YRP（横須賀リサーチパーク）にあるドコモR&Dセンタで開催された「DOCOMO R&D Open House 2016」。受付から一番近い場所に展示エリアを構えたのは、AIプラットフォーム関連の最新テクノロジー群だ。ドコモの吉澤社長は就任会見時、AIへ注力する考えを強調したが、実に合計26ものAIプラットフォーム技術が紹介された。

例えば、その1つが「行動先読みエージェント」である。ユーザーの予定や位置、メールから次の行動を予測し、さらにそのユーザーの嗜好を把握したうえで、チャット形式でレコメンド情報の提供などを行う技術だ。「過去の対話から、そのユーザーがラーメン好きと分かっていれば、近くのおいしいラーメン店をレコメンドする。将来的にはエージェントが予約まで代行できるようにしたい」（説明員）

「行動先読みエージェント」の会話例

こうしたAIを活用したチャットボットには非常に大きな注目が集まっているものの、一方で一般的な企業が取り組むには技術的ハードルがまだ高い。しかし、一般企業でも、簡単にチャットボットが開発できるという技術も紹介されていた。「Repl-AI（レプルエーアイ）」だ。

Repl-AIで開発したチャットボット。名前や購入履歴など、相手の情報を活用してチャットができる

GUIでチャットボットを作成できるプラットフォームで、カスタマーサポートの一次受付やECサイト上での接客などに活用できる。「ものすごい高度なことはできないが、一般企業が自分たちで作り込める。利用料も月額5000円～と安価だ」（説明員）という。

Repl-AIの開発画面。このようにGUIでチャットボットを開発できる

30分後のタクシー需要をモバイル空間統計とAIで予測ドコモは、携帯電話ネットワークの仕組みを活用した人口統計情報「モバイル空間統計」を提供しているが、これとAIを組み合わせた研究開発にも力を入れている。

その1つが「リアルタイム移動需要予測実証」で、30分後のタクシー利用需要を予測する技術の確立を目指している。これにより、乗客の乗車待ち時間の短縮や、交通事業者の効率的運営を実現するのが目的だ。

リアルタイムに場所ごとのタクシー需要を予測

周辺施設の開店／閉店、イベントや突発事象の発生などの影響も踏まえたうえで、エリアごとのタクシー需要を予測でき、現在の予測精度は86.8％だという。

「リアルタイム移動需要予測実証」の概要

このほか、モバイル人口統計とAI技術を、観光や店舗マーケティングに活用する研究開発なども展示されていた。