中央：スマートナビゲーション事業部
　　　サービステクノロジー部門
　　　担当部長
　　　松野　繁雄 氏
　　　
左：　スマートナビゲーション事業部
　　　サービステクノロジー部門
　　　担当課長 　　
　　　原　佑輔氏

右：　スマートナビゲーション事業部
　　　サービステクノロジー部門
　　　シニアコンサルタント
　 　　北岡　恵子氏

ビッグデータやデジタル技術を活用し、ビジネスモデルの変革を通じて競争優位を確立する「デジタルトランスフォーメーション（以下、DX）」の重要性が叫ばれて久しい。しかし、EC・小売業界では、「DXとは、具体的に何をすれば良いのか」「DXのゴールをどこに設定すれば良いか分からない」といった悩みをよく聞く。

EC事業者や小売企業が目指すべきDXとは、どのようなものか。また、DXに取り組むことで、どのような成果が得られるのか。その答えを探るため、企業のDX推進を支援しているNTTレゾナント株式会社を取材した。

ビッグデータと人工知能（AI）を活用したサイト内検索エンジンやレコメンドエンジンなどを提供している同社の3人に、EC事業者が目指すべきDXのあり方や、ECと実店舗のデータを統合して顧客体験を向上させる方法、そして、DXによって成果を上げた企業の成功事例などを聞いた。

ECにおけるDXのゴールは「売上拡大」と「LTVの最大化」

──近年、DXに取り組む企業が増えています。一方で、DXとは何をすることなのか、具体的にイメージできていない企業も多いようです。

松野氏：DXという言葉は一般的に、データとデジタル技術を活用して企業のあり方やビジネスモデルを変革し、市場における競争優位を確立することだと考えられています。

DXの意味をどう捉えるかは、企業の業種や、その人が担当している部署によって認識に違いがありますが、今回はEC業界の方が主な読者であると想定し、EC事業者や小売企業が目指すべきDXのあり方について、私たちの考えをお話します。

EC業界では、DXという言葉は主に2つの意味で使われることが多いと思います。

1つ目は、「業務の生産性を上げる」という文脈。ITツールやロボティクスを導入して単純作業を自動化し、業務効率化を進めていくことをDXとみなす考え方です。

そして2つ目は、「売り上げを伸ばす」ためにデータやAIを活用すること。例えば、購買データや顧客データを蓄積し、そのデータをAIによって解析することで、広告やメルマガ、レコメンド、サイト内検索、CRMなどを改善する取り組みです。

この文脈でDXという言葉を使う場合、ECサイトの集客人数を増やしたり、コンバージョン率を上げたりすることを通じて「売上拡大」を達成することが目標になるでしょう。

──DXという言葉は「業務効率化」と「売上拡大」という2つの文脈で使われることが多いのですね。

松野氏：そうですね。EC部門の担当者様と接していると、そのように感じることが多いです。

そして、私たちがDX推進をお手伝いする場合、特に重視しているのは「売上拡大」を目指すことです。

ECは小売部門ですから、売り上げや利益を稼ぐことが欠かせません。データやAIを活用することで、市場における競争優位を確立し、他社に勝つことをDXの目的に設定するべきではではないでしょうか。

――データを活用して売上拡大につなげる取り組みとは、具体的にどのようなことを指すのでしょうか。

松野氏：その質問への答えはいくつかありますが、特に重要なことを1つ上げるとすれば、「顧客が欲しい情報や、買いたい商品を、きちんと顧客に提示するために、サイト内検索やレコメンドを改善すること」であると私たちは考えています。

ECサイトにおけるユーザーの行動データを分析し、ユーザーが欲しい商品をスムーズに表示すること。つまり、「心地よい買い物体験」を実現し、LTVを最大化することが、ECにおけるDXのゴールの1つだと思います。

心地よい買い物体験を実現するために、検索結果やレコメンドを改善する

──データとAIを活用してサイト内検索やレコメンドを改善する方法を、具体的に教えていただけますか？

原氏：弊社が提供しているサイト内検索エンジン「goo Search Solution（グー・サーチ・ソリューション）」の仕組みをベースに、検索やレコメンドの精度を高める方法をお話します。

まずは、ECサイトに専用のタグを埋め込み、ECサイト全体のユーザーの行動データを蓄積します。サイト訪問者1人1人が閲覧したページ、遷移先、カートに入れた商品、実際に買った商品など、さまざまな行動データを蓄積していきます。

