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AIによる接客は、ミレニアル世代の心をつかめるのか

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近年、美容業界のみならず小売業がAI(人工知能)による接客をアプリや店頭で取り入れる動きが、米国を中心に日本でも広がりつつある。大きな理由は3つ。コスト削減、マッチングの精度アップ、そして対面コミュニケーションを避ける傾向があるミレニアル世代への配慮だ。AIは顧客とのタッチポイントをどう変えているのだろうか。海外の事例を交えながら、現状を見ていく。


似合う口紅をレコメンドするチャットボット

エスティー ローダーが2017年7月にローンチしたのが、Facebookのメッセンジャーアプリを活用した“口紅チャットボット”だ。「Estée Lauder Lip Artist」という専用のFacebookページからメッセージボタンを押すと、チャットボットがその人に合った口紅を自動返信でレコメンドする。

ユーザーはまず、「Quiz Me」「Shade Match Me!」「Surprise Me!」の3つの項目から、自分の好きなものを選ぶ。Quiz Meの場合は、「Crème」「Matte」など5つの選択肢から好みのテイストを選び、その後、用途(仕事用、デート用など)や好みの色をクイズに答えていくように指定すると、いくつかの口紅がレコメンドされる。

その後、「Shop Now」を押しすぐに買うことも、「Try It On」を選択し自分に似合うか試すこともできる。試すには、自分のセルフィー(自撮り写真)を添付し送信するだけでよい。すると、まるで本当に口紅を塗ったかのように加工された写真(下記)が瞬時に返ってくるので、ユーザーはそれを元に購入の判断をする。



一度写真を送ってしまえば他にレコメンドされた口紅でも同様に加工してくれるので、次から次へと他の商品を試すことができる。「Shade Match Me!」は、合わせたい色のものがあればその写真を送り(ドレスやシャツなどが推奨されている)、「Surprise Me!」(下の写真)は、違うタイプの口紅をレコメンドしてくれるというオプションだ。同サービスは、エスティー ローダーのオムニチャネル施策の一環として、今後日本でも展開を検討しているという。



チャットボットを利用した類似サービスはコスメショップのセフォラ(本社フランス、LVMH傘下で化粧品や香水を扱う専門店)や、ロレアル(本社フランス)でも展開されており、それぞれ数ある取扱コスメの中から商品をレコメンドしたり、ギフトニーズに応えたりといった内容になっている。エスティー ローダーをはじめ、これら3社に技術を提供しているのは、カナダに拠点を構えるModifaceだ。

同社は、スマートフォン、ウェブブラウザ、店頭用のミラーといったあらゆるインターフェイスに対応する独自AR(拡張現実)技術を開発・提供している。これは、画面に映し出された人間の顔に“リアルタイムでメイクを施したように見せる”というものだ。静止画だけでなく、顔を動かす、瞬きをする、表情を変えるといったライブ動画にも対応できるのは、唇、目の幅、眼球の虹彩の大きさや位置、シミやシワといった肌の特徴などを含む68の独自のパラメータ(写真下)によって、顔の動きと表現を正確に測定し追跡するからだという。


出典:http://modiface.com/


実際にスマートフォンアプリを試してみると、その精度の高さに驚く。左手に持ったスマートフォンで顔を映しながら、空いた右手で画面に表示されたオプションの中から試したい色や雰囲気などを選ぶと、ほぼ同じタイミングで画面上の自分の顔面にメイクが施されていく。それをものの1秒で終える。メガネをかけたまま試しても問題なくできた。

実際に店頭で同じように次々とメイクを変えていこうと思ったら、メイクを落とし、保湿し、再度メイクし……と1回につき数分はかかるだろう。ModifaceのAR技術は、日本のテック・パワー株式会社を通じて日本市場でも提供しており、クライアントごとのカスタマイズも行っているという。下記の写真は店頭用ミラーとしての事例。選択に応じてリアルタイムに画面上の顔にメイクが施されていく。


出典:http://modiface.com/


AIをベースにした美容アイテムレコメンドエンジン

AIは、美容アイテムのレコメンドにも使われている。イギリス発のMy Beauty Matchesは、3ステップで、ユーザーに合った美容アイテムを提案するというレコメンドエンジンを開発・提供する。

同社のサービスは、年齢層、肌質や髪質、好みの香りなど、いくつかの質問に基づき答えていくと、それをAIが機械学習し、ユーザーに合った商品を1〜3位まで順位付けてレコメンドするというもの。商品ページは価格比較ページにもなっており、複数のECサイトによる販売価格を掲載。ユーザーはそれらの価格を見てから、購入サイトを選べる。忙しい女性たちにとって、店舗に行かずして、自分に合い、なおかつ一番安い商品をレコメンドされるのはありがたいサービスと言えそうだ。2017年8月時点でアヴェダやベアミネラルなど170社以上と提携している。

