こんにちは。デジタルビジネス推進室の関根です。
EWS(Enterprise Web Solution)2018東京、無事終わりました!
多くのご来場ありがとうございました。
今回は、EWS当日のintra-mart BIORAブースの様子を記事に致します。
BIORAブース概要
おさらいです。
※前回の記事をそのまま持ってきてます。
BIORAの構成要素である、IM-IoT、IM-OCR、IM-RPA、IM-AIを活用したトータルソリューションの体験コーナーとなっています。
準備中の様子
当日は朝の5時から準備を開始しました。
LEDデバイスの設置、サーモセンサーの角度調整、ルンバのマップ設定等…
やることが盛りだくさんだったためです。
ルンバの最終調整
実際の寸法やソファーなどの配置を測量し、頭上のマップを本番用に調整しています。
ルンバが配送してくれるカレーの準備です。
ボンカレー「大辛」「中辛」「甘口」と、特殊ノベルティ(グリーンカレーやハヤシライス等…色々ありました)が入っています。
カレーの種類は、機械学習によってお好みのカレーを予測します。
AI音声チャット画面の最終調整
サーモセンサーやモニター準備の写真になります。
サーモセンサーの角度や、会場の温度を基に閾値を調整しています。
本番の環境に合わせた温度変化を、機械学習させたりしています。
本番の様子
12時。基調講演が終わりお客様が入り始めます!
空席時の様子
少し分かりづらいですが、写真左下にサーモセンサーがあります。
青い光を発している状態は空席状態を表しており、ソファーに人が座ると赤く光ります。
着席時の様子
35番ブースの紹介を行っている写真です。
受付で名刺をOCRした結果や、ロボットとの会話内容によって
お客様にブースを紹介する仕組みとなっております。
☆ロボットとの会話はEWS後に統計を取るのに使用しています。
統計結果は次回以降記事にしたいと思いますのでお楽しみに!
ブース内スタッフの様子
各座席の空席状況やBPMの進行状況、ルンバの状態を確認したり、マイクの故障等の非常事態に備えております。
スタッフが確認する画面の一つとして、全席のサーモデータを確認できるモニター画面があります。
着席判定は、温度の変化によるものだけではなく、温度の状態変化を機械学習することにより着席か離席かを判定できるようになっております。
※写真では、1番と2番が着席状態です。
あっという間に1日終了
「自動おもてなしサービス」だったのですが、当日はお客様へのご紹介であったり、機器トラブルへの対応とスタッフ総出でバタバタとなりました。
1回の体験で10分ほど掛かる内容だったのですが、110組ほどのお客様にBioraブースを体験頂くことができました。
アンケートの結果も良好で、楽しんで頂けたようです。
詳細なレポートは後日させて頂きます。
ちなみに、機械学習で予測した「カレーの好み」ですが、アンケートの結果、正解率80%でした。なかなかの的中率ですよね!
ボンカレーといえば、当日偶然、大塚食品様がみえていて、直々に中山宛てに感謝のご挨拶を頂くというサプライズもありました。
おまけ:ルンバを囲った記念撮影
ブース撤収前にスタッフと記念撮影。お疲れ様でした!
今回の記事はここまで。
次回はintra-mart BIORAブースの構成(技術寄り)を記事にしたいと思います!
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[…] 昨年は朝5時から調整調整で大変でしたが… 今回はその反省を活かし…入念な事前準備のおかげで 直前の調整等は有りませんでした!失敗は次に活かす。研究部門の基本ですね! […]