データがある程度たまったら、AIを活用してそのビッグデータを解析し、ユーザーの行動特性を洗い出します。

その行動特性を踏まえ、検索キーワードごとに、どの商品を検索結果の上位に表示すれば購入されやすいかをAIが特定し、検索順位を自動的に最適化します。

──ユーザーの行動データを分析することで、そのECサイトを使うユーザーにとって最適な検索結果のロジックを構築し、「心地よい買い物体験」につなげるということですね。

原氏：その通りです。行動データから「顧客が本当に求めているものが何か」を浮き彫りにした上で、それをサイト内検索やレコメンドに反映させていきます。

また、「goo Search Solution」は自然言語解析技術を搭載していますので、サイト訪問者が曖昧な単語で検索したり、検索キーワードに表記揺れがあったりした場合でも、その人が探していると思われる商品を推測して表示します。

そのため、検索結果が何も表示されない「ゼロ件ヒット」を大幅に減らすことが可能です。ゼロ件ヒットを減らすことも「心地よい買い物体験」を実現する上で不可欠です。

CVR向上や売上拡大に加え、既存会員の満足度向上にもつながる

──検索結果やレコメンドを改善することで得られる成果には、どのようなことがあるのでしょうか。

北岡氏：具体的な数字として表れやすい成果は、コンバージョン率（CVR）の向上です。

「goo Search Solution」の導入後にCVRが400%以上改善するなど、成功事例はたくさんあります。詳細については「goo Search Solution」の事例ページにて、アパレルメーカーのナノ・ユニバース様や、おもちゃ専門店の日本トイザらス様などの記事を紹介していますので興味のある方はぜひご覧ください。

サイト内検索エンジンの精度を高めると、CVRの向上につながることを示す調査データもあります。

弊社が実施した消費者調査では、ECサイトで商品を探すときに検索するのは3回以内と答えたユーザーが全体の7割を超えました。この結果は、3回以内の検索で欲しい商品が見付からないと、大半の顧客がECサイトから離脱してしまうことを示唆しています。

松野氏：CVRとは違った切り口の成果としては、サイト内検索エンジンを「goo Search Solution」に変えたことで、検索結果の並び順に関するクレームが大幅に減ったという事例があります。

関東信越1都7県の生活協同組合が加盟する「コープデリ生活協同組合連合会」様の事例です。

コープデリ様は、毎週1万点を超える商品を販売しているため、オンライン注文サイト「コープデリeフレンズ」の検索結果の並び順や、表記ゆれへの対応に課題を抱えていらっしゃいました。以前はエンドユーザーさんから「商品が見つからない」という声も寄せられていたそうです。

NTTレゾナントの提供サービスである「goo Search Solution」

そこで、検索結果の並び順を改善したり、表記ゆれに対応したりするために、「コープデリeフレンズ」に「goo Search Solution」を導入しました。すると、導入直後から、検索精度に関するエンドユーザーさんからの指摘がぴたりとなくなったとおっしゃっていました。

コープデリ様の事例が示唆しているのは、サイト内検索を改善すると、顧客満足度の向上にもつながるということです。

──サイト内検索を改善したことが、会員ビジネスにおけるエンゲージメントの強化につながる可能性があるというのは興味深いですね。

松野氏：そうですよね。これは、私たちにとっても新しい発見でした。

近年、EC業界ではサブスクリプション型のサービスが台頭しています。サイト内検索やレコメンドを改善することは、会員の継続率を高めることにつながり、ひいてはLTVの向上にも効果を発揮するということを、ぜひ知っていただきたいです。

実店舗とECのデータを統合し、商品提案をパーソナライズ化

──「顧客が欲しい商品を見付けやすくする」という文脈でDXを推進する場合、検索結果やレコメンドを顧客ごとに最適化する「パーソナライゼーション」の取り組みが鍵になりそうです。

松野氏：おっしゃる通りです。まさにNTTレゾナントが今、サイト内検索エンジンやレコメンドエンジンの開発で力を入れていることの1つがパーソナライゼーションです。

具体的には、ECサイト全体の行動データと、会員1人1人の属性情報を掛け合わせることで、検索結果やレコメンドの内容を会員ごとに最適化する取り組みです。

例えば、アパレルのECサイトを訪れた成人男性が検索ボックスに「Tシャツ」と入力したとき、検索結果の上位に子供服がたくさん表示されたら、そのユーザーは違和感を覚える可能性があります。購入履歴と属性情報を掛け合わせ、検索結果をパーソナライズすることで、検索結果のミスマッチを減らして「心地よい買い物体験」に近付けられるでしょう。

