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バッグを探し疲れる前に AIがお薦め

2017/5/18 6:30
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 ラクサス・テクノロジーズ(広島市、児玉昇司社長)がインターネットで高級バッグを貸し出すサービスを始めて2年3カ月、会員は14万人に急成長した。お薦め機能の精度を上げるため、人工知能(AI)で3種類のデータを分析する特徴がある。消費者一人ひとりに合ったバッグを提案し、1万5千種類の中から探し疲れないよう工夫している。

ラクサスの倉庫にブランドバッグが並ぶ(広島市)
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ラクサスの倉庫にブランドバッグが並ぶ(広島市)

 レンタルサービス「ラクサス」はスマートフォンのアプリやパソコンのサイトで利用する。女性が対象で、ルイ・ヴィトンやシャネル、エルメス、グッチ、プラダといったブランドバッグを月7344円で無制限に借り替えられる。

 商品は中古品の業者から仕入れたり個人から借りたりする。高級バッグのシェアリングサービスとして20~50代の需要を掘り起こし、会員はハイペースで伸びた。

 ただ、レンタル事業はサービスの利用を続けてもらわなければならない。そのため、お薦め機能の役割は大きい。サービスを始めたあとに機能を向上させていった。

 機能向上の狙いは、詳しいデータ分析で消費者一人ひとりに合ったバッグを提案すること。馬場添佳執行役員は最近になってそれができるようになってきたと話す。

 現在、データの特徴を学ぶ機械学習などを使い、50種類程度を提案している。

 利用するデータのひとつは全会員の貸し出し実績だ。「ミュウミュウとバレンシアガを借りる人はプラダも借りる」といったブランドの関係を見いだす。あるいはグッチが好きな人はシャネルを借りないということがみえるかもしれない。

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 別のデータは、会員が答えるテストの結果だ。ジョギングは好きか嫌いか、海から日が昇る様子はどうかなど10問程度に回答してもらう。借りたブランドと、回答結果の関係を見る。

 質問とブランドの直接の関係はない。それでも、データが大量に集まることで「日が昇る様子が好きな人が選ぶブランドはシャネルが一番多い」といった関係が出てくることがある。それを踏まえてリコメンドする。

 ブランドだけでなく、個別のバッグに関するデータも拾う。消費者がある商品のページを開くと10点、借りると20点と得点をつける。

 3種類のデータを組み合わせた分析によってお薦めの精度が増す。人気商品に提案が偏らない。

 サービスを始めたころ「借りたいバッグがないと言って、サービスから去ってしまう人がいた」。児玉社長は振り返る。

 いつでも貸し出せる状態の商品が、つねに数千種類あった。借りたいバッグがないはずがない。「ないのではなく、見つけられないのだ」

 バッグだけが1万種類以上もあるラクサスのようなビジネスの場合、消費者が探し疲れてしまう懸念はある。衣料品や服飾雑貨をさがす消費者は、日用品のように欲しいものが決まっているケースは少ないといわれる。

 ラクサスには課題もある。規模拡大のためには在庫の確保が欠かせない。新規ビジネスで先行したメリットとして急速に集まる顧客から、どんなデータを集めるかも考える必要がある。

 消費者がサイトを見てレンタルを決めるまでの時間を計りたいという。早く決まった商品ほど、強く推薦できそうだ。

 全地球測位システムのデータにも関心を寄せる。「このブランドが好きな人はこの場所に行く」といった関係が見いだせれば、バッグのブランドメーカーが広告を出す場所のヒントになるかもしれない。

 同社は2006年設立で、英語教材のサイトの運営などを手掛けていた。ラクサスが成長しているため今年1月に社名をエスからラクサス・テクノロジーズに変えた。

 海外に同じようなサービスはまだないといい、ニューヨークやパリ、ロンドン、シンガポールなどでのサービスを検討している。

(企業報道部 奥津茜)

[日経産業新聞 5月18日付]


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