【身近に感じることのできるAIのあれこれ・2】 アパレルや家電など、多くの人がネットショッピングを使って買い物をするようになりましたが、特にファッション小物などのアパレル製品などでは、ほしい商品がなかなか見つからず苦労した経験があるのではないでしょうか。最近は、ネットショッピングでもAIの活用検討や導入が進んでいますが、ではどのようにAIを活用して利便性を高めていこうとしているのでしょうか。いくつかの例を交えながら具体的に紹介します。

AIによる画像認識技術が進化

　例えばテレビやSNSで有名人のファッションなどを見て、「あ、こんな服欲しい」「このバッグかわいい！」など思ったときに、その画像をサイトやアプリにアップロードすることで、類似の服やアイテムを見つけることができる、そんな画像による検索機能の活用が進んでいます。すでに導入されているECサイトもありますが、まだそのような機能を搭載していないECサイトでも、同様の機能の検討が進んでいます。

　また、AIによる画像認識技術は非常に向上しており、これまでよりも精度の高い画像の分析ができるようになっているため、例えば色や形だけでなく、素材感なども含めてAIが分析できるようになってきています。これによって、感覚的に使える検索機能を実現することができるようになっています。そんな高度な検索機能を提供するECサイトが増えることが見込まれます。

　ほかにも、AIを使って探している製品を見つけるための検討も進んでいます。「言葉」を使って製品を探す、という取り組みが進んでいるのです。Web接客と呼ばれるもので、ECサイトなどに訪れた顧客とチャットなどでコミュニケーションを取ることで、使い方を説明したり、探している製品を紹介したりすることができます。

　また、ChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）と呼ばれる言語処理AIを活用して、これまでにはないような自然で、精度の高いWeb接客が可能となっています。

　例えば、「秋口に使える少し薄手で、落ち着いたレディースのセーターがほしい」とチャット上で入力することで、まるでショップ店員が接客しているように、ECサイトの中にある類似のセーターを紹介してくれます。ほかにも、「フォーマルなパーティーに参加するためのアイテムを教えて」といったふわっとした質問でも、ジャケットやシャツ、靴など、フォーマルな場に適している製品ジャンルの提案も可能です。

　まだ多くのECサイトでは導入されていませんが、LLM技術の登場によって複数のECサイトがこのような機能の搭載を検討していることは事実です。

　ほかにも、これまでのサイト上での購入履歴や閲覧履歴など（ほかにも性別や年齢などの属性情報）を元に、サイト訪問者にとってオススメの製品は何かを提示してくれるレコメンド技術も多くのECサイトで取り入れられています。また、サイト来訪者が気づきにくい裏側の仕組みとして、AIが需要を予測することで、売れない製品の在庫を少なくし、売れる製品の在庫を多くするといった在庫最適化の仕組みを構築しているサイトなどもあります。

　このような取り組みによって、購入しようと思ったけど買えなかったという利便性低下を下げているのです。ECサイトでは、画像検索からWeb接客、レコメンドに在庫最適化まで多くのAI技術が活用されていますし、今後も多く導入されることが見込まれます。また、今回紹介していないようなAIが活用されているケースもあります。私も1人の消費者として、ECサイトの利便性が今後もどんどんと上がってくれることを期待したいと思います。（BizTech・森下佳宏）