拓海さん、最近部下が「ファッション領域でAIを使えば差別化できる」と言うのですが、正直ピンと来ません。これって具体的に何が変わるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！要点を先に言うと、顧客の要望を会話で引き出し、即座に服の候補を提示・細部編集できるしくみです。導入効果は顧客満足度と受注効率の向上につながるんですよ。
会話で要望を引き出す、ですか。でもうちの現場はITが苦手で、実装に時間とコストがかかる気がするのです。投資対効果（ROI）の見立てはどう考えれば良いですか。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は3つです。1) 顧客ヒアリングの自動化で人手コストを下げる、2) 顧客に即時候補を出すことで離脱率を下げる、3) カスタマイズを商品化すれば高付加価値化できる。これらが合わさるとROIは短期間で改善できるんです。
なるほど。技術的にはどんな仕組みが使われているのか、現場が理解できるレベルで教えてください。専門用語は苦手ですので、身近な比喩でお願いします。
素晴らしい着眼点ですね！身近な例で言うと、Chat-to-Designは三つの役割を持ったチームです。1) 聞き手役の自然言語理解（Natural Language Understanding, NLU）—お客さんの会話を理解する、2) 画像と言葉をつなぐ検索役（large-scale language-image pre-trained model）—倉庫から似た服を探す、3) 生成役のデザインエンジン（StyleGANなど）—布を自在に調整する、というイメージで、店舗で例えれば販売員、倉庫管理、仕立て職人が一体化したんですよ。
これって要するに、人とシステムが会話して好みを掘り下げ、その場で試作イメージを作れるということですか？現場のスタッフが使える操作性も気になります。
その通りです、田中専務。要点は3つです。1) 会話でざっくり条件を決められる、2) 候補から選んで細部をスライダーや簡単な入力で編集できる、3) 変更は即時に可視化され確認できる。現場向けにはUIを極力シンプルにして学習コストを抑える設計が肝心なんです。
法務やブランド管理の観点では、デザインの権利や品質の保持も心配です。生成した画像や顧客の要望データの扱いはどうなるのでしょうか。
大切な視点ですね。要点は3つで整理できます。1) 顧客データは匿名化や合意ベースで扱う、2) 生成デザインは社内ルールでフィルタリングし品質基準を定める、3) 著作権リスクは外部既存デザインとの類似検査を組み込む。これらを運用ルールとして落とし込み、システムで自動チェックを回せるようにしておくと安心です。
導入の最初の一歩は何をすれば良いですか。パイロットで抑えるべきリスクや成果指標を教えてください。
大丈夫、できますよ。要点は3つです。1) まずは限定商品群で小さなパイロットを回す、2) KPIはコンバージョン率、顧客滞在時間、1注文あたりの売上で測る、3) 法務・品質チェックを最初から含める。短期で効果が出る設計にして社内合意を取りやすくするんです。
わかりました。要するに、会話で顧客の希望を掘り下げ、候補を提示して現場で簡単に詰められる仕組みを小さく試し、成果を数字で示すことが重要ということですね。私でも説明できそうです。
