Gen-AI（生成AI、ジェネレーティブAI）や量子技術を活用したクリエイティブ集団であるKandaQuantumはこのほど、GPT-3を内蔵した議事録AI「CalqTalk」と、他の「Calqシリーズ」製品を連携し、MTG時のリアルタイムで効果的な商品レコメンドシステム構築に向けた実証実験を開始した。
KandaQuantumは、「協創の基盤を創る」をミッションに掲げ、Gen-AI（ジェネレーティブAI、生成系AI）や量子技術等を活用し、量子コンピューター、AI、クラウド、IoT等最先端技術により企業のビジネス価値の向上を支援している。
インターネットでのショッピングは、私たちの日常生活に欠かせないものとなっているが、顧客のニーズや嗜好が多様化する一方で、従来の商品レコメンドシステムの精度は低下し続けている。企業側がこれに対応するには、大量のデータを収集・分析し、それに基づいた効果的な商品レコメンドを提供する必要がある。
こうした状況を受けKandaQuantumは、ChatGPT/GPT-3やCalqシリーズを活用することで、これらの問題に対処し、多言語の商品レコメンドの前提のもとに、効果的かつグローバルな展開も見据えることができるとし、議事録AI「CalqTalk」と、他のCalqシリーズ製品を連携し、MTG時のリアルタイムで効果的な商品レコメンドシステム構築に向けた実証実験を開始した。
KandaQuantumの「CalqTalk」は、GPT-3を内蔵した議事録AI。GPT-3などを活用することで、膨大な会議記録データから顧客のニーズや嗜好を分析し、より効果的な商品レコメンドが可能。言語モデルによる自然言語処理技術を活用することで、高い精度で自然言語を理解し、それを元にした情報の抽出や分析を行うことができる。
これを利用し、企業が保有する膨大な会議記録を解析することで、顧客が抱える問題やニーズ、嗜好などを把握することができ、顧客がどのような商品やサービスに興味を持っているかを予測し、それに合わせた効果的な商品レコメンドを行うことが可能だ。また、「CalqTalk」は主要8言語に対応しているため、多言語の商品レコメンドにも対応可能となっており、グローバルな展開も見据えることができる。
次に、人工知能技術を活用したメッセージ返答サービス「CalqReply」を用いることで、リアルタイムで顧客の行動に合わせた最適な商品レコメンドの提供が可能になる。「CalqReply」は、顧客の行動履歴やクリック履歴、ページ閲覧時間などのデータを収集し、それを元に最適な商品レコメンドを行うシステムとして展開予定としている。例えば、顧客がある商品を閲覧した場合、その商品に関連する商品をリアルタタイムでレコメンドすることが可能になる。顧客の行動履歴に基づいた推薦を行うことで、より的確な商品レコメンドを実現することができる。
また、量子コンピューター技術を活用した、次世代ビジネスマッチングソリューション「CalqMatch」の採用により、さらに高速・大規模な商品レコメンドを実現。ビジネスプロセスの効率化に繋げることができる。「CalqMatch」は、量子コンピューティング技術を活用した大規模高速マッチングシステムであり、従来のコンピューティング技術では処理しきれなかった大量のデータを高速に処理することが可能。現研究段階では年間100万人単位の商品レコメンドに耐えうる成果が出ているとした。
ChatGPTや「Calqシリーズ」は、ECサイトをはじめとする様々な分野で活用可能であるとし、顧客の嗜好を把握したより的確なレコメンド、嗜好に合わせた最適なメニューやプランの提案、広告の配信やキャンペーンの実施などを提案した。
ChatGPTや量子コンピューター、「Calqシリーズ」を活用することで、顧客のニーズや嗜好を把握し、リアルタイムで最適な商品レコメンドの提供が可能になることで、顧客の満足度の向上に繋がるとともに、ビジネスプロセスの効率化も実現できるとしている。
KandaQuantumは今後、AI技術を駆使して企業のビジネス価値の向上に貢献していくことを目指す考えを示した。
