プレスリリース 2023-03-29 「リテール向けGPTプラグイン」 GBR (GOOD-Review, BAD-Review)

HAL DATA株式会社
代表者:HAL hatanaka

https://www.haldata.net/

（本社：神戸市）

ワークスペース：
〒141-0021
東京都品川区上大崎３丁目１−１目黒セントラルスクエア17F AWS Start up Loft内

資本金：1,000万円

従業員数：15人

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サービス名：
「リテール向けGPTプラグイン」
GBR (GOOD-Review, BAD-Review)

自社商品マスタ・商品レビューをGPTに記憶させられるプラグイン

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●導入一例：

- 顧客への商品レコメンドや接客対応にChatGPTを利用できます。

- 自社の基幹システムにChatGPTに推論させたグラフや数値を簡単に挿入できます。

●機能・仕様：
ChatGPTに、商品に関する最新の「事実情報」をプラグインデータとして追加できる機能を搭載しています。

ChatGPTはネット上の情報をすべて理解できていません。追加で自社の商品関連情報を教えることにより、自社の商品をしっかり理解したGPT-4が顧客・従業員・ソフトウェアに適切な回答をしたり適切な指示を与えます。

また、自社商品データ基盤が脆弱でもサービスを十分活用することが可能です。

なぜならインターネット上の商品事実情報とマッピングし、商品情報を効果的に増幅させる仕組みが搭載されています。

●料金：商品マスター数が5,000件までの場合、無料でご利用いただけます。ただし、GPT-4 APIの利用料および他の必要データAPI利用料は別途お支払いいただくことになります。5,000件以上の場合はお問い合わせください。

●強みと特徴：
- GPT-4が接続・参照するプラグインデータAPI（商品API）

自社の商品マスタ、在庫、商品レビュー、カテゴリ、価格などと簡単にGPTが接続します。
どのようなデータが必要なのかを、プラグインデータAPIのSwaggerドキュメントを参照し、GPTが適切なクエリを考ます。つまりお客様とのコミュニケーションを元にしてクエリを発行しAPIをコールする仕組みになっています。

●具体的なフロー（レコメンドChatBot作成の場合）

0.5 商品詳細ページに来訪もしくは、店頭で商品バーコードスキャン時に先行してレコメンドエンジンから推薦候補商品を10-20個程度、取得しておく。

1.顧客からの質問を自社アプリやウェブサービスが受け取ります。

2.自社アプリは顧客からの質問・要望などをGPTに送信します。その質問内容を元にプラグインデータAPIに適切なクエリをGPTが考えて投げます。

3.API戻り値である「商品レビュー」「在庫」「価格」などをGPTが考慮し顧客にぴったりの商品を提案します。

（レビューはすでにBERTでラベリング分類したメタ情報も保有しております。）

レコメンデーションエンジンと連携した商品詳細ページ向けチャットボット

顧客・スタッフからの質問にインテリジェントな受付対応するbotを作成することができます。
このサービスにより、リテール業界の企業は、効率的でパーソナライズされた顧客対応を実現し、業界の競争力を向上させることが可能となります。また、従業員の負担を軽減し、より高度な業務に集中できる環境を提供します。

今回のGBRサービスによって、圧倒的コストダウンと圧倒的満足度獲得のためのプラグインデータをリテール企業に提供します。