Habitus EYE

VOL.47

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くらしの変化とマーケティング・トピックス
ハビトゥス（Habitus）とはラテン語で、習慣、行動様式、ものの見方、 感じ方などを意味しています。

《今月のコンテンツ》■第 15 回 Habitus マーケティング研究会

講演概要 （2017 年 10 月 13 日開催）

「パーソナル人工知能でマーケティングはこう変わる」
渡辺 祐樹 氏
カラフル・ボード株式会社（現 SENSY 株式会社）代表取締役 CEO
1 ．は じめに . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 ．パーソナル 人 工 知 能 S ENSY とは . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . 23 ．SE NSY の 活 用 事 例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . 24 ．A I 事 業 開 発 のプロ セスについて . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . 3

第 15 回 Habitus マーケティング研究会 講演概要
「パーソナル人工知能でマーケティングはこう変わる」
第 15 回 Habitus マーケティング研究会は、カラフル・ボード株式会社（現 SENSY 株式会社）代表取締役 CEO の渡辺祐樹氏をお招きしました。ビジネス分野での人工知能（AI）の活用は急速に拡がっています。カラフル・ボードが開発した SENSY は、一人ひとりの「感性」を学習・解析をするパーソ
ナル人工知能です。SENSY は大手小売りやメーカーの BtoC、BtoB のマーケティングや需要予測などに活用されていて、特に食やファッションなど生活に密着した分野で実績を上げています。研究会では、SENSY の開発、ビジネス事例、また、カラフル・ボードが目指しているライフスタイル全般での事業展望などについてお話を伺いました。以下は講演概要です。

1．はじめに人工知能、いわゆる AI を活用した事業が注目されはじめたのは、2015年頃で、わずか2,3年ほど前だ。四季報が毎年出版している「業界地図2018」で、AI 業界が最初のページに掲載され、最も注目される業界にまでなった。それまで、AI を活用した事業は実証実験や研究開発段階での話題が先行していたが、17年には、いろいろな業界のビジネスに本格的に応用され始めている。
学生の頃から AI をテーマにした研究開発に従事していたが、新しい技術で社会的な課題を解決したり、新しい産業の仕組みを実現したいと考えるようになり、ビジネスの世界に入った。コンサルティ
ング会社で企業の事業戦略や業務改革などのプロジェクトに携わり、実際のビジネスへの理解を深め、11年に会社を立ち上げた。「SENSY」は14年にファッションのアプリからスタートした。以降、アパレルなどのファッション分野や食品など、さまざまな分野でのサービスの提供を小売りや流通企業などと一緒に手掛けている。

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1オフィスは渋谷にあり、スタッフの約7割が AI の研究者や技術者だ。17年には10億円を超える資金を調達し、資本提携を含めて大学との研究連携も進めている。AI を活用したビジネスは、多様な要素を複合的に考える必要がある。特に重要なのは、具体的にどのようなビジネスにつなげるかを考えることだ。また、I
T 全般のビジネスにも言えることだが、競合他社をふくめ、日本市場だけではなくグローバル市場を視野に入れること、そして、自社の研究者だけではなく、大学など外部のパートナーと連携を深めながら、ビジネスを展開することが重要だ。

SENSY 株式会社 代表取締役 CEO
渡辺 祐樹 氏２．パーソナル人工知能 SENSY とは◆SENSY 開発のきっかけ
弊社の AI 技術は、感性工学に基づき、人の感性を大切にする技術に特化して展開している。会社を立ち上げた当時は、ネットやスマートフォンが急速に普及し、誰もが簡単にあらゆる情報を入手できる時代になっていた。一方、例えば、黒いジャケットをネットで検索すると数十万点あり、そのなかから自分のイメージする黒いジャケットに出会うことが難しいという状況に陥っていることに気づいた。データは大量にあるが、自分が欲しいものに出会うことが難しくなっている。この課題を AI で解決できないかと考えたのが起業の発端だ。
SENSY は、ユーザーの日々の行動やスマホのチャットなどのコミュニケーションを通じて、一人ひとりの感性を学習し、その人の嗜好や好みを理解する自分専用のパーソナル人工知能だ。コンセプト
は「すべての人々に人生が変わる出会いを」で、SENSY を通じて、その人の人生が少しでも良い方向に変わるような出会いをサポートできれば、社会全体も豊かになっていくと考えている。
その「出会い」をどのように定義するかと考えたところ、センス、つまり、その人の感性が、「出会い」を決定づける鍵になると考え「SENSY」の名前の由来になっている。感性を一言で表現するのは難しく、直感と言われることもあるが、その感情や行動の背景には、その人なりの理由やロジックがある。それを文字や画像などのパーソナルなデータをもとに、一人ひとりの感性の背景にある複雑な関係性やメカニズムを AI の技術、ディープラーニングで解析できると考えている。

