Eコマースビジネスにおける生成AIの活用

Eコマースにおける生成AIの活用ユースケースを事例から整理した資料です。

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1. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Eコマースビジネスにおける⽣成AIの活⽤ 2023/3/13 堀内 保⼤ AWS Japan G.K. シニアソリューションアーキテクト
2. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. ⾃⼰紹介 9 堀内 保⼤ (Yasuhiro Horiuchi) AWS Japan シニアソリューションアーキテクト • Web系 EC企業様を横断的に⽀援 • モール / ⾃社EC / ECプラットフォーム等、多岐に渡って⽀援 • AWS上でのEC事例やトレンドのご紹介 • ビジネス拡⼤のためにAWSが貢献できる箇所をディスカッション • 社外イベント企画 バックグラウンド • 前職︓SIerで多岐にわたるシステムへの性能関連の技術⽀援 趣味 • スノーボード、旅⾏
3. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. アジェンダ 1.そもそも⽣成AIとは 2.Eコマース事業の課題と⽣成AIによる課題解決例 10
4. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. アジェンダ 1.そもそも⽣成AIとは 2.Eコマース事業の課題と⽣成AIによる課題解決例 11
5. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. ⽣成 AI (Generative AI) とは テキスト⽣成 商品説明⽂の⽣成 画像⽣成 商品画像の背景⽣成 12 会話、ストーリー、画像、動画、⾳楽など、 指⽰に沿い⾼精度なコンテンツを⽣成可能なモデルやモデル込みのアプリケーション ⼀般に 基盤モデルと呼ばれる、膨⼤なデータに基づいて事前にトレーニングされた⼤規模モデルを利⽤ 指⽰︓ プロのカメラマンが撮影した商品画像、 ⼤理⽯のテーブルの上に、たくさんの果物が乗っている、 背景は少しボケている
6. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 基盤モデルと従来の機械学習モデル 13 テキスト⽣成 要約 情報抽出 Q&A チャットボット 事前学 習 デプロイ タスク ラベル付け されていな いデータ 基盤 モデル テキスト⽣成 要約 情報抽出 Q&A チャットボット 事前学 習 デプロイ タスク 機械学習 モデル … … … … ラベル付き データ … … … …
7. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 14 ⽣成 AI (Generative AI) とは 14 カスタマイズ要素 • 役割やシチュエーションを補⾜ E.g. あなたは、デジタルマーケティングの専⾨家です。 • 望ましい回答を例⽰ • ⾃社データ等を事前情報として埋め込む(RAG) 指⽰︓ プロのカメラマンが撮影した商品画像、 ⼤理⽯のテーブルの上に、たくさんの果物が乗っている、 背景は少しボケている カスタマイズ要素 • 現れてはいけない項⽬の指定 • 元画像の特定要素や領域のみ指定 会話、ストーリー、画像、動画、⾳楽など、 指⽰に沿い⾼精度なコンテンツを⽣成可能なモデルやモデル込みのアプリケーション ⼀般に 基盤モデルと呼ばれる、膨⼤なデータに基づいて事前にトレーニングされた⼤規模モデルを利⽤ 簡単な指⽰（プロンプト）で多様なタスクを解かせることができる ⇒プロンプトの⼯夫にてカスタマイズや精度向上が可能 テキスト⽣成 商品説明⽂の⽣成 画像⽣成 商品画像の背景⽣成
8. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. アジェンダ 1.そもそも⽣成AIとは 2.Eコマース事業の課題と⽣成AIによる課題解決例 15
9. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. ⽇本のEコマース市場は拡⼤している • 国内Eコマース市場規模(22.7兆円), EC化率(9.1%)は増加傾向*1 • Afterコロナの実店舗回帰を織り込みつつも物販系とサービス系は拡⼤。 • 越境ECやB2B ECの市場含め市場全体が拡⼤する動きもみられる 16 *1 https://www.meti.go.jp/press/2023/08/20230831002/20230831002.html
10. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. ⽇本のEコマース市場は拡⼤する中、 マルチチャネルでの顧客体験向上と業務効率化が課題 1. OMOやSNS含めた複数チャネルを活⽤し、 パーソナライズされた顧客体験やマーケティング が重要視される ※66%の消費者が「パーソナライズされていないブランドの利⽤を ⽌める」 と回答*2 17 *2 https://www.twilio.com/ja-jp/state-of-customer-engagement *3 https://ecnomikata.com/ecnews/29045/ 2. 市場全体が拡⼤する中、業務を効率化し顧客体 験を向上させるための取り組みに時間を割くこ とが重要 ※EC担当者の2割が「運⽤リソース/サポート不⾜を課題に感じ」、 4割が「リソース不⾜でCRM施策を実⾏できていない」*3
11. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. re:Invent や NRF から⾒るグローバルでの Eコマーストレンドでは、⽣成AIの業務活⽤が議論 ü ⽣成 AI 、機械学習の利⽤は多くのセッション/ブースでみられ、スタートアップ も注⽬して開発している ü 各社が開発した⽣成 AI のモデル(LLM)をどう使って、顧客体験向上やクリエイ ティブな業務の効率化を実現するかの議論されている 18 NRF 2024でのmercado libreとAWSのセッション link re:Invent 2023でのAdidasの事例セッション link NRF 2024でのInnovation Labブース での⽣成AIベンダー展⽰
12. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon の⽣成AIに関する取り組み 19
13. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. [事例] Amazon、販売者が商品説明を書くのを⽀援する⽣成 AI を発表 - 商品説明⽂⽣成 - 商品説明⽂の⾃動⽣成をサポートする出品者向け⽣成AIツールを発表 出品者はAIが⽣成した説明⽂を編集するか、そのまま使⽤するかを選択可能 出品者の負担が減るだけでなく、充実した商品説明を基にショッピングをすることが出来るため、 顧客にもメリット 20 https://www.aboutamazon.com/news/small-business/amazon-sellers-generative-ai-tool
14. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. [事例] Amazon Fashion における4つのAIイノベーション - アシスタント、レビュー分析 - ファッションで重要なサイズ/フィット感の課題に対処 1. レビューのハイライト ユーザーごとに推奨サイズに関するレビューハイライトを⽣成AIで作成 サイズの正確さ、特定の体の部位へのフィット感、などを抽出&要約 2. フィット感に関するインサイト フィット感、スタイル、⽣地に関するフィードバックを抽出してBIに集約 ブランドはユーザーのフィット感の課題をより深く理解し、将来のデザイ ンや製造にフィードバックを組み込むことが可能 21 https://www.aboutamazon.com/news/retail/how-amazon-is-using-ai-to-help-customers-shop
15. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. [事例] Amazon Ads、AIで商品背景画像を⽣成するツールの提供開始 - 商品画像修正 - 出品者がアップロードした商品画像に適した背景をAIで⽣成可能に ⽣成AIは、商品の詳細に基づいてライフスタイルやブランドに関連する複数の画像を⽣成 背景が⽩い画像より、ライフスタイルシーンの中に配置した商品画像の⽅がクリックスルー率が40％ 増加 22 https://www.youtube.com/watch?v=89OubJGcUx0
16. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. [事例] Amazon が Shopping アシスタントAI「Rufus」を発表 - アシスタント - Amazon カタログとウェブ情報で学習された専⾨のShoppingアシスタントAI 買い物の開始時にユーザーが実施する幅広いリサーチを⽀援する 23 https://www.aboutamazon.com/news/retail/amazon-rufus § 例︓ランニングシューズの購⼊ – ランニング シューズ購⼊時に何を考慮すべきか︖ – このシューズは初⼼者に適していますか︖ – ⾬の⽇のランニングには何が必要ですか︖
17. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon の⽣成AI事例から得られるインサイト 1. テキストコンテンツ⽣成、アシスタントチャットによる検索体験向上、 商品画像⽣成に対して⽣成AIを導⼊ • 出品者向け、商品説明⽂⽣成 • 出品者向け、画像背景⽣成 • 出品者向け、レビュー分析 • エンドユーザー向け、レビュー要約 • エンドユーザー向け、ショッピングアシスタントチャット ※EC領域の⽣成AIスタートアップで資⾦調達額が⼤きいのもこの3領域であり*4、 多く利⽤される機能であることが期待される 2. エンドユーザーのCX向上だけでなく、オペレーション負荷の低減として も機能している 24 *4 https://note.com/calm_stilt170/n/nc9d119bcfdbe
18. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Eコマースの課題解決に⽣成AIはどう役⽴つか︖ 31 企画/出品 集客 販売 配送 サポート
19. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Eコマースの課題解決にどう役⽴つか︖ 32 EC運営者の50%以上が 「ビジネスやマーケティングのテンプレートやアドバイスを求める」 「ささげ業務」が原因でECへの新商品投⼊に平均5.8⽇遅れている ささげ業務を効率化し、 クリエイティブに集中させる 企画/出品 集客 販売 配送 サポート https://ecnomikata.com/ecnews/42132/ 商品画像の背景 修正 商品原稿の⽣成 http://www.fcn.co.jp/thesis/syougyoukai180310/
20. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Eコマースの課題解決にどう役⽴つか︖ 33 企画/出品 集客 販売 配送 サポート 顧客維持のためにパーソナライズした マーケティングの実⾏ 質の⾼いマーケティングメッセージ⽣成 の効率化 回答したB2C企業のマーケティング意思決定者の99%が 「顧客維持に向けたエンゲージメントを強化する」と回答 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000052.000066773.html
21. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 顧客通知をパーソナライズすることで効果が得られた事例 • Amazon Personalize とMAツールの統合で、E メールやアプリ内などでの送信をカスタマイズ • ⼀部のセグメントでクリック率が最⼤ 50 %増 加し、平均で約 20 % の増加 • スタッフの時間も節約 34 メッセージそのものもパーソナライズして⽣成することで 効果が出る可能性がある Amazon Personalizeにも⽣成AI機能が追加されている (キャッチコピーの⽣成、メッセージ⽣成を補助する機能)
22. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Eコマースの課題解決にどう役⽴つか︖ 36 企画/出品 集客 販売 配送 サポート ECサイト上での パーソナライズされた 体験の提供 66%の消費者が 「パーソナライズされていないブランドの利⽤を⽌める」と回答 https://www.twilio.com/ja-jp/state-of-customer-engagement チャットボット による検索補助 初⼼者向けのランニン グシューズを紹介して 商品A、B、Cがおすすめです。 理由はXXX
23. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Eコマースの課題解決にどう役⽴つか︖ 37 企画/出品 集客 販売 配送 サポート スピード感のある丁寧な 顧客対応をするための、 アシスタント 20代〜30代の半数以上が、 「問い合わせ対応がリピート購⼊の後押しになった」と回答 https://ecnomikata.com/ecnews/41440/ 短⽂の⼊⼒で 丁寧な回答⽣成 Amazon Bedrockでも以下のような事例が出て きている • 9 割の回答が基準を満たす • サポートデスク業務を 40% 効率化できた
24. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Generative AI Day1 38
25. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 基盤モデルを活⽤した ⽣成 AI アプリケーションを 簡単に構築、拡張できる⽅法 Amazon Bedrock API を介してさまざまな基盤モデルに アクセス、インフラ管理は不要 お客様の業務⽤途に適した基盤モデル を選択 Amazon、AI21 Labs、 Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 東京リージョン含む 6 つのリージョンで⼀般提供 ( 2024 年 1 ⽉時点) エージェント機能、RAG 機能、⾮公開 でのモデルのカスタマイズなど基盤モ デルの効果を⾼める さまざまな機能を提供 データセキュリティやコンプライアンス を実現
26. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 幅広い基盤モデルの選択肢をご提供 Amazon Bedrock ※ 2024 年に発表あるいは⼀般提供開始 COMMAND & EMBED Command Command Light テキスト 埋め込み Embed - Multiligual Embed - English LLAMA 2 テキスト Llama-2-70b-chat Llama-2-13b-chat SDXL 画像 SDXL 1.0 AMAZON TITAN Titan Multimodal Embeddings Titan Text Embeddings テキスト Titan Text Express Titan Text Lite 埋め込み 画像 Titan Image Generator JURASSIC Jurassic-2 Ultra Jurassic-2 Mid テキスト Mistral AI MISTRAL & MIXTRAL テキスト Mistral 7B Mixtral 8X7B CLAUDE Claude 3 Opus (Coming Soon) Claude 3 Sonnet Claude 3 Haiku (Coming Soon) Claude 2.1 Claude 2.0 Claude Instant テキスト テキスト & ビジョン
27. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Claude 3 で商品説明⽂を出してみる 41 マルチモーダルモデルなの で、画像とテキストをInput できます 1k input: $0.003 1k output: $0.015 と安価です(Claude 3 Sonnet)
28. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Claude 3 で商品説明⽂を 出してみる Promptを少しカスタム 42
29. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Thank you! 50