この記事では、「サイト横断型レコメンドサービス」が、どのようなサービスか解説していきます。

【こんな課題をお持ちの方に読んで欲しい】
・EC集客のための広告費が高すぎると感じる
・オウンドメディアは開設したが、収益化で悩んでいる
・各サービスの連携を強めたいがいい方法がないかと考えている

■「サイト横断型レコメンドサービス」とは

「サイト横断型レコメンドサービス」について、以下が概要図です。
メディアサイトのユーザーに対して、メディアサイトとは別のECサイトの商品をレコメンドする仕組みです。

具体的には、以下のような仕組みです。
①情報取得：各記事・商品情報を解析・取得（スクレイピング）
　・メディア記事の情報を自動解析
　・ECサイト商品の情報を自動解析
②レコメンド：解析した情報を自動でマッチング
　・ユーザーが閲覧中記事に関連したECサイトの商品をレコメンド
　KADOKAWA社の場合には、記事内の「商品名」「作品名」などの情報からECサイトの商品を紐付けレコメンド

■「サイト横断型レコメンドサービス」の導入メリット

「サイト横断型レコメンドサービス」導入のメリットは、以下のようなものです。
・商品クリック率及びECへの「送客数の増加」
・ユーザーの興味に合わせた商品マッチングによる「売上アップ」
・グループ内サービスの回遊を増加させ「顧客囲い込み」
・記事情報と商品情報の自動紐付けによる「運用コスト削減」

■「サイト横断型レコメンドサービス」の導入パターン

「サイト横断型レコメンドサービス」を活用したサイト横断のパターンは以下のようなものがあります。

●メディア→EC

このパターンは、今回のKADOKAWAでの導入例で、メディア記事の閲覧ユーザーに記事に関連したEC商品を提示し、ECへ誘導することができます。​​

●EC→メディア

商品を購入するために訪れたユーザーに対して、商品に関連した記事を提示します。
商品の使い方、活用方法、ライフスタイルなどの記事を紹介することで、ユーザー体験を充実させることも可能です。

●EC→EC

複数のECサイトを持つ企業であれば、サイト双方の商品を関連づけて提案することも可能です。
例えば、片方のサイトで売り切れている商品に似た商品が他のECで販売されている場合などに有効です。

さらに、共通ID連携を行えば、サイトを横断してもユーザーのデータを引き継ぎ提案することができます。

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■導入のプロセス例

導入作業の概要は、以下の通りです。
●導入作業期間：（要件確定後）最短約3週間
●導入作業プロセス：
　導入企業側にお願いする設定作業は、基本的には導入ページに特定のscriptタグを設置することだけです。(※要件によっては追加作業が発生する場合あり)

■最後に

以上が、「サイト横断型レコメンドサービス」の概要です。
オウンドメディアの収益化やECサイト流入への活用でお悩みの方は、是非以下の問合せからご連絡ください。

＝＝＝＝＝

なお、「サイト横断型レコメンドサービス」は、SELFが独自で開発する「コミュニケーションAI」の機能の一部を活用して開発したレコメンドサービスです。
SELFの「コミュニケーションAI」自体は、ユーザー理解を目的とするSELF社独自の会話エンジンです。ユーザーのインサイト（本音）を把握し、個別ユーザーに応じた最適な情報提案を行うことを可能とするシステムです。

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近年、金融教育への注目が高まっています。金融庁は2022年8月末にまとめた金融行政方針の中で、これまで民間金融機関などが進めてきた金融教育を国家戦略として推進するよう提言しました。

◆何故いま金融教育？

日本政府は2001年から20年以上に渡り国民へ向け「貯蓄から投資へ」という方針を掲げてきましたが、2022年の調査でも日本の家計の⾦融資産の過半を預貯金が占めており、資産の伸びも欧米に比べて低い⽔準が続いています。

日本で投資が進まない背景には、日本人特有の安定志向のほか、金融リテラシーの低さが指摘されています。預貯金だけで安定した資産形成が可能だった高金利時代が過ぎ去った今、個々人が自らのライフプランやニーズに応じて資産形成していくためには、世代を問わず⾦融経済に関する知識と正しい判断力を培うことが重要とされています。

◆成人年齢の引き下げ

また2022年4月からは成人年齢が18歳に引き下げられ、高校生であっても親の同意なくクレジットカードを作ったり、高額商品をローンで購入するといった契約を行うことができるようになりました。こういった取引におけるトラブル防止などの観点からも18歳までに一定の金融リテラシーを身につける必要があるとして、金融教育を求める声はより一層大きくなりました。

◆金融教育のための取り組み

◆高校授業での金融教育の拡充

2022 年4月から高校の学習指導要領が改訂され、⾦融経済教育の内容が拡充されました。
家庭科の中で「生活における経済の計画」という項目が設けられ、これまで学校教育の中で触れられてこなかった「資産形成」について理解を深めるための内容が盛り込まれています。

◆小学生向けコンテンツ「うんこお金ドリル」

金融庁が2021 年３月に公表した「うんこお⾦ドリル」は、小学生の子供を含む全年齢対象の金融教育コンテンツです。小学生の子供たちが日常生活で経験しそうなお⾦にまつわる出来事を取り上げており、商売や経済の仕組みについて基礎的な部分から学べる構成となっています。
Webサイト上で閲覧できるコンテンツのほか、無料で送付される冊子には申し込みが殺到し、一時的に受付が停止されるという事態になりました。

◆民間企業による取り組み

上記のような行政による取り組みのほか、民間企業でも様々な取り組みが行われています。
たとえば、みずほ銀行では職場体験の受け入れや学校の金融教育の授業に社員を派遣する「出張授業」を行っています。同様の取り組みは他の大手銀行や証券会社も行っています。また、生命保険業界でも、各社が中学生～大学生を対象としたコンテンツを多数用意しており、生命保険協会のウェブサイトでコンテンツの一覧を見ることができるようになっています。

◆金融教育の課題

こうして官民が連携して進められている金融教育への取り組みですが、課題も多く指摘されています。

◆教える側のリテラシー

学校での金融教育については、まだ具体的なカリキュラムが標準化されていないため、学校側は独自の金融教育を実施する必要があります。授業の中でどのような点に重点を置き、どのようにして生徒の学習意欲を促進するかなどは現場の教員が判断して進めることになるため、授業を行う教員の知識量や能力によって学習効果に差が生じるのではないかという懸念があります。

◆学習意欲の継続

「金融」「経済」「資産形成」と聞くと、大人でも難しいと感じる人が多くいます。
漠然とした仕組みは理解していても、いざ詳しく学ぶとなると覚えなくてはならない専門用語がたくさんあり、わからない言葉をインターネットで検索するうちにさらにわからない単語が増えていく、といった困難な状況にも陥りがちです。
また、金融経済についての必要な知識はライフステージとともに変化していくため、新しい用語や金融商品、法律などの学習を生涯を通して継続させる必要があります。こういった難解でゴールのない学習過程は多くの人にとって大きなストレスとなるため、どうやって学習意欲を継続させるかは大きな課題といえるでしょう。

◆学習内容の個別化

学習においてモチベーションを維持するために重要なことは、その知識や情報が自分の生活や人生に必要なものであると認識する「自分ごと化」です。しかし、必要となる金融経済の知識や情報というものは、家計の収支状況やライフステージ、ライフプランによって千差万別。一人の教員が複数の生徒を相手にするいわゆる「教室授業」や不特定多数に向けて一律の情報を発信するコンテンツでは、何が自分にとって必要な情報なのか、自分の生活や人生にどう活かすことができるのか、といったことまでは学ぶことが難しいかもしれません。
金融経済の知識を自分の生活と結びつけて考える「自分ごと化」には、学ぶ側の状況や能力に応じて指導内容を柔軟に変えていける個別指導が有効と考えられます。

◆コミュニケーションAIを活用した金融教育

このような金融教育における課題を解決するために、弊社（SELF株式会社）から対話AIを活用した全世代向けの金融教育コンテンツを提案いたします。
弊社の提供するコミュニケーションAIはその名の通り、ユーザーとコミュニケーションをとることで様々な課題解決を目指すソリューションです。その活用分野は多岐にわたり、金融系サービスや教育・学習系コンテンツにも導入され、効果をあげています。
SELFの導入実績については、下記の記事をご参照ください。

◆自動対話学習の強み

SELFのAIは、ユーザー個人から得た情報をもとに自動会話を展開し、納得感のあるフィードバックや情報提供を行うことができます。これにより、ユーザーの学習へのモチベーションを高めたり、ユーザーが今もっとも必要としている情報を提案することができるのです。
たとえばユーザーの金融リテラシーのレベルに応じて説明の手順や内容を変えたり、ユーザーのライフステージに適した金融商品を紹介する、といったことが可能です。

ここからは、具体的なサービスイメージを提案します。

◆【CASE.1】金融教育×家計簿アプリ

多岐にわたる金融経済の知識を効率的に身につけるには、自分の生活や人生と結びつけて考えられる「自分ごと化」が重要です。近年、金融教育への需要が高まっているのは事実ですが、それは金融経済の専門家を目指す人が増えているからではありません。社会に広がった経済に対する慢性的な不安感の中で、自分や自分の家族の生活や人生を守るために、知識を必要としている人が増えているのです。つまり、多くの人が必要としているのは「金融経済に関する幅広い知識」ではなく、「自らの生活を安定させ、将来への不安を払拭するための知識や情報」です。

たとえば、個人の生活に直結する「家計」を管理する家計簿アプリにAIによる対話学習を組み込んだコンテンツがあれば、ユーザーが高いモチベーションを維持したまま必要な知識を効率的に身につけることができるのではないでしょうか。

