Amazonはあなたに代わって買い物をするAIエージェントを夢見ている

Amazon には ChatGPT はないかもしれませんが、商品の購入を手伝うことに全力を尽くす AI エージェントなど、さらに高度な人工知能の開発を含むロードマップがあります。

このeコマース企業は既に、ChatGPTのようなAIをウェブサイトやアプリに導入しており、本日、数百種類の商品カテゴリーに対応したAI生成ショッピングガイドなど、様々な機能強化を発表しました。同社幹部によると、エンジニアたちは、顧客に商品を推奨したり、カートに商品を追加したりする自律型AIショッピングエージェントなど、より野心的なAIサービスの開発も進めているとのこと。

「これは私たちのロードマップに載っています。現在開発を進めており、プロトタイプも製作中です。十分な品質だと判断できたら、適切な形でリリースする予定です」と、アマゾンの副社長で著名な科学者であり、同社の中核AIを自社製品やサービスに応用する取り組みに携わるトリシュル・チリンビ氏は語る。

チリンビ氏によると、AIエージェントへの第一歩は、ユーザーの習慣や興味、そしてより広範なトレンドを把握した上で、積極的に商品を推奨するチャットボットになるだろうという。彼は、このチャットボットが押し付けがましくないと感じることが非常に重要だと認めている。「もしそれが役に立たず、煩わしいものだったら、ユーザーはそれを無視するでしょう」と彼は言う。「しかし、もしそれが意外な、興味深いものを提案してきたら、もっと使うようになるでしょう。」

Amazonは2024年2月、Amazonの様々な製品に関する幅広い質問に答えることができるチャットボット「Rufus」をプラットフォームに追加しました。このボットは、ChatGPTを支えるアルゴリズムの一種である、Rufusと呼ばれる独自の大規模言語モデルを使用しています。

Rufus LLMは、公開ウェブサイト上のテキストなど、膨大な量のインターネットテキストで学習され、その後、Amazon独自の厳選されたデータを入力することになり、コマースに特化したモデルへと微調整されます。チリンビ氏によると、AmazonのLLMは「数千億のパラメータ」を持っています。（パラメータは能力の大まかな指標であり、比較のためにMetaが公開している最大のLLMは4050億です。）チリンビ氏は、Amazonがさらに大規模なモデルを学習させていることを認めましたが、その規模や、Amazonがこれによってどのような機能を実現したいと考えているかについては言及を避けました。

多くのテクノロジー企業と同様に、Amazonはチャットの先を見据え、いわゆるエージェントの可能性に注目しています。エージェントはLLMを利用しますが、ユーザーに代わってコードをリアルタイムで記述したり、テキストを入力したり、コンピュータのカーソルを動かしたりすることで、有用なタスクを実行しようとします。将来のAIエージェントは、例えば、駐車違反切符を整理するために様々なウェブサイトを閲覧したり、PCを操作して確定申告を行ったりするかもしれません。しかし、LLMを利用したプログラムでこれを確実に実行させるのは容易ではありません。なぜなら、こうしたタスクは単純なクエリよりもはるかに複雑であり、新たなレベルの精度と信頼性が求められるからです。

「今やあらゆる大手企業がAIエージェントを導入しています」と、カーネギーメロン大学でAIエージェントの研究に取り組むコンピュータサイエンティスト、ルスラン・サラクディノフ氏は語る。この技術は、人々が毎日行う無数の定型業務を自動化できる可能性を秘めており、非常に刺激的だとサラクディノフ氏は語る。「eコマースの分野で、エージェントが自分にとって最善の結果を見つけてくれるとしたら、それは素晴らしいことです。」

CMUのサラクディノフ氏と同僚は、AIエージェントのテスト用プラットフォーム「Visual Web Arena」の一部として、ダミーのeコマースウェブサイトを開発しました。主な課題としては、エージェントが視覚情報をより適切に理解できるようにすること、そして膨大な選択肢の中から正しい選択肢にズームインしながら、より高度な推論能力が必要となる可能性のある、膨大な選択肢を探索する訓練などが挙げられます。

しかしサラクディノフ氏は、買い物のような一般的かつ重要なタスクをユーザーがどのように行っているかについて豊富な情報を得ることが、彼らを正しい方向に導いていく上で重要な要素になるかもしれないと述べている。「データは非常に重要になるでしょう」と彼は言う。

発送する

当然のことながら、Amazonのエージェントは、顧客が必要なものや欲しいものを見つけて購入できるよう支援することに、より重点を置くようになるだろう。Amazonの副社長で会話型AIショッピングに携わるラジブ・メータ氏によると、Rufusのエージェントは、誰かが読んでいるシリーズの次の本が発売されるとそれを察知し、自動的に推薦したり、カートに追加したり、さらには購入したりするかもしれないという。「『お客様のために1冊購入しました。本日発送すれば、明日の朝にご自宅に届きます。よろしいですか？』といった具合です」とメータ氏は言う。さらに、Amazonはモデルの推薦機能に広告を組み込む方法も検討していると付け加えた。

チリンビ氏とメータ氏は、顧客が「キャンプに行くから必要なものを全部買ってきて」と言ったら、最終的にはエージェントが買い物三昧になるかもしれないと述べています。不可能ではないものの極端なシナリオとしては、顧客が必要としているものをエージェントが自ら判断し、購入して自宅まで配送するということも考えられます。「予算を設定できるかもしれませんね」とチリンビ氏はニヤリと笑いながら言います。

