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AWS が生成 AI で E コマースにおけるショッピングアシスタントを強化
この記事は 「AWS Brings the Power of Generative AI to Ecommerce with the AI Shopping Assistant」(記事公開日: 2024 年 11 月 26 日)の翻訳記事です。
自宅のリノベーションを計画しているとしましょう。たとえば、新しいデッキを増設したり、地下室を居心地の良い隠れ家に変えたりするといったものかもしれません。 PC を開いて建築資材を注文できるオンライン小売店に行ってみると、何百ものネジ、数十種類の木材、数え切れないほどの選択肢に直面するばかりです。エキサイティングな計画として始まったものが、今では選択肢にあふれたページを無限にスクロールしても、どの商品が自分の計画に最適かわからないので、面倒な作業のように感じます。
PC を閉じようとしたときに、生成 AI を搭載したショッピングアシスタントのアイコンを見つけました。 「デッキを作ろうとしているようですね。 お手伝いしましょうか?」 と訊かれます。数分後、必要なものはすべてショッピングカートに入っています。最初から最後まで正確に最適なものを提案してくれます。
AWS 提供のデモの一つである AI ショッピングアシスタント は、お客様固有のニーズに合わせてカスタマイズされた推奨商品を提示するなど、生成 AI がデジタル空間での案内役としてどのように機能するのかを確認していただけます。 小売業者が顧客向けにパーソナライズされたシームレスな体験を提供できるように設計されたこのアシスタントは、顧客がより迅速かつ自信を持って意思決定を行えるようにします。 AI ショッピングアシスタントは、選択肢を最も関連性の高いものだけに絞り込むことで、悩ましい選択の苦労を軽減して購入へと導き、ショッピングをより満足のいく体験に変えます。 また、小売業者が顧客と関わり、購入を手助けする新しい方法を見出してくれるので、購買意欲と実際の購買行動とを橋渡しします。
「ちょっと立ち寄ってみたくなる」 AI ショッピングアシスタントのいるオンラインショッピングサイト
多くの顧客にとって、適切な商品をすばやく見つけることが、ショッピング体験の成否を左右します。 AI ショッピングアシスタントは、自然言語処理と生成 AI を使用して、デッキに最適なネジの特定や特殊な電子部品の検索など、それぞれの買い物客の特定のニーズに合わせて、パーソナライズされた提案を用意します。AI アシスタントは幅広い商品詳細にアクセスできるので、店舗スタッフが店頭で案内するように、気の遠くなるような迷路のような選択肢を関連性の高いものだけに絞り込み、より魅力的なオンラインショッピング体験を実現します。
他の優れたアシスタントと同様、お薦めの関連商品を提示してリクエストに応えるだけではありません。 この「ちょっと立ち寄ってみる」ことで、プロジェクト固有のツールから補完的な商品まで、顧客は当初考えてもいなかった商品を見つけられるという意外な体験ができます。 こうしたパーソナライズされた提案のおかげで、買い物かごはより多くの商品でいっぱいになり、アップセルやクロスセルの機会を生み出します。これにより、客単価が引き上がると同時に顧客にとってより楽しいショッピング体験を提供することができます。
AI ショッピングアシスタントの仕組み
AWS 上に構築された堅牢、かつ柔軟なアーキテクチャに支えられた AI ショッピングアシスタントは、複数の顧客タッチポイントにわたってパーソナライズされた効率的なサービスを提供します。 舞台裏でどのように機能するかを見てみましょう。
- ユーザーインタラクションとフロントエンドアクセス : 顧客は Amazon CloudFront でホストされているシームレスなウェブベースのインターフェースを通じて AI アシスタントにアクセスします。 認証が完了すると、顧客は商品を調べては質問をしたり、固有のニーズに合わせてカスタマイズされたガイダンスを受けたりできます。
- AppSync によるデータ統合と管理 : GraphQL API 統合レイヤーである AWS AppSync は、AI アシスタントのサービス間のデータフローを調整します。 このレイヤーは、顧客からのクエリの処理、Amazon Bedrock とのやりとりの管理、Amazon DynamoDB の更新などを行う AWS Lambda 関数を調整して、レコメンデーションが関連付けられているようにします。
- 生成 AI とセマンティック検索機能 : Amazon Bedrock はアシスタントの顧客クエリを解釈する能力を強化し、生成 AI を活用して正確な応答を提供します。 Amazon OpenSearch Service にベクトル化されたエントリとして保存された商品カタログデータのおかげで、リアルタイムなセマンティック検索と AI アルゴリズムに適したレコメンデーション提示の両方の機能を実現できるため、ショッピング体験をより楽しいものにします。
- 対話履歴によるパーソナライズ : Amazon DynamoDB には対話履歴が保存されるため、AI アシスタントは過去のやり取りを思い出し、各顧客のジャーニーや好みに合わせた回答を提供できます。
このアーキテクチャにより、小売業者は E コマースの Web サイトから店舗のキオスクまで、さまざまなプラットフォームに AI ショッピングアシスタントを導入して、進化し続ける顧客のニーズに対応できます。 以下の図は、これらのサービス間の連携の概要を視覚的に示しており、今日の小売需要を満たすアシスタントのスケーラビリティと柔軟性を示しています。
AI ショッピングアシスタントで小売戦略を強化しましょう
AI ショッピングアシスタントは、小売業者が顧客と関わったり、サポートする方法を刷新し、オンラインや実店舗を問わず、パーソナライズされた効率的な新しいショッピング体験を提供できるよう支援します。希望に完璧に合った商品へと買い物客をシームレスに誘導し、関連するアドオンを提案し、購入決定までの負担が軽減できることを想像してみてください。これらすべてが、各顧客固有のニーズや好みに合わせたデジタルアシスタントによって実現されます。
次に何が待ち受けているのか、一緒に探求していきましょう。 この AI 主導のソリューションを御社のビジネスに合わせてカスタマイズする方法について、当社のチームにご相談ください。 生成 AI が小売戦略をどのように変革しているかについては AWS が re:Invent で発表した「RCG 204 – Building an AI-powered shopping assistant」と NRF で発表した NRF 2025 (ブース #5438) が参考になります。 AI ショッピングアシスタントがどのように顧客体験を向上させ、インテリジェントでパーソナライズされた小売の未来を提供することができるのかをご覧ください。
著者について
Yuri Chamarelli
Yuri Chamarelli は、デンバーオフィスをベースとするアマゾンウェブサービスのシニアスペシャリストソリューションアーキテクト (AWS) です。生成 AI のスペシャリストとして、お客様が AWS を使用して構築し、最先端のソリューションを提供できるよう支援することに注力しています。 Yuri は IoT と機械学習システムで 14 年以上の経験を持つ制御エンジニアです。 また、さまざまな業界の事業変革や事業オートメーションプロジェクトで複数の顧客を支援してきました。
Pat Reilly
Pat Reilly は、シアトルオフィスをベースとするアマゾンウェブサービスのシニアスペシャリストソリューションアーキテクト (AWS) です。 生成 AI のスペシャリストとして、15 年以上にわたる機械学習と分析の経験を活かして、お客様が Amazon Bedrock を使用してエージェントワークロードを構築できるよう支援しています。 サッカーが好きな Pat は、休日にはサッカー場にいることが多いです。
本ブログは CI PMO の村田が翻訳しました。原文はこちら。