楽天では、全社AI 基盤の構築、導入を進めている。多様なAI 関連プロジェクトを統合し、チャットボットによる顧客体験向上から、潜在顧客の発掘、需要予測による在庫の最適化まで幅広く社内外に提供している。そして、クリエイティブAIという次世代のテーマにも着手している。本講演ではその取組みを、そもそもの問題意識である「個別化」問題とともに紹介し、将来像を展望する。

1. 楽天の次世代を支える
チャットボット、マーケティング、そして
June 28th, 2019
森正弥
楽天株式会社 執行役員
楽天技術研究所 代表

2. 2
雑談： AIは更に進化する
「学ぶ 」から「創造する 」へ
(LINK)

3. 3

4. 4
70+ サービス・世界30カ国

5. 5
メンバーシップを軸とした 楽天エコシステム

6. グループサービス利用者数
楽天メンバーシップ 日本
億以上

7. 7
楽天における データ ＆ AI

8. 8
Tokyo
Rakuten Crimson House
ParisSan Mateo
Singapore
Boston
Belfast
Montpellier
Bangalore
Shanghai
Dalian
楽天技術コミュニティ・ グローバル展開

9. 9
データ ＆ 関連部署
ビッグデータ部
楽天技術研究所
データサイエンス部
AI 推進部
プラットフォーム構築・展開
データ分析・活用
AI-enhanced UI/UX
Deep Learning, コアモデル開発

10. 10
ユーザーの「個別化」３

11. 11
多様化は加速している
誰もが場所・時間によらず、世界とつながっている
A.D. 2005 A.D. 2013

12. 12
2億5000万商材の多様性

13. 13
Platform による個別化への対応４

14. 14
A/Bテスト
商品分類、ユーザー属性
Data + AI
クーポン分配
レコメンドシステム 経済予測・需要予測
口コミ分析
類似・不正検知
商品情報分析
Intelligence –機械学習、データマイニング

15. 15
価格と在庫の最適化 (Price and Inventory Optimization)
を使用して製品需要を予測し、価格と在庫を最適化する
プラットフォーム

16. 16
クーポンパーソナライゼーション
AIを活用してユーザーの行動に合わせたパーソナライズされたクーポ
ンを発行

17. 17
データ＆Deep Learningを活用した新ビジネス
AIris AIエージェントが顧客の個々の
購買行動を解析し、予測する
“AI”（Artificial Intelligence：人工知能）と、英語で「虹彩」を意味する “Iris” を
組み合わせた造語で、機械学習を用いた独自のアルゴリズムで消費行動を解析することで
購買の見込みがあるユーザーを抽出することができる「Target Prospecting機能」を有しています。
2018年5月、深層学習を活用し、広告配信における高精度な拡張ターゲティングの新ビジネスを開始
• ブランドコード • デモグラフィック
• 検索履歴
• ページ来場
• 購入履歴
• 価格選好
• 利用デバイス
• アクセス時間
• 楽天サービスの利用
インプット
潜在顧客
アイテム / ブランド
シードユーザー
Alrisのプロダクトデザイン

18. 18
顧客サービスの自動チャットボットの商用展開
 AI Chatbot can be equivalent to the Human Operator’s
 Currently AI Chatbot vs Human Operator ratio for Rakuten Ichiba case is
楽天市場 楽天モバイル 楽天24

19. 19
AI Answer (FAQ チャットボット)
[EN, JA, CN-T, CN-S]
(EN) (CN-T) (CN-S)
B2C/51
(NetBaby) (Furusato) (Card Loan) (WL)
R-Chat Merchant

20. 20
AI Answer (FAQ チャットボット) （続き）
[EN, CN-T, CN-S, KR] DPD
ZxD
SvrADM[EN & JA]
ACCTD [EN,JA]
CBT (int.)
R-India IT Support R-India Travel Support
GFAM OPS Support
GRCD & Legal (EN, JA)
Microstrategy
ISPD (EN, JP)
B2B(Hotel)
[CN-T, CN-S, KR]
[DE]
MDSTravel [RAT, Tableau, SiteCatalist] Felix
B2E/26Cont’ B2C/51

21. 21
B2C: 楽天グローバルエクスプレス(海外配送代行サービス)
4 言語 - 英語/日本語/中国語（簡体字、繁体字)
English Japanese Traditional Chinese Simplified Chinese

22. 22
B2C: 楽天トラベル
3 言語 - 英語/中国語（簡体字、繁体字)
インバウンド顧客
サポート.
チャットボット
English
Chinese (Traditional) Chinese (Simplified)

23. 23
B2E: 総務/General Affairs

24. 24
B2E: 法務/Governance, Risk and Compliance
Department (GRCD)
FAQ for
Risk, Compliance
& Legal
related
Questions
GRCD (English) GRCD (Japanese) Legal (English/Japanese)

25. 25
Creative AI の衝撃５

26. 26
Creative Economy, Creative AI
 World Economic Forum でも注目されるトレンド
 特定の技術やソリューションではなく、活用（アプリケーション）
 Non-iterative かつ Expert Knowledge を要する創作性のあるタスクをこなすAI
 PFNのオンライン線画自動着色サービス PaintsChainer
 Magical PunchLine、 AI をクリエイティブディレクターに迎える
 電通によるAI コピーライター AICO
 佐藤・松崎研によるAIによるSF小説「人狼知能能力測定テスト」
 日経のAI記者「決算サマリー」
(LINK)
(LINK)
(LINK)
(LINK)
(LINK)

27. 27
AIによる映画の予告編
IBM: AI による映画の予告編の作成が可能に
 2016年の映画「MORGAN」
の予告編は、AIによって作成
されました。
 通常1週間かかる作業を、AIは
1日で編集作業を行いました。
https://youtu.be/gJEzuYynaiw

28. 28
Draw by AI
Microsoft社のAttnGAN：AIはキャプションから写真の作成が可能
テキストから画像への変換
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1801/19/news054.html
「黒い羽、短いくちばし、
黄色い体を持つ鳥。」

29. 29
Background Shapes Colors Layout Product
Creative AI 事例
Background Shapes Colors Layout Product
中国のAlibaba社は自動バナー作成システムを使用
出典： （Alibaba社 発表資料より）http://www.uisdc.com/alibaba-luban-ai-banner
[LuBan System, Alibaba]

30. 30
Creative AI： 商品説明の自動生成
教授との研究を通し、
究極のパーソナライズサービスの実現へ一歩
商品と売り上げ・嗜好の関係を踏まえ、
PC/モバイル/スピーカーそれぞれに最適な
商品説明を生成
https://news.stanford.edu/2017/09/29/predicting-sales-online-products-advertising-language/

31. 31
楽天技術研究所 サンマテオ
米国 シリコンバレー拠点初の研究拠点
創造性を持つ人工知能 「 」の研究を推進
楽天プレスリリース（https://corp.rakuten.co.jp/news/press/2018/0402_02.html）