AIで好みがわかる 非ビッグデータのアプローチで事業化狙うSENSY

「なんとなく……」を点数化する人工知能の可能性

SENSYでは個人の嗜好を数値化しAIが提案してくれる

　SENSYの特徴は、感性＝なんとなく、を点数化する部分と、各産業を横断したSENSYプラットホームでの展開にある。

　ただ、「感性プラットホーム」と聞いても実際わかりにくい。渡辺氏によれば、人が頭のなかでどういう風に情報を整理しているか、たとえばファッションについてもどういう軸で見ているか、それは「柄」なのか「シンプルさ」なのか、「ディテールへのこだわり」なのか、各観点でのくくり方を分析して、それをより細かく個人の嗜好にパーソナライズさせることにあるという。

　われわれがなんとなく感じる、共通する画像的な特徴や言葉の組み合わせについて、それを機械が解析していくことでとらえ方が変わってくる。画像解析から抽出した特徴を言語化し、さらに個人の好き嫌い判断を加味して点数化していくことは、そのままEコマースにおける商品コンバージョンの度合いにまで直結する可能性がある。

　定義があいまいなものを一つ一つの人工知能に覚えさせて、個人に最適化させるサービスというのはいかにも日本的だ。現時点で、複数進んでいる実証実験の結果がどのように出てくるか、少ないデータ入力からのAIのうまい回し方がはたしてどのように実現されるのかが気になる。

　ファッションからサービスが始まったのも、AIを介した個人のマッチング度合いが1割から一気に5割まで上昇した結果があったからだという。この場合は、100枚の画像から抽出したデータでの結果だったらしいが、100枚で40％の上昇を多くみるか少なくみるかというところがキモだ。

　ちなみに、話を聞いたなかで個人的に面白かった点として、流行とともに移り変わっていくファッションについて、あえて人工知能に昔のことを忘れさせる仕組みを導入しているという。入力ではなく、時間経過でデータがなくなっていく仕組み自体も価値になるというのは興味深い。