◾️このイベントの目的 これまであまりオープンにされてこなかったクックパッドの新規事業「クックパッドマート」の「事業変遷/ピボットのリアル」と「技術で何を解決しようとしているのか」をすべてお話しします。 ◾️クックパッドマートについて クックパッドマートは、マンションや駅に設置されているクックパッドマートの冷蔵庫で街の専門店からスーパーでは手に入らない鮮度抜群のこだわり食材を販売している生鮮ECプラットフォームです。 私たちはこれまで、家で食べてみたい・作ってみたいけど、手が出しづらかった食材や料理に対し、チャットを通じた人力の接客サポート（コンシェルジュ）を行ってきました。 その結果、不安を解消できて自分だけでなく家族まで大満足の食卓作りに貢献することで、「接客の有無で売上が10倍変わる」という圧倒的な事業価値を証明しています。 ◾️直面している2つの課題 今、私たちが直面している事業課題は、顧客が増えたときに発生する「人力接客サポートの限界」です。特に多くの人が晩御飯を作り始める夕飯時はそれぞれの家庭にあった食材・食べ方・作り方のサポートが同時多発的に発生します。 この属人的な「接客サポートの力」をLLMでスケールさせることが急務となっています。しかし、まだこの事業課題に対してLLMで取り組み始めたところであり、技術で再現できれば価値を届けられると分かっている状況で、人力で実現体験とは程遠い状況になっています。 課題①: 蓄積されるユーザーデータとコンテキストエンジニアリング 使えば使うほど「家族構成・好み・過去の調理体験」といった膨大なコンテキストが蓄積します。 例えばChatGPTのアプリがユーザーとの過去の対話の中から、別スレッドの内容であっても聞きたかった内容を答えてくれたり、過去のチャットやり取りから勝手に背景を要約して議論を進めてくれたりする、あの気の利いた体験が近いイメージです。モデルの進化で大量のコンテキストを処理できるようになりましたが、それでも膨大なコンテキストを渡すと出力の精度が落ちる。 【失敗例】 「難しそうだけど牛タンブロックのローストやってみたいんですよね〜」とお客さんと雑談していて、数ヶ月後に実際に牛タンブロックを購入したとします。行きつけのお肉屋さんだったら「ロースト挑戦ですね！作り方困ってたら聞いてくださね」と声をかけるのが理想です。 しかしAIは、履歴をうまく拾えず「お買い上げありがとうございます！薄切りですか？厚切りで焼肉ですか？」と、嘘ではないけれどそつない（文脈を拾えてない）提案をしてしまいました。 この「人間だったら当たり前にできるシステム」をどう構築するか、が注力すべき論点となっています。 課題: ② 規則性と柔軟性のトレードオフ 実際のプロンプトでは「相手の状況やチャットの文脈に合わせて臨機応変に対応する」よう指示していますが、ルールで縛りすぎると、気分が変わったり、観測できていないけど生活環境が変化に合わせたサポートが難しくなります。 【失敗例】 前に話していた時は「じっくり牛タンをローストしたい」と話していたけど、商品を取り出した当時は思ったより時間がなくなったから「薄切りの焼肉にしたい」という人間の気分や状況に合わせた柔軟な対応ができなくなってしまいます。 一方で、ルールで縛らずに柔軟性を持たせて数十人規模でAIを導入した結果、AIの間合い（空気を読む力）を制御できず、文脈のない商品に対して「ありがとうございます！」「ありがとうございます！」とスパムのように送り続け撤退した苦い失敗もあります。