アマゾンは、オンラインショッピングで顧客が自分に合った服を見つけられるようにAIを活用している。

電子商取引大手のAmazonは、最近商品レビューの強化に生成AIを導入したのに続き、本日、顧客のオンライン衣料品購入を支援するAI技術の活用方法を発表しました。同社は、大規模言語モデル、生成AI、機械学習を活用し、顧客が自分に合った服を見つけるのを支援する4つのAI機能を開発していると説明しています。これは、オンラインショッピングにおける継続的な課題であり、衣料品の返品の主な原因となっています。

Coresight Researchの調査によると、オンラインで注文された衣料品の平均返品率は24.4%で、これはオンライン全体の返品率より8ポイント高い数値です。さらに、小売業者やブランドは、過去2年間でオンラインでの返品が増加していると述べています。これは、自宅での試着や返品のプロセスが容易になったため、今日の消費者が複数のサイズや色を購入し、合わないものを返品するケースが増えていることが一因です。

この課題に対処するため、Amazon は、パーソナライズされたサイズの推奨、販売者向けの「フィットインサイト」ツール、他の顧客が残したフィットレビューからの AI によるハイライト、再設計されたサイズ表という 4 つの方法で、オンライン ショッピング体験に AI を導入しました。

Amazon Fashionは、パーソナライズされたサイズの推奨機能を提供するために、AIを活用し、さまざまなスタイルの中から顧客が自分に最適なサイズを見つけられるディープラーニングアルゴリズムを開発しました。

このシステムは、ブランドのサイズ体系、製品レビュー、そして顧客自身のフィット感の好みといったサイズ関係を考慮して機能します。これらの情報はリアルタイムで統合され、顧客に最適なサイズを提案し、顧客のサイズニーズの変化に合わせて適応します。また、AIも活用し、顧客が自分に最適なスタイルを見つけられるよう支援しています。しかし、この機能は、家族が10代の息子や娘など、定期的に別の人のために買い物をしている場合、顧客と子供のサイズをシステムが混同してしまうため、不完全なものになる可能性があります。（Amazonによると、顧客が子供服売り場と大人服売り場を閲覧している場合は、このような問題は発生しないとのこと。また、顧客は「サイズ検索」機能を通じて、フィット感の好みごとに個別のプロフィールを作成できるとも述べています。）

しかし、もう一つの新機能「Fit Review Highlights」が、この問題の解決に役立つ可能性があります。この機能は、2023年8月に導入されたAI生成のカスタマーレビューハイライトの拡張機能です。このハイライトは、顧客の感情と製品の特徴を簡潔にまとめた要約文を提供するほか、主要な製品属性をクリック可能なボタンとして提供します。

フィットレビューハイライトでは、Amazonは顧客レビューからアパレルのフィット感に関する情報を抽出します。これには、サイズの正確さ、特定の体の部位へのフィット感、生地の伸縮性などが含まれます。Amazonによると、大規模な言語モデルが顧客レビューから詳細を抽出し、AIが結果をユーザーに合わせてパーソナライズされた読みやすいハイライトにまとめます。これにより、ユーザーは商品のフィット感を把握するために何百ものレビューを読む必要がなくなり、時間の節約につながります。

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同社は現在、サイト全体のサイズ表の改善にもAIを活用しています。Amazon Fashionは、大規模言語モデルを用いて複数のソースから商品サイズ表を抽出・整理し、標準化されたサイズに変換しています。このプロセスにより、重複情報が削除され、測定値の欠落や誤りが自動修正されるため、より正確なサイズ表、ひいてはフィット感が向上します。

セラーもAIを活用したインサイトにアクセスできるようになります。Amazon Fashionのフィットインサイトツールを利用することで、セラーは顧客のフィットニーズを把握し、「サイズ通り」や「商品のサイズが小さめか大きめか」といったサイズに関する顧客への説明方法を改善できます。

Amazonによると、この情報は将来の製造工程の指針にも活用できるとのことです。このケースでは、大規模言語モデルを用いて、返品、サイズ表の分析、顧客レビューに加え、フィット感、スタイル、生地に関する顧客フィードバックを抽出・集約しています。また、機械学習は、ブランドのサイズ表に誤りがあれば、それを特定するためにも活用されています。

これらの機能は、Amazonがここ数ヶ月、自社サイトでのショッピング体験を向上させるためにAIを活用してきた進歩のほんの一部に過ぎません。カスタマーレビューのハイライト機能に加え、Amazonは販売者が商品説明の作成や商品画像の強化を支援する生成AIツールも導入しました。商品画像の強化により、クリックスルー率が40%向上するとAmazonは当時試算していました。Amazon Web Services以外にも、AlexaやFire TVといった他の消費者向け製品にもAIを導入しています。