ヤフーと三越伊勢丹、AIでビッグデータ分析 子育てママ向けロングスカート開発
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ソーシャルリスニングへのAI活用例ですね。
検索キーワードや、QAサイトでの質問、SNSでの投稿などは、生活者の「生の声」の宝庫であり、それらを分析することで潜在的ニーズや不満を見つけることが可能です。
今後も、こうしたビッグデータの解析や予測にAIを活用するケースが増えていくでしょう。https://ikuji-senka.com/657
上のURLの中に、こんな記事が掲載されていました。
『オシャレに気を遣えるお母さんは、産後も育児に負けずに体型を元に戻そうと奮闘していたり、子供にもオシャレな服装をさせたりと楽しんで育児をされていると思います。またそうすることで、生活にハリがでてきますし、子育てもがんばって楽しめるようになるものです。
それでも、妊娠・出産で体型がかわってしまって頑張っているのになかなか元の体型に戻せないと悩んでいるママが多いのも事実です。女性の構造上、骨盤は開いてしまいますし、そこに脂肪が溜まりやすくなって、体重が増えてしまったり、腰回りに贅肉がついてしまったりして、結果、体のラインはどうしても変わってきてしまいます。
今までスリムパンツをスラリと着こなしていたママも、産後お尻周りのラインが気になってスリムパンツが似合わなくなったと履かなくなったり、産前産後でオシャレの路線が変わることはよくあることだと思います。』
私の嫁さんも、オシャレに気を使っているので、記事に書かれている内容に共感します！
子育てママ向けロングスカートにターゲットを絞ったのが素晴らしいと思います。
AIでビッグデータを解析が進むと、色んなことがわかりそうです。例えばロングスカートと抱っこ紐の合わせ方や、自転車に乗ることができるロングスカートの開発や、ロングスカートと靴の組み合わせ方などなど。
どんな結果が得られるか、楽しみです！いつも思うのだが、これはAIで行うべきこと、AIだからできたこと、なのだろうか。
「AIがデータから答えを出したんだから」と根拠が欲しいだけなのではないだろうか。
消費インサイトの考察から出てきた仮説にある意味での根拠を付与するレベルであれば良いが、データ至上主義におちいっちゃうと思考停止になるよね。
消費インサイトって変わり続けているものだから、過去のデータから出てきた事が将来にも使えるとは限らないし。
