Fashion Recommend Botのオススメコメント

　神戸デジタル・ラボは、Fashion Recommend Botを出展する。従来のWebページ用AIチャットボットにテキストチャット以外のUIを付与することによって利用者との対話効率を向上させている。

　ECページに表示されている画像を直接、チャットウィンドウにドラッグ&ドロップすることができる。AIチャットボットはその服の画像を認識し、類似やおすすめの服を検索してお客様に表示する。服の画像認識にはDeep Learningを用いている。通常の店舗で、店員との会話に見られるような「これに似た服で別のはありますか？」「ワンピースでオススメは？」などといった会話も、AIチャットボットによってネット上で可能になる。こうした自然な対話から自分の求めている服を選び出すことができるという。
　神戸デジタル・ラボは、小売関係のECサイトなどでの利用をアピールしていく。

Fashion Recommend Botの画面イメージ

　会場のデモではBotのデモシステムを展示。チャットによる対話、服画像のドラッグ&ドロップによるオススメ表示などを体験できる。神戸デジタル・ラボでは今後さらに、この対話型AIに様々なUI/UXを付与していく取り組みを行っていく予定という。たとえば、個人のファッションアドバイザーに必要なユースケースに沿ったUI/UXを実装していく可能性もあるという。

　同社では、 高度な自然言語処理機能を持つNextremer社のAI対話エンジンMinaraiをベースに、ニーズに応じた対話ボットを開発する開発サービスを進めている。このシステムを活用することで、何か情報を探している人にアドバイスするというレコメンドシステムがファッション以外でも可能だという。Microsoft Azure Bot Serviceを利用しており、Microsoft Azure Everywhereサービスメニューに加えられている。

　神戸デジタル・ラボ 新技術活用推進班の村岡正和 氏は、同社の開発態勢について「日本語処理に高い性能を持つMiranaiとAzure Bot Serviceの柔軟な開発フレームワークを利用することで、サイネージ、モバイル、SNSなど様々なプラットフォームで動作する対話ボットをお客様のニーズに応じて迅速に低コストで開発できる体制を整えている」と説明する。

　今後のステップとして、対話ボットの体験性をより向上させるための取り組みを検討中という。「チャットボット等の対話ボットをより高精度なAIとしてお客様にご提供したい。特にDeep Learning等の機械学習系技術を活用して対話データを活用した認識、予測といった機能をボットに組み込んでいきたい」（村岡氏）

　「CEATECでは、小売関係のECサイトをお持ちのお客様、特に多くの商品をお持ちで、ECサイトへの膨大な商品登録や顧客サポート等にコストがかかっている企業様などに弊社サービスがご紹介できると考えています。また、膨大な商品データの取扱いにお困りの企業様に対しては、Fashion Reccomend BotやECサイト開発で培ったDeep Learningや弊社特許取得技術である関係性技術などの機械学習技術で様々なニーズにお応えできます」（同）