ジュピターショップチャンネル(JSC)は10月中旬から、運営する通販サイトに、AI(人工知能)を活用して閲覧中のファッションアイテムに合う商品をユーザーごとにトータルコーディネートして商品提案する機能を導入する。例えば、あるシャツの商品詳細ページに当該商品とコーディネートできるパンツや靴、鞄、ジュエリーなどを表示する。サイト内でどの商品を閲覧したのか、何を購入したのかといったユーザーの行動パターンやし好と商品データをAIが紐付けて最適な組み合わせを提案する。同仕組みの導入でサイト内の回遊を高め、客単価向上や通販サイトの全体的な売り上げ拡大につなげる考え。

　同社が導入する通販サイトにおけるファッションアイテムのAIによるコーディネート提案は米MAD　STREET　DENが提供する小売り企業向けAIソリューションサービス「Vue.ai(ビュー・エーアイ)」を活用した。同サービスはAIを使って商品画像から当該商品の特徴、例えば色や柄、着丈、袖丈、ネックラインなどを自動解析しタグ付け。タグ付けした商品データと行動パターンや購入履歴などからユーザーのし好を分析、それらを紐付け、最適な商品をレコメンドすることなどができるものだ。

　JSCではユーザーが閲覧中の商品を軸に同社が常時販売する約5000点のファッションアイテムの中からコーディネート提案を行う。具体的には商品詳細ページの下部に、「コーディネートにおすすめの商品」というコンテンツを表示(画像)。当該欄では衣料品から小物まで4商品程度からなるコーディネートを提案。さらに「もっと見る」をクリックすると最大で5つのコーディネートを表示する。表示するコーディネート提案はAIがユーザーのサイト内の行動履歴や商品購入履歴によってし好を分析して都度、最適な商品を表示するため、ユーザーがサイト内の様々な商品ページなどを閲覧するたびに別のコーディネートを提案する形となる。

　同社執行役員の加藤誠オムニコンテンツ企画開発本部副本部長兼オムニチャネル推進部長によれば「当社が販売する幅広いカテゴリやブランドをお客様にご覧頂き、新しい商品と出会えるきっかけにしたい」とする。同社の通販サイトは衣料品などの「ファッション」と「ジュエリー」「靴・バッグ・小物・インナー」は別々のカテゴリに分けている設計上、カテゴリを横断しての回遊がされにくいという課題があった。コーディネート提案では既存カテゴリに関係なく、商品が提案・表示されるため、提案商品を介して、当該商品を含めて様々なカテゴリへとユーザーが回遊するトリガーとして機能させたい狙い。

　なお、10月中旬の本格導入を前に9月9日から試験導入しているが、コーディネート提案した商品をクリックする率が予想よりも高く、また、それにより、回遊率が高まり、1客あたりの購入点数が増え、客単価の向上につながるなど一定の成果が出ているという。

　「コーディネート提案自体が『楽しく見てしまう』という声も頂いており、コンテンツとしてのバリューもある。今後はお客様がお持ちの商品に合うコーディネート提案などもやってみたい」(加藤執行役員)としている。