◆10年先には生活のパートナーとして一人一台 AI を持つ時代に
これから5年、10年先には、一人一台、自分の生活のパートナーやアシスタントとして、個人の感性を解析できる AI を持てるような社会をつくるのが、弊社が描いている未来だ。さらにクラウド上に一人ひとりの AI を格納できる SENSY クラウドという場をつくり、そのデータを API*を通じて、外部企業とも連携し、クラウド上の感性データを活用して、一人ひとりの生活をサポートするアプリなどを共同開発することを目指している。
* API とは Application Programming Interface の略語。「ある1つの機能に特化したプログラムで共有可能なもの」や「ソフトウェアの機能を共有する仕組み」のこと。

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３．SENSY の活用事例
企業向けのサービスとして、企業の保有する顧客データを活用しながらファッションや食品分野の B
toC、BtoB の両方に向けて、効果的なコミュニケーション方法、商品開発など、さまざまなマーケティング関連の事業を展開している。弊社のアプリを通じて取得した500万人分のパーソナルデータが弊社の SENSY クラウド上にあり、その感性データを解析しながら、８つのビジネスを展開している。BtoBの領域では、商品企画、生産・仕入れ、マーケティング、接客販売、カスタマーサービス関連の業務の支援をしている。BtoC では、ファッションアイテムのお薦め（リコメンド）やコーディネートを提案をするアプリなどを展開している。

◆パーソナルなマーケティングサービスの提供を可能にする SENSY Marketing Brain
事業として最も伸びているのが、BtoB の SENSY Marketing Brain というサービスだ。企業が保有する顧客の購入履歴や商品マスタデータをもとに、一人ひとりにパーソナライズしたマーケティングを行うサービスだ。具体的には、AI が解析したデータに基づき、その人に適した手法（メルマガ、DM など）で、個別にお薦めする商品やクーポンなどを届ける。米国では既に分厚いカタログではなく、一人ひとりの顧客用にパーソナライズされた薄い冊子を届けるというサービスを航空会社やアパレル企業が展開している。弊社も印刷会社と共同で、同様な取り組みを進めている。紳士服のはるやま商事とは、同社の商品ラインと顧客の購買履歴のデータを AI で解析した結果によるおすすめ情報を顧客に届けている。
その結果、来店率や購入単価が約2倍になるという実績が出ている。顧客に送付するハガキのデザインやレイアウト、掲載する商品アイテム、どのようなキャッチコピーが良いか、また、クーポンの割引率など、全てパーソナライズして、お届けしている。このような取り組みは、アパレルだけではな
く化粧品や健康食品などの通販会社でも始まっている。
AI が解析したパーソナルなダイレクトメールなどで、顧客とのコミュニケーションを繰り返し行うことで、自動的に AI がチューニングされて反応率も高まってくる。このような継続性こそ AI の有効的な使い方につながると考えている。

◆一人ひとりのデータから MD 業務をサポートする SENSY MD
この他に SENSY MD というサービスも提供している。これは、大手アパレルメーカーの TSI ホール
ディングスと取り組んでいる。生産や仕入れ、売価の変更などのマーチャンダイジング（MD）に活用している。アパレル業界はトレンドの移り変わりが激しく、在庫のマネジメントが非常に難しい業界で、各ブランドの商品の生産、仕入れ、値引きなどは、MD 担当者が売上推移や過去の経験に基づいて行っていた。それを一人ひとりの顧客の購入データなどを AI が分析し SKU 単位（品番、色、サイズ）での需要を予測し、MD 担当者が分析結果の数値を見ながら最終的な生産や仕入れの数量を決定できる。
実際の販売状況も AI にフィードバックされるので、それを繰り返すことで、分析精度が高まる仕組みになっている。
AI が完全に MD 担当者の業務を代替できるというわけでなく、担当者の意思決定をサポートするという位置づけだ。人が膨大な時間や労力を割かなければできないことを AI が代替して行い、業務のオペレーションをサポートする。このサービスもアパレル企業以外からも引き合いが強く、今後、小売やメーカーにも提供したいと考えている。