◆データを基に金融商品や学習コンテンツを提案

SELFのAIは、会話で取得したユーザー情報や入力された家計データを分析し、様々なアドバイスや提案を行うことができます。
・ユーザーの無駄遣いを指摘して浪費を防止
・ユーザーの節約・貯蓄の目標達成をサポート
・個別のユーザーに適した金融商品やサービスを提案
こういったサポートを、対話を通して行うことで、ユーザーは大きなストレスを感じることなく必要な知識を自然と身につけていくことができます。

◆ユーザーのモチベーション維持をサポート

金融経済について、必要な知識を得ていざ資産運用を始めようと思っても、それに伴う手続きの煩雑さによって挫折してしまう人も少なからずいるはずです。SELFのAIは会話によって、わかりにくい専門用語を噛み砕いて説明したり、手続きの流れをステップごとにわかりやすく案内することができます。

また、会話による情緒的なサポートができる点もSELFの特徴のひとつです。ユーザーの個人的な目標に応じて励ましや応援の言葉を投げかけることで、ユーザーのモチベーションを維持します。

◆【CASE.2】金融教育×ゲーミフィケーション

国が金融教育を国家戦略にすると決めたところで、小学生や思春期の子供たちにその重要性は理解し難いものかもしれません。子供たちの多くが保護者の収入の中で暮らしており、彼らにとっては「金融」や「経済」は今すぐに考えなくてはならない事柄ではないからです。それよりも、自分にとって身近な友達との関係、恋愛、学校生活、ゲームなどのエンタメといった関心事に夢中になってしまうのは無理もないことです。金融経済の知識が将来必要になるとわかってはいても、目の前の生活とは直結しない以上、なかなか積極的に「学びたい！」とはならないでしょう。

◆ゲーム感覚で「金融経済」を学ぶ

では、子供たちが関心を持ちやすいゲームに、金融教育の要素を組み合わせるのはどうでしょう。実は、金融教育の要素を取り入れたゲームは何十年も前から存在しています。不動産取引などを繰り返して資産を増加させていく「モノポリー」やプレイヤーの収支状況が勝敗に影響する「人生ゲーム」は多くの人が一度は遊んだことがあるのではないでしょうか。
最近ではスマホアプリやWebコンテンツでも金融教育につながるゲームコンテンツもいくつかありますが、そこにSELFのAIを導入することで、ゲームキャラクターと会話ができるという魅力がプラスされます。

◆キャラクターとの会話を楽しみながら、自然と知識が身につく

投資の仕組みなどを学ぶ上で、最も効果的な方法は「体験してみる」ことだと言われています。そのため、多くの証券会社では実際に投資を始める前に仮想の資産運用が体験できるシミュレーターなどが用意されています。こういったシミュレーションにキャラクターとの会話を楽しむゲームの要素を組み合わせることで、「金融」や「経済」にあまり興味のない若年層でも、より気軽に金融経済についての知識を身につけることができるのではないでしょうか。

◆ゲームの結果でキャラクターとの関係性が変化

SELFのAIは、ユーザーごとのデータによって出力される会話内容が変化します。たとえばゲーム内での資産状況に応じてキャラクターとの親密度が増減したり、AIが記憶している（会話に利用する）ユーザー情報の種類を制限したりすることもできます。キャラクターと会話内容の設定次第で、ペットの育成ゲームから恋愛シミュレーションゲームまで、様々なターゲットに合わせたエンタメ性を演出することができます。

◆個人に「寄り添う」ことの大切さ

近年、新型コロナウイルスの流行、緊迫した国際情勢、円安の進行、少子高齢化による社会保障問題などを受け、人々が抱える経済への不安は社会全体に広がっているといえるでしょう。しかし実際のところ、現在行われている学校での授業や不特定多数に向けた情報発信だけでは、全ての人に十分な金融教育が行き届くとは思えません。なぜなら、金融経済に関わる有益な情報は社会情勢によって日々変動し、また個人のライフステージやライフプランによっても必要とされる知識は違ってくるからです。だからこそ、効果的な金融教育の実施には学ぶ相手の状況や事情に寄り添った個別指導が必要と考えられます。
それを人の手で行うのが「ファイナンシャルプランナー」と呼ばれる専門家なわけですが、当然、生身の人間のリソースには限りがあります。全世代に向けて広く金融教育を行うには、インターネットなど誰もが気軽に利用できる環境で、なおかつユーザー個人に寄り添うことのできるシステムを用いたサービスが必要とされているのではないでしょうか。
（金融業界のDXについてはこちらの記事もご覧ください）

〈引用・参考資料〉

金融庁
2022事務年度 金融行政方針

日本銀行調査統計局
資金循環の日米欧比較

うんこ学園
金融庁×うんこドリル うんこお金ドリル

農林金融 2006.4
金融教育の現状と課題ーー金融機関が取り組む意義ーー

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◆苦境に立たされるグルメサイト

しかしグルメサイトが飲食業界に与える影響力が強くなるにつれて、

・利用者への賄賂・接待、もしくは内部関係者による評価操作（やらせレビュー）
・グルメサイト側の評価アルゴリズムに関する不透明性
・ネット予約によるユーザーの無断キャンセル

といった様々な問題も浮き彫りになってきました。

こういった問題の影響もあってか、最新の調査によるとグルメサイトを信頼しないユーザー層が増加しています。一方で飲食店を検索する際にGoogleやSNSを利用する層が増えている現状が伺えます。

ユーザーに対して、グルメサイトの信頼度を問うた設問に対して、「あまり信頼していない」「まったく信頼していない」を合わせた信頼しない層は、30.4%にまで上り、2年前の数値から約1.2倍となった。さらに、複数回答で飲食店検索に利用するツールを尋ねると、検索、マップなどを含む「Google」の利用が初めてグルメサイトを抜いてトップに躍り出た。
株式会社Table check：第3回「グルメサイトに関するユーザー＆飲食店意識調査」

飲食店・ユーザーの双方において「グルメサイト離れ」が見られる現状で、今後はどのような集客方法が効果的でしょう。本項では、変わりつつある飲食店検索の現状を踏まえつつ、弊社（SELF株式会社）が提供するコミュニケーションAIを活用した新しい集客方法を提案いたします。

◆飲食店検索サービスに求められるものとは？

そもそも私たちが飲食店を検索・比較するとき、そこにはどんな判断基準が存在するでしょうか？

インターネットを使って飲食店を比較する場合、

・自身の嗜好や気分や利用目的（主観的条件）

をもとに

・お店の場所や価格帯、メニュー、店内写真（店舗側の情報）
・第三者の評価や感想（客観的評価）
・利用できる特典やクーポン（インセンティブ、付加価値）

といった情報を検索・比較し、最適なお店を選び出すことになります。

前述した「グルメサイト離れ」の状況は、重要な判断基準である（客観的評価）に対する疑問や不信感が広がったことが大きな要因のひとつといえるでしょう。

◆飲食店検索のキーワードは「パーソナライズ」と「信頼感」か

グルメサイトが利用されなくなってきている状況で、ユーザーはどのようにして飲食店を探しているのでしょう。前述の調査では、グルメサイトの利用が減少する一方、Googleのサービスを使って飲食店を探すユーザーが増加していることがわかります。

◆Google（検索、マップ）

大手グルメサイトを抑え、飲食店検索でもっとも利用されているのがGoogleのサービスです。現在（2022年8月）、Googleの検索エンジンで飲食店や料理名を検索すると、Webページよりも上に検索ワードに沿った飲食店の地図情報が表示されるようになっています。
ユーザーからすれば一度の検索で簡単に近くの飲食店が検索でき、地図上で見られる店舗の詳細画面から来店予約をしたりテイクアウト注文をすることもできます。こういった利便性が評価され、サービスを利用する層が増えていると思われます。
端末の位置情報という「ユーザーの状況に即した（＝パーソナライズされた）情報」を一度の検索で提示できることが、大きな強みになっているといえるでしょう。

◆Instagram（インスタグラム）

また近年では、若い世代を中心にSNSを使って飲食店を検索するユーザーも増えています。
中でもInstagram（インスタグラム）は写真投稿に特化したSNSであり、お店や料理の魅力を視覚的に訴えられることから、飲食店検索と相性が良いという側面があります。さらに注目すべきは、グルメサイトとSNSにおける「口コミの質」の違いです。既存のグルメサイトはその多くが「どれだけ多くの利用者から高評価（or低評価）を得ているか」という評価の「量」を重視しています。一方でSNSは、インフルエンサーと呼ばれる一部のユーザーが極端に強い影響力を持っており、一人のインフルエンサーが飲食店の情報を発信することが集客に大きな影響を与えると言われています。これは飲食店に限った話ではなく、アパレルや観光など他の様々な業界にも共通する傾向です。

SNSにおけるこの傾向は「特定の（信頼できる）人の意見は参考にするが、その他大勢の意見はいらない」という現代のネットユーザー心理を示しているのではないでしょうか。あるいは個性や多様性を重視する価値観が社会に根付いたことにより、多数派を是とする風潮が弱まり、第三者の意見には「量より質」「信頼感」を求める風潮が生まれているのかもしれません。

◆コミュニケーションAIにできること

少々前置きが長くなってしまいましたが、ここからが本題です。
弊社の提供するコミュニケーションAIはユーザーに「パーソナライズ」された情報を提供し、「信頼関係」を築くことを得意としています。具体的な機能について簡単に説明させていただきます。

◆ユーザー情報を推測・学習・記憶する

SELFのAIはWebサイトやスマホアプリを通してユーザーと「対話」し、様々なユーザー情報を取得することができます。そして、取得したユーザー情報に基づいて適合する情報をレコメンドすることができます。
また、位置情報や曜日、時間、天候などからユーザーの状況を推察し、適切な問いかけを行うことでユーザーとの信頼関係を築きます。

