重複画像を排除: Miinto が Vertex AI Vision を使用してカスタマー エクスペリエンスを向上させた方法

※この投稿は米国時間 2023 年 11 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

ファッションの世界はペースが速いことで知られており、最新のトレンドについていくのが難しいことがあります。Miinto は、1,000 を超える世界屈指のブランドを揃えています。Miinto は、世界で最も顧客中心のファッション プラットフォームを提供するよう努めており、ユーザーは、個々のユーザーの好みやニーズに合わせて特別に厳選された、地域の高級なプレミアム ブランドの最高のセレクションを見つけることができます。

オンラインでの販売には費用と時間がかかるため、独立系店舗がより多くの顧客にリーチするのは困難な場合があります。Miinto は、こうしたブランドが毎日数十万人の世界中の訪問者に商品を公開できるように支援しています。各ブランドは、ボタンのクリックによる新しい重要な収益源を得られるようになります。

Miinto のデータ プラットフォームは、今後のシーズンに適した在庫を選択するなど、店舗が重要なビジネス上の意思決定を行ううえで役立ちます。Miinto が行う最も重要なことは、こうしたブランドに新しい市場への参入機会を与えることです。そして、これは Google Cloud なしでは実現できないことでした。

小売業界にとって厳しい年となった 2021 年に、Miinto は Google Cloud に移行しました。この変更はさまざまな理由から行われました。まず、元の技術スタックはかなり断片化されており、効率が低下していました。さらに、Miinto はローカルのクラウド プラットフォーム上で運用していましたが、そのインフラストラクチャのせいで速度が低下していました。私たちは開発のペースを急速に上昇させたいと考えていました。e コマースはブラック フライデーやホリデー シーズンなどの大規模なセールイベントによって需要が増大する季節変動制のビジネスであり、インフラストラクチャには多大な負荷がかかります。さらなるスピードとスケーラビリティが必要でした。Google Cloud は私たちの要望に適切に応えてくれました。

重複をなくす

現在、Miinto は、ほとんどのエコシステムのインフラストラクチャおよびホスティング環境として Google Cloud を使用しています。Compute Engine 仮想マシン上で 65 のサービスを実行し、Terraform を利用してインフラストラクチャを構築し、Ansible を利用して構成とデプロイをプロビジョニングしています。これにより、トラフィックのピークに合わせてスケールアップおよびスケールダウンができるようになりました。

Google Cloud が解決を支援してくれた課題のなかで、特に厄介だったものに在庫の重複があります。

在庫の重複は、別々の販売者が同一の商品を追加した場合に発生します。こうした重複を検出して結合しないと、同一アイテムの複数のバージョンがプラットフォーム上でお客様に表示されることになります。ほとんどのお客様は商品の詳細ページに直接アクセスしており、重複が原因で目的のサイズが購入可能であることを実際に確認できないことがあるため、重複は売上に影響を与える可能性があります。もちろん、カスタマー エクスペリエンスは悪くなります。Google Cloud に移行する前は、Data Perfection チームがデータベース内で商品を手動で検索し、その商品がすでに存在するかどうかを確認する必要がありました。これがボトルネックとなり、多くの時間を費やしていました。プロセスを改善し、処理時間を短縮する方法を見つける必要がありました。この課題を解決したのが Vertex AI Vision です。

Vision API で貴重な時間とお金を節約

Vision API Product Search（小売業向け Discovery AI の機能）は、パートナーから受信したデータを処理する到着サービスに直接接続されています。次に、そのデータを商品に変換します。また、同一の商品を頻繁に提供する多数の販売者と提携しているため、その商品がデータベースにすでに存在するかどうかを確認する必要があります。すでに存在する場合は、新しい在庫を既存の商品と結合します。ここで、Vision AI Product Search が役立ちます。画像の類似性に基づいて同一の商品を照合できるためです。

前述のように、以前は同一の商品を手動で検索して新しい在庫を結合することしかできませんでした。もちろん、手動操作は時間がかかり、需要を満たすには非効率であり、重複が作成されることがよくあります。その結果、こうした重複に対処するために別のポストプロダクション プロセスが必要となり、多くのリソースが消費されました。このようなことが原因で、処理時間が長くなり、市場投入までの時間に影響が生じ、コンバージョン率が低下していました。

Vision AI を使用すれば、商品作成プロセスを強化できるため、新商品が入ってくるたびに、品質ゲートを通じてそれらを合理化し、最高のカスタマー エクスペリエンスを提供できるようになります。プラットフォーム上にある商品の数を考えると、最も重要な要素の一つは商品の処理時間です。処理時間をわずか数秒短縮するだけで、ビジネスに大きなメリットがあります。

この目的をさらに推進するために、Miinto は商品作成プロセスにおいてサポート サービスとして機能する独自の画像検索サービス（VSS）を構築しました。VSS は主に 2 つのことを行います。その主な役割は、パートナーから提供される商品に類似する商品のインデックスを作成することです。作成は商品の写真を基に行われます。それから、商品センター間で商品画像を同期します。新しい商品が入荷されると（これを「到着」と呼びます）、VSS は各商品とそのメイン画像を Google Cloud Storage にアップロードする役割を担います。これは Vision API Product Search のインデックス作成のために送信されます。次に、手動処理ステップを開始します。同時に、VSS は Vision API Product Search にクエリを実行し、事前トレーニングされた画像埋め込みを使用して類似商品に関する情報を取得し、潜在的な重複を表示します。これにより、Miinto の商品センターのオペレーターはそれが重複しているかどうかを確認できます。オペレーターが重複を確認すると、商品が結合されます。

コンバージョン率の向上

Vision AI を導入して以来、到着情報作成プロセスの効率が 40% 以上向上しました。Miinto にとっての最大のメリットは、市場投入までの時間の短縮と運用上の費用の削減です。テストでは、返された上位 5 つの一致について見ると、100% の確率で重複画像が返されることがわかりました。上位 5 つの一致では、最初の結果で、重複は 98% の確率で見つかります。テストでは、一致が 1 秒以内に完了することも明らかになりました。その結果、これらの費用と時間の節約に基づいて、コンピューティング リソースを他のプロセスに移動できます。最終的な結果として、カスタマー エクスペリエンスが向上しました。重複した商品を 1 つの商品に結合すると、コンバージョン率が最大 20% 向上しました。

Miinto はファッション業界にとって非常に困難な時期に Google Cloud との連携を開始しましたが、常に先を行くには状況に適応する必要があると認識していました。Google Cloud に移行していなかったら、この激動の時期をどう乗り越えていたか、想像することもできません。それは達成不可能なミッションのように感じられたでしょう。しかし、移行以来、私たちは Google Cloud が Miinto の成果にどのような貢献をしてくれるのかを目にしてきました。現在は、Miinto のさらなる成長に Google Cloud の AI ソリューションをどのように役立てられるかを模索しているところです。

ー Miinto、Marek Brach 氏、Natalia Telechowska 氏

ー Google Cloud、シニアスタッフ ML エンジニア Anant Nