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精度に依るけど面白そう。
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会話せずに買いたいよ
技術的視点に立ちやや悲観的に捉えると、、

Watsonのアプローチは豊富な知識データベースの探索がベースなので過去情報からの発掘になります。その上で人間が考えた接客はこうあるべきというモデルの上でしか推論ができません。つまり、そのモデルが正しい事が前提となります。

普通の店員の接客レベルは出来ると思います。ただし、本当に価値があるのはスーパー店員の接客ノウハウであり、そこには人間が考えたモデルが当てはまらないのは分かりきっていて、多くの分野でそれは証明されてきました。先日のAlphaGOもそうです。

Watsonはコンピュータ自らがモデルを作り考えて学習する、いわゆるDeep Learningではないため、消費者に対するインサイトは限定的になると思います。なので、サプライズや感動を与えられるかというと正直厳しいのかなと思います。

Watsonからリコメンドされた商品を見て、「あ、そうだよね」ですぐ飽きられると思います。
私が元いた銀行業界もWatsonを使っているようですね。私の大学時代、最初に出会ったコンピューターはHIPAC-101、記憶が正しければ主記憶装置は8キロバイト。「キロ」ですよ。次に導入された最新鋭機がFACOM230-25/35シリーズで、これも確か数十キロバイトだったはず。それでも画期的でした。なにせ、学園祭でコンピュータ占いができたから。でも、これは、人間が決めた手順を忠実に実行してくれるだけ。
それから星霜四十有余年、世の中、ここまできましたか・・・ 次の四十数年の進歩は私の時よりもっと早いはず。コンピューター(という言いかはもう古い?)の能力は人を超えてどこまで行くのか、興味津々ですが、ちょっと怖いような気もします。
「コグニティブ・マーケティング」すごいな。いまECで課題になっている、リアル店舗との差は「接客」。それを一気に解決に近づけるような仕組みだと思う。データの蓄積により、リアル店舗にいるスーパー販売員を超える接客力が身についていくことを考えると相当面白い。
服に関してはなりうると思う。
昔服屋のバイトをしてた時、①人を見た瞬間サイズを把握できる②その人の服装から好きな服のタイプを想像できる③買おうとしてくれている服に相性のいい服を提示するの3つをしっかりやれば、お客さんとグダグダ話すことなく短時間で服は売れてた。(その地域ではダントツに売れてた)
上の3つぐらいならワトソンでも実現できる気がするのでぜひ実現してほしい。
ECとリアルではユーザー自体が求める体験が少し異なるので、全てロボットでという議論は少し早いと思います。

ただ、ロボット自身がオンラインとオフラインの違いをデータを利用して自動的に比較し、ソリューションをユーザーに提供できるようになれば、近い将来移り変わる可能性も大いに考えられます。
役所の窓口は容易にWatsonで対応できそうですね。…なんて言ったら役所で頑張ってる方には失礼ですが。
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