◆定性的なユーザー情報から飲食店を検索→レコメンドが可能

SELFのAIは、ページの閲覧履歴やクリック履歴などの定量データに加え、会話で取得したユーザーの気分や体調といった定性的なデータまで利用してレコメンドを行うことができます。そのため、よりユーザーにとって有用な「刺さる提案」が可能となるのです。

◆自然な会話でユーザーからのアクション、フィードバックを得やすい

SELFのAIはユーザーと対話をするAIだからこそ、ユーザーの様々なアクション（会員登録、来店予約、レビューなど）を引き出しやすいという強みがあります。自然な会話でカスタマーサクセスを実現し、コンバージョン率向上に寄与します。

SELFのAIは記憶したユーザー自身の情報（嗜好や気分なども含む）を用いることで納得感の強いレコメンドを即座に提示し、ユーザーが判断に要する時間を短縮します。よりスムーズなユーザー体験を生み出すことでユーザー満足度を向上させ、会員数や利用率の向上に寄与します。

◆CASE1.グルメサイトに導入

グルメサイトにSELFのAIを導入する場合、既存のページにスムーズに導入していただけます。

サイトを訪れたユーザーに適切な問いかけを行い、ユーザーが満足する情報に最短距離でたどり着けるようサポートします。

さらに会員登録、来店予約の促し、レビュー依頼など、ユーザー側のアクションを自然に引き出すことも可能です。

◆CASE2.スマホアプリ展開

スマホアプリにSELFのAIを導入することで、ユーザーとより親密なサービスを実現することができます。AIは24時間365日ユーザーの状況に合わせて応対し、サービスを利用すればするほどユーザーのことを深く理解し、信頼関係を構築することができます。

ユーザーの望む飲食店を検索するだけではなく、たとえばユーザーの健康状態からオススメのメニューを提案し、その料理が食べられるお店を案内するといったレコメンドも可能です。こういったユーザーに寄り添う提案こそが、対話型AIの最大の強みと言えるでしょう。

SELFのAIは口調や会話内容を自由にカスタマイズできるため、よりユーザーに好かれやすいキャラクターを設定することも可能です。親しみやすいキャラクターを接点にすることで、企業やサービスのイメージアップにもつながります。

◆『SELF』導入で時代にあった飲食店検索サービスを

インターネットやスマートフォンの普及によって、いつでもどこでも様々な情報にアクセスできる現代の消費者。しかし、膨大な情報の中から自分にふさわしいものを選び出すのはなかなか難しいものです。ただ情報を羅列しているだけの不便なサイトや信頼性の低いサービスは淘汰され、一度は広く普及したサービスでも、ユーザー動向の変化によっていつ苦境に立たされるかわかりません。

SELFのAIはユーザーとの対話を起点に独自のアプローチで情報提案を行います。
このシステムはすでに様々な企業のWebサイトやアプリケーションに導入され、着実な成果を上げています。（詳しくは「導入事例」をご覧ください）

コロナ禍などの社会情勢やユーザー動向の変化によって激動の時代にある飲食業界。
勝ち残っていくのはユーザーからより大きな「信頼」を得ることのできるサービスだけでしょう。そして「信頼」を勝ち取るためには、「レビューの数」や「点数」といった量的な価値だけではなく、相手のことを知り、相手に寄り添うサービスが求められています。
そういったサービスの構築に、SELFのコミュニケーションAIをぜひご活用ください。

〈引用・参考資料〉

PR TIMES
第3回「グルメサイトに関するユーザー＆飲食店意識調査」 株式会社TableCheck

Foodist
飲食店の集客に“効く”インスタ活用法とは。「インスタグラムアカデミー」参加レポ

投稿 【AI活用】より信頼される飲食店検索サービスを は SELF株式会社 に最初に表示されました。

スマートフォンの普及により、人々の購買行動は多様化しました。

実店舗だけでなくオンライン上でも買い物が可能になったことで、今や消費者はいつどこにいても商品やサービスに触れることができます。そのため企業は、様々なチャネルを用意して商品を訴求し、消費者との接点を増やしながらスムーズな販促活動を行うオムニチャネルに力を入れています。

年々市場規模が拡大し、2026年度には80兆円を超えるという見方もあるオムニチャネル・コマース市場（上図）。そこで今回は、企業によるオムニチャネルの活用事例や課題などについて見ていくと共に、オムニチャネルに貢献する弊社サービスをご紹介します。

オムニチャネルの活用事例３選

活用事例１．ヨドバシカメラ

かねてより家電業界では、店舗内で商品を手にとって検討し、購入はネットで安いものを探すといった「ショールーミング」が問題となっていました。ヨドバシカメラはその風潮を逆手に取り、店頭の商品QRコードを専用アプリで読み取ることで自社ECサイト「ヨドバシ・ドット・コム」に送客し、ECでの購買も促しています。商品価格や返品方法などを実店舗とECサイトで統一し、ポイントも共通化されているので利便性が高くなっています。

活用事例２．無印良品

株式会社良品計画が運営する無印良品は、商品購入、店舗来店、マイバッグ持参といった様々なタッチポイントでポイントが貯まるスマホアプリ「MUJI passport」でオムニチャネル化を図っています。顧客情報や商品・サービスがすべてアプリに同期されるほか、ポイントによって会員ランクが分かれたり誕生日月にポイントプレゼント提供されるなど、ファンを獲得する仕組みもつくっています。

活用事例３．オリックス生命保険

一般的に、保険の販売チャネルは主に「直接販売」「代理店販売」「通信（ネット）販売」「窓口販売」の４つがあります。そこでオリックス生命保険株式会社は、４つのチャネルを連携してオムニチャネル化しました。たとえば、ネットで興味をもった顧客が窓口でのやりとりを希望した場合は面談予約までをWEBで行なったり、他社プランと合わせて検討したい顧客には提携する代理店を紹介したりと、顧客接点を増やすことで顧客の利便性を高めています。

課題は「顧客認知の難しさ」「システム構築」

ただ、オムニチャネルには課題もあります。

ひとつは顧客認知の難しさです。
ECサイト市場はすでにレッドオーシャン（競合過多）であり、顧客に見つけてもらいづらいといった問題があります。そのため、WEB広告やSEO対策といったオンライン上での顧客アプローチが必要です。

また、オムニチャネル化にあたってはシステム構築に時間とコストがかかります。
セブン＆アイ・ホールディングスはオムニチャネル化のために1000億円を投資しており（1,000億円オムニチャネル計画）、膨大な顧客データと各チャネルを集約・連携させることに力を入れています。システム構築には人材の確保・育成が必要ですが、既存サイトの運用状況や戦略などを把握した「適任者」の確保・育成は容易ではないでしょう。

そこで弊社がオススメしたいのが、サイトやコンテンツを横断してニーズにマッチした商品・サービスへ自動案内するシステム「パーソナルAI」です。

コンテンツを横断して商品訴求・メディア送客を図るSELF

パーソナルAIは、文字通りユーザーごとにパーソナライズ化された情報をスピーディに提案する自動化システムです。デバイス上でAIがユーザーと会話をし、属性情報をはじめ趣味趣向、性格、体調などの要素を取得します。会話をすればするほど情報が蓄積され、ユーザーへの理解を深めることでより精度の高い情報提案が可能になります。

パーソナルAIがユーザーと各種サービスの「ハブ」となり、サイトやコンテンツを横断してサービス・商品にユーザーを自動案内します。メディアへの送客を含め、コンテンツを横断して適材適所にユーザーを案内（回遊）するため、企業側はそれぞれのコンテンツでWEB広告・SEO対策などに注力するといった負担を軽減できます。加えて、オムニチャネル化に向けてのシステム開発などは必要ないため、人的コストを抑えられます。

顧客ID統合の背景にある「顧客の囲い込み」参考：内閣府 2010年は総務省「国勢調査」、2015年以降は国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口」（平成24年1月推計）の出生中位・死亡中位仮定による... 顧客IDの統合とは？ID共通化によるメリットと課題 - SELF株式会社

（導入イメージ）総合エンターテイメント企業の場合

たとえば、総合エンターテイメント企業への導入ではこのような流れが可能です。（※あくまで一例です）

1. アニメサイト → 関連グッズサイト（サイト回遊）
2. 関連グッズサイト → 映画情報サイト（サイト回遊＋情報提案）
3. 映画情報サイトで特典付きチケットを提案（CV、売上アップに貢献）

ユーザーがアニメサイトに訪れた場合、「どんなアニメが好きなのか」「好きな理由は何なのか」といった情報をAIロボットが会話を通して把握します。また、「どのページを多く見ているか」などのページ閲覧情報も取得可能で、それらの情報を総合的に分析し、「ユーザーの好きそうなアニメキャラのグッズ販売サイト」などへ誘導することができます。（※閲覧情報履歴からユーザーが初回訪問か再訪問かを識別し、再訪問であればスムーズな案内が可能です）

さらに、ユーザーへの気づきを与えるような情報提案も行います。
たとえば「このアニメは来年に映画化されるそうです」といったお知らせでユーザーの興味・関心を掻き立てます。加えて、パーソナルAIは取得した情報を記憶するため、「○○さんは映画が好きなんですよね。よかったら特典付きの鑑賞チケットを先行予約しませんか？」というように、ユーザー情報に基づいた提案によって信頼関係の構築が期待できます。

上記はほんの一例ですが、会話によってユーザーニーズを探り、サイトやコンテンツをまたいで最適な提案ができるのがパーソナルAIの特長です。

一般化したチャットボットかつて「イライザ」という対話型システムがありました。「お腹が痛い」と入力すると「なぜお腹が痛いのですか？」と返答するような自然言語処理プログラムです。テキストでの単純なや... チャットボットとの違いとは？【コミュニケーションAI】を徹底解説 - SELF株式会社

