対話型接客AIで疑問解消90%、ジンズが10店舗で進める検証

まず効いていると考えられるのは、漠然とした「分からない」を3つの型に分解し、そこから逆算して体験を組み立てた設計です。メガネの購入方法からレンズ・フレームの提案までを対話でたどれるようにしたうえで、ターゲット利用者や理想のユースケース、ペルソナを定義してUI/UXへ落とし込む手順が踏まれています。何でも聞ける汎用の相談窓口ではなく、店頭で実際に起きる迷いの種類に沿って会話の道筋を用意したことが、初期段階から実用に耐える応答につながったと見られます。

次に、AIそのものだけでなく「使ってもらうまで」を設計対象に含めた点が特徴的です。AIの利用を促す店舗設置ツールをデザインし、POPの訴求内容や配置を検証して利用数が最も伸びる組み合わせを探る進め方が取られています。店頭の生成AIは、機能が良くてもお客様が存在に気づかなければ使われません。掲示物という地味な要素を改善対象に組み込んだ判断は、実店舗ならではの勘所を突いていると考えられます。

3つめは、10店舗のPoCを「測って直す」仕組みとして回した運用です。利用数・会話ログ・アンケートを集めて改善点を洗い出し、店舗ツールのリデザイン、応答精度の改善、提案ロジックのチューニング、画像検索の追加といった手を週次で打ち、10回以上のバージョンアップを重ねています。開発面では、AI基盤の構築や接客マニュアルの読み込み、データ整形、応答の高速化、ハルシネーション対策に加え、社員自身によるテストで現場品質を確認する工程が置かれました。ジンズ社員とアクセンチュアのデザイン・開発チームが同じスクラム体制に入る進め方が、この短い改善サイクルを支えた要因と考えられます。