レコメンド機能

Laboro.AIが開発支援した、パーソナライズ献立提案アプリ「勝ち飯®AI」。味の素が行う支援活動、「ビクトリープロジェクト®」のサポート現場で使用されるメソッドをアルゴリズム化。アスリートが入力・記録したデータから、AIが栄養基準を満たした献立を提案するというものです。なお、献立はレシピサイト「AJINOMOTO PARK」のものを活用。厳しい栄養基準を満たしながらも、アスリートそれぞれの嗜好にあわせた献立を提供することができるため、食事を楽しみながら選手の目標達成のサポートができるように開発されています。

また、開発の背景として、味の素がこれまでにトップアスリートに対する支援活動で得たノウハウを一般アスリート・部活生にも提供したいというコンセプトがありますので、一般家族でも利用しやすい利便性のあるアプリとしての一面もあります。

顧客である医師への効率的なアプローチをおこなうため、販売員がおこなってきた営業活動の記録や、セミナー・展示会の実績、WEBサイトでのユーザーの行動履歴などをデータ化し分析しました。さらに、顧客（医師）の属性データと販売実績から機械学習モデルを構築。アプローチからどれほどの効果を得られるのか、予測結果を定量的に可視化するシステムを開発しました。

データ活用から、宣伝の種類とタイミングの解明や医師の行動履歴を考慮した有効性の検証、営業から得られる予測売り上げの可視化などの成果が見られました。医師に対して効果的なプロモーション施策が可視化されたことで、営業活動の無駄が省かれ効率的に動けるようになりました。

大規模・複雑化が進むゲーム開発において、品質保証の効率化は差し迫った課題になっており、ゲーム業界ではテストプレイの自動化が進んでいます。アラヤでも、機械学習・強化学習技術を応用した自律エージェントを活用した、ゲーム開発における品質保証の効率化に取り組んでいます。

自律エージェントとは、それ自らが状況を判断しタスクを遂行するAI。ゲームを実際にプレイしたり、見本データから学ぶことで操作方法を修得していきます。自律エージェントでは手順をスクリプトやマクロで描き下す必要がないので、手軽に様々なテストが実施できます。

通しプレイの自動化やバランス調整のサポート、クローンプレイヤーの作成などに活用されており、ゲーム開発現場での課題解決に役立てられています。

アドフレックス・コミュニケーションズは「Pattern89」の唯一の取扱店であり、クライアントの広告パフォーマンス向上を目的に提供。ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社のFacebook・Instagram広告にて、AIプラットフォーム「Pattern89」のクリエイティブ成果の予測機能を活用し、ランディングページビューの単価を改善しています。

クリエイティブ要素を細分化して分析。ペルソナに分けてクリエイティブを最適化し、レコメンドを使って予測クリエイティブをつくりました。PDCAとは異なるアプローチで、掲載前にクリエイティブのパフォーマンスがわかるので、広告効果の改善に取り組みやすくなります。

毎日、多くの新作商品がアップされている通販サイト「KOMEHYO」にて、LINE連携ツール「WazzUp！」を導入。LINEで友達申請したユーザーに、新商品情報のお知らせを自動で届けられるようにしました。しかも、LINEのトークルームで登録されたブランドに絞った配信を可能にしています。

通常の一斉配信ではすべての商品情報が届くので、その数からも不快感を与えブロックされてしまう可能性があります。好みのブランドや趣味、商品ジャンルに絞った配信で、成果が出やすくなるだけでなく、ブロック率の低下にも貢献しています。 また、通販でありがちな「かご落ち」や、購入意欲が高い再入荷リクエストの配信もおこなうことで、CVRも向上しています。

企業に資金調達手段としての債権を提案する投資銀⾏部⾨では、投資家へのアプローチが重要。投資家に債権購入を促進、購入してもらう事で、資金調達の提案力が強くなります。

適切な債権の購入促進ができるように、過去の社債の取引履歴や顧客属性データから、投資家におすすめの債権を提案する投資銀行部門向け債権レコメンドを構築しました。投資家同士の類似した特徴などからも計算できるようにし、投資家が持つ債権を事前に把握し、債券購入率の向上を可能にしています。 債券購入レコメンドAIの構築で、投資銀行・証券会社の投資銀行部門における、投資家への債権購入促進と、顧客である債権発行体企業の双方を取り持てるようにしました。