ロサンゼルスのコリアンタウンに掲出された「EastMeetEast」のビルボード広告 Image credit: East Meet East
アメリカ拠点のアジア人向けデイティングプラットフォーム「EastMeetEast」を運営する East Meet East は今日(原文掲載日:4月12日)、シリーズ A ラウンドで400万米ドルの調達をクローズしたと発表した。参加した投資家は、500 Startups のほか、朝日メディアラボベンチャーズ、DG Lab ファンド(デジタルガレージと大和証券グループが共同で設立)、モバイル・インターネットキャピタル、セプテーニ・ホールディングス(東証:4293)など(編注:このほか、日本向けのプレスリリースによれば APAMAN グループ(東証:8889)、氏名非開示の個人投資家が複数名含まれる)。
DG Lab(デジタルガレージ、カカクコム、クレディセゾンのパートナーシップ)とのコラボレーションを通じて、East Meet East は最近、「Love.AI」という AI ベースのマッチングシステムをローンチしている。これは過去のマッチングやコミュニケーションを考慮に入れることで、ユーザ間のマッチングが常に洗練されていくというものだ。Love.AI が学習を深めるにしたがって、ユーザは EastMeetEast 上で、自分に合わない相手をスキップするためにスクロールする時間を減らすことができ、その成果と成功の可能性を高められるようになる。
人工知能(AI)型タブレット教材「Qubena(キュビナ)」を開発する COMPASS は13日、シリーズ B ラウンドで6億円を調達したと発表した。調達期日は3月30日で、このラウンドに参加したのは、伊藤忠テクノロジーベンチャーズ、加賀電子(東証:8154)、日本インパクト投資、楽天共同創業者の本城慎之介氏、算数オリンピック理事の髙濱正伸氏で、調達金額は6億円。リードインベスターは不明。 これは…
人工知能(AI)型タブレット教材「Qubena(キュビナ)」を開発する COMPASS は13日、シリーズ B ラウンドで6億円を調達したと発表した。調達期日は3月30日で、このラウンドに参加したのは、伊藤忠テクノロジーベンチャーズ、加賀電子(東証:8154)、日本インパクト投資、楽天共同創業者の本城慎之介氏、算数オリンピック理事の髙濱正伸氏で、調達金額は6億円。リードインベスターは不明。
これは、COMPASS にとって2015年6月に実施したシードラウンドでの4,000万円の調達(インフィニティ・ベンチャー・パートナーズと氏名非開示の個人投資家1名が参加)、2017年3月に実施したシリーズ A ラウンドでの2.2億円の調達(氏名非開示の個人投資家7名が参加)に続くものだ。通算での外部資金調達金額は、8.6億円となる。
COMPASS が開発する Qubena は生徒がタブレットに入力した解答や、それに至るまでのプロセスなどの情報を収集・解析することで、個々に最適な指導を行うことを目指した AI を用いたタブレット教材。今回調達した資金を使って、Qubena のコンテンツの拡充、新たな教科・教材の開発を加速、新規事業への積極的参入などを視野に入れた事業拡大や人材採用を行うとしている。
これとは別に、Booking.com はカスタマーエンゲージメントの向上のために AI を使うことで新たなマイルストーンを達成したと述べた。同社の Booking Assistant ボットは日々カスタマーサポートに寄せられる数千件の疑問の半分を5分以内に解決しているという。この数字は7月の25%や12月の30%からアップしている。そこで同社はボットをベータ版からローンチした。
この進歩は Booking の AI への取り組みが報われた証であるとカスタマーサービス部門の VP である James Waters 氏はボットの進歩についての VentureBeat とのインタビューで述べた。5分間というのは AI で疑問を解決する時間としては長く聞こえるかもしれないが、旅行に関する疑問は複雑で多岐にわたることがある。
Booking.com の CEO、Gillian Tans 氏は2月にサンフランシスコを訪れた際の VentureBeat とのインタビューで、3年以内にサイト上の全予約の少なくとも半分は何らかの形で AI が関わるものになると予測した。同氏は基礎的な機械学習ではなく、自然言語処理を含む AI の発展形という意味で言っている。機械学習は既に、検索結果を含めすべてのレベルのサイトで使われていると同氏は述べた。「思っていたよりも早く進んでいます」と同氏は、ボットとやり取りしているユーザの数について述べた。
確かに、Booking はボット製品の向上のために継続的に変更を加えており、同社の提供品に対して1日に1,000以上の A/B テストを行っていると Water 氏は述べた。先の動画はボットのハイブリッドなアプローチを示すものである。自然言語処理を使いオープンエンドな質問を理解するだけではなく、一般的なトピックやよくある質問およびその回答と共にメニューカードを提供し、ユーザのガイドを手助けする。
ボットは Active Learning という半教師あり機械学習のアプローチを使い、これによりアルゴリズムがユーザとの交流から学習することが可能になる、と Booking のボット向け製品ディレクター Adrienne Enggist 氏は述べた。同社はロジックと AI を完全に自社内で構築している。これはボットが扱う予約後の旅行トピックの幅が狭く、Booking が専門家であり続けることができているためである。ボットプロジェクトが広がるにつれ、どこかの時点で Booking.com は取り組みを加速させるために他の技術を試みることがあるかもしれないと Enggist 氏は述べた。
さらに根本的には、同社はユーザのインタラクションを1つの簡単で即時的な方法に統合することで、メッセージングフォーマットがビジネスを推し進めることができるかどうかをテストしている。もしサービスに Booking のようなルーティング機能があれば、テキストは電話や e メールよりも扱いやすく、魅力的で人間的な感じを提供できる。