第14回 小売業界&AIML分科会 コラボハッカソン 開催レポート
本イベントの概要
本イベントは小売分科会とAI/ML分科会のコラボ企画ハッカソンとなっております。
チームに分かれてオンラインで各チームがプロダクトを開発しました。
事前の学習会とチームごとにオンラインで実装をする期間と最後の発表会の3部構成となっています。発表会を中心にイベントの内容をご紹介します。
はじめに
司会進行は、イオンリテールの丸尾さんとすかいらーくの福田さん！（👏！👏！）
Meet up#14 のお申し込みは、58名！うち、オンサイト（会場）30名で開催しました！
小売分科会とAI/ML 分科会について、採点基準などのお話があったあと、早速ですが各チームの発表が始まりました！
Aチーム
マルチモーダル RAG で構築する「お料理チェッカー」
トップバッターはなんと3名でハッカソンに取り組んだAチーム..！！ですが、資料からデモまでばっちり準備がされていていました。発表では、配膳ロボットベラちゃんの声真似など会場のつかみもバッチリでした。
プロダクト紹介
可愛い猫ちゃんロボの「お料理チェッカー」です。
- お客さまの店舗体験をよいものにする
- 写真通りの商品をお客様に届けることはお客様の満足度に直結！
- 提供する商品の品質が悪くないか、食材の抜け漏れがないか料理チェックしてくれるアプリを作成。
デモ
その場で実演のデモを披露いただきました。調理した写真を印刷したものを用意し、その商品の盛り付けを元にベラちゃんが厳しくチェック！
システム構成
わずか2週間ですが、操作画面まであるアプリケーションができていました。入力を画像で受け取り、それを画像で検索をかけて商品を特定、盛り付けの総評を正解画像と合わせて生成しております。まさにマルチモーダルならではの使い方ですね。
Bチーム
Jagu’e’rを支えるSlackボット
プロダクト紹介
Bチームのプロダクトは「Jagu’e’rを支えるSlackボット」です。
生成AIをグループに入れた生産性向上に着目しており、最初のアイディエーションでそれならJagu’e’rのSlack Botを作ってみようとなったそうです。
デモ
こちらもその場でライブデモがありました。会場の皆さんもその場で色々話しかけていました！
Cチーム
Retail Radio
プロダクト紹介
リテールラジオという地域密着、個店密着のラジオ局のプロダクトでした。そのお店や時間に合わせて、2人のAIが掛け合いをしながら面白おかしく製品の紹介やおすすめをしてくれます！
具体的にどのように利用できるのかイメージをつかんでもらうため、プロモーション動画も用意しました。
システム構成
ニアリアル生成の構成で、配信の少し前に以下の手順でコンテンツを生成しています。
- その日の天気や気温、近くのイベントを集める（RAGですね）
- 集めた情報からラジオ番組の「番組タイトル（お題目）」をLLMで作文（LLM1回目）
- 「番組タイトル」に関連する商品、口コミ情報を集める（RAG2回目）
- 集めた情報から2人のパーソナリティが掛け合うセリフの「台本」をLLMで作成（LLM2回目）
- 台本のテキストを合成音声（Text to Speech）に入力して音声データ作成！
LLMのタスクを以下のように階層化したことで幅広いコンテンツを確保しつつ内容に深みを出しています。
- 面白そうなテーマやコンテンツを考えるディレクターのレイヤー（LLM1回目）
- 採用されたテーマから実際のラジオの台本を作成するライターのレイヤー（LLM2回目）
また、フロント側も作成してユーザーからのお便りを受け付けており、それに対しての読み上げもニアリアルで生成可能になっています。
デモ
本当にうまく動くかかなりドキドキでしたが、実際に生成されたラジオコンテンツの放送と、その場で募集したユーザーのお便りのお返事まで、参加された方のご協力があり、無事その場でうまく生成されデモできました。😅
Dチーム
シン・呼び込み君
オンサイト3名とオンライン2名のハイブリットでの発表！
プロダクト紹介
異例のヒットを成し遂げた「呼び込み君」の進化版である新呼び込み君の開発に着手。
小売の課題は「誰が」来ているのか分からないこと。人の売り子さんなら相手に合わせた販売もできるが、デジタル化してしまうとそれが失われてしまいます。これを解決するために、「シン・呼び込みくん」は目を与えられ、顧客に応じたパーソナライズ販売へと開眼しました。
システム構成
システム構成は人が通ったことを検知し、対象者の人となりから刺さる商品とキャッチフレーズを生成し、それをリアルタイムで音声化して、シン・呼び込み君に返します。
最終的には商品マスタとつなぎ、より最適化したおすすめを行うことを想定しています。
デモ
