米IBM、Watsonを利用して売れ筋商品を予想するホリデーショッピングアプリ

米IBMは11月18日(米国時間)、認知コンピューティング技術の「Watson」を利用したモバイルアプリ「IBM Watson Trend」を発表した。年末のショッピングシーズンの支援アプリで、売れ筋商品のトレンドや売り切れ予測ができるという。同日、iOS向けに無料で公開した。

IBMのWatsonは、質問に対する仮説の生成と評価、利用に応じて学習する能力、自然言語の理解などの特徴を持つ認知コンピューティング技術。すでに、医療、料理などの分野で活用されており、今回これを消費者のショッピングに応用する。

米国では年末、感謝祭の翌日のブラックフライデーで年末商戦がスタートする。クリスマスがあることから、年間のうち最も消費動向が活発になる時期だ。全米小売業協会によると、2014年のホリデーショッピングでは成人1人あたり約800ドルを費やしたという。

IBM Watson Trendは「Sentiment Analysis」「Keywork Extraction」「Concept Tagging」「Taxonomy Classification」などの特徴を備えるIBMのオープンな「Watson Devloper」プラットフォームを利用し、ソーシャルメディアサイト、ブログ、フォーラム、コメント、レーティング、レビューなど約10000のソースからスコアリングして、千万単位のオンラインでのやりとりにおける市場心理を汲み取る。カテゴリは「コンシューマー家電」「おもちゃ」「ヘルスケアとフィットネス」の3種類を用意し、合計で最大100製品まで表示される。各製品別のページでは、トレンドの背後の情報、トレンドスコアの推移、人々が製品についてなんと言っているかなどの詳細情報がわかる。

このように、売れ筋商品をリストすることで”ギフトガイド”となるだけでなく、コンシューマーが買おうとする製品、買った製品に対してどのような感情を抱いているのかがわかるという。アプリではこれらの情報を毎日フィードする。また、トレンドの動向予測、どのようにショッピングしているかなどの情報もレポートする。

将来的には、地理と言語データを加え、パーソナライズ関連の機能も強化する予定だ。これにより、ユーザーの興味や好みに合わせた情報を配信できるとしている。同アプリを発表した18日のトレンドとして、「Nikon D-SLR」などハイエンドのデジカメ、「Gameband」などのウェラブルや「Star Wars Legos」をあげている。なお、執筆時（11月22日）のトレンドでは「Apple Watch」がトレンドスコア100、「Samsung TV」がトレンドスコア67などとなっている。

「コンシューマーがWatsonの認知コンピューティングの力を手にすることで、ホリデーシーズンが容易になるかどうかを知りたい」とIBMは述べている。