のSNSでも反応は上々で「検討したこともなかった品種にめぐりあえた」「AIが薦めてくれた銘柄がマイワインになった」など、うれしいコメントもありました。

神崎

AIが自分の好みを理解して選んでくれるというのは面白そうだし、話題にもなりますね。伊勢丹のイベントは終了しましたが、これから読者が体験してみることはできますか?

渡辺

大丸東京店で「世界の酒とチーズフェスティバル」というイベントが、10月12日～18日まで開催されます。そこでAIソムリエを体験しながら試飲をして頂けます。
今回は、1000本のワインを対象に試飲して頂きながら、オススメのワインを提案します。

神崎

せ、1000種類は飲みきれませんね(笑)、仮に全て試飲できるとしても・・

渡辺

そうですよね(笑)。だからこそAIソムリエのレコメンドが重要だと思っています。お客様にはスマートフォンでこのイベント専用のウェブページにアクセスして頂き、試飲したワインの感想をレビュー評価して頂きます。AIは「そのワインを飲んでそう感じたなら、次はこれを飲んで見ては如何ですか?」と薦めます。こうしてお客様の評価データをもらうたびに、味覚がどのような傾向にあるのかのメカニズムを解析します。例えば、甘く感じる傾向があるとか、苦みには敏感に反応しないようだ、などの分析結果から好みを組み合わせていって、最適なワインをオススメします。

神崎

この分析にディープラーニングが使われているんですね。

渡辺

はい。試飲とレビューの情報は多いほど、機械学習の精度が上がりますので、よりピッタリのワインをオススメできるようになります。
ちなみにワインの場合は「AIソムリエ」ですが、日本酒版の「AI利き酒師」もあります。

神崎

伊勢丹と大丸の事例はお酒の試飲会でしたが、SENSYをダイレクトメール(DM)に活用した例がありますよね

渡辺

スーツなどの衣料品販売を展開しているはるやま商事様は6月に、お客様ひとりひとり個別のDMを作成して発送しました。12,000人に12,000通りのDMです。
DMにはお客様の購入履歴をもとに最もお勧めのファッション製品をAIが選定し、それを数点掲載しました。

神崎

顧客にとってみると、届いたDMに掲載されているファッション製品が自分好みにカスタマイズされているわけですね。その結果、成果はどうだったのでしょうか?

渡辺

従来のDMとSENSYを使ったDMを比べてみると、来店率はメンズで115％　レディスで114％の向上が見られました。また、ひとりあたりの購入金額、顧客単価はメンズが130％、レディスは90％でした。特にメンズは30%アップと顕著に結果が出ました。

神崎

女性よりメンズの方が効果が顕著だったのはどういう理由が考えられるのでしょうか。顧客単価が上がったのはどういう理由でしょうか。

渡辺

男性には「買うべきものを明確に提示」されたことで、納得による「まとめ買い」の傾向が見られました。女性も来店率は高く、オススメの商品を見に来てくれたのですが、最後はやはり自分の好みで選択する傾向が強いということでしょう。
はるやま商事様はこの結果を高く評価してくださり、現在、SENSYを使った第二弾のDMの予定を進めています。

神崎

個人の感性をAIが理解して最適な製品をレコメンドする、そのしくみはどうなっているのでしょうか。全商品を何かの基準で分布させた大きなマップを作っておいて、それぞれ個人の好みをAIが解析した結果をマップにおいて、一定の範囲内に該当する商品を推薦する、という感じなんでしょうか。

渡辺

いいえ、ちがいます。AIはユーザーそれぞれの感性を理解してユーザーごとのマップを作ります。好みの範囲内で各商品が好きか嫌いか、どの位置にあるかを解析して、好みの商品をスコア順に候補として提案していきます。
例えば、ファッションで言えば、カラーにこだわる人とそうでない人がいますよね。「黒い服が好き」「白にこだわりがある」という人もいるし、一方で色にはあまりこだわりがなくて、柄やフォルムに強い興味を示す人もいます。カラーにこだわりがある人と柄にこだわりのある人をひとつのマトリックスの中に並べても有効なレコメンドはできないのです。それより、どういう視点を重要視したらその人の感性マップが作れるかを抽出することが重要です。
人によって異なる感性のマップをまず作り、そこにどの商品があてはまるかを推定しながら描いていく方が有効なレコメンドを行うことができると考えています。

神崎

ディープラーニングを使っているとのことですが、ファッションの場合は、写真画像を解析して個人の好みを抽出していくんですね?

渡辺

ディープラーニングや機械学習は画像と言語を対象に解析しています。画像の解析では、シャツのデザインやカラー、フォルムや見た目の印象などですね。言語というのは商品の説明文を単語単位に解析します。ユーザーが好きだと判定した商品を並べたときに商品解説の中に似た単語、組み合わせがあれば、それも個人の嗜好に結びつく可能性があります。実際には無数の組み合わせがあり得るんですが、ビジュアルで捉えきれない要素も説明文を解析することで補完することができます。

神崎

ECサイトの欠点は実際の店舗のように相談できる店員がいないことだとよく言われています。人工知能によるレコメンドは、その欠点を補う可能性を持っていますが、店員と比較するとどのような長所・短所があると考えていますか?

渡辺

店員はお客様の言葉や表情から細かいニュアンスをくみ取ることができます。薦めた商品を見たときの表情や反応するまでの間(ま)などですね。しかし、AIは「イエス」(好き)か「ノー」(いまいち)しか要素がないので、そこを読み取ることはまだできません。

神崎

なるほど。ロボットが店員になる日が来るとしたら、会話の細かいニュアンスや間を読むことができるようになるかもしれませんね。

渡辺

そう思いますが、いまのAIではまだできません。しかし、AIは膨大な製品の中からでも感性にぴったり合った製品を推薦でき、やりとりから学習したその人の好みや、今まで購入した履歴は正確に記憶しておくことができます。その点が利点ですね。

神崎

なるほど。私はお店に行ったときに、あまり商品知識のない店員に当たると「大丈夫かな」と考えちゃうことがあります。かといって店員を変えてもらうわけにもいかないから、むしろ機械学習で鍛え上げられたAIの方が信用できる、と感じる時代が来るかもしれないなと感じることがあります。

渡辺

そうですね。実は、人に相談するのが苦手という方や、ソムリエに相談するのが怖いと感じる人もいるんです。専門用語が怖い、こんなことも知らないのかと思われるのが恥ずかしい、といった思いです。しかし、AIであればそんな壁がない、というお客様の意見もあるようです。