日本で最も貯められ、稼働しているポイントは「楽天ポイント」だろう。いうまでもなく、楽天カードや楽天ペイなどの決済、銀行・証券・保険などの金融、楽天モバイルの通信、そして楽天市場やトラベルといったネットビジネスを利用するごとに楽天ポイントがたまり、ためたポイントは経済圏の通貨として流通する。
楽天グループのサービスを使うほど楽天市場でのポイント還元率が高まるSPU（スーパーポイントアップ）はじめ、より多くのポイントを効率よく貯めるために、ユーザーはその経済圏に自ら囲い込まれていく。
この楽天モデルを追いかけるように、多くの経済圏が乱立しており、ドコモの狙いもそこにある。ただ、その成果を得るにはちょっと遅かった――と言えるかもしれない。その理由は、「購入データ」にある。
購入データからAIが「未来に欲しくなるもの」を予想
ポイントは「オトク」なのかと言えば、必ずしもそうとは言えない。お金代わりになるポイントは消費者を熱中させ、時にはポイント目当てに不要な消費をさせられることもあった。高還元率キャンペーンの時期にせっせと消費を重ねたり、もうすぐ有効期限切れになると聞いて不要な買い物をしたり……などがその例だ。
ポイントを付与する側の事業者にとっては、消費を促すことで「お得意様」をゲットできる旨みがある。しかし、真にポイントが活躍するのは、これからだろう。その先導者となるのがAIだ。
経済圏においてポイントを貯めるため、私たちは個人のID・アカウントを保有している。そのアカウントを通じ、ネットやリアルの店舗でどんなモノ・サービスを利用したのか、3年前と今年では買ったものはどう変わったか等の消費行動が正確にトレースできる。ポイント目当てに行ってきた購入の履歴が、AIによって猛スピードで学習されているのが、まさに現代だ。
先日、楽天が開いたAIフォーラムに参加したが、そこで出たキーワードが「未来購買予測」だ。先に書いたように、私たちが楽天ポイントを貯めるには、楽天IDが必要だ。楽天市場や楽天トラベルのネットサービスだけでなく、スーパーやドラッグストア、飲食店などのリアル店舗でも楽天ポイントカードを提示する。普段どんな店でどんなものを購入しているか、利用データが日々蓄積されていることになる。
ネット通販では「この商品を買った人はこんなものを検索しています」という表示が出ることが多いが、あくまでそれは「今」の話だ。が、AIに分析させることで、その人が将来何を買うかという「未来の購入品」の予測まで可能になるという。
例えば、膨大な購入データを分析させた結果、日焼け用品やマリンスポーツなどのアウトドア関連商品を買った人は、その3カ月後にシャンプーを購入するとの傾向が見えてきた。これをもとに、アウトドア用品を買った消費者に向け、3カ月後にシャンプーの広告を表示する。消費者が自覚する前から、先取りで消費喚起につなげることができるというわけだ。
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