人工知能大国・台湾で生まれたnununiとは
awoo Incは2015年に台湾で設立されたスタートアップ企業だ。同国ではSEO市場でシェアトップの企業として知られており、その後は高い技術力でソリューションの幅を広げ、メール配信ツールの提供やAI研究所の設立を経て、2020年夏に日本でも本格的に事業を開始。核となる商品は、今回のMarkeZine Day 2021 Springで紹介したリテール専門人工知能「nununi（ヌヌニ）」だ。
awoo Japan 日本市場 事業開発責任者の吉澤和之氏は、nununiについて次のように説明する。
「Eコマースでも、リアル店舗と同じ購買体験を実現する。それが、私の考えるnununiのビジョンです」（吉澤氏）
リアル店舗と同じ購買体験とは何か。吉澤氏は、実店舗には「欲しい商品を効率的に買いたい」という体験と、「多くの選択肢から偶然『これだ』というものを発見する、そのワクワク／ドキドキする過程に価値を感じる」という2つの体験があるという。これを同社では、それぞれ「他律的消費」「偶発的消費」と呼んでいる。
他律的消費は、EC店舗はもちろん、リアル店舗でも行われている店づくりで、端的にいえば、同じカテゴリーごとに商品を並べて、比較検討を容易にし、購買を促すというスタイルだ。これに対して偶発的消費とは、ひとことでいえば「衝動買い」のこと。購入者自身も予想していなかった商品との偶然の出会いや、そのワクワク感に大きな価値がある。
「Eコマースが強いのは、効率的かつ利便性高く買い物ができる他律的消費です。私はEコマースの構造的な問題として、この他律的消費に偏りすぎていると感じています。たとえばファッションサイトで消費を購入する時には、『カテゴリー』『サイズ』『色』でフィルタリングしていく構造になっており、探しやすいのは確かですが、一方で偶発的消費のようなワクワク体験が欠けています」（吉澤氏）
これに対しnununiは、AIによってEコマースでも偶発的消費＝衝動買いを再現するソリューションだ。実は台湾はAIの研究開発で世界トップクラスとされており、2020年のデジタル競争力ランキングでも、世界11位に入っている（2019年は13位。日本は24位から2020年は27位に後退）。2021年にはさらにランキングを上げ、トップ10に入ることは確実視されている。
そして政府も、新しいテクノロジーを持つスタートアップの創業を後押ししており、awooも市場からの資金調達によって、優秀なAI研究者、技術者を積極的に採用してきた。そのテクノロジーを生かし、Eコマースでも、リアル店舗と同じワクワク感をもたらす偶発的消費を実装するという。
「コロナ禍において、小売業のデジタルトランスフォーメーション（DX）は、いまや必要投資となっています。デジタル上でも、リアルと同じ購買体験を提供する、これこそ真の小売業のDXだと我々は考えています」（吉澤氏）
消費者の行動ではなく「商品理解」に焦点を
では、AIでどのように“衝動買い”を再現するのか。この点について、吉澤氏はこれまでのパーソナライゼーションに基づくアプローチから、次のように説明する。
「従来は、消費者行動を元にパーソナライズを展開していました。具体的には、どのページ、どんな商品を閲覧して、最終的に何を購入したかという『閲覧行動』と『購買行動』を基にターゲティングしていく、これが従来のマーケティングの考え方だったのです」（吉澤氏）
このやり方は確かに重要だが、2021年現在では1つ大きな問題がある。その問題とは、消費者行動データの扱い方だ。
2018年から欧州で施行されたEU一般データ保護規則（GDPR：General Data Protection Regulation）、米カリフォルニア州でも消費者プライバシー法案（California Consumer Privacy Act：CCPA）が成立し、個人のプライバシーに関するデータの扱いには、一定の規制がかけられるようになった。テクノロジー分野でも、Webブラウザの識別やセッション管理のために使われるCookieの規制が始まり、主要WebブラウザでCookieの提供を廃止していく流れが加速している。
こうしたなかで、消費者行動だけを基にパーソナライズをしているのは、「逆にリスクになる」と吉澤氏はいう。