パーソナルAI導入のメリット

パーソナルAIの導入によるメリットは様々です。

• ユーザビリティの向上
• ユーザーの傾向値を把握
• 導入・運用がカンタン
• 人的コストを抑えられる

先述しましたが、ユーザー情報を考慮したうえでグループ内のあらゆるサイト・コンテンツを回遊するので、ニーズに合う提案ができ、売上への貢献やユーザビリティの向上が期待できます。ユーザビリティの向上はユーザーからの安心感・信頼感の獲得にもつながり、長期的な関係構築を実現します。

また、ユーザー属性やユーザーのサイト内行動から、たとえば「10代の女性はゲームよりアニメや漫画に触れることが多く、恋愛系の作品が人気」といったようなユーザーの傾向値を把握することができます。年代や性別をはじめ、様々な属性情報に基づいた分析が可能です。

導入に関しては、基本的にWebサイトにコードを埋め込むのみなので手間がかかりません。会話ライブラリの生成も弊社で行うため、導入企業側での負担が非常に少ないサービスです。加えて、パーソナルAIは自動化されたシステムのため、運用に関しても人的リソースを抑えられます。

「導入事例が知りたい」
「詳しい導入効果は？」
「費用感を教えてほしい」

その他、ご質問は随時受け付けております。
ぜひお気軽にお問い合わせください。

＜参考資料＞
【他社成功事例から学ぶオムニチャネルマーケティング】
【【2022年最新】オムニチャネル戦略の成功事例！アパレル、化粧品、金融まで８社を紹介】
【大手４社から学ぶオムニチャネルマーケティング事例の解説】
【オムニチャネルの課題とは？失敗しないポイント・成功事例まで解説】
【オムニチャネル化によくある3つの課題｜3つの成功例も紹介】

投稿 【事例付き】オムニチャネルのメリットと課題とは は SELF株式会社 に最初に表示されました。

ここ数年、ソーシャルギフト市場が盛り上がりを見せています。

ソーシャルギフトとは、インターネットで購入した商品（ギフト）をSNSやメールによって贈ることで、相手の住所がわからなくても電子チケットなどを送信することで気軽にプレゼントができるサービスです。

ソーシャルギフト大手の売上合計は、2020年には59億円を超え、7年間で7倍以上アップしています（上図）。中でも最近は、個人情報の観点や虚礼廃止といった社会風潮から、フォーマルギフトよりも気軽な気持ちでプレゼントを贈るカジュアルギフトの人気が高まっており、コミュニケーションの一環として利用されることも多くなっています。

そういったニーズに応えるべく、企業側はギフトECによって様々なアプローチを行っています。

ギフトECの成功事例

オンラインギフトブティック「ムードマーク」

三越伊勢丹ホールディングスのECサイト「ムードマーク」では、３ステップでユーザーにギフトを提案する「GIFT CONCIERGE」を運用しています。＜誰に＞＜何を＞＜どんなテイストで＞といった指定をすると、GIFT CONCIERGEが3500点以上のギフトの中からユーザーに合ったものを選定し、ソーシャルギフトとして贈ることができるサービスです。

ギフト専門通販「TANP」

株式会社Graciaが運営するギフトEC「TANP」は、シーンや関係性、価格などで商品を絞り込み、独自のラッピングオプションを活用することでソーシャルギフトに華を添えることができます。最短だと翌日にはプレゼントが可能で、記念日を登録すればレコメンドもできます。また、LINEでのチャット相談を受け付けており、サポート体制も充実しているサービスです。

体験ギフト販売サイト「アソビュー！ギフト」

日本全国約620種類・約26,000プランのレジャー・体験を紹介している遊び予約サイト「アソビュー」は、カタログギフトやギフトカードなどで「体験」を贈ることができます。エステや温泉、アウトドアアクティビティ、一流ホテルでのディナーなど、モノではなくコトをプレゼントし、心の充足を目指しています。

プレゼント選びに苦労している人が多い？

一方、20代～30代の働く独身女性500名を対象にした贈りものに関する調査によると、半数以上が「相手の欲しいものがわからない」と回答しています。他にも「悩むので時間がかかる」「他の商品に目移りして決められない」など、プレゼントを選ぶのに苦労していることがわかっています。

ネット購入の場合、絞り込み検索をして商品一覧が表示されても、最終的な商品選別はユーザーに委ねられます。相手の状況や健康状態、季節、過去に何をあげたかなどいろいろな要素を複合的に考えるため、判断に迷うこともあるでしょう。「プレゼントを買いに行く時間がないから、仕事の合間にネットで見つけたい！」という人にとっても、結局は決めかねてしまうということにもなりかねません。

ベストなプレゼントを自動提案する「パーソナルAI」

そこで弊社がオススメするのが、相手の状況を考慮したうえでベストなプレゼントを自動提案するサービス「パーソナルAI」です。

パーソナルAIは言わばWEB上の接客員のような存在で、サイトに訪れたユーザーと会話をし、「誰に」「何を」「どういうシチュエーションで」などの情報を考慮したうえでユーザーニーズにマッチした情報提案を自動で行います。

「何を贈ればいいのかわからない」
「検索して選ぶ時間がない」
「誰かに相談したい」

こういったユーザーの悩みをパーソナルAIが解決します。
どのように解決するか、具体例をもとにご説明します。

＜例：友人への誕生日プレゼントを検討しているユーザー＞

たとえば友人へのプレゼントを検討している場合、AIが友人についてのヒアリングを行います。

• 年代
• 好きなもの
• 趣味
• etc…

このような要素を取得・分析し、さらにECサイト内の全商品を解析したうえで、AIが最適な商品を瞬時に選別します。仮に友人が20代で趣味はキャンプ、肉類が好物という場合、「肉や魚をおいしく食べられる【鉄製フライパン】はいかかでしょう？キャンプで活躍できるアイテムとしておすすめですよ」といった提案が可能です。（上図）

また、パーソナルAIは取得した情報を記憶するため、会話をすればするほどユーザーを深く理解します。たとえば「○○さんもアウトドアが趣味でしたよね。ご自身用にもおひとついかがですか？」とアップセルにつなげたり、関連サイトとの連携ができれば「そろそろ紅葉が綺麗な季節ですし、週末にお友達と趣味のアウトドアを楽しんできてはいかがですか？」とレジャー施設へ案内するなど、幅広い提案が可能になります。

パーソナルAIの導入事例・効果

パーソナルAIは多くの企業に導入いただいており、売上アップや決済完了率、カート追加率向上など様々な場面に貢献しています。

一般社団法人秋田犬ツーリズム「こだわりAKITAセレクトショップ」

＜ECサイトの売上が1.4倍にアップ＞

秋田県の特産物や地産品を取り揃えているインターネットショップ「こだわりAKITAセレクトショップ」において、パーソナルAIを導入いただいたことでECサイトの売上が1.4倍にアップしました。ユーザーごとにニーズを把握し、的確な商品提案を能動的に行うことでECサイト全体の売上アップにつながったと考えています。

株式会社ふくや

＜決済完了率：約1.15倍アップ＞
＜カート追加率：約1.3倍アップ＞

また、明太子をはじめとする食品販売を行っている株式会社ふくやのオンラインショップでは、カート追加率が約1.3倍、決済完了率が約1.15倍という導入効果となっています。こちらも、実店舗での接客をオンライン上でも再現できたことで決済までスムーズに導けたと考察しています。

ECサイトの構築にお困りの方はSELFへ

その他、パーソナルAIは【THERMOS】【大丸松坂屋オンラインショッピング】など様々な企業に導入いただいております。

「他の導入事例を教えてほしい」
「導入効果について詳しく知りたい」
「費用感が気になる」

このようなご質問は随時受け付けています。
ぜひお気軽にお問い合わせください。

＜参考資料＞
TDB
【企業向けの需要が急増？コロナで変わる贈り物　LINEも参入の「ソーシャルギフト」急成長の理由】
RING BELL
【「カジュアルギフト」とは。普通のギフトとはどう違う？】
eBay Japan合同会社
【「贈り物に関する調査」結果発表：20～30代女性、贈り物への本音が明らかに！7割が贈り物のネット購入経験あり。贈り物選びの悩み「欲しいものが分からない」「時間がかかる」】

投稿 ギフトEC成功の秘訣とは？拡大するソーシャルギフト市場規模 は SELF株式会社 に最初に表示されました。

本項では、サブスクリプションサービスにおいて最大の課題である会員の継続率UPに効果を発揮する、コミュニケーションAIの活用を提案します。

サブスクリプションサービスの課題と成功要因

サブスクリプションといえば音楽や動画配信など、定額制で使い放題というサービスが一般的です。つまりユーザーにとっては、利用すればするほどお得感が増すことになります。また、最近では10〜30代の若年層を中心に「モノの所有にこだわらない」という価値観が広がっており、これもサブスクリプションサービスの利用が伸びている理由と言われています。

サービスを展開する企業からするとサブスクリプションは

・将来の売上予測がしやすい
・会員から多くのマーケティングデータを得ることができる
・利用のハードルが低く、新規顧客の獲得につながりやすい

といったメリットがあります。

しかし、サブスクリプションサービスもメリットばかりではありません。
まず、サブスクリプションサービスは一般的に、買い切りよりも低価格で利用できるのが売りとなっています。顧客獲得のために一定期間無料で利用できるサービスも多く、そのため収益化にはそれなりの時間がかかります。
さらに継続的に収益をあげるには、新規会員の獲得と同時に、会員が解約せずサービスを利用し続けることが前提となります。解約を防ぎ利用継続させるためには、絶え間ないサービス改善によってカスタマーサクセスを実現し続ける必要があります。運用・改善コストが嵩んでいく中、思ったように会員数を確保できなければ、サービスの継続は難しいでしょう。
また、サブスクリプションとは別に販売事業も展開する企業なら、サービスの両立や相乗効果も考えていかなければなりません。

