UBICとRetty、サムライインキュベートの3社は12月19日と同20日、第2回目となる「人工知能ハッカソン」を開催した。「食」をテーマに飲食店の口コミデータをUBICが独自開発した人工知能「KIBIT」に分析させることで人間でさえ気づかない、隠れた「つながり」を発掘するユニークな新サービスの創出を目指した。

開発風景

今回はエンジニアなど約30人が6チームに分かれ、サービス、ターゲット、解決課題、解決方法、新規性、マネタイズポイントなどをまとめ、UBICの人工知能「KIBIT」を使用し、食のサービスづくりを競った。メンター・審査員はUBIC 執行役員CTO 行動情報科学研究所所長の武田秀樹氏とRetty CTOの樽石将人氏、フォーリンデブはっしー氏(橋本陽氏、審査のみ参加)の3人。

同イベントは最優秀賞に加え、Retty賞、UBIC賞(開発を重視した個人賞)、フォーリンデブ賞を用意。結果は最優秀賞がDiversity、Retty賞にSOOS、UBIC賞に超NANIKAのメンバー、フォーリンデブ賞に食いしんぼう万歳を選出した。下表は表彰を受けた各チームの取り組み。

表彰 最優秀賞 Retty賞 UBIC賞 フォーリンデブ賞
チーム名 Diversity SOOS 超NANIKA 食いしんぼう万歳
サービス概要 Slack(コミュニケーションツール) bot 外国人への口コミ提供 良い店にするためのコンサルティング 1次会が終わる前に2次会の店をランキング形式で紹介するサービス
ターゲット お腹の空いたデベロッパー 外国人観光客 Rettyの口コミが少ないお店 飲み会などを成功させたい人
新規性 botがチャットに介入 レコメンド 口コミに記載されないという事実を利用した客観的な分析 2次会に特化したレコメンドシステム
マネタイズポイント 広告、口コミサイトと連携するなどして有償課金 外国人観光客取り込み 店からのコンサルティング、登録料 Rettyの利用頻度向上
活用データ Retty口コミ、店舗データ Retty口コミ、yelp Retty口コミ(行きたいの数など) Retty口コミ(店舗データ)

最優秀賞のDiversityはチャットにボットを導入し、内容を解析して飲食店をレコメンドするサービスを開発。チャットするだけでなく、おすすめの店が分かることや、口コミと住所のみを表示することで利用者の期待感を高めることなどを訴えた。

また、将来的な展望としては会話を楽しく演出するボットの会話技術や満足度の高いレコメンドの予測精度の向上、LINE、Facebookへの導入、予約・精算機能の搭載、チャット上で複数人による合意形成の過程と店舗情報を教師データとすることなどを挙げた。

最優秀賞のDiversity

Retty賞のSOOS

UBIC賞の超NANIKAのメンバー

フォーリンデブ賞の食いしんぼう万歳

同チームを選出した理由として武田氏は「チャットを使い、レコメンデーションをスムーズに行うサービスのアイデアであり、技術的にどのように使うのかを盛り込んでいることを評価した。また『Kibiro』で実現しようとしていることと重なる部分がポイントとなった」と説明した。