出典:https://www.mybeautymatches.com/makeup


米国でも日本でも始まりつつあるAIによる接客

このようなAIを活用したいわゆる「AI接客」は、ECだけでなくリアルな場にも広がりつつある。たとえば、米Amazonが発表した“レジなしコンビニ”のAmazon Go。同店ではAIを駆使し、来店客が何を手に取ったか、または何を棚に戻したかを把握。これらの情報に基づき、最終的に「客が何を購入したか」判断する。来店時にスマホを使いチェックインし、あとは買いたい商品を持って外に出るだけで決済が終了しているというコンセプトだ。Amazon会員を対象としており、決済は会員IDとひも付きで行われる。


美容事例ではないが、日本でもいくつかAIを活用した接客事例がある。東京浜松町に店を構えるラーメン店「鶏ポタラーメンTHANK 大門店」では、AIを活用した「顔パス」サービスを開始している。来店すると顔認証で常連客かを判断してクーポン券を発行したり、おすすめメニューの紹介や注文したラーメンをおいしく食べるためのアドバイスをしてくれたりする。

書籍や雑貨などを販売するヴィレッジヴァンガードコーポレーションは、2017年7月、渋谷本店にAIと映像を組み合わせたバーチャル女性店員「渋谷めぐる」を登場させた。ITmediaの記事によると、当初は対話機能は備えないが、ゆくゆくは自然言語処理機能を搭載し、来店客が話し掛ける言葉を理解して返事したり、探している本のコーナーを教えたりできるようにするという。

また、客が過去に購入した商品データや、来店時に店内カメラが撮影した顔画像などを記録したデータベースと連携し、再び客が来店した際に渋谷めぐるディスプレイの近くを通ると、渋谷めぐるが、「お久しぶりです! 先日買った本の2巻が出ましたよ」と話し掛けてくるなどの使い方を想定している。ここまでくれば人の接客と同じ、いやそれ以上の心配りになるかもしれない。

美容市場でのAI接客はどのように進化していくのか

美容市場におけるAI接客は、どのように進化を遂げるだろうか。能動的に情報を取りに行く店頭での買い物や従来型のECサイトでは知り得なかった商品、または自分には似合わないだろうと避けてきた色味など、AIのレコメンドによって美容アイテムとの出会い方や買い方は大きく変わるだろう。

また店頭では、上記に挙げた先行事例のように、美容業界でも「顔認識」や「過去の買い物データ」「登録済みの個人情報」などと連携させるという方法が増えてきそうだ。店に足を運んだだけで新規客かリピーターかを判断し、リピーターには過去に購入した商品の新作を提案したり、または誕生日が近づいている客には、誕生日特典の案内をしたりといった接客が期待できる。

AI接客を考える際、外せないのはミレニアル世代への対応だ。今後ますます消費活動において存在感を示すだろうミレニアル世代は、電話や対面での問い合わせなど、「人との対話」を避ける傾向にあると言われている。Modifaceが提供しているようなスマホアプリを使い、店頭に行かなくても実際に試した感覚を得られれば、自分に合わないのではと避けてきた口紅やアイシャドウなどのカラーものであってもECでの購入に抵抗がなくなるはずだ。

こうした体験を重ねることで、買い物をAI接客×ECで完結させるミレニアル世代が増えていくだろう。いかに、リアルな体験、心が動く体験をネット上で提供できるのか、ARだけでなくVR(仮想現実)なども含め、さまざまな技術上でのクリエイティブもこの1~2年で大きく進化するに違いない。

一方で、「人ならではの良さが捨てがたい」と、対面形式の接客にこだわり続ける顧客もいるはずだ。現在のところ、AIが果たす役割はあくまで「これを使ってみたら、こうなる」「あなたに似合うのはきっとこれだ」という結果や提案をしてくれるだけで、「まだお子さんが小さいので匂いが強いものよりは……」「どちらもお似合いですけれど、やっぱりこちらの方が顔色は良く見えますね」という、長年の経験や勘がモノを言う、人間ならではの気持ちや心の動きを反映した接客をAIが実現するには、少し時間もかかりそうだ。

データ分析を得意とするAI、その場での心情把握を得意とする人間。それぞれの持ち味を活かし、かつ相乗効果でAI接客がより発展していく。どこまでをAIで、どこから人のきめ細やかさで対応していくのか、それこそが各ブランドごとのユーザーエクスペリエンス設計の腕の見せどころである。

text: 公文紫都(Shidu Kumon)

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