こういった課題が解決できず、一度はサブスクリプションサービスに参入したものの撤退していく企業も散見されます。

SELFのコミュニケーションAIとは

サブスクリプションサービスにおける課題の中でも最も重要なのは、獲得した会員の解約を防ぎ、利用を継続させることと言えるでしょう。本項で提案させていただきたい解決策は、コミュニケーションAIの導入です。

弊社（SELF株式会社）の提供するコミュニケーションAIは「ユーザーとの対話によってカスタマーサクセスを生み出す」ことを目指した独自のAIツールです。

基本的な機能

①Webサイトやアプリに導入

SELFのコミュニケーションAIは様々なタイプのWebサイト、LP、スマホアプリ等に導入可能。既存のUIを邪魔することなく、独自の機能で顧客体験を向上させます。

②自然な会話でユーザー情報を取得、分析

独自の会話エンジンによってユーザーに能動的に話しかけます。ユーザーと自然に対話するからこそ、多岐にわたるユーザー情報をヒアリングすることができます。

③パーソナライズされた情報をレコメンド

取得したユーザー情報を基に、精度の高いレコメンド（おすすめ）を行います。サービスの使い勝手や価格といったサービス要因の改善ではなく、ユーザーの気分や嗜好、欲求といった内的要因に基づいたアプローチで、より訴求効果を高めることができます。

利用すればするほどユーザー情報が蓄積され提案や案内の精度が上がっていくので、長期的に繰り返し利用することが前提となるサブスクリプションサービスと相性が抜群です。

④コミュニケーションが必要な幅広いシーンに対応できる

SELFのコミュニケーションAIは会話を軸としているので、カスタマーサクセスだけでなくカスタマーサポートの分野でも効果を発揮します。顧客の不満や疑問を丁寧にヒアリングし、適切な案内を行うことで総合的な顧客満足度の向上に寄与します。

また、対話を行うキャラクター、口調、会話内容などを柔軟に設定できるため、よりターゲット層の好む傾向に合わせた会話体験を作り出すこともできます。好きなキャラクターと会話をすることがサービス利用の目的の一つとなることで、会員数の増加、信頼関係の構築、継続率の向上などが期待できます。さらに、サブスクリプション対象外の商品・サービスをレコメンドしたり、実店舗への誘導を行うことで販売事業や他サービスへと送客を行うことも可能です。

CASE 1.配信サービス（動画・音楽・電子書籍など）

モバイルアプリの普及もあり、サブスクリプションサービスの主流はやはりデジタルコンテンツといえるでしょう。サブスクリプションで利用できるコンテンツの数はユーザーがサービスを選ぶ際の重要な指標の一つですが、サービス内のコンテンツ数が増えれば増えるほど、パーソナライズされた的確なレコメンドが重要となってきます。

SELFのコミュニケーションAIなら、日々の視聴履歴やダウンロード履歴などのデータに加え、ユーザーの気分（スカッとしたい、感動したいなど）や状況（疲れている、忙しいなど）の情報を聞き取り、的確なレコメンドを行うことができます。コンテンツ数が多すぎる、明確に視聴したい作品が思いつかない、といったユーザーの課題を能動的に解決することによって、競合のサービスにはない「わかってる感」を演出します。

さらに、コンテンツの視聴後に自然な流れで感想を聞くなど、マーケティングデータの取得を行うこともできます。対話するAIツールだからこそ、自然なアプローチで多岐にわたる情報をヒアリングすることができ、ユーザーにとって「自分の趣味（嗜好）を理解してくれる親友」のような立ち位置となることができます。

CASE 2.ファッションレンタルサービス

最近ではデジタルではなくリアルなプロダクトを使ったサービスも続々と登場し、注目を集めています。中でも色んな服を気軽に楽しめるファッションレンタルのサブスクリプションサービスは時短や節約の観点から人気が高く、同種のサービスが続々と登場しています。

SELFのコミュニケーションAIなら、レンタルするアイテムをレコメンドするだけでなく、ユーザーの体型や好み、パーソナルカラーなどの情報から、コーディネートを提案することもできます。対話するAIツールだからこそ、ただレコメンドするだけでなくユーザーを納得させる根拠を示すことができ、顧客満足度の向上につながります。

AIによるレコメンドというとどこか堅苦しく、煩わしく感じる人も多いかもしれません。しかしSELFのコミュニケーションAIは口調や会話内容を自由に設定できるので、ユーザーにとってより親密なサービス窓口になることができます。たとえば、個性的でかわいらしいキャラクターを設定して、ユーザーの日々の話し相手となることも可能です。より多くのユーザーに愛されるキャラクターを作り上げることで、会員にサービスを継続利用させることにつながるでしょう。

SELFで会員の継続率アップを

SELFのコミュニケーションAIはベネッセコーポレーションの進研ゼミ中学講座、高校講座にそれぞれ導入され継続率アップの効果が認められました。サービスの詳しい内容は下記の記事をご覧ください。

スマートフォンやモバイルアプリの普及により、サブスクリプションサービスは様々な分野で市場を拡大しています。参入する企業が増えたことで、消費者はより自らのニーズに応えてくれるサービスを常に探し、簡単に乗り換えてしまいます。
せっかく獲得した顧客を手放さないためには、全体的なサービスを充実させるのはもちろんのこと、顧客ひとりひとりの傾向を理解した上でよりパーソナライズされたサービスを提供することが求められているといえるでしょう。
相互理解はコミュニケーションから生まれます。より顧客と親密な関係を築くサブスクリプションサービス展開のために、コミュニケーションAIの導入をご検討ください。

〈参考資料〉

IT mediaビジネスonline
もはや1兆円規模のサブスク市場、パナ参入で家電も本格化

株式会社 矢野経済研究所
2022 サブスクリプション・定額サービス市場の実態と展望

投稿 【AI活用】サブスク会員の解約を防ぎ利用率を上げるには は SELF株式会社 に最初に表示されました。

購買行動モデルとは？

購買行動モデルとは、文字通り消費者がモノやサービスを購入するまでのプロセスをモデル化したものです。人が何かを買うときにはどういう心理が働いてどんな行動をとるのか、様々な行動パターンを把握することで、より適切なタイミングでユーザーに商品やサービスをPRすることができます。購買行動モデルを把握することは、マーケティングを行う上で極めて重要です。

代表的な消費者行動モデルとしてAIDMA（アイドマ）が挙げられます。ただ、現代の購買モデルはネット販売の台頭により、AIDMAの購買パターンよりも複雑なものになっています。その点を考慮されたのがAISCEASです。 これは、AIDMAにWebでの「比較、検討」行動を追加したもので、より現代の購買行動に即したモデルと言えます。

以下、主な購買行動モデルを４つご紹介します。

購買行動モデル１．AIDMA（アイドマ）

AIDMAは1920年に提唱された基本的な消費者行動モデルで、以下のステップでユーザーが購買に至ることを示しました。

• Attention（認知・注意）
• Interest（興味・関心）
• Desire（欲求）
• Memory（記憶）
• Action（行動）

商品購入の入り口は認知であり、認知が興味関心・欲求を喚起していくモデルです。比較的情報が手に入りにくかった時代は、即座の商品比較ができなかったこともあり、欲求喚起までの道筋が短いことが特徴です。

また、欲求を抱いた後、商品を手に入れるまでにタイムラグがあることも特徴です。ユーザーは欲求を胸に欲しいものを記憶し、行動に起こします。「いつかいい車に乗りたい」というような欲求も、このタイムラグが作り出したものだったのかもしれません。

購買行動モデル２．AISAS（アイサス）

AISASは、1995年に電通が提唱したモデルです。AIDMAモデルから「欲求（D）」と「記憶（M）」を除いて「検索（Search）」を入れ、行動の後に「共有（Share）」を加えたものです。

• Attention（認知・注意）
• Interest（興味・関心）
• Search（検索）
• Action（行動）
• Share（共有）

Googleが密かに立ち上げられたのが1998年であることを考えると、当時の検索は現在のような大量・高速・常時オンラインのようなものではありません。

ただ、テレビや雑誌など、1920年代とは比べ物にならないほどメディアは拡大し、世界のアクセス可能な情報量は遥かに増加しました。商品の購入を決めるために調査すべき情報も、選択肢も大きく増えた世界になったと言えます。より良い商品を求めて、雑誌や情報誌を参照することがポピュラーになりました。

この頃になると購買行動の意味も変化します。道具を購入する理由は、自分の生活上の不都合を補填するためだけでなく、商品の所有によりコミュニティに帰属するような社会的な行為に変化していきました。人々は、商品購入とその所有を他者に共有することで、自らの属する社会集団を実感するのです。

オシャレな服を着ていれば、「センスがいい、アカ抜けた人間」と思われるといった体験を思い浮かべていただければ理解しやすいかもしれません。

購買行動モデル３．AISCEAS（アイセアス）

AISCEASは、2005年にアンヴィコミュニケーションズにより提唱されました。Web技術の出現により、今まで以上に情報が手に入りやすくなった近代の消費モデルです。AISASと比べて「比較（Comparison）」と「検討（Examination）」が追加されています。

• Attention（認知・注意）
• Interest（興味・関心）
• Search（検索）
• Comparison（比較）
• Examination（検討）
• Action（行動）
• Share（共有）

Web技術の発展は、ユーザーに「検索・比較・検討」を日常的に行える環境をつくりました。商品比較がこれまで以上に簡単になり、人々は同時並行的に類似情報の比較・検討を行えるようになったのです。これにより、単純な認知と興味から商品購入を決定することは少なくなりました。

1995年と比較すると、ユーザーは商品選択にさらにシビアになっていると考えられます。携帯電話でのインターネットへのアクセスが可能になり、無数の口コミ投稿や商品紹介情報を比較できるようになった現代、人々は共有空間を獲得したのです。

