乗り方に応じた最適な商品・サービスをレコメンドする仕組みを考案したい。このサービスが「お客様のライフスタイル提案」のきっかけづくりになることを期待しています

—株式会社オートバックスセブン ICT・カーエレクトロニクス商品部長 八塚昌明氏, 

Business Challenge

日本、そして世界のカー需要が「所有」から「シェア」へと移り変わり、自動車産業は大きな構造改革に迫られています。顧客ニーズも多様化するなか、オートバックスセブンでは店舗での商品販売だけでは、新たな顧客との接点づくりや関係性を維持することが難しいという問題意識を抱えていました。

そこで同社が着目したのが、「メンテナンス不良による自動車事故」が多発しているという社会課題です。自動車点検整備推進協議会の調査によると、日常点検を全くしないという人の割合はおよそ35%。そして、年間1,500件以上起こっているとされるメンテナンス不良による自動車事故のなかでも、とりわけタイヤ不良が事故を招いていました。

そこでオートバックスセブンでは、お客様自身が簡単かつ無料で、日常的に点検できるサービスを開発。整備不良による事故の発生を、ユーザーの意識改革という観点から解決するとともに、それがお客様との接点強化にもつながると考えました。

Transformation

2017年9月、オートバックスセブンはIBM WatsonのVisual Recognition (画像認識)を活用した「かんたん タイヤ画像診断」サービスを開発・公開。これは、モバイル端末から誰でも気軽にタイヤの摩耗度合いを診断できるサービスです。

サービス開発に向け、社内にプロジェクトチームが発足したのは公開からおよそ半年前の2017年4月。IBMのWatsonを含め、複数のAIサービスを検討した結果、ビジネス向けにAPIを使った画像認識のAIサービスを提供していたのはWatsonだけで、他に選択肢はなかったと言います。

その後、IBMからサービス開発の提案を受け、開発から2カ月でサービスをリリース。プロジェクトチーム発足から半年にも満たないスピード感でサービス公開に漕ぎ着けることができました。実証実験段階でも診断結果の確度は85%以上と高精度でしたが、現行サービスはそこからさらに進歩し、タイヤ溝の深さ、ひび割れ、キズの有無など、タイヤ画像を摩耗の種類とレベルごとに分類。診断の精度はますます高くなっています。

Benefits

八塚氏はこのサービスをきっかけに「オートバックスファンの裾野が拡大する」と期待を寄せています。しかし、それ以上に意識しているのは、このタイヤ診断によって、女性や若い年代層がクルマに興味を持つひとつのきっかけになることだと話します。

Watson API最大の特徴は「すぐにでも使える状態」にあること。そのことが、お客様の新規事業に向けたクイックスタートを後押ししました。

「AIによる新規ビジネス立ち上げの障壁は意外にも低いものだと感じました。将来的には、クルマの位置情報、走行情報、さらには店舗での購買履歴などを結びつけ、乗り方に応じた最適な商品・サービスをレコメンドするような、お客様のその時々のニーズにあった商品・サービスをピンポイントでご提案できる環境をつくりたいです」(八塚氏)

 

当事例に関する図表を含めた詳細な情報は、下記「PDFダウンロード」よりご覧いただけます。

Solution Category

  • AI/Watson