金子 智仁

今回のインタビューは、様々なソリューションサービスを提供している株式会社ウィナスの金子氏にお話を伺います。

同社が提供する、レシートキャンペーンサービス『itsmon（イツモン）レシート』。このサービスを利用する店舗とユーザー両者のメリットや強みを分かりやすく教えていただきました。

金子氏：弊社は、企業や地方が抱えている課題、日本や世界が抱えている課題をWebシステムやモバイルアプリなどを活用して解決するITソリューションカンパニーです。

クライアントが抱えている課題を可視化するためのコンサルティングから課題に基づいた事業設計、制作、開発、保守、運用、データ分析、マーケティング、プロモーションまでをワンストップで行う「トータルプロデュース」が弊社の強みになります。

金子氏：itsmonレシートとは、例えば特定の商品を購入する、とか、合計○○円以上購入など、店頭での商品購入を応募条件とするマストバイキャンペーンが実施できるクラウドサービスです。

ユーザーは、ハガキ台紙にレシートを貼るなどの手間をかけずに、スマートフォンでレシートを撮影して画像を送るだけでキャンペーンに参加でき、応募条件に合致している場合には、その場で「抽選で賞品があたる」「クーポンがもらえる」といったこと実現できます。

このサービスは商品の認知や集客につながりますので、企業に対しては購買促進支援としてサービスを提供しているほか、購買証明を目視によるチェックなど人の手間をかけていた業務の削減による生産性の向上、購買データのデータベース化によるデータ活用などのメリットを提供できます。

金子氏：レシートに特化したAI-OCR技術を活用している点が1番の強みですね。

以前よりレシートを利用したキャンペーンサービスは様々な企業から提供されてきましたが、システムを活用してもレシートの情報を正しく読み取ることができず、結局目視でチェックしている企業がほとんどなんです。

一方、弊社のitsmonレシートにはレシート特化型AI-OCRが搭載されているため、従来では自動判別できなかったキャンペーンの応募条件もすべて自動判定が可能です。

このレシート特化AI-OCRは、文字の読み取り精度が98.5パーセント、構造化精度が84パーセントを実現しています。この構造化精度とは例えば「1500」と読み取れた数字が単価なのか合計金額なのかなど、読み取った情報が何を意味しているかを正しく処理する精度です。

レシート画像を目視で確認した場合と比較すると、AI-OCR機能を活用した場合は作業時間を約80パーセント削減できるという検証データもありますので、企業の生産性を飛躍的に向上させることは間違いないでしょう。加えて目視では蓄積できなかったデータを集めデータベース化ができるのも大きな特徴です。

金子氏：元々は、消費者が購入したレシートをアップロードするとポイントが貯まり、貯まったポイントをお店で使えるお買い物券や商品に交換できるポイントサイト『itsmon』という自社メディアを運営しており、このメディアに加盟しませんか？という提案をスーパーなどの小売店向けにしていたんです。

しかし小売店側ではすでにレシートをアップロードしてキャンペーンに応募するようなシステムを導入しているが、「コストが高い」「機能が限定的」「システムの精度が低い」といった課題を抱えていらっしゃいました。

そこで発想を変えて、itsmonというメディアへの加盟を提案するのではなく、「itsmonの中に元々あったレシートの自動判定でポイントを付与できる仕組みを切り出し、流通・小売やメーカー向けに新しいサービスを提供する方が受け入れられるのでは」と考え2018年にリリースしたのがitsmonレシートです。

金子氏：そうですね。実際に機能をそぎ落としてシンプルな形にしたことで、企業からは受け入れられやすく、また訴求点がシンプルになるので我々も売りやすくなり、一気に広がっていきました。

また拡販していく中で、例えば「特定商品を購入した上で幾ら以上の購入額を応募条件にしたい」というようなご意見をいただくことが増えていきました。

そういった複雑な応募条件の確認は、従来型の汎用OCRでは自動判定できず、結局目視でチェックしていたんですが、2020年5月にディープラーニングによる文字認識AIを連携してからは読み取り精度が大幅に向上するとともに、複雑なキャンペーンの応募条件にも自動判定できるようになりました。

金子氏：ウィナスは、ITやデータを活用してお客様の課題解決に向き合っていきたいと考えてできた会社です。その根本にある想いを忘れず、いろいろなことに挑戦していきたいと思います。

具体的には、現在自社メディアitsmonやitsmonレシートのシステムを通じ消費者の購買データを大量に収集していますので、収集したデータを消費者の購買行動の予測に役立てたいと考えています。

多くの企業ではビッグデータをマーケティングに活かすために分析・解析に力を入れていますし、流通小売もメーカーも「これまでの購買行動から消費者は次にどのような行動を起こすのか」という購買行動の予測に注目をされていて、そのニーズが非常に高いと感じます。

将来的には購買行動の予測を事業ドメインに拡大していき、そのためにも現在は消費者購買データを集めてトライアンドエラーを繰り返している段階です。そして今後もソリューションカンパニーとして企業の問題解決にチャレンジしていける企業でありたいと思います。

執筆＝山田

校正＝笠原

会社URL：https://www.winas.jp/

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