電子商取引の巨大企業であるAmazonは、最近、顧客がオンラインでアパレルを購入する方法を変革するためにAI技術を活用していることを明らかにしました。大規模な言語モデル、生成型AI、および機械学習を活用することで、Amazonは4つのAI機能を導入しました。これらの機能は、顧客が服を見つける際に直面するサイズの問題に対応し、アパレルの返品においても重要な要素です。
オンラインショッピングの台頭に伴い、衣料品の返品率は平均24.4%となり、全体のオンライン返品率よりも8ポイント高いことがCoresight Researchの調査によって明らかにされました。これは、消費者がさまざまなサイズや色の商品を購入し、期待に添わないものを返品するためです。
この問題に対処するために、AmazonはAIをオンラインショッピングの体験に組み込んでいます。まず第一に、パーソナライズされたサイズの推奨にAIを活用し、異なるスタイルで最も正確なサイズを見つけるための深層学習アルゴリズムを開発しています。このアルゴリズムは、ブランドのサイズシステム、製品のレビュー、および顧客のフィットの好みをリアルタイムで考慮し、顧客のサイズニーズが変化するにつれて適応します。ただし、家族が他の家族のために定期的に買い物をする場合、顧客の個人のサイズと子供のサイズが混乱する問題が生じます。
この問題に対処するために、AmazonではAIによる「フィットレビューハイライト」を導入しています。これはAIが生成する顧客レビューハイライトの拡張機能であり、顧客レビューからアパレルのフィットに関する詳細な情報、サイズの正確さ、特定の体の部位での着衣感、生地の伸縮性などを抽出します。大規模な言語モデルがこれらのデータを分析し、読みやすいハイライトにまとめることで、ユーザーは数多くのレビューを読む必要がなくなり、時間が節約されます。
さらに、AmazonはAI技術を活用してサイト全体のサイズチャートを改善しています。複数の情報源から商品のサイズチャートを抽出し、クリーニングして、標準化されたサイズに変換します。このプロセスにより、重複した情報が排除され、欠落したまたは間違った測定値が修正され、より正確なサイズチャートとよりフィットしたアパレルが提供されます。
顧客のショッピング体験を向上させるだけでなく、Amazonは「Fit Insights Tool」というAI機能を通じて、売り手に顧客のフィット要件に関する洞察を提供しています。このツールは、顧客のフィードバック、返品、サイズチャートの分析、および顧客レビューなどを抽出し、機械学習アルゴリズムによってブランドのサイズチャートの誤りを特定し、将来の製造努力に向けた指針とします。
これらのAIの進化は、AmazonがAI技術を活用してオンラインショッピング体験を向上させる一部の例にすぎません。サイズの推奨や顧客レビューハイライトの改善に加えて、Amazonは生成型のAIツールを導入し、売り手が製品の説明文を書いたり、商品の画像を強化したりするのをサポートしています。さらに、同社はAlexaやFire TVなどの他の消費者製品にもAIを統合しています。これらの取り組みを通じて、Amazonは顧客がオンラインでアパレルを購入する方法を革新し、プロセスをより便利で効率的なものにすることを目指しています。
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