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発展途上だからこそ面白い?!より身近になってきた生成AI。注目のポイントとは

様々な業界でテクノロジーの導入が進む中、2023年はChat GPTを中心に生成AI(ジェネレーティブAI)が注目を集めました。リテール領域においても同様にAI活用に関する関心が高く、世界最大規模の小売業の展示会「NRF2024」でも、AIに関する話題を取り上げる報道が多かった印象です。

生成AIの活用は単に話題というだけではなく、実際に自身で使ってみたり、ビジネスシーンの活用が徐々に広がっています。東芝テックCVC noteでも「note投稿作品から見る『お買い物&お店』にまつわる消費者動向 総まとめ2023」の中で、皆さまからご応募いただいた投稿作品の傾向を生成AIで分析してみることにチャレンジしました。

今後、様々な領域でさらなる活用が期待される生成AIは、私たちも関心を持って注目している領域です。そこで今回は、投資メンバーの石井と、コマース領域に特化したファンドを運営するNew Commerce Ventures代表の松山氏にお話を伺ってみることにしました。

環境が整い、面白い勝負になりつつある

ーー冒頭で少し触れましたが、私たちのnoteでも生成AIを活用するなど、徐々に身近なテクノロジーになってきていると感じています。今までもAIテクノロジーはあったと思いますが、生成AIの登場で、より手軽に試すことができ、その効果を実感できるようになりましたよね。

松山氏:そうですね。今まで人間が行わなければならなかったことをAIで代替できるようになってきている中で、これまではまだ違和感があったところが違和感なく実務で使えるレベルになってきていますよね。

接客を効率化するチャットボットや、従業員をサポートしてくれるアシスタント的な存在、クリエイティブ制作など、活用する領域によっては、「それが生成AIなのか?普通のAIでもできるのか?」という違いがまずはあると思いますが、LLM(大規模言語モデル)を開発した企業がAPIを提供することで、様々な企業がいろんなサービスに生成AIを簡単に使えるようになったことが特に大きな発展だったのではないかなと思います。これは、AWSが登場したときと似たような状況に感じます。

石井:おっしゃるとおりで、まさにAWSやGoogle Cloud、Microsoft Azureといったクラウドサービスが生まれたときの考え方に似ていますよね。つまり、生成AIやLLMは、既に言語を作る勝負ではなく、一定出来上がっている言語をベースに、どういうサービスや付加価値を生み出していくのか?というフェーズに移っていると思います。いかに効率よくユーザーメリットのある面白いものを作れるのかという視点で、それぞれの領域で面白い動きが生まれているように感じます。

ーーだからこそ、様々な業界や産業で生成AIがトレンドになっているというわけですね。それぞれの業界に影響があると思いますが、注目している領域があれば教えてください。

石井:私は広告・マーケティング出身なので、特に広告・マーケティング領域への活用に注目しています。ここ数年、デジタルメディアの価値が上がるとともに広告の価格も高騰していることや、cookieをはじめとする個人情報関連の規制が強まっている背景から、デジタル広告におけるCPA(顧客獲得単価)が高くなっているという印象を持っています。

その影響によって、コミュニケーションの質を変えなければならないと考えられていること、それから、リテーラーさんたちがファーストパーティデータを重要な資産として持ち始めた結果、「パーソナライズ」という考え方が生まれ、一人ひとりに最適なコンテンツを届けるためのセグメンテーションや、情報を効率的に届ける手段としてのマーケティングオートメーションの活用が進んでいます。

ただ、それでも適切なコンテンツを届けるのはけっこう難しかったりするので、パーソナライズされたコンテンツ生成という部分において生成AIの活用は面白いなと思っているところです。One to Oneマーケティングを成立させる上で足りなかった要素を、生成AIが代替できるのではないかと、そこに可能性を感じています。

ーーパーソナライズされたコンテンツ生成というのは面白そうですね、実際に活用できるレベルになるためにどういう点が大事だと思いますか?

石井:学習させるデータの量が重要になってくると思うので、ファーストパーティデータもそうですが、セカンドパーティデータ、サードパーティデータも含めて、どのようなデータを収集しながら、どのように組み立てていくのかを考えることが、ビジネスをスケールさせるために必要だと思っています。そこはcookie規制などの法規制も大きく影響するポイントなので、法改正の動きも常にモニタリングしています。

生成AIネイティブの考え方から生み出されるサービスに期待

ーー松山さんはコマース関連の生成AI活用で注目しているトピックはありますか?

松山氏:そうですね、それで言うとクリエイティブ領域とCS・顧客コミュニケーション領域への活用に注目しています。クリエイティブ領域に関しては、タイプフェース(Typeface)やトリート(Treat)などのスタートアップが一気に登場しています。実際に商品の背景画像を変えたり、本当のモデルが着用しているコーディネート画像を生成するなどして、従来の撮影や編集にかかるコストを圧倒的に削減するサービスなどがあります。

――国内でもそういうことにチャレンジしているスタートアップは出てきていますか?

松山氏:商品説明文や紹介文を書いたり、広告のタイトルを作ったりするスタートアップは出てきていますね。

石井:ただ、やっぱりこういった機能を提供するだけではなく、その後に効果検証を行い、そのデータを基に再び生成させるというサイクルをサービスとして提供しようと思うと、大手プラットフォーマーが有利になると感じているので、スタートアップの戦い方は変わってくるかもしれません。

松山氏:そうですね、実際この領域に関してはグーグルもアマゾンもアドビも、みんな同じことをやっている状態ですし、今後は画像を自動生成してABテストを行い、コンバージョン率の高い画像を選ぶという形で最適化するところまで大手プラットフォームがやるのではないかと思います。

そうなった時に、スタートアップは従来のSaaSと同様に、何かしらの業務フローを効率化するという価値を提供するために生成AIを活用するケースで勝てる可能性があると考えています。例えば、クリエイティブフォース(Creative Force)というスタートアップは、商品画像の撮影・管理に関する業務支援ソリューションを提供し、AIによる画像生成を組み込んで、撮影時に撮れていなかった角度の商品画像を自動で生成して補完する機能を実現しています。このように、生成AIネイティブで業務効率化を考えると、従来のSaaSも進化するのではないでしょうか。

ーーそれは、業務フロー上のペインポイントにもう一歩踏み込んだようなソリューションを作ることがポイントなのでしょうか?

松山氏:そのように考えています。いわゆるSaaSを作るときに「生成AIがある」っていう前提でサービスを考えると、今までのSaaSの形も少し変わってくると思うんです。例えばSalesforceやHubSpotのようなツールで考えてみると、仮に生成AIがある前提で今からサービスを作るとしたら、今とはまた違った形で営業担当者の手間をさらに省くような機能が開発されている可能性があるのではないでしょうか。そういう意味で、生成AIネイティブで作られたSaaSがどんどん登場してくると面白そうですよね。

ーーなるほど、確かに生成AIがある前提で考えることができると、今までとは違ったソリューションが生まれる可能性はありそうですね。続いて、CS・顧客コミュニケーションへの活用で注目しているポイントを教えていただけますか?

松山氏:従来のチャットボットは、事前に登録された選択肢に基づいて回答するシナリオ型が主流でした。それがLLMの登場によって、チャットボットがユーザーの言葉の内容を読み取りながら、自然な会話で回答できるようになりました。東芝テックさんと共催しているピッチイベントにも登壇してくださったウェブナル(wevnal)のBOTCHANもそうですが、新しいチャットボットサービスが出てきています。

その次に期待しているのは、あらかじめ設定したKPIに基づいてチャットボットがお客さんとの交渉まで完結してくれるようなサービスです。例えば、現在の在庫状況や売れ行きなどのデータをもとに、このタイミングで◯%割引すると売上最大化につながるという計算を導き出し、それを前提にユーザーとコミュニケーションを取ったり、「2個セットで購入してくれたら◯%割引します」という交渉を自動で考えてユーザーに提案してくれるようなものです。これは石井さんから聞いて知ったのですが、海外では「Negotiation as a Service」と呼ばれて注目を集めている領域になります。

ーーNegotiation as a Serviceのスタートアップについては、以前noteの記事「ちょっとした工夫で購買体験が変わる!?小売業界の生成AI(Generative AI)活用に期待」でも取り上げたことがあり、とても面白いソリューションだと思いました(興味ある方はこちらもチェックしてください)。

石井:この領域まで発展するとすごく面白いですよね。例えば、今までは商品軸で在庫セールなど一律に割引を適用していたものが、データに基づきチャットボットが各ユーザーと個別に交渉できるようになると、今までのコミュニケーションやマーケティングの考え方が大きく変わっていくような印象があります。

ショッパブルコンテンツの生成AI活用にも注目

ーーコマース関連の生成AI活用についてもう少しお聞きしたいと思います。例えば、ソーシャルコマースでは今後どういうふうに活用される可能性がありますか?

