小売店 に ミラーサイネージ 。 AI を駆使して鏡 があなたに提案を。

　お店で実物を見たり、スタッフからの提案で、ものを買うのは当たり前。でも、顧客情報を蓄積した 小売店 が ミラーサイネージ でその提案をすることだってある。AI で分析された相応しい提案がその中で。考えもしなかった場所が売り場になる。ここでは“鏡”を売り場に変えたフレイバ・プロジェクツの代表取締役 高木勝さんの話を聞きつつ、僕なりに、IOT や AI の使われ方を考えてみたい。

AI で分析されたレコメンドが 小売店 の ミラーサイネージ で

1.鏡を売り場に変える逆転の発想

　鏡を売り場に変えたのは、「MIRROR-AI（ミライ）」というもので、既にファッションブランドの実店舗などで導入されている。アパレル店舗であれば、お馴染みの鏡。これが国内約30店においては、そのスペースが「MIRROR-AI（ミライ）」に置き換わっている。

　何もしなければ、単なる鏡であるけれど、触ればタッチセンサーが反応し、例えば、そこには試着したイメージなども鏡と一緒に映し出されて、購入までできる。鏡でものを買う、なんて経験は恐らくあまりなかっただろう。ここには当然、リアルとネットの垣根などは存在しない。

　彼にとってみれば、鏡でなくてもよかったんだと思う。

　でも、チャネルなんて関係なく、すぐに買えるならどこでも良い。それだけのこと。ただ、意外性のあるものとして、鏡を選んだのだ。これを具現化させるにあたり、加賀電子など一流メーカーと組んでいて、やるからには本格的。提案の基盤となるのはAIなので、そのネーミングにしっかり「MIRROR-AI（ミライ）」と入れている。

2.顧客情報を持つ時代、ミラーサイネージであれば、AI に基づきおすすめがスムーズ

　リアルの店舗はキッカケである。ふらりと足を踏み入れたとしても、その店が来店客のデータを持っていたとしたら、どうだろう。そうすれば、その店で商品を探さなくても良いわけだ。なぜかと言えば、その店からレコメンド（おすすめ）ができるからである。

　とはいえ、レコメンドするディスプレイが、、、、あった。鏡である。そう。高木さんが着目したのは鏡なのである。

　鏡のタッチパネルでログインして、自分の趣味嗜好に基づき、適切な服が映し出されるわけだ。あとは、その服の実物を持って照らし合わせれば、購入完了まで、無駄な工数が一切なくなる。

　「どこで買う」かはどうでもいい。あらゆるチャネルが複合的に絡み合って、購入にたどり着いている。

なぜ ミラーサイネージ だったの？

1.出来が悪い自分だから生まれた発想（笑）

　話が逸れるかもしれないが、高木さんが鏡を着想した理由として「自分の出来が悪いから、生まれた発想」といっている。彼は自分の人生を振り返り、不器用だから失敗も多かったと。だったら極力、工数を減らしつつ、リスクヘッジもして一発で最適解にたどり着きたい。そういうわけなのだ。