提供するサービスのカテゴリ

　今回は13社のピッチを聞いたわけですが、幾つかのカテゴリに分けられるなと思いました。

元々ユーザデータを取得できるサービスを展開していて、そのデータをもとに広範囲向けにチャット系サービスを展開している
ある特定の業界向けのサービスを提供していて、そのためにデータを集めている
自社ではデータを持たずに、クライアントが持っているデータを解析するために技術基盤を提供している

　今回登壇された中だと、ユーザローカルさんは1に該当するかなと。PFIさんは3ですね。大部分は2に該当するかと思います。データのボリュームや技術料という点で、この二社が突出してるのかなという印象でした。ユーザーローカルさんはサイト解析ツールを提供していますので、1,000億PVというデータをもっているそうで、なかなかここまでのボリュームのデータを収集するのは難しいでしょうね。

業界によるデータ傾向の違い

　対象とする業界によって、データの特性はかなり違うようでした。ファッションやEC業界であれば、ユーザ数も多く、一人当たりの購入データも多いので、Amazonとかでよく見る、「これを買った人はこれも買ってます」というようなデータ（共起データと言っていた気がします）が取りやすいのですが、Iettyさんのように不動産業界を対象とする場合、ほとんどの人は家は一回しか買いませんし、商品情報としても基本的にはそれぞれ一点ものなので、これを買った人はこれも買ってますデータはなかなか取れないそうで、購入というコンバージョン以外にも、「いいね」等を用いてデータが作れるように工夫しているそうです。

各社とも人の手が入っている

　チャットボットというと全自動でAIが応答するというイメージですが、各社とも提供するサービスには少なからず人の手が入っているようです。AI関連技術が主に担っているのは、入力内容の解析、入力内容にマッチするデータの検索、オペレータへの提案というところまでで、そのデータをもとにしてオペレータが最終的にユーザに応答を返しているというパターンが多いようです。やはりAIが作成する文章だと不自然な部分があったりで、人と同じような応答が返せるようになるまでにはまだ少し時間がかかるようです。

Chat UI サービスの利点

　検索したい情報を入力して結果を返してくれるという点では、Google等の検索エンジンもChat UIのサービスも一緒だと思うのですが、下記のような点はChat UIの利点なのかなと思いました。

ユーザ情報の入力を促しやすい

　対話形式でユーザに情報の入力を求めることで、ユーザ情報の入力へのハードルを下げることができ、ユーザデータの蓄積が行いやすくなるかと思います。

能動的にユーザに働きかけることができる

　検索エンジンでは基本的にはユーザが動いてくれないとサービスを利用してもらえませんが、Chat UIサービスでは、LINE等でアカウント登録がされれば、Push通知等で能動的に働きかけることができると思います。

　ペコッターの方がピッチの中でお話しされてましたが、チャットボット等のAI関連サービスだとそのロジックが重要と思われがちですが、実はどうやってユーザに情報を入力してもらえるかが大事なんですね。情報を入力してもらえないことにはユーザデータの蓄積もできないので、ロジックにも活かしていけないわけです。

チャットボットに必要な技術

　対談の中でIettyの大浜さんが、チャットボットに必要な技術として下記３点を挙げられていました。

ユーザに文字や画像、音声を入力してもらうための技術
ユーザの質問・要求を理解する技術
ユーザの意図に応じて適切な回答を返す技術

前項でも書きましたが、AI関連技術だけではなく、ユーザに情報を入力してもらう部分もやはり大事ですね。

最初は人力+気合

　ピッチの中で面白かったのがペコッターさんのピッチで、サービス開始から今年の８月ぐらいまでは、サービスはほとんど自動化されておらず、人力＋気合でオペレーションされていたそうです。ユーザからのチャットでの入力も代表の方が自分で応答して、お店を検索して、応答用のアカウントに切り替えて応答していたりとか。技術も大事ですが、こういったサービスへの情熱も大事ですね。

自社サービスへの活かし方を考える

　今回は自社のサービスにChat UIのサービスを活かせないかということでイベントに参加させてもらいました。チャット系サービスにはあまり詳しくなかったのですが、いろいろ勉強になりました。自社でサービス提供している業界はまだデータの収集があまり行われていないので、どうデータを収集していくのか、どうやって入力してもらいやすいUIを作っていくのかというところを、今回聞いた話を参考に考えていきたいと思います。