松山氏:そうですね。現在、SNSを通じて商品を購入する行動が一般化している中で、もっと売りやすい状態を作っていくような支援ソリューションに注目しています。既にセグメント毎にSNSに投稿する投稿内容を自動生成するような機能も出てきている中で、SNSでバズる動画コンテンツを自動生成するような領域のスタートアップはもっと出てくるような気がします。

石井:今はテキストコンテンツの生成は本当に進化している印象ですが、動画の場合、インプレッション数の多い動画のパターンを参考に、簡単な絵コンテやコマ割りの構成を作るくらいまではできそうですが、その先につなげるところまで活用されるようになるには、まだもう少し時間が必要かもしれません。

ーーその人に合ったコンテンツを自動生成できるようになったときに、クリエイティブの品質はどうなっていくのか、noteクリエイターの方々も気になるところだと思います。

石井:例えば動画制作への活用を考えてみると、今まで人が1,000個ぐらいの絵コンテを作り、そこから良いものを選んで作るという工程から、絵コンテは過去の制作物やトレンドを参考にAIが作ってくれて、その中から人間が最終的に選ぶという工程になると、省人化という観点ではすごく寄与してくると思います。

ただ、生成AIを活用することで省人化には寄与しても、クリエイティブの質そのものが一定のクオリティ以上に向上するかどうか、人間が生み出すもの以上のものが創造されるかはまだまだ未知ですし、その先 、コンテンツ自体がコモディティ化してしまわないだろうか?というところで面白い議論ができるんじゃないかと個人的には思っていて、現時点で明確な答えはないのですが、今後すごく楽しみだと思っています。

AIは効率化に関しては120%寄与するものですが、クリエイティブやコミュニケーションの質のさらなる向上については新しい技術なのか、サービスなのか、これからもう一段階の進化が起きるような気がしています。そういう意味で、単に効率化だけではなく、クリエイティブの質もコミュニケーションの質も高まるという、もう一歩先を行く価値を提供するようなスタートアップが出てくることを非常に期待しています。

ーー確かに、私たちもnoteでメッセージ性やオリジナリティを大切にしているので、コンテンツが差別化できなくなってしまうという点は気になるポイントです。今後、そのような側面も踏まえて新たな価値を提供するスタートアップが現れるのか、とても楽しみですね。

リテール業界だけではなく、様々な産業において労働力減少が大きな課題となっています。その解決策となる省人化・効率化に生成AIは貢献できると思いますし、それ以外の側面にも可能性が広がる生成AIの今後に注目したいと思います。お二人ともありがとうございました!

New Commerce Venturesと東芝テックCVCは、小売・流通領域のスタートアップと事業会社をつなぐ招待制ピッチイベント『New Commerce Pitch』を定期的に共催しています。

本イベントでは、スタートアップによるピッチ発表のほか、交流会とアンケートを通じて、相互に興味・関心のあるスタートアップと事業会社のマッチングをサポートします。これまで累計100社以上の大手企業に参加いただき、400件以上のマッチングを創出。スタートアップにとっては一挙に多くの企業へPoC・導入・協業の提案ができる機会となっています。

2024年4月24日、『New Commerce Pitch Vol.6』を開催します。これに伴い、ピッチ登壇企業を募集しています。小売・流通領域で活躍するスタートアップの皆様の登壇ご応募をお待ちしています。

登壇希望のスタートアップの方は以下より申込フォームへご応募ください
https://newcommerce.ventures/event/1458/

参加希望の事業会社の方は下記New Commerce Venturesへご連絡ください
info@newcommerce.ventures

東芝テックとNew Commerce Venturesが取り組む共催イベントについては、こちらで詳しくご紹介しています。