デモは最初に丸尾さんが実施し、ローカルでDarknet/YOLO(物体検出)を用いてカメラに映る人を検知後、キャプチャし、バックエンドに情報連携して、その人にあったキャッチフレーズで売り込みをかけます。Meetを繋いでのデモだったのでややレイテンシーはあったものの見事にマスクのあなたへハーゲンダッツがおすすめされました。
その後、林さんもシン・呼び込み君が発話に合わせてアニメーションが口を動かして、しゃべる様子を披露しました。
Eチーム
Veronica Sommelière
プロダクト紹介
可愛い羊のキャラクターの「ベロベロベロニカちゃん」が特徴の「Veronica Sommelière」。LINEを通じてワインのことならなんでも相談できる。さらに楽天で実際におすすめのワインを探してくれる驚きのアプリ。
システム構成
ドキュメントも綺麗で完璧でした。
デモ
こちらも実際のLINEで利用可能になっており、参加者はそれぞれ自分の好みに合わせたラインをベロニカちゃんに問い合わせができました。
ベロニカちゃんのワインの好きっぷりが伝わってきて、とても素晴らしいプロダクトでした。
食事に合わせたおすすめワイン
ワイン大好きで日本酒やビールは飲まないらしい
表彰
各チームの発表が終わったら、参加者による投票です。Meet Upの参加者全員で投票を行いました。そして、リアルタイムで集計。表には出ていないですが、この採点プログラムは今回サポートに回っていただいた３冠王の堂原さん(G-gen)がさっと実装してくれています。
第3位
第３位は325点でチームAの「お料理チェッカー」でした！商品をチェックしてくれる猫ちゃんのプロダクトですが、猫の可愛さと商品チェックの精度の高さが評価されています！
第2位
第2位は347点でチームEの「Veronica Sommelière」でした！総合的に完成度が高く、プレゼンテーションやビジネス着眼点はもちろんプロダクションレベルでの実装点も高く評価されています。
第1位
第1位は360点でチームCのリテールラジオでした！聞き応えのあるコンテンツの実装力とプロダクト紹介動画などのプレゼンテーション力が評価されています。
終わりに
最後はみんなでJagu’e’rポーズでパシャリ。
懇親会の様子
Meet Up終了後は懇親会もありました。発表中は聞けなかったプロダクト秘話など盛り上がりました。優勝チームの小林さんが実際の実装を解説してくれるサブコンテンツもありました。
プロダクトの実装をコードレベルで解説。生成AIを実際に使ってないと聞けない具体的なお話が盛りだくさんでした。
以下は事前勉強会のレポートです
20240308_ブログ記事_小売分科会 MeetUp#14
第14回 小売 × AI/ML分科会 Hackson 開催レポート
By 福田誠
2024年3月8日（金曜日）16時より 第14回 小売 × AI/ML分科会 Hackson 事前勉強会 を開催しました。
アジェンダ
- ハッカソンの流れ ＆ チーム発表
- 生成AI最新情報学習
会場の様子
司会進行は、G-genのまたゆーさんとすかいらーくの福田さん！（👏！👏！） おふたりでの会話から生まれた「小売✖️AI/ML分科会のコラボ企画」が実現しました！
Meet up#14 の当日参加は、15名！ 本日はオンラインにて第1日目の事前説明会になります。
本イベントは3月8日から22日までの期間にわたり行なわれます。参加者はチームを組み、2週間の開発期間でプロジェクトを進めて、最終的にはプレゼンテーションを行います。
優勝チームにはなんと、豪華景品も用意されており、すかいらーくさまよりお食事券2万円が提供されます！！厚みがすごい！！
チーム編成はこちら！
今回のハッカソンでは、オンラインで企画・開発を進めていきますので、孤独になりがちですが、Slackを通じてチームメンバーと連携しつつ、運営やGoogleのメンバーからのサポートも受けられるようになっています！
また、デジタルオフィスの活用や、ツールの紹介がありオンライン企画の工夫が見受けられますね！！ ビジネス着眼点や技術的な工夫、プレゼン力が評価されますので、チームで手分けして 3月22日にむけて優勝目指していきたいですね！💪💪💪
事前勉強会ハンズオン
グーグルのカスタマーエンジニアのミンスさんから 生成AIのプロダクト紹介とハンズオンを2つご用意いただきました。
まず初めに生成AIプロジェクトに関する20分程度の紹介があり、（GoogleによるAI技術の長年にわたる投資と開発、特に生成AIの進化について） セッションのアジェンダとして、その後2つのハンズオンを用意していただきました。1つ目のハンズオンではVortex AI StudioのUIを通じて、AIの活用方法について学びます。2つ目のハンズオンではJupyter Notebookを使用し、実際のAPI操作を体験することができます。
当日はここまで
当日の内容は以上でした。あとはチームで話し合って開発を進めていきましょう～🤝🤝😍😊