Amazonがモバイルアプリ内で「Rufus」というAIショッピングアシスタントを導入しました
はじめに
ショッピングアプリの「Amazon」に生成AIの新機能がアメリカの一部の顧客に先行してリリースされるようです。
今回リリースされるのが、Amazon内の商品やWEB上のデータでトレーニングされたAIショッピングアシスタント「Rufus」です。
Amazonのスマホアプリ内でRufusとチャットして、商品の検索・商品の比較・商品の提案を受けることができます。
公式サイトよりRufusのイメージ映像が公開されていましたのでご覧ください。
(https://www.aboutamazon.com/news/retail/amazon-rufus より)
公式サイトより引用です。
Rufus を使用すると、お客様は次のことが可能になります。
- 製品カテゴリを購入する際に何に注意すべきかを学ぶ
顧客は Amazon でより一般的な製品リサーチを行うことができ、「ヘッドフォンを購入する際に何を考慮すべきか?」、「自宅で車の詳細を検討する際に何を考慮すべきか?」、「何を考慮すべきか?」などの質問をすることができます。クリーンな美容製品ですか？」ショッピングの目的に役立つ情報を受け取ります。- 機会や目的別に購入
顧客は、「寒い天候でのゴルフには何が必要ですか?」などのさまざまな質問をすることで、アクティビティ、イベント、目的、その他の特定の使用例に基づいて製品を検索して見つけることができます。 「室内菜園を始めたい」 Rufus は、ゴルフのベースレイヤー、ジャケット、グローブから種苗、鉢植えミックス、栽培用ライトに至るまで、ショッピング可能な製品カテゴリと、顧客がクリックしてより具体的な検索を実行できる関連する質問を提案します。- 製品カテゴリの比較に関するヘルプ
顧客は「リップ グロスとリップ オイルの違いは何ですか?」と質問できるようになりました。または、「ドリップ コーヒー メーカーとプアオーバー コーヒー メーカーを比較」することで、自分のニーズに最も適した製品のタイプを見つけて、さらに自信を持って購入の決定を下すことができます。- 最適な推奨事項を見つける
顧客は、「バレンタインデーに最適なギフトは何ですか?」など、自分が必要とするものについての推奨事項を尋ねることができます。または「5歳児に最適な恐竜のおもちゃ」。 Rufus は、特定の質問に合わせた結果を生成し、顧客がより洗練された結果を迅速かつ簡単に閲覧できるようにします。- 製品の詳細ページで特定の製品について質問する
顧客は、Rufus を使用して、製品の詳細ページを表示しているときに、「このピックルボール パドルは初心者に適していますか?」など、個々の製品に関する特定の質問に対する回答をすぐに得ることができます。 「このジャケットは洗濯機で洗えますか?」または「このコードレスドリルは持ちやすいですか?」 Rufus は、リストの詳細、顧客のレビュー、コミュニティの Q&A に基づいて回答を生成します。
ここからはエンジニアとしてRufusに関して考察を含めて書いていきます。
Rufusの技術的基盤
Rufusは、Amazon内の商品、商品レビュー、商品のQ&A、そしてWEB上からのデータに基づいて訓練された生成AI技術を使用しています。このシステムは、自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）、およびディープラーニングの最先端技術を駆使しており、顧客の質問に対してリアルタイムで、かつ精度高く答えることが可能だと思います。
自然言語処理の応用
Rufusの核心技術は自然言語処理です。この技術を使用して、顧客の質問を理解し、適切な回答を生成します。NLPアルゴリズムは、言語のあいまいさを処理し、膨大なデータセットから関連情報を抽出する能力が求められます。これには、最新のトランスフォーマーモデルやBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）のような技術が活用されていると思われます。
機械学習とパーソナライゼーション
Rufusは、顧客の過去の購買履歴や検索履歴を分析することによって、個々の顧客に合わせた推薦を提供します。このパーソナライゼーションは、複雑な機械学習モデルを使用して実現されており、顧客一人ひとりの好みやニーズを理解することができます。
eコマースにおけるAIの影響
RufusのようなAIショッピングアシスタントは、eコマース業界における顧客体験の新たな標準を設定します。このような技術により、ショッピングはより便利で、パーソナライズされ、効率的なものになると思われます。
おわりに
Amazonの最新のイノベーションであるAIショッピングアシスタント「Rufus」は、eコマース体験を根本から変える可能性を秘めています。最先端の自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）、ディープラーニング技術を活用し、Amazonの商品カタログ、レビュー、Q&A、さらにはWeb全体からのデータに基づいて訓練されたRufusは、消費者が持つあらゆる質問に対し、リアルタイムで正確な回答を提供することができます。商品選択から比較、推薦に至るまで、Rufusはショッピングをより個人化されたものにし、顧客にとって価値のある情報を提供します。
この技術の応用により、Amazonは顧客体験をさらにパーソナライズし、効率化することを目指しています。顧客一人ひとりのニーズに合わせた推薦を提供することで、ショッピングのプロセスを簡単にし、顧客の満足度を高めることが可能になります。また、Rufusはeコマース業界におけるAIの活用の新たな標準を示し、ショッピング体験の未来を形作る重要な役割を担っています。