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3この他、SENSY BOT というチャットボットサービスも提供している。コールセンターの業務改善やコスト削減は、BtoC 企業にとって重要なテーマだ。接客を AI でパーソナルに対応するという取り組みを、旅行代理店のエイチ・アイ・エスと一緒に進めている。現時点の AI の会話能力は、言葉の深い意味まで理解したり、発言の意図を汲み取って受け答えをするのは難しい。AI で答えられるのは実績として７割前後だ。AI で対応が難しい場合はコールセンターのオペレーターに引き継いでいる。

◆エンドユーザー向けの SENSY クローゼットと SENSY ソムリエ
エンドユーザー向けに業界を絞って展開しているビジネスもある。アパレル分野の SENSY クローゼ
ットと食品分野の SENSY ソムリエだ。
SENSY クローゼットは、ユーザーに自分が所有している洋服を撮影してデータ化してもらい、日々のコーディネートや、手持ちの服に合わせた新しい服の提案、また、不要になったものを処分するといったことを AI でサポートするというサービスだ。AI が、自分のクローゼットのアイテムとの相性を考えて、販売されている新商品とコーディネートを毎日提案してくれる。（講演当時はβ版）不要になった服など、クローゼットに眠っている服を、ある種の資産・資源として社会全体で有効活用するような取り組みにもつないでいきたいと考えている。
SENSY ソムリエは、大手食品卸の三菱食品との取り組みからスタートしたもので、ワインだけではなく、日本酒やクラフトビールも扱っている。AI を使って食品業界や食生活に何かイノベーションを起こせないか、とディスカッションを繰り返し、その結果、人の味覚をパーソナルに解析できないかということになった。百貨店やスーパのお酒売り場での、その人にあったお酒を勧めるという実証試
験がスタートしている。タブレットをもったロボット、ペッパーを使い、試飲の感想、甘味や渋み、自分の好みなどの項目を５段階評価でインプットしてもらっている。味覚は一人ひとりの差異が大きく、同じ成分を口に入れても、その感じ方は全く違うことが解った。また、ロボットを売場で使うと、どのような反応を示すか、といった課題が見えてくる。現場での実証は大切だ。
また、売場の担当者が納得して、負荷なく使ってもらうためには、どのようなオペレーションがいいのか、AI やロボットに接客されたことがない来店客に対して、どのような説明や表現すれば良いかなど、細かい改良を繰り返しながら進めていくことが大変重要だと感じている。将来的には、スマートフォンのアプリのリリースを考えていて、日々飲んでいるお酒の銘柄や感想を記録していくとワインなど、お酒を買う際の選び方がよりスマートに変わっていくと考えている。
SENSY クローゼット、SENSY ソムリエにしても、データが蓄積されてメカニズムが解ってくると、さらに新しいサービスが生まれてくると考えている。サービスを通じて得られる新しいデータは、さらに AI と組み合わせることで、二次的な活用や三次的な活用にもつながる。アパレルにしても食品分野にしても、マーケットのトレンドがより詳細にわかってくるので、MD や仕入れ、販促などマーケティングや需要予測の精度がさらに高まると期待している。

４．AI 事業開発のプロセスについて◆AI を活用したビジネスを成功に導く3つの鍵
AI を活用した新規ビジネスを成功させるには、「事業戦略」、「最先端技術」、「LEAN な事業開発」の3つが必要だ。この3つは、事業の企画段階から、同時に考えていくことが重要だ。非常に面白くて

