消費者の購買思考を「予測」する

山崎：これまで弊社が取り組んできたことの根底には全て、お客様の行動を予測する努力がありました。実店舗では、「釣りを始めたいんですけど、何を買えばいいですか？」といった漠然とした質問でも、店員さんは丁寧にお客様に商品の提案を行いますが、ECサイトではまだできていない。今まさに弊社が取り組もうとしている事柄に、新たな視点から、それを実現するテクノロジーがようやく使えるレベルになって登場しつつある、と実感しています。

MZ：今がちょうど良いタイミングですか。これまでにも、ベイズ理論をECで先駆けて活用したりと、ゼロスタートは時代の先を見据えた取り組みをされてきましたよね。

山崎：弊社がベイズ理論をECのレコメンドに活用し始めたのは2007年。当時はベイズ理論もマイナーで、スパムフィルターのテクノロジーといった認識の程度でした。しかし、ここ1年で注目が一気に高まり、その恩恵もあってか弊社も去年のレコメンドの売り上げはよかったですね。市場が成熟してから取り組んでも出遅れてしまうからこそ、AIやディープラーニングについても、早めに取り組んでいきます。

　「予測／Predict」に関しては、広告やEC、実店舗の人たち全てが、将来は消費者の購買思考の分析に熱心になると思います。既に事例として、海外のスーパーチェーンでは、どの人がどの商品を見てどの商品を買ったかというデータを商品DNAと呼び、蓄積を始めています。それほど膨大な情報であれば、AIやディープランニングの活用先として十分です。その過程から、各消費者の欲しいものを理解して、顕在化していないニーズを提案する。今の多くのレコメンドは、「Aを買っている人はBも買っています」という初歩的なレベルです。しかし3～5年後には、「趣味で自転車にはまり、ステップアップにはどんな商品が必要か」というような、実店舗の店員が会話と経験を通してお客様に答えるような質問にも、ECで答えられるようになっているのではないでしょうか。

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