小売 / 電子商取引
Amazon：AIによる買い物相談
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業務課題
顧客は買い物の段階ごとに性格の違う質問を抱えている。旅行先の天気のような広い質問があり、この製品の電池の持ちのような狭い質問もある。商品の比較と価格の確認、再注文、注文の問い合わせが別々の画面に散らばっていて時間がかかる。Amazonは、オンラインの買い物をより単純にして顧客の時間と金を節約することを目標に据えた。
使った技術とデータ
RufusはAmazon Bedrockの上で動く。リアルタイムのrouterが、AnthropicのClaude Sonnet、Amazon Nova、そしてAmazonの商品カタログと顧客のレビュー、コミュニティの質問と回答、ウェブの情報を収めた自社のモデルのうち、質問の類型に合うものを選ぶ。RAGでThe New York Times、USA Today、Good Housekeeping、Vogueといった媒体の内容を引いてきて、商品と流行の質問に答える。口座の記憶の機能が顧客個人の買い物の活動を反映して、答えと商品の検索の結果を合わせる。再注文の要求を受けると、過去の活動といま必要なものをつなぎ、品切れであれば代替品を提案してカートに自動で入れるが、決済の前の確認は顧客が行う。価格の通知と自動の購入も顧客が決めた目標の価格で作動し、注文のあとに取り消せるよう通知を送る。
成果
Amazonは、発表の時点までにその年に2億5000万人を超える顧客がRufusを使ったと述べた。月の平均の利用者は過去一年で149%増え、やり取りは210%増えたとした。買い物の途中でRufusを使った顧客は、その買い物で購入する可能性が60%以上高かったと説明した。自動の購入を使った顧客は購入あたり平均20%を節約したと述べた。同社は技術の改善と新しい機能を50を超えて入れたとした。
限界と残る課題
購入の可能性が高いという値は、Rufusを使った顧客と使わなかった顧客を比べた数値であり、因果を明らかにした実験の結果ではない。同じ記事は、Rufusの名前がのちにAlexa for Shoppingに変わったと知らせている。
出典
- Amazon Rufus: Amazon's AI shopping assistant gets smarter and more personalaboutamazon.com, 確認
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。