購買行動モデル４．パルス消費モデル

パルス消費とは、Googleが2019年6月に発表した消費モデルになります。

1. Safety（安全・安心か）
2. For Me（自分にぴったりか）
3. Cost Save（お得か）
4. Follow（売れているか　第三者に支持されているか）
5. Adventure（知らなかった物か　興味をそそる物か）
6. Power Save（買い物の労力は減らせるか）

ユーザーが日頃からなんとなく感じている不満や、言葉にできていない欲求が、画面上の情報により刺激され、一定の閾値を超えると一気に購買行動へと移るという動きが観察されています。昨今のtwitterによる「バズ現象」や、各種動画サイトで案内される一瞬の広告で購買まで一直線に到達するような現象は、この動きの表れと考えられます。

このような言外の不満や欲求を的確に表現し、ユーザーに「共感」してもらえるマーケティングが重要になってきます。

こちらの資料によると、人間は基本的に「安全・安心」な物を好む傾向にあり、美容のような社会性に関わる商品には「私にぴったりかどうか」を、家電や服など自身の生活に関わる商品には「お得で、労力がかからない」商品を重視する傾向にあるようです。嗜好品のような、日常的に使用するが失敗のリスクが小さい商品では「新しくて興味をそそる物か」どうかが重視されます。

理想の購買行動を実現させる「SELF for EC」

• Web技術の進化
• スマートフォンの浸透による常時オンライン状態
• 決済システムの安定
• 通信の高速化

これらの要因により、我々の購買までの意思決定やその実行スピードは高速化してきました。

Google発のパルス消費モデルが、情報の吟味以上に直感的な判断に言及した消費モデルであることも注目に値します。増えすぎた情報はもはや人間に整理できる量を超えており、直感的に意思決定を下さなければ、かえって途方もない調査を強いられる環境になってしまったのです。

これからは、ユーザーの一瞬の判断に先回る形での情報提供や、商品提案が必要になってくると考えられます。SELFは、このようなユーザーの判断時間の短時間化に対応すべく、「最短最適な商品提案」を目指しプロダクト開発を行っています。

弊社プロダクト「SELF for EC（旧SELF LINK）」は、ファーストビューからの商品提案や、定性情報のヒアリング機能を駆使し「最短最適な商品提案」を実践しています。EC運用でお困りの方やCV向上でお困りの方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。

投稿 ECサイトにおける「購買行動モデル」の時代変化とは は SELF株式会社 に最初に表示されました。

このトピックのポイント
・接客のポイントは「商品提案・案内」
・商品提案・案内とは「最適」「最短」「気づき」である
・商品提案・案内の接客効果はまだネットショッピングには活かされていない
・WEB接客にも商品提案・案内が必要

近年、ECサイトやアプリに導入できるツールが多く登場しています。
「WEB接客」「サイト接客」「接客チャットボット 」など様々ありますが、この接客という単語は、実際の店舗における販売接客をイメージさせるものです。

しかし、実店舗における接客には多様な役割が存在しており、「接客」という定義があいまいなままEC用語として使われている点も否めません。ここでは、接客とは一体どういうことなのか、その定義を噛み砕いていきたいと思います。

接客で大切なことは「商品提案」と「案内」

実際の店舗における接客をイメージしてみましょう。

たとえば、あなたが洋服を買いにお店へと足を運ぶとします。店内にはシャツやズボン、アウター、カバンなどが棚に陳列され、色やサイズごとにまとまって並んでいます。レジ付近には靴下や帽子、ベルトなどの小物類も置かれているかもしれませんね。そんな中、あなたは店内を歩きながら商品を選んでいます。すると、横から店員が声をかけてきます。

「何かお探しですか？」
「そちらは今年トレンドの商品です」

こういった問いかけに答えることで「接客」がスタートします。接客は主に会話を通して行われます。接客時の店員の行動パターンとしては、主にこういったことが考えられます。

• 「客の課題解決のために商品探しをサポート」
• 「希望商品の場所への案内」
• 「商品選びの根拠を提示（人気、売れ筋、年齢適合、予算にあうか）」
• 「商品選びの選択を広げるための類似商品などの紹介」
• 「人気商品などの紹介」
• 「商品の疑問への対応」
• 「店のキャンペーン告知」
• 「特定商品の優先的案内」
• 「購入における疑問、問題への説明」
• 「買っていただいた商品の感想などのリサーチ」
• 「クレームへの対応」
• ……etc

このように、接客は多岐に渡ります。
さらに、これらの行動は大きく５つに分類できます。

1. 商品提案、案内
2. 購入、疑問への対応
3. 情報提示
4. リサーチ
5. 購入後対応

これらの特徴によって、接客は訪れた顧客の多様な問題を解決させ、結果的に的確な購買へつながっていくのです。この中で特に大きな役割を占めているのが「商品提案」と「案内」であると弊社は考えています。というのも、店舗に訪れる顧客の購入決定において、

「何を買うべきか？」
「ほしい商品はどこにあるか？」
「その商品を選んで正解か？」

こういった疑問を解消することが、購入に最もつながるトリガーになっているからです。商品提案や案内が適切に行われると、購入単価、ついで買い、納得感、探す時間の短縮などに大きな影響を与えることができます。これは顧客の満足度と店舗売上に大きく貢献します。

ポイントは「最適」「最短」「気づき」

さらに、商品提案と案内については主に３つの要素に集約できます。

1. 最適化：顧客の課題と商品をマッチング（何を買うべきかに応える）
2. 最短化：顧客の課題に対する商品案内（ほしい商品はどこにあるかに応える）
3. 気づき：客が知らなかった視点を提供（その商品を選んで正解かに応える）

この３点を実現できれば、店舗の売上に貢献し、ECにおいても優れた購入体験が可能と考えられます。

優れた接客のためには商品理解が大切

接客を具現化するために必要なことがあります。
それは、接客員の商品に対する知識です。

接客員は価格や性能、どの売場に売っているのかなどの情報を把握している必要があり、それによってはじめて「最適」「最短」「気づき」を実現できることになります。逆に言えば、接客員にこういった知識が欠けている場合、顧客が迷いながら商品を選ぶことになったり、購入を諦めて別の店へ流れるという事態にもなりかねません。

買うべき商品が決まっており、陳列場所も把握している場合はスムーズな購入が可能ですが、そうでない場合は商品探索が必要になります。これは購入における阻害要素となり得るため、接客員が商品の細部まできっちりと理解し、顧客の購買行動をサポートすることが大切です。ちなみに、商品を買うきっかけについてはこちらで詳しく解説しています。

ネットショッピングにおける接客は可能なのか？

では、接客はネット上やECサイトでも可能なのでしょうか？

結論から言うと、弊社のSELF for ECであれば可能です。

現在、ネットショッピングにおいては商品提案、案内というものは存在しません。店舗での商品探しは検索という行為に置き換わっています。言い換えれば、検索でしか商品を探し出せない状態です。

検索はユーザー（顧客）自身が商品を探すという行為なため、気づきや納得感を得られない原因となります。探し出せる商品の幅がユーザーの商品知識に依存し、ユーザー側の想像や探し方を偏ったものにしてしまうでしょう。

• 商品探しの間違い
• 商品探しの煩わしさ
• 満足度の低下
• 商品のアンマッチング

こういった事態を引き起こさないためにも、客観的な視点やアドバイスが必要です。

その点、SELF for ECならサイト内にある数多の商品群からニーズにマッチした商品提案を行うことが可能です。ユーザーニーズはもちろん、AIがユーザーの属性データを分析・処理し、客観的な視点でユーザー自身も気づいていないような新たな発見を与えることもできます。会話によってユーザー情報を取得・記憶し、個別にアプローチできるSELF for ECは、言うなればWEB上の接客員として、ECサイトでのユーザーの購買行動をサポートします。

ECサイトやWEB上での接客の課題

SELF for ECの導入においては、実際の数値結果として効果を得ています。

コンバージョンと売上は比例関係にあるのか？ECサイトにSELF for EC（旧SELF LINK）の導入をご検討いただく際に、よくあるご相談として「各コンバージョンが上がったとしても、売上は上がっているの？」という... 決済率20%以上！A/BテストによるSELF for EC導入効果 - SELF株式会社

• SELF for ECに興味のある方
• 現在EC運用でお困りの方

そういった方はお気軽に弊社までお問い合せください。

投稿 接客で大切なこととは？理想の接客をECサイトで実現 は SELF株式会社 に最初に表示されました。

近年、先進国を中心に人口が減少しています。

ワシントン大学保健指標・保健評価研究所（IHME）によると、「世界の人口は50年後に縮小する」と見られており、日本においても、2010年に約1億2800万人いた人口が2060年には約8600万人になると予測されています。（上図）

一方、世の中のサービスやコンテンツはますます多様化し、技術の進歩と共に各企業の競争は激化しています。資本主義社会の中で企業が右肩上がりの成長を描くためには、他のサービスへの流出を防ぎ、企業グループ内でサービス回遊を増やす「顧客の囲い込み」が重要です。

ここで必要になるのが顧客IDの統合（＝共通ID）です。
グループ内で共通の顧客IDを作り、事業やサービスごとに行っていた顧客管理をすべて一元管理することで、ユーザー側・企業側ともに様々なメリットが生まれます。

IDを共通化するメリット

メリット１．ユーザビリティの向上

顧客IDの統合により、IDひとつで様々なサービスを横断的に利用できる点はユーザーメリットの一つです。
たとえばポイントを使ってネットショッピングをする場合、AサイトとBサイトで別々のIDを使用していれば、基本的にそれぞれのサイトでしかポイントは使えません。しかし共通化されたIDであれば、両方のサイトでポイントが使える他、片方のサイトでの購入履歴が別サイトにも反映されて関連商品をレコメンドされるなど、ユーザビリティの向上が期待できます。

メリット２．業務効率化

企業（自治体）側においても、IDを統合することで業務効率化が期待できます。
たとえば、企業によっては抱えるブランド（商品・サービス）数が百以上に上り、かつそのブランドごとにいくつもチャネルを持っているケースがあります。顧客接点が多いほど、それらを別々に管理するには労力とコストがかかるでしょう。しかし、一元化すれば顧客データ（購入履歴や問い合わせ履歴など）の把握が容易になり、顧客理解を深めることができます。

メリット３．顧客分析・アプローチがしやすい

さらに、顧客理解を深めることは、マーケティング施策の立案や商品開発などに役立ちます。
顧客の行動履歴に基づき、提案内容やタイミング、期間などをコントロールでき、顧客に向けてより的確なアプローチが可能です。それによってユーザーからの信頼を獲得し、リピーターを増やすことができれば顧客の囲い込みにつながります。

顧客ID統合の事例とは

顧客IDを統合する取り組みは、すでにいくつかの企業などで行われています。

事例１．楽天グループ「楽天ID」

世界で約14億のグループ会員を有している楽天グループは、顧客IDの統合にいち早く取り組んでいます。オンライン決済サービスの「楽天ペイ」や、実店舗でも使える「楽天スーパーポイント」など、オンライン・オフライン問わずひとつの楽天IDであらゆる会員サービスを提供しています。さらに、楽天IDに基づく様々なチャネルやデータを活用した「RMP – Go! Spot」というサービスでは、位置情報を活用した広告配信を行い、ユーザーの行動を把握して店舗送客を図る「O2Oマーケティング」の向上に役立てています。

事例２．JR東日本「JREポイント」

JR東日本では、自社グループ共通ポイントサービス「JREポイント」を展開しています。Suicaやビューカード、駅ビルなどで使えるポイントを一元化し、ポイント活用による利用者の囲い込みに力を入れています。また、貯めたポイントを新幹線や在来線のチケットと交換できるサービスもあり、グループ内でのサービス利用を増やすことに成功しています。

事例３．インド政府「インディア・スタック」（※eKYC）

海外の事例としては、インド政府の「インディア・スタック」というAPIが、eKYC（＝electronic Know Your Customer）」により公的な個人識別番号と官民サービスをつないでいます。eKYCとはオンライン上で本人確認を完結させる技術のことで、主に銀行の口座開設やクレジットカード登録などに導入されています。インドではeKYCが本人確認や送金等の基幹インフラとなっており、一度発行した共通IDをグループ内の複数のサービスで使うことで利便性の向上が期待できます。

課題は「マーケティング人材の不足」

顧客IDを統合することによるメリットがある一方で、企業側においては課題もあります。
それは、収集した顧客データを分析し、その後のマーケティング施策を考えることのできる人材の不足です。

ある調査では、9割以上の人が自社のマーケティング人材の不足を感じているといった結果が出ています（上図）。たとえばMAツールを活用する場合、ターゲット戦略やシナリオ設定、顧客分析といった戦略設計が重要です。しかし、自社に分析・検討する人材がいないために、的確な戦略が立てられなかったり、分析作業自体業者任せになってしまいます。

たとえデータが揃っていても、それを分析・検討して次のステップにつなげることができなければ効果的な戦略は立てられません。IDを共通化するだけでなく、データを元に顧客に対してどのようなアプローチをするかといった顧客アクションにつなげてこそ、顧客IDの統合によるメリットを最大化できるのではないでしょうか。

顧客理解→顧客アクションまでを自動化する「パーソナルAI」

そこで弊社が提案したいのは、顧客データを取得・分析し、パーソナライズ化された提案までを自動で行うシステム「パーソナルAI」です。

企業の持っている顧客IDと連携させることで、個々のニーズにマッチしたアプローチを自動で行い、また多様な顧客データを拡充することができます。このアプローチと拡充のサイクルを繰り返すことで、自社でしか得られない独自の顧客データが蓄積し、唯一無二の提案プラットフォームが完成するのです。

一体どういうことなのか、パーソナルAIの強みである「コミュニケーション技術」「サービス情報の取得・応用」の２つに絡めてご説明します。

強み１．コミュニケーション技術

パーソナルAIは、弊社独自のアルゴリズムによりユーザー情報を会話によって体系的に取得・記憶します。

一般的なチャットボットのような自然言語処理や情報ライブラリからの検索ではなく、対話によって情報が積み重なっていくため、まるで人間と会話をしているかのような自然なコミュニケーションを実現します。属性情報をはじめ日々の体調、趣味趣向、生活スタイル、忙しさといった様々な要素を取得し、ユーザーを高い解像度で把握していきます。ユーザーを知れば知るほど提案の精度が上がり、カテゴリをまたいだ幅広いアプローチが可能になります。

●旅行サービスの場合：「結婚している」「忙しい」「旅行好き」という情報を持つユーザー
「最近、ご家族との時間は取れていますか？リフレッシュを兼ねて、今度の休日はどこかにお出かけしてみてはいかがでしょう？お住まいの近くだとこういった場所がありますよ」（→エリアを提案）

●教育サービスの場合：理科が苦手なテスト前の学生
「来週はテストですね。今日は苦手な理科の基礎問題に取り組んでみませんか？」（→よく出る理科の基礎問題などのページ・サイトへ遷移）

一般化したチャットボットかつて「イライザ」という対話型システムがありました。「お腹が痛い」と入力すると「なぜお腹が痛いのですか？」と返答するような自然言語処理プログラムです。テキストでの単純なや... チャットボットとの違いとは？【コミュニケーションAI】を徹底解説 - SELF株式会社

強み２．サービス情報の取得・応用

また、WebスクレイピングやAPI連携によって、サービス側の情報を取得・分析することができます。

たとえばECサイトの場合、データベース連携をすることなく全商品の自動解析が可能です。商品数やコンテンツなどボリュームの多いサイトでもパーソナルAIがすべてを解析し、ユーザー情報と照らし合わせることで最適な情報提案を行います。

提案シナリオの設定や提案商品の選定といった手間は不要です。
ユーザー情報に加え、ユーザーがよく閲覧するページ情報なども考慮したうえで商品・コンテンツを自動選定し、提案まで一気通貫で行うことができます。

パーソナルAIの具体例

このように、企業が保有する共通IDとパーソナルAIを連携すれば、ユーザーをより詳細にとらえ、サービス・コンテンツをまたいだ情報提案ができるようになります。

パーソナルAIの活用は、様々な業界・業種で可能です。

たとえばキャラクタービジネス企業に導入した場合、「○○さんの好きなキャラクターの新たなグッズが発売されましたよ」「この間グッズを買ったアニメキャラが映画化されるみたいです！」といったように、AIがユーザーの顧客データを自動解析し、関連商品・サイトに送客することができます。

会話をすればするほど提案の精度が上がるため、信頼関係を構築すると共に、幅広い提案はユーザー自身も気づいていないような新たな発見にもつながります。

また、ポイント系サービスなどと連携すれば、企業内のあらゆるサービスを訴求できます。
たとえばECサイトでワンピースを購入したユーザーに、「そろそろポイントが貯まってきましたね。今回購入したワンピースを着て、先日行きたいと言っていた〇〇エリアにお出かけしてみては？」と旅行サイトへ促すことも可能です。

このように、特定のタイミングや表示時間によって無機質に出現するポップアップとは違い、SELFのパーソナルAIはユーザーの好みや傾向を把握し、根拠のあるアプローチを行います。

「他のケースが知りたい」
「費用は？」
「サービスについて詳しく聞きたい」

その他、ご質問は随時受け付けております。
ご興味がおありの方、導入をご検討の方はぜひお気軽にお問い合わせください。

＜参考資料＞
内閣府
【年齢区分別将来人口推計】
【楽天と楽天データマーケティング、 O2Oマーケティングソリューション「RMP – Go! Spot」を提供開始】
野下 智之
【楽天ＩＤを基軸に、オン・オフ統合マーケティングに向けた一歩 [インタビュー]】
菊地崇仁
【グループのポイント統合　JR東日本やイオンで便利に】
佐藤史佳
【日本経済新聞 「共通ID」でサービス連携】
MarkeZin編集部
【9割以上のマーケターが人材不足を実感／特に「戦略設計」担当者の不足が課題に【BLAM調査】】

投稿 顧客IDの統合とは？ID共通化によるメリットと課題 は SELF株式会社 に最初に表示されました。

CASEの意味

C・・・Connected（オンライン接続）
A・・・Autonomous（自動運転）
S・・・Shared & Service（シェア＆サービス）
E・・・Electric（電動化）

CASEは自動車業界の新たな成長軸となる４つの戦略の頭文字からなる造語です。
それぞれの分野で革新的な技術が開発され、すでに部分的な実用化に至っており、業界各社はさらなる技術の実現・向上に力を注いでいます。

Connected（オンライン接続）

ICT（情報通信技術）によって、ネットワークと接続可能なクルマをコネクテッドカーと呼びます。具体的な活用例として、交通事故が起きた際に自動的に警察や消防に位置情報を送信する緊急通報システムがすでに運用されており、欧州やロシアでは搭載が義務化されています。また、ICTを利用して蓄積したクルマや運転に関わるデータを自動運転に役立てたり、クルマの機能をスマートフォンなどの端末から操作したりと、幅広い活用が期待されています。なお、通信には電力を使うことになるので、ガソリン車よりもEV（電気自動車）と相性が良いとされています。

Autonomous（自動運転）

CASEが示すAutonomous（自動運転）は、ドライバーによる操作を必要としない、完全自律型の自動車を指します。これは米国自動車技術者協会（SAE）や国土交通省が定める５段階の自動運転レベルのレベル５（最終段階）にあたり、まだ実用化には至っていません。2022年7月現在、日本で運用されているのは限定的な条件下での自動運転のみで、これは自動運転レベルにおけるレベル３にあたります。

