AIが接客から発注まで一貫支援、タイヤECに新サービス導入

オンラインタイヤ購買にAI相談員を導入

ハンコックタイヤアンドテクノロジーは、同社が運営するオンラインタイヤショッピングモール「Tstation.com」に、人工知能（AI）による相談サービス『ティーボット』を導入し、提供を開始した。利用者はログイン後に画面右下のAIアイコンを操作することで、車両情報や走行スタイル、予算などを基に最適なタイヤの推薦を受けられるほか、来店予約や注文状況の照会、購入後の案内まで一連のサポートをAIで受けられる。

同社はサービス開始に伴うローンチプロモーションとして、AI相談を通じて作成した注文書を用いてタイヤを購入した顧客に対し、購入割引に使える「3万ウォン分のクーポン」を提供することを明らかにした。プロモーションの実施期間は8月21日までとしている。

「複雑なタイヤ情報を顧客が分かりやすく理解し、車両や走行環境に合った製品を選べるよう支援する考えだと説明した。」

機能と導入の狙い

『ティーボット』は、単に商品を案内するだけでなく、以下のような購買プロセス全体をつなぐことを目指している。

• 車両情報や走行用途を踏まえたタイヤ推奨
• 店舗検索・来店予約の連携
• 注文書の自動作成と購入手続きの支援
• 点検時期の案内や購入履歴の照会など購入後サポート

この一連の機能は、ECサイト上での顧客体験（カスタマーエクスペリエンス）を高めると同時に、店舗側の業務負担を低減させる狙いがある。AIが事前相談で得た情報を基に注文書を自動作成できれば、電話や店頭での聞き取りに要する時間を短縮できる。

小売側と消費者への影響

導入効果は多面的だ。消費者にとっては、専門的知識がなくても車両や走行条件に合った製品提案を受けられる点が利点である。特にタイヤはサイズや用途、価格帯、製造時期など選択肢が多く、誤った選択は安全性やコストに直結する。そのため、初期案内をAIで補助することで、適切な選択に導きやすくなる可能性がある。

一方で小売・整備業者にとっては、来店前に顧客の要望や車両情報をある程度把握できることが、現場の業務効率化や在庫管理の最適化につながる。AIが来店予約や注文書作成までつなげることで、スタッフは整備や接客の付加価値業務に注力できるようになる。

技術的・運用上の課題

ただし実運用には留意点もある。まず、推奨の適合性だ。AIの判断は学習データに依存するため、極端な車種や特殊な用途、古い車両に対しては誤った推奨が行われるリスクがある。加えて、ユーザーが入力する車両情報の正確性が結果に直結するため、入力支援や確認プロセスの整備が不可欠だ。

次に、個人情報と車両データの取り扱いである。ログイン情報や走行履歴に相当するデータをAIに提供する場合、適切な同意取得、保存・利用の範囲の明示、第三者提供の有無などプライバシー保護の措置が求められる。法令遵守と透明性の確保は、消費者からの信頼を得る上で重要な要素だ。

業界全体への波及と今後の展望

今回の導入は、タイヤや自動車用品分野におけるデジタル化の一端を示す事例だ。AIを用いた購入支援は自動車関連のECだけでなく、部品流通、保険、整備予約など幅広い領域へ横展開し得る。業界内で同様の機能を持つサービスが増えれば、消費者の購買行動や店舗の業務モデルが変化する可能性がある。

特に注目されるのは、AIが取得した情報を物理的なサービス（タイヤの装着、点検、整備）へどう結びつけるかだ。オンラインでの相談から実際の作業予約・資材手配までを自動化・最適化できれば、店舗運営の効率はさらに高まる。逆に、ネットと実店舗の連携が不十分だと、期待される利便性は限定的となる。

まとめと課題の整理

ハンコックタイヤアンドテクノロジーの『ティーボット』導入は、EC上の接客をAIで補完し、購買とアフターサービスをつなぐ取り組みの先行例である。顧客利便性と業務効率化の双方に資する可能性がある一方、推奨精度や個人情報の取り扱い、実店舗との連携など運用上の課題も残る。

今後、導入効果を測る指標としては以下が挙げられる。

事業者と消費者の双方が恩恵を受けるためには、AIの透明性確保と運用ルールの整備が重要だ。今回のプロモーション期間で得られるデータは、その評価や改善に資するだろう。業界内での類似事例の拡大と、規制・ガイドラインの整備状況を注視する必要がある。