ウォルマートは長年、人工知能の応用を積極的に模索しており、最近、自社開発の大規模言語モデル（LLM）「Wallaby」のテストを開始しました。
このモデルは小売業界向けに設計されており、数十年にわたるウォルマートのデータでトレーニングされているため、従業員や顧客とのコミュニケーションをより深く理解できます。同時に、より自然な応答を心がけており、ウォルマートの顧客サービスの核となる価値観と整合するように設計されています。
ウォルマートグローバルテクノロジーの新興技術担当副社長であるDesirée Gosby氏はインタビューで、Wallabyは現在内部テスト段階にあり、特にウォルマートの多数の従業員を対象に徹底的なテストが行われていると述べています。「Wallabyはまだ一般公開されていません。現在、大規模な内部テストを実施しています。今後1年間で、本格的に活用し始める予定です。」とGosby氏は述べ、Wallabyの最初の用途は消費者向けになる可能性が高いと付け加えました。
アプリケーション開発の柔軟性を高めるため、ウォルマートは複数のモデルを組み合わせる方法を採用することを決定しました。彼らは内部モデルであるWallabyを使用するだけでなく、必要に応じて市販のモデルや以前開発したアルゴリズムを選択することもできます。Gosby氏によると、ウォルマートはElementというプラットフォームを使用してこれらのモデルを管理しており、具体的なアプリケーションのニーズに応じて柔軟に異なるモデルを選択できるということです。
人工知能分野で力を注いでいる小売業者はウォルマートだけではありません。アマゾンも製品に関する質問に答えるチャットボット「Rufus」を導入しています。同時に、ウォルマートの本社では、従業員がAIツールを使用しており、従業員向けにウォルマートのポリシーや従業員ハンドブックを検索できるチャットボットを提供しています。さらに、AIを活用してサプライチェーンの管理や店舗運営を最適化しており、従業員の在庫管理や会計処理を支援しています。
デジタルプラットフォームに関しては、ウォルマートは最近、顧客サポートアシスタントの機能を強化し、チャットボットが顧客のニーズをより正確に認識できるようにしました。例えば、顧客が誤って玩具を購入したと述べた場合、アシスタントは「玩具」という単語に重点を置き、関連する注文情報を迅速に提供し、返品が必要かどうかを積極的に尋ねます。これらの機能強化は、顧客体験をよりパーソナライズし、スムーズにするためのものです。
今後1年間、ウォルマートはAIを活用して顧客と従業員の体験を改善する方法を模索し続け、Wallabyの活用はその重要な要素となります。
要点:
✨ ウォルマートは小売業界のデータに特化した大規模言語モデル「Wallaby」を発表し、顧客サービス体験の向上を目指しています。
🤖 ウォルマートは複数のモデルを組み合わせる方法を採用し、様々なアプリケーションのニーズに柔軟に対応しています。
🛍️ 強化された顧客サポートアシスタントは顧客の意図をより正確に理解し、パーソナライズされたサービスを提供します。
