ニューラルグループ株式会社は2月16日、株式会社しまむらへ次世代AIレコメンドシステムを導入したと発表しました。数万点の商品画像、実在庫情報、顧客購買履歴、インターネット上のトレンド情報をリアルタイムに解析し、しまむらグループのECサイトおよび店舗アプリで顧客ごとに最適化された商品提案を実現しています。
導入背景
ファッション小売業界では、需要変動が大きく商品数の流動も激しいため、最新のファッショントレンドや顧客ニーズ、店舗の在庫状況にリアルタイムに対応した商品提案が重要な課題となっています。ニューラルグループは購買情報・在庫情報・商品画像・トレンド情報を集約・システム統合することで、業務効率の向上とECサイトの利便性向上による売上最大化を実現するシステムを構築しました。
ECレコメンド機能
しまむらグループのECサイトでは、独自のAIレコメンドエンジンが週あたり数万点を超える膨大な商品群から、顧客のニーズと最新の流行に合致する商品を提案します。テキストデータだけでは判別不可能な商品の視覚的特徴をAIが解析し、高度なレコメンド機能を実装しています。
画像解析による「視覚的優先度」の自動判定では、毎週投入される数万点の新規商品をAIが随時画像解析します。顧客の目を惹くポテンシャルの高い商品をAIが自動的にスコアリングして優先順位付けを行うということです。
マルチモーダルな精密類似商品検索では、カテゴリ名称などの商品情報にくわえて、画像解析による形状・デザインの特徴量を併用します。顧客が閲覧している商品の細かなニュアンスも汲み取った高精度の類似提案を実現しています。
Webトレンドと連動した推薦アルゴリズムでは、Web上の最新トレンドをAIがリアルタイムに解析します。抽出されたトレンド情報に合致する自社商品を特定し、優先的にレコメンド枠へ反映させる「トレンド同期型」の推薦ロジックを構築しました。
店舗アプリレコメンド機能
しまむらグループの実店舗における顧客体験向上のため、全国の店舗在庫をリアルタイムに算出する「在庫解析基盤システム」が新規構築されました。これを活用し、数万点におよぶ実店舗販売商品を対象とした高度なパーソナライズを実現する「店舗アプリレコメンドエンジン」が開発されています。
リアルタイム在庫・地理情報連動では、顧客の「お気に入り店舗」や「現在地周辺店舗」の在庫状況をリアルタイムに把握し、その店舗で在庫が存在する商品を推薦します。
商品鮮度と値下げとの連動では、商品の「季節性」や「販売開始日」にくわえて、「値下げ情報」を素早く反映します。トレンドと高コスパに基づく訴求力の高い商品提案が行われます。
購買履歴に基づく顧客プロファイリングでは、過去の購買履歴に基づき顧客のスタイル嗜好を統計処理することにより、数万点の在庫の中から個人のニーズに合致した商品を提案するということです。
今後の展開
ニューラルグループは本システムの導入を通じて、ファッション業界におけるイノベーションの推進を支援していくとともに、AI技術を活用したさらなる業務のデジタルトランスフォーメーションを継続していくとしています。
関連リンク
- ニューラルグループ株式会社：https://www.neural-group.com/
- 株式会社しまむら：https://www.shimamura.gr.jp/