アマゾンの従業員2人が退社、Siriのようなパーソナルショッピングアシスタント「Mona」を開発

あの靴がいつセールになるか知りたいですか？ あるいは、200ドル以下のハンドバッグを探したいですか？ Mona Labsは本日、パーソナルショッピングアシスタントとして設計されたモバイルアプリケーション「Mona」をリリースしました。

元アマゾンのエンジニアのグループによって設立されたシアトルを拠点とするこの企業は、私たちの買い物の仕方を、閲覧と検索の体験から、より自動化されパーソナライズされたものに変えたいと考えている。

モナのCEO兼共同創業者であるオルクン・アティック氏はインタビューで、2000年代初頭からeコマースは何も変わっていないと述べた。「今日では、 ショッピングは商品を中心に構成されていますが、私たちはそれを人を中心に構成したいと考えています」 と彼は述べた。

彼は、顧客がソフトウェアプログラムに探しているものを伝え、商品を見つけて価格を比較できるようにすることで、今日のショッピング体験における手間を大幅に省くべきだと考えている。このコンセプトは、Google Now、Microsoft Cortana、Siriが人工知能を活用してユーザーが探しているものを理解し、人間とのやり取りをほとんど必要とせずに結果を提供しようとしているのと似ている。

Monaの共同創業者となる以前、アティック氏はAmazonで3年間勤務し、最初は レコメンデーション担当プロダクトマネージャーとして、その後は同社のモバイル決済サービスであるLocal Registerに携わりました。共同創業者の ヌレッティン・ダグ氏も Amazon.comで勤務し、Amazonフレッシュの食料品配達や当日配達を支える物流プラットフォームの創設メンバーとして活躍しました。

8人からなるチームはベンチャーキャピタルからの資金調達は行っていないが、今後は資金調達に注力する予定だ。本日、アプリのベータ版がiOS向けに公開され、ユーザーはApp Storeのアプリとウェブサイトから早期アクセスを申請できる。

ユーザーが登録すると、顧客はミッションを作成するよう求められます。これにより、Monaは具体的なショッピング目標を設定できます。商品、スタイル、価格、その他の属性を指定すると、Monaは関連する商品やセールが見つかった際に、顧客に最新情報を送信できるようになります。

Mona はまた、ユーザーの好みに基づいて製品を提案する「トップ 20」リストを毎日提供し、ユーザーが最新のトレンドを発見できるように支援します。

Mona を使えば使うほど、ユーザーについてより多くを学習し、より良く機能するようになるというのがその考え方です。

Monaのローンチ時には、Amazon、Gilt Groupe、Nordstrom、Barney'sといった幅広い小売業者を含む100のサイトがシステムに統合されます。購入が行われるたびにMonaは小売業者からキックバックを受け取りますが、手数料はMonaの最終的な収益戦略ではありません。長期的には、MonaはAmazonのようなサードパーティマーケットプレイスを目指しており、個々の訪問者に合わせてカスタマイズされた体験を提供することを目指しています。

もちろん、これらのレコメンデーションを作成するために、Monaはバックグラウンドで膨大な処理を行っています。メールアドレスへのアクセスを要求し、eコマースのレシートを検索して、ユーザーのスタイル、好み、サイズ、ギフトカードや送料無料を利用しているかどうかといった詳細情報を学習します。さらに、ブランド、スタイル、色、価格帯などの理由で気に入らない点を指摘することで、顧客はより多くのフィードバックを得ることができます。

他の電子商取引企業はユーザーの好みに基づいて商品を宣伝すると主張しており、Amazon は明らかにユーザーのショッピング履歴に基づいて確実な推奨を行うことに誇りを持っている大企業の一例ですが、Mona はそれを次のレベルに引き上げたいと考えています。

「私たちはショッピング体験を本当に変えたいと思っています。人々とそのミッションを中心に構築された新しいツールを作りたいのです」とアティック氏は語った。「きめ細かなフィードバックとメールマイニングというコンセプトは、市場にとって非常に新しいものです。これまで誰もこのようなことを試したことがなく、100人のベータテスターからの指標とフィードバックに基づくと、非常に有望です。」

以下は製品の概要を示す短いビデオです。