“探す家電”から“相談して出会う家電”へ

　楽天市場のAI活用でもうひとつ注目したいのが、ディスカバリーレコメンデーションだ。

　これは、ユーザーの興味関心に合わせて商品やコンテンツとの出会いを生み出す仕組みである。楽天市場側は、ショッピングモールを歩いているときの体験になぞらえて説明していた。

　高間氏はこう語る。

「大型ショッピングモールを歩いていると、進むたびにいろいろな店舗や商品が目に入ってきます。最初から買うつもりがなかったものでも、そこで新しい出会いが生まれることがあります。楽天市場でも、AIを活用して、お客様の興味関心に合わせた新しい商品や店舗との出会いを提供していきたいと考えています」

　家電でも、この“発見”は意外に大切だ。

　たとえば、最初は空気清浄機を探していた人が、部屋干し対策として除湿機に出会う。掃除機を探していた人が、ロボット掃除機や水拭き対応モデルに興味を持つ。炊飯器を探していた人が、電気圧力鍋やオーブンレンジを使った時短調理に気づく。

　家電の買い物は、目的買いだけではない。暮らしの困りごとから、思わぬジャンルの商品にたどり着くことがある。

　AIによるディスカバリーは、その偶然をオンライン上で再現する試みともいえる。

出店店舗向けAIは、家電販売の裏側を変える

　楽天市場のAI活用は、ユーザー向けだけではない。出店店舗向けにも「Rakuten AI for RMS」として、店舗運営を支援するAI機能が提供されている。

　説明したのは、楽天グループ コマース＆マーケティングテクノロジー統括部 ジェネラルマネージャーの山川祐介氏だ。

「RMSは、楽天市場に出店いただいている店舗様の業務全般をサポートするシステムです。その中に、商品説明文の作成支援、商品画像の背景加工、問い合わせへの回答支援、レビュー返信支援、RMSの使い方を案内するAIチャットなどを組み込んでいます。現在では、出店店舗様の約半数が何らかの形でAI機能を活用しています」

　家電店舗にとって、商品説明文の作成は大きな負担だ。

　型番、サイズ、重量、消費電力、適用畳数、付属品、保証、設置条件、旧モデルとの違い。書くべき情報が多いうえに、間違いは許されない。特に家電は、仕様の誤記が購入後のトラブルにつながりやすい。

　山川氏は、AIの位置づけについてこう話す。

「AIですべてを置き換えるというより、店舗様の業務の一部を支援する形で活用しています。商品登録や問い合わせ対応など、時間のかかる作業を効率化し、その分、店舗様が商品をより魅力的に伝えるコンテンツづくりや、付加価値の高い仕事に時間を使えるようにしていきたいと考えています」

　これは家電ECでも同じだ。

　AIに商品説明を丸投げするのではなく、下書きや整理を任せる。店舗はそこに、自分たちならではの選び方、注意点、設置ノウハウ、使用シーンの提案を加える。そこまでできて初めて、AIは売上を伸ばす武器になる。

問い合わせ対応の速さは、家電の購入率に直結する

　説明会では、出店店舗の活用事例として、プチギフトmomo-fukuを運営する株式会社百福 専務の木澤典子氏も登壇した。

　ギフト専門店の事例ではあるが、家電販売にも通じる示唆が多かった。

　木澤氏は、問い合わせ対応の変化について次のように話す。

「私たちは夫婦2人と少人数のスタッフで運営している小規模な店舗です。ギフトショップなので、地方ごとの熨斗のお作法や配送について、お客様から多くのお問い合わせをいただきます。

　以前は1件ずつ調べて返信していたので、1件あたり10分ほどかかっていました。AIを活用することで、今では1分から3分ほどに短縮できています。月間で見ると、対応時間は約67時間から約20時間まで削減できました」

　家電店舗でも問い合わせは多い。

「この冷蔵庫は右開きか」「マンションに搬入できるか」「掃除機のバッテリーは交換できるか」「フィルターは水洗いできるか」「メーカー保証と店舗保証はどう違うのか」。こうした質問に早く、正確に答えられるかどうかは、購入率に直結する。

　木澤氏は、AIによる問い合わせへの返信支援がスタッフの安心感にもつながっていると語る。

「敬語やマナーで失礼があってはいけないと悩むスタッフも多かったのですが、AIが下書きを作ってくれることで、悩む時間が減りました。専門知識が必要な場面でも、必要な情報を引き出してくれるので、安心して返信できています。返信が早くなることで、お客様からも“すぐに返信が来た”“安心して買い物ができた”というレビューをいただけるようになりました」

　高額な家電ほど、購入前の不安は大きい。問い合わせの返信が早く、丁寧であることは、そのまま店舗への信頼になる。