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4インパクトがある事業の企画が、技術の開発段階で難易度が高すぎて、研究開発期間が当初の想定よりも延びてしまう事例がよくあるからだ。
元から AI を使う必要がないという場合もある。事業は常に技術とセットで考えて AI を使う意味があるかを吟味する必要がある。3つ目は｢リーンな事業開発」だ。
「リーン」というのは、むだのないとか、筋肉質という意味で、スモールスタートで進めようということだ。AI の活用は、
渡辺氏 ご講演資料より実践してみないとわからない面が多いので、こうした視点をもちながら、実証実験を進めてリスクや不確定要素を明確にするのが良い。
そして、その中でも解決すべきことの優先順位をつけ、1つずつ解決しながら次に進むという方法が、投資の意思決定をする上でも重要だ。AI の活用は大きな投資になる場合もある。一気に本格展開をするよりも徐々に開発を進めていく方法が重要だ。

◆AI 事業開発の4つのプロセス
これらのポイントを踏まえた弊社の事業開発プロセスのフレームワークを紹介する。

渡辺氏 ご講演資料より

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フェーズは4つに分かれている。フェーズ0 では、アイデア出しやテーマ設定をする。2週間から１カ月かけて企業の担当者とセミナーやワークショップ、ディスカッションなどで、アイデアを出し、AI を活用する意味があるテーマであるかどうかを見定める。テーマが決定するとフェーズ１に進み、テーマに関連する既存のデータを集めて、データを解析するアルゴリズムを作る。アルゴリズムがあるとパフォーマンスや KPI への効力が評価できる。その評価に基づいてビジネスモデルを考え、必要となるデータの有無や、データがない場合は、どこから調達するかなどを検討する。併せて売上やコストへのパフォーマンス評価を2～3ヵ月で行う。このフェーズが完了すると、AI を活用したビジネスモデルやその投資効果が見えてくるので事業の立ち上げを判断できるようになる。事業を進める場合、ビジネストライアルというフェーズ2 に入り、プロトタイプのプロダクツを開発する。その実験を現場で行いながら課題を洗い出し、プロダクツを改善する作業を繰り返すという作業を3カ月から半年、長いと１年かかる場合もある。ここで再度、投資効果の評価を行い、企業に本格展開への意思決定をしてもらう。

◆AI を事業で活用する際に有効な質問とは最後に、どこから手をつければよいのかという相談がよくあるので、フェーズ0でやっていることを具体的にご紹介する。フェーズ0 には4つのステップがある。最初のステップは課題を整理し、AI が使えそうなアイデアがあるかどうかをブレストしたり、アイデアを広く募る。ステップ2では、弊社の A
I 研究者も入り、そのアイデアに対して、それが AI にできるか、AI を使う必要があるかなど、AI の活用可能性診断を行う。次のステップ3ではスクリーニングされたアイデア、テーマに対して、ビジネス的なインパクトを評価する。実現に向けた課題、例えば、関連データの有無や、現場をどれくらい巻き込む必要があるのか、業務内容を大きく変えなければいけないかなど、ひとつひとつ洗い出し、ビジネス的な難易度を評価して優先順位をつける。その評価に基づいて最終的にロードマップを策定し、約3年の中期経営計画でどのように AI の活用を進めていくのか、経営層向けの資料作成などもお手伝いする。
AI を事業で活用をする際に有効な質問がある。自分たちの組織やチーム、部下などに、もし無限の数の人間がいたら、自分たちの業務やビジネスをどのように変えるかという質問をすることだ。その問いについて、チームの中でディスカッションしてもらう。そうすると、AI を使って、できそうなことがわかってくる。例えば、無限のマーケターがいれば、顧客一人ひとりに向けたパーソナルな DM などを送るなど、面白くて、実現可能なアイデアが出てくる。人間が無限にいたらできるというようなアイデアは、AI 化できる可能性があると考えている。■

・・・編集後記・・・
ネットとスマホの普及で何でも簡単に手に入るようになりました。一方、ネット上の膨大な情報の中から気に入ったものを選ぶため費やす時間が長くなっているように思います。情報過多ともいえるネット時代においてパーソナル人工知能 SENSY は、暮らしのさまざまな分野の相談パートナーになる可能性があると感じました。今後、ユーザーから提供されたデータから生まれる新たな商品やサービスにも注目していきたいです。
（新井佳美）

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