そこでnununiが実装しているのは、消費者行動に基づく消費者理解だけでなく、商品そのものに目を向け、その特性を理解する「商品理解」という考え方だ。そして、それを実装するコアテクノロジーが、FLoC（Federated Learning of Cohorts）だという。
「なぜその商品を買ったのか」という購買動機でグルーピング
FLoCとは、Googleが提唱しているポストCookie時代の新しいパーソナライゼーションテクノロジーだ。これまではユーザー個人をターゲティングし、パーソナライズしていたが、FLoCは「群衆理解」と呼ぶべきもので、ある傾向性を持つグループごとにターゲティングしていく手法となる。nununiには、これと同じテクノロジーが実装されているという。そのキーとなるのが、ユーザーごとの「購買動機」だ。
購買動機とは、簡単にいえば「なぜこの人はこの商品を購入したのか」というWhyの部分に当たる。これまでは、たとえばある人がメガネを見ていたら、レコメンドエンジンは「この人はメガネを探している」と判断し、様々なメガネを提示する。なぜなら、その人が「なぜメガネを探しているのか」というWhyは判断しようがないからだ。
nununiでは、この購買動機を推定することに成功し、購買動機で群を作ってターゲティングしていく。この購買動機を推定する1つの要因に、「前述した商品理解というアプローチがあります」と吉澤氏は説明する。商品の特性を理解することで、「この人はなぜその商品に興味を持ったのか／購入したのか」という点が浮かび上がるという。
たとえばある人が、メガネを見て、ヘッドフォンを見て、短パンを見たとする。一見するとつながりがわからないが、これらの商品はすべて「ランニング用」という特徴があったとしたらどうだろう。「ランニングを始めたいので、用具を一揃い購入したい」というWhyが見えてくる。
「この購買動機がわかれば、メガネだけでなく、ランニング用のシューズや時計など関連用品を勧めたりして、偶発性を喚起させることができます。つまり消費者理解だけでなく、商品理解を加えることで、購買動機を推定し、購買動機別にユーザーをターゲティングしていく。これがnununiが実現している群衆理解という考え方です」（吉澤氏）
購買動機を基に、商品情報にマイクロニーズタグを自動付与
nununiでは、AIが商品紹介コンテンツから商品の特徴を理解すると共に、購買動機を学習して「マイクロニーズタグ」を自動的に生成・付与していく。同社ではこれを「タグ接客」と呼んでいる。タグは、ユーザーの行動を見て購買動機を推定しながらリアルタイムに変更されるので、新規ユーザーはもちろん、新商品に対しても同じように適用できるという。
たとえばある人が、ビートルズのロゴが入ったTシャツを見て、ジョン・レノンのiPhoneケースを見た場合、「ビートルズグッズを探している」と判断できる。別の人が、ビートルズのロゴが入ったTシャツを見て、その後オアシスのロゴが入ったTシャツを見たら、「ブリティッシュロックバンドのグッズを探している」と思われるし、ビートルズやオアシスに加え、映画シリーズのロゴが大きく入ったTシャツを見ている人がいれば、単に「ロゴTシャツを探している」と推定できる。
そのたびごとに、nununiでは、「#ビートルズ パーカー」「#ロック グッズ」「#ロゴ Tシャツ」といったように、タグをリアルタイムに生成・付与していく。反応によって購買動機がどんどん浮かび上がり、最適なタグに変化していくので、より動機に近い、楽しい買い物体験につながっていくという。
「これにより、ユーザーは、よりニーズに合った商品に出会う率が高まりますし、偶発的消費につながる楽しい買い物体験が期待できます。これまでは、商品カテゴリーに沿って、何が自分に適しているかをユーザー自身で探す必要がありましたが、購買動機に沿ってターゲティングすることで、これまでのEコマースでは難しかった、リアル店舗に近い買い物の楽しみが再現できます」（吉澤氏）
マイクロニーズタグのLPを自動生成、サイト内回遊率と検索結果向上を実現
吉澤氏によると、nununiには他のAIエンジンにはない特徴がいくつもあるという。
まず、nununiのAIは、人間が考えるプロセスと同じやり方で商品にマイクロニーズタグを付与すること。商品タイトルと説明文を見て、それでも情報が足りない場合は、画像やサイト内外の類似商品を参照し、その商品の特徴について理解を深める。さらに、ユーザーの行動や、SEO的にどのキーワードが適しているかなどの情報を総合判断し、自動で最適化する。その判断精度は93％と、非常に高いものだという。
そして、生成されたマイクロニーズごとに、nununiは自動でランディングページを生成する。たとえば「#ビートルズ グッズ」であれば、ビートルズ関連のグッズを集約してランディングページを自動生成するといったもので、ユーザーの回避性を劇的に向上する効果がある。
さらに、生成されたランディングページは、Googleに対応してインデックスされるので、SEOのトラフィックも向上するという。吉澤氏によると、SEOトラフィックが最大2.5倍増になった例もあるそうだ。もちろん、このタグはサイト内検索やサジェストにも応用できるし、画像レコメンデーションとして使用したり、ほかのレコメンドエンジンと共存して、さらにサイト内回遊を高めることもできる。
効果はそれだけではない。「マイクロニーズタグのキーワードでSEOトラフィックが上がることで、オーガニック流入が増えます。すると、それにともなって広告費が削減できる。こんな形で、自然流入もCVR・回遊率も完全自動運用で同時実現できるのが、nununiの特徴です」（吉澤氏）
最近注目のGoogle DSA（Dynamic Search Ads：動的検索広告）に対応しているのも、特徴の1つだ。Google DSAとは、ユーザーの検索語句と関連性が高いページをGoogle側で自動で作成する広告機能で、どの検索語句を使うか、nununiと連携させて自動設定しておくことで、nununiのタグからキーワードを取得して、そのキーワードごとに広告を最適化する、これにより、ROASの向上が期待できるという。また、Facebook DPA（Dynamic Product Ad）にも対応している。
日本向けとして大きなメリットとなるのが、メールやLINEとも連携できること。nununiには、nununiメールというプラットフォームがあり、たとえばユーザーがモバイル上で「Tシャツ ロゴ」というハッシュタグをクリックしたら、後日関連グッズの情報がLINEやメールで配信されるという具合だ。
「配信するコンテンツは自動生成なので、制作の手間が一切ありません。また、受信者がよく開封する時間帯を狙って自動で配信時間をパーソナライズしてくれます。こういうところにも我々の高度なAI技術が生かされています」と吉澤氏は語る。なおnununi自体、一度導入さえすれば完全自動運用を実現している。また、それでいて自然流入から回遊率、CVRなどを同時に改善してくれるとなれば、Eコマースの担当者からしたら非常に効率的である。
「自然流入で入ってきた人が、ハッシュタグを見ながら回遊することで回遊率を上げ、離脱率が大きく削減できる。実際、離脱率を70％削減して、滞在時間は4倍、回遊率もCVRも3倍になるという例もありますし、メールやLINEでクリック率を上げて追いかけていくこともできるので、さらに大きな効果が期待できます」（吉澤氏）
Product Data Platformという新しい領域を提言
awoo Japanでは、nununiをEコマース向けのAIエンジンと位置付けるのではなく、「ポストCookie時代の新しいプラットフォームとして、Product Data Patform（PDP）という概念を提唱したいと考えています」と吉澤氏は語る。
「今の主流は、Customer Data Platformという形で、消費者理解のために様々なデータを顧客軸で紐付けするやり方です。私たちはここに、プロダクト（商品）のデータを集約したプラットフォームを付け加えることで、より詳細な購買動機を推測し、セレンディピティ（偶発性）を促し、これまでEコマースでは難しかった偶発性消費の体験を提供できると考えています」（吉澤氏）
吉澤氏は、偶発性消費を単なる衝動買いとは捉えておらず、それこそが「楽しい体験」であり、「消費活動を誘発する要素」と考えている。コロナ禍で、あらゆる活動がデジタルシフトするなか、効率性に偏りがちなデジタルの世界で、偶発性を促すことで、新たな消費活動を喚起できる可能性がある。
「そうした体験を、担当者の負荷なく自動運用で実現することで、nununiはリテール分野のDXをさらに促進していきたいと考えています」と吉澤氏は日本国内での本格事業展開に意欲を見せた。