Amazonが本日ナッシュビルで開催されたReinventカンファレンスで発表した、AIが生成する新しいショッピングガイドは、同社の米国版モバイルウェブサイトとアプリで最初に利用可能となり、超知能ショッピングアシスタントという究極のビジョンに向けた小さな一歩となる。Rufus LLM（法学修士）は、人間がオンライン調査で何時間もかけて収集するような情報や洞察を自動生成するために活用されている。「馴染みのないカテゴリーで買い物をしようとすると、その場所の地形、利用可能な様々な機能、そして様々な選択肢を理解するのにかなりの時間がかかることがあります」と、Amazonパーソナライゼーションチームのシニアプロダクトマネージャー、ブレット・キャンフィールド氏は語る。

キャンフィールド氏はWIREDに対し、テレビとイヤホンのショッピングガイドを示した。そこには重要な技術的特徴、主要用語の解説、そしてもちろん、どの製品を購入すべきかの推奨も記載されていた。基盤となるLLMは、膨大な製品情報、顧客からの質問、レビュー、フィードバック、そしてユーザーの購買習慣といったデータにアクセスできる。「これはまさに生成AIでしか実現できないことです」とキャンフィールド氏は語る。

新しいショッピングガイドは、eコマースにおける生成AIの可能性を強調し、通常は扱われないニッチすぎる商品カテゴリーのガイドを作成しています。例えば、「決定版 生垣トリマー」などです。

ガイド用品

しかし、このガイドでは、生成 AI が従来の出版社から自由に借用しながら、検索とショッピングの経済をひっくり返す恐れがあることも示されています。

AIが生成した検索結果には、商品の比較やレビューが表示されることが多くなりました。そのため、WIREDのようにショッピングガイドやレビュー、その他の記事を制作して収益を得ているメディアからのトラフィックが減少することになります。そもそもAIによる検索結果は、そうしたウェブサイトから収集されたデータに基づいて生成されているにもかかわらずです。

キャンフィールド氏は、新しいAIショッピングガイド機能の構築にどのような追加のトレーニングデータが使用されたかについては言及を避けた。（WIREDの親会社であるコンデナストは、今年8月にChatGPTを開発するOpenAIと提携した。）

こうした懸念が、AmazonをはじめとするeコマースにおけるAIへの関心を鈍らせる可能性は低いでしょう。機械学習は、eコマースの分析、検索、商品レコメンデーションにおいて既に広く活用されています。法学修士課程（LLM）が新たなユースケースを開拓する中、あるアナリストレポートによると、eコマースにおけるAI市場は2023年の66億ドルから2032年には226億ドルに成長すると予測されています。

「LLM エージェントは顧客サービスのゲームチェンジャーです」と、AI を使用して小売業者に分析情報を提供する企業 Profitmind の CEO、マーク・クリスタル氏は述べています。

クリスタル氏は、Amazonのような大企業はモデルに投入できる膨大なデータを持っているため、生成AIの台頭から最も大きな恩恵を受ける可能性があると述べている。これは「顧客サービスの向上だけでなく、製品や配送の革新にもつながる、ますます高性能なAIシステムにつながる」とクリスタル氏は述べている。ただし、「本質的には、データ豊富な企業はますます豊かになり、データ不足の企業はますます貧しくなるだろう」とも指摘している。

アマゾンは、同社のルーファスLLMが、特にeコマースに役立つ独自の機能をすでにいくつか発揮していると述べた。チリンビ氏は、アマゾンの幹部がLLMにバットマンの最高のグラフィックノベルを推薦するよう依頼したところ、返ってきたリストの中にバットマンではないディストピアの古典『ウォッチメン』が含まれていて驚いたという出来事を語る。この本を選んだ理由を尋ねられると、ルーファスモデルは、フランク・ミラーによる1980年代の人気バットマンシリーズ『ダークナイト・リターンズ』のテーマやキャラクターが、アラン・ムーアの『ウォッチメン』のものと似た響きを持っていると答えた。「『わあ、どうやってこんなことができるの？』と思うことが時々あります」とチリンビ氏は言う。

AmazonのRufus LLMは、他のLLMとは異なるトレーニングを受けているだけでなく、異なる種類の微調整も受けています。通常、チャットボットが一貫性のある会話をし、不適切な発言を避けるのに役立つ追加トレーニングは、Amazonがモデルをより優れた「ショッピングコンシェルジュ」にするために活用されています。チリンビ氏によると、微調整としてモデルに送られる「複数のシグナル」には、ユーザーがおすすめをクリックしたかどうか、カートに追加したかどうか、そして最終的に購入したかどうかなどが含まれます。

チリンビ氏は、AmazonがRufusのテストとさらなるスマート化を支援するために独自のショッピングベンチマークを開発したと付け加えた。従来のLLM（法学修士）は一般知識に関する質問に答えたり、数学や科学の問題を解いたりする能力をテストされるのに対し、Amazonのベンチマークは、顧客が探しているものをより簡単に見つけられるように支援するモデルの能力をテストする。

Amazon は、AI のショッピング IQ を高めることで、最終的には独立したショッピング中心の AI エージェントを実現できることを期待しています。

「まだそこまでには至っていません」とCMUのサラクディノフ氏は述べ、AIエージェントにクレジットカードを渡すことにはまだ抵抗があると指摘する。「後戻りできない行動もあります。まるで、すでにクレジットカードを買ってしまったかのように」