Shared & Service（シェア＆サービス）

Shared & Serviceは、カーシェアリングやライドシェアに代表されるサービスを指します。クルマを所有するのではなくサービス利用者間で共同利用する形態をカーシェアリングといい、一方で「運転者」と「乗りたい人」をマッチングし、いわゆる「相乗り」を実現するサービスがライドシェアです。ライドシェアは欧米や中国では認知度も高く、すでに一般化しています。しかし、日本では法規制の問題でライドシェア事業は展開できず、代わりにタクシーの配車サービス事業が熱を帯びています。

Electric（電気自動車）

近年、環境への配慮から欧州を中心にEV（電気自動車）が注目を集め、普及し始めています。EVはハイブリット車（HV）やプラグインハイブリット車（PHEV/PHV）と違いエンジンを搭載せず、100％電力のみで走行します。広く普及するには充電設備の問題や価格面での課題が残りますが、今後も環境意識の高まりとともにEVへの需要はさらに高まっていくとされています。

「MaaS」との関係

自動車業界において、CASEと並んでよく耳にする言葉に「MaaS（マース）」があります。意味合いも使われる場面も全く違う用語ですが、CASEとMaaSは密接に関連しています。
MaaSは「Mobility as a Service」の略で、訳すると「移動のサービス化」となります。
各種交通手段の一元的な検索・決済サービスやオンデマンド乗合バスなど、多岐にわたるサービス・取り組みが含まれています。社会インフラや街づくりにも関わる大きなトレンドとなっており、自動車業界に限ったものではないという点でCASEとは異なります。
とはいえ、MaaS関連サービスの実現にはコネクテッドカーや自動運転の技術が幅広く取り入れられており、CASEの発展がそのままMaaSの発展に直結すると言っても過言ではないでしょう。

CASE時代を牽引する「Tesla（テスラ）」

CASEの分野で業界を牽引するのが、アメリカのEV（電気自動車）メーカー「Tesla（テスラ）」です。
テスラは2021年に時価総額１兆ドルを突破し、それまで業界トップだったトヨタ自動車を抜いて業界首位に立ちました。
EV（電気自動車）メーカーであるテスラはテクノロジー企業としての側面も持ちます。現CEOのイーロン・マスク氏は2006年、最初の製品であるTesla Roadsterのコンセプト発表時に「炭化水素経済から太陽電池経済への移行を促進するためにテスラは存在する」と述べました。

テスラはコネクテッドカーに自動運転を備えた電気自動車を製造販売しています。さらにマスク氏は、将来的には自動運転車両によるライドシェアサービスに参入する意向を明かしています。実現すればConnected、Autonomous、Shared & Service、Electricという「CASE」のすべてを自前でまかなう世界でも類を見ない企業ということになります。

さらにテスラは今後、太陽電池を車両に装備することで完全自家発電の電気自動車の運行を考えているようです。今後しばらくはテスラが、CASEを標榜する自動車メーカーのリーダーとして業界を牽引していくことが予想されます。

自動車業界におけるAI活用

自動車業界ではCASEの発展とともに、幅広い分野でのAI活用も行われています。
自動車とAIというと真っ先に思い浮かぶのが自動運転への活用ですが、実は自動車の設計・製造や販売の過程でもAI技術は活かされています。

設計段階での活用

本田技術研究所では、歩行者の安全を確保するためのボンネットデザインの設計にAIを役立てています。同社では交通事故による死亡事故の減少と安全なエンジン保護を両立させるため、最適なボンネットの形状を予測することを目指したAI、ディープラーニング技術の活用に取り組んでいます。

製造段階での活用

AIの画像認識技術の進化により、製造業ではAIによる検査システムが次々と開発・導入されています。良品の画像や不良箇所の画像をAIに学習させることで良品と不良品の判別をさせ、品質検査にかかる時間の短縮と精度の高い検査作業を実現する、といった活用例が生まれています。

販売への活用

自動車販売の現場においても、AI技術は活用されています。電通と電通デジタルは、日本語AIの自然対話サービス「Kiku-Hana（キクハナ）」とナビタイムジャパンのカーナビアプリを組み合わせた独自システムを開発しました。これまで営業スタッフが同乗して行っていた試乗ルート案内や車のセールスポイント紹介などの試乗中の会話を、車載スマホに入ったAIに行わせる取り組みを進めています。このシステムにより、営業スタッフの省略化や気楽に試乗を楽しめるという効果が見込まれています。
また、SUZUKI自動車の四輪サイトに導入された弊社（SELF株式会社）のコミュニケーションAIは、自動車の購入を検討しているユーザーに適切な案内を行うことで、スムーズな店舗誘導や顧客満足度の向上に寄与しています。こうしたWeb上での自動接客によって取得した顧客ニーズをデータ化し、営業スタッフがその後の商談等でその内容を活用したり、サービス改善に活かすことも可能となります。

AI活用で「ヒトを理解する未来のクルマ」へ

近年、環境意識の高まりや新型コロナウイルス流行の影響から、クルマの価値そのものに変化が起こっていると言われています。もともと、より環境負荷の小さいモビリティへと人々の意識が向かっていた中、新型コロナウィルスの流行がそれに拍車をかけることになりました。リモートワークの普及などによって移動の機会が減少したことで、高額で維持費もかかり環境負荷も大きいクルマへのニーズは減少の一途をたどっています。その一方で、より手軽で環境負荷の小さい自転車などのモビリティやカーシェアリングに注目が集まるようになりました。この傾向は、パンデミックが収束した後の世界でも継続するとされています。
そんな中、自動車業界が今後も消費者のニーズを獲得していくためには、CASEの発展が必要不可欠といえるでしょう。また近年ではあらゆる分野のプロダクトにおいて「パーソナライズ」がキーワードの一つとなっています。多様化する顧客・消費者のニーズを的確に捉え、最適なサービスの提供が求められているという点では、自動車業界も例外ではありません。

トヨタのパーソナライズへの取り組み

トヨタ自動車は、サブスクリプションモデルのKINTOで運転データをもとにクルマのソフトウェアを一人ひとりに最適化していく取り組み、「パーソナライズ」を開始しました。運転時に収集したアクセル・ブレーキの踏み方やステアリングの切り方などのデータによって、個人ごとの運転の特徴を分析し、ステアリングアシスト、アクセルレスポンス、4WD駆動配分などの設定を調整することができます。

音声アシスタントの進化

近年では、より高度な音声アシスタントを搭載したクルマも続々と登場しています。
一つ一つ個別の操作をしなくても、音声アシスタントに話しかけるだけで車内の空調やオーディオを操作したり、カーナビの設定を行うことができるというのが従来の音声アシスタントの機能でした。この音声アシスタントが、コネクテッドカーに搭載されることで利用の幅は大きく広がります。最新の交通情報やニュースをリアルタイムで運転者にアナウンスしたり、走行している場所付近のレストランや施設を検索してレコメンドしたり、予約することなども可能となるでしょう。映画・音楽・ゲームなどの最新コンテンツを車内で快適に楽しめるようになれば、クルマはただの移動手段ではなく、より洗練されたエンターテインメント空間になり得るでしょう。さらに、ここにAIを利用したパーソナライズ技術を組み合わせることによって、運転者の嗜好や行動傾向に合わせた情報・サービスを提案することも可能になります。

SELF株式会社の取り組み

SELF株式会社の提供するコミュニケーションAIは会話によってユーザーの情報を取得し、最適な情報を提案することができます。アプリやカーナビに導入することでユーザーの嗜好や状態（気分、体調など）に合わせた行き先の提案や、運転へのアドバイス、最新情報の提供などを行うことができます。
さらにSELFのコミュニケーションAIは、ユーザーひとりひとりを個別に把握して案内することができ、Webサイトのような不特定多数のユーザーが利用するシーンで多く採用されています。この技術を応用すれば、カーシェアリングなどで複数のユーザーが同じクルマを使用する場合でも、個別のユーザーの嗜好・特徴を理解した案内を行うことが可能です。さらに他ユーザーの行動履歴などのデータを利用してより発展したレコメンドを行うこともでき、まさに「ヒトを理解するモビリティサービス」を実現することができます。

「走る」だけじゃない、クルマの新しい価値

今後も自動車業界はCASEをはじめとする時代に適合した技術・サービスの開発・改善に力を注いでいくことになるでしょう。CASEの発展に加え、音声アシスタントの進化による利便性向上、さらにAI技術を用いたパーソナライズにより、自動車はより「人の生活に寄り添う」ことのできる存在になるでしょう。
手軽に利用できて、なおかつユーザーひとりひとりに合わせた快適な移動空間を提供する……それはもはや単なるモビリティではなく、ヒトの多様なニーズに応える新たなスマートデバイスです。近い将来、もしかするとクルマが、人にとってもっとも身近な「多機能ロボット」となっているかもしれません。

〈参考資料〉

自動運転ラボ
CASEとは？意味は？（2022年最新版）　コネクテッドや自動運転を示す略語

TOYOTA
お乗りのクルマを最新の状態に「進化」させる取り組みに挑戦－新サービス「KINTO FACTORY」を22年1月下旬より開始－

ニュアンス・コミュニケーションズ・ジャパン株式会社
シニア プリンシパル テクニカル エクスパート 石川 泰
進化するAI音声アシスタントの最新技術

ビジネス+IT
【図解】テスラは何がどうすごいのか、「自動車業界の破壊者」のビジネスを徹底分析

経済産業省
⾃動⾞産業の現状

投稿 【AI活用】CASEとは？自動車業界の成長戦略への課題 は SELF株式会社 に最初に表示されました。