──検索結果やレコメンドのパーソナライゼーションが進めば、これまで以上にきめ細かい商品提案が実現するなど、ECの新しい可能性が開けそうですね。

松野氏：検索結果やレコメンドのパーソナライゼーションをさらに推し進めるために、実店舗とECのデータを統合し、顧客体験を向上させることにも注力しています。

実店舗の購買履歴と、ECサイトの行動データや購買履歴、会員情報を掛け合わせ、それらのデータを分析することで、ECサイトでの商品提案や、実店舗での接客に生かす取り組みです。

企業が会員IDを一元化していることが条件になりますが、実店舗とECのデータを統合して解析し、会員アプリで商品をレコメンドするようなサービスは、すでに実用化しています。

コールセンターでの接客にレコメンドエンジンを活用

──実店舗を主体とした小売企業がECサイトを持つことが当たり前になった今、ECと実店舗のデータを統合し、商品提案や顧客体験を改善するというのは、まさに小売企業が進めるべきDXの方向性ですね。

松野氏：そうですね。そして実は、弊社のレコメンドエンジンを使った接客のパーソナライゼーションは、コールセンターでも行われています。

電話で注文を受けている小売企業や通販会社のコールセンターに会員さんから入電があった際、電話を取ったオペレーターが会員IDをパソコンに入力すると、その会員さんの購買履歴や属性情報に基づいて「提案すべき商品」がオペレーターの管理画面に表示されます。

オペレーターは管理画面を見ながら、口頭で最適な商品を提案することができるのです。

AIが商品をレコメンドし、オペレーターが口頭で接客するというスタイルは、新しい通販の形と言えるのではないでしょうか。

すでにコールセンターで弊社のレコメンドエンジンが稼動しています。コールセンターへの導入は、今後さらに広がっていく見通しです。

──データとAIを活用したレコメンドは、ECサイトの中だけで完結するものではないのですね。

松野氏：その通りです。そして、これはまだ実証実験の段階ですが、実店舗の接客にレコメンドエンジンを活用するサービスも近いうちに開始します。

例えば、雑貨を扱う実店舗で、来店した消費者から「結婚式の二次会で使える面白いグッズはないの？」といった曖昧な質問を受けたとき、店員は携帯しているタブレット端末の検索ボックスに、顧客の言葉をそのまま入力します。すると、AIが言語を解析し、最適な商品を推測して表示します。

このサービスが実用化されれば、店頭の販売員は商品を探す時間を大幅に削減できる可能性があります。

弊社は自然言語処理のAIを強みとしていますから、テキストマイニングや音声検索など検索の新しい活用方法を今後も積極的に開発していく計画です。

「次の一手」を打つためにデータとAIの活用を

──今回のインタビューを通じて、EC事業者や小売企業が目指すべきDXの方向性や、DXを推進するメリット、そしてDXによって実現できる買い物体験などが明確になったと思います。それでは最後に、これからDXに取り組む企業に向けて、3人からそれぞれメッセージをお願いします。

原氏：インターネットとリアルの垣根がますます曖昧になり、活用できるデータの対象は拡大しています。それはつまり、データを活用して実現できる施策も増えているということです。

データをしっかり活用している企業は、新しい買い物の体験や、心地よい買い物体験を顧客に提供できるはずです。そして、そういった企業が今後、EC業界をリードしていくのだと思います。私たちは、DX推進のサポート役としてEC事業者様に伴走していきたいです。

北岡氏：EC事業者様が売り上げを伸ばしていくには、新しい施策に取り組む時間を作ることも重要です。

「goo Search Solution」はAIを使った自立学習型で、検索結果が自動的に最適化されるため、検索結果を手作業で改善する必要はありません。

人力で行なっていた検索結果のチューニングが自動化されれば、結果として作業時間の短縮につながり、空いた時間を使って新しい施策に取り組めると思います。EC事業を成長させるための「次の一手」を打つ時間を作るためにも、AIを活用していただくと良いのではないでしょうか。

松野氏：DXによって「心地よい買い物体験」を実現するには、データを活用することが欠かせません。EC事業者様は貴重なデータをたくさん持っていますから、それをしっかり活用していくことが重要です。

消費者がネットとリアルをシームレスに行き来し、ウェブルーミングやショールーミングを行いながら買い物をすることが当たり前になった今、そういった消費行動の変化に対応し、競争優位を確立するために、データを活用することの重要性と可能性にあらためて目を向けてみてください。