オンラインショッピングの分野で、AI、特に機械学習やディープラーニングの技術がどのように活用されているか事例を紹介します。
１．Amazonの提案アルゴリズム:
Amazonは顧客の購買履歴、閲覧履歴、評価履歴などを分析して、個々のユーザーに合った商品を推薦します。
このシステムは、多数のアイテムから関連性の高いものを選び出すために機械学習を活用しています。
２．Netflixの映画・番組提案:
Netflixでは、視聴履歴や評価データをもとに、個々のユーザーの好みに合った映画やテレビ番組を推薦します。
ディープラーニングを用いた複雑なアルゴリズムが、ユーザーの好みを学習してパーソナライズされた視聴体験を提供します。
国内での取り組みを紹介します。
- 楽天やヤフーの推薦システム: 日本の大手オンラインショッピングサイトである楽天やYahoo!ショッピングでも、ユーザーの行動履歴を分析し、個人に合った商品を推薦するシステムが導入されています。
- ビデオオンデマンドサービスのパーソナライズ: NetflixやAmazon Prime Videoに加え、日本国内のサービスであるHuluやU-NEXTなども、ユーザーの視聴履歴に基づいて推薦を行うシステムを利用しています。
これらの事例は、日本国内での機械学習やディープラーニングの技術の応用を示しており、オンラインショッピングの分野での進展が見られます。これらの技術は今後も日本の多くの産業でさらなる発展が期待されています。
個人の趣味や嗜好を先取りして提案してくるシステムは、購入者にとっても魅力的な提案です。しかし、過度な提案は、購買意欲を刺激して過度なショッピングにもつながります。
別の弊害が生まれるリスクが潜んでいますね。