商品の特徴をAIで取得。それを検索キーワードにする
ネットショップでは「商品登録」として商品の検索のための情報をDBに入力している。人手に頼っているのが現状だと思いますが「AIを使って自動化できないか」とずーっと考えていました。この度、AIエンジンの開発に着手したことを報告します。TensorFlowを使ってディープラーニングアルゴリズムを実装する予定である。
商品登録には、ブランド・サイズ・柄・色・カテゴリーなど様々な情報を登録することになるが、これらは商品写真を使えば学習させることができぞうだ。ブランドが印刷されているTAGを撮影してブランド判定することを想定しているが、問題はどのように学習させるかであるが、切り抜かれた画像が最適だろう。当社は全自動の切り抜き技術を有しているのでコストをかけずに切り抜き画像を準備できる。
「ジャケット」「スカート」など、ECサイト内の商品をどのカテゴリーに分類したら適切かを推薦してくれるAIエンジンを作るには「ジャケット」「スカート」などの”形”を学習する必要があるが、この場合も切り抜き写真が有効だ。背景をカットできるので”形”の特徴を学び易くなるのが明白である。いずれにしても、商品登録AIエンジンはAI性能よりも学習画像をどうするかが課題である。カテゴリー、ブランド、色、柄そしてサイズの情報を商品登録AIエンジンが処理し、切り抜きも自動化されると、ECサイトへの商品掲載作業が短縮できる。1分1秒でも早くサイトにアップすることが売上UPに貢献できるはず。商品撮影のコストが課題視されている今、その写真が商品登録にも使えるとなると撮影作業が見直される日が来るかも知れない。
「かわいい」スコア順に上位表示する
一方、通常の商品登録でけでは「かわいい商品」を上位表示することができない。そこで、購入者のレビューから「かわいい」とか「大人っぽい」とか「素敵」とか「気に入った」とかのキーワードに注目して、これらの感情（印象）を数値化するAIエンジンを開発して商品登録すれば、検索で売れ筋商品を上位表示できるようになる。結局、AIは何を教え込ませるかが全てである。