「Bマートには約1万個の商品があるが、顧客が一度の注文でカゴに入れる商品は平均7個程度だ。良い商品があっても顧客が発見できなければ売れず、結局は消える。顧客に今必要な商品だけを正確に見つけてやれば、買い物の利便性と商品露出の問題を同時に解決できると見た。」
6月にペダル民族・Bマートの運営会社であるウーワブラザーズの社内ハッカソン（ウアトン）で、非開発者で構成された「ヌルロボセ」チームが3位を獲得した。Bマートの価格戦略と事業管理、データ分析などを担当するホ・ソヨン、パク・ジヒョン、チョン・ヘリム、チョン・ダヘ氏が作った人工知能（AI）ショッピングエージェント「ッソク」が受賞作である。ッソクは顧客が望む商品を自然言語で説明すると、AIが要求の意味と文脈を分析してBマートの商品を推薦するサービスだ.
「一人暮らしで、今日の夕食に辛い料理が食べたい」「たんぱく質は多く糖分は少ないおやつを探してほしい」「エビアレルギーがあるので食べられる菓子を教えてほしい」といった複数条件のリクエストにも対応する。推薦の根拠や栄養・アレルギー情報も検索結果でそのまま表示する。
先月27日、ソウル松坡区のウーワブラザーズ本社で会ったヌルロボセのチームメンバーは「直接経験した不便からアイデアを得た」と語った。パク氏は「卵アレルギーがある30カ月の子どものために、商品詳細ページの原材料表示を拡大して卵の含有有無を一つひとつ確認しなければならなかった」と述べ、「『卵が入っていない食品』を検索しても卵菓子が出てくるなど、従来のキーワード検索だけでは望む製品を正確に見つけるのが難しかった」とした。さらに「顧客が商品一つをカゴに入れるまでに平均1.6回ほど繰り返し検索しているが、これを一度に減らせば、より多くの商品を見渡せると考えた」と付け加えた。
ヌルロボセのチームは、メンバーの中に開発者はいなかったが、日々商品と売上データを精査し、顧客反応と事業指標を分析してきた経験が競争力になったと説明した。技術的完成度だけでなく、サービスがどのような問題を解決し、実際の事業成果にどうつながるかを具体的に示した点が高い評価を得たという。
ウアトンは12時間にわたり進行されたが、イベント案内と発表・審査の時間を除くと、実制作に充てられた時間は約7時間だった。チョン氏がAI検索エンジンとアレルギー情報の安全装置設計を、パク氏が顧客の商品探索経路とユーザーエクスペリエンス・ユーザーインターフェース（UX・UI）設計を担当した。チョン氏はBマート商品と食薬処データの連携および発表動画の制作を、ホ氏はサービス企画書と発表資料の作成、全体作業の調整を担った。以下、一問一答。
―ハッカソンに参加することになったきっかけは。
（パク・ジヒョン）「会社が生成型AIツールとVibeコーディング教育を積極的に支援し、非開発者でも実際の成果物を作れるという自信がついた。従来は開発者中心のイベントだったが、今回は自分たちも挑戦できると考えた。」
―当初からAIショッピングエージェント『ッソク』を企画したのか。
（ホ・ソヨン）「当初は商品別に適正な割引率を提示する価格最適化モデルを作ろうとした。しかしハッカソンの1週間前に公開されたデータが約30日分にとどまり、少なくとも6カ月分が必要だった既存のアイデアを断念した。その後、チームメンバーがBマートを利用して感じた不便を集め、商品探索を助けるサービスを企画した。」
―ッソクは既存の商品検索と何が違うのか。
（チョン・ダヘ）「単語だけを探すのではなく、顧客の状況と目的を解釈する。『一人暮らしで今日の夕食に辛い料理が食べたい』と言えば、1人世帯に合う小容量の商品と夕食に適した商品群を併せて考慮する。『1週間分の買い物』と言えば、必要な商品の数量と規模まで推論する。」
（ホ・ソヨン）「推薦の根拠を顧客に示すことも差別化点だ。AIが顧客の質問をどう解釈し、なぜこの商品を推薦したのかを説明する。低糖のおやつを探しているなら、商品詳細ページに入らなくても検索結果で糖類含量をすぐ確認できるようにした。」
―アレルギー情報の安全性はどう確保したのか。
（チョン・ダヘ）「AIが得意な意味推論と、既存コードが得意な正確な判定を分けた。AIはエビに関連する甲殻類まで幅広く探し、実際の安全性は食品医薬品安全処（韓国の食品・医薬品当局）のアレルギー成分データで再検証する。AIは顧客の言葉を検索条件に変え、最終判定はデータが担う構造だ。」
（チョン・ヘリム）「食薬処とBマートの商品情報も接続した。バーコード情報がない場合は商品名を正規化してマッチングし、食品商品の70%以上に当たる5000件超の原材料・アレルギー情報を取得した。」
―開発者とデザイナーがいないチームとして、どんな強みがあったか。
（チョン・ダヘ）「技術面では開発者チームと比較しにくかった。他チームの画面を見て完成度の差を感じることもあった。」
（ホ・ソヨン）「その代わり、私たちは毎日商品と売上データを見て、顧客反応と事業指標を分析する。現在、顧客が商品一つをカゴに入れるまでに平均1.6回検索する過程を一度に減らせば、注文当たりの商品数が平均7個からどれだけ増やせるか、貢献利益にどんな影響を及ぼすかを数字で示した。非開発者だったが、問題を事業成果と結びつけて説明できた点が競争力だった。」
（パク・ジヒョン）「チームでユーザーエクスペリエンス・ユーザーインターフェース（UX・UI）設計を担当したが、良いアイデアと技術があっても、顧客に直感的に伝わらなければ実際の効用は下がり得る。アレルギーや栄養のように顧客が最も気にする情報を、どう簡潔かつ目立つ形で見せるかをとことん考えた。」
―実際の制作時間はどれくらいだったか。
（チョン・ヘリム）「イベントは12時間の日程だったが、実作業時間は午前11時から午後6時まで約7時間だった。データ連携とサービス実装、企画書作成、発表準備をすべてその中で終えた。AI音声を活用した90秒のデモ動画も作ったが、本選進出者を決める同僚評価で1位になった。」
―実際のBマートのサービスとしてリリースするには何を補完すべきか。
（チョン・ダヘ）「多数の顧客が同時にAI検索を利用する際に発生するコストとシステム負荷を解決しなければならない。Bマート顧客の購買性向をどれほど正確に反映できるかも課題だ。」
（チョン・ヘリム）「食薬処の情報と実際の商品情報が一致しない事例もあり、商品情報が画像で登録されている場合も多い。アレルギーはセンシティブな情報である分、データを正確に抽出し検証する作業が先行すべきだ。」
―今回の経験を通じて何を感じたか。
（ホ・ソヨン）「今後は何が問題かを定義する能力がより重要になると思う。実装はAIの助けを受けられるが、現場で問題を発見し、なぜ改善すべきかを判断するのは人の役割だ。」
（パク・ジヒョン）「以前はアイデアがあっても技術知識が不足し、実装には限界を感じた。今は自分がやりたいことが明確で、業務で解決したい問題がはっきりしていれば、AIを活用して相当なレベルの成果物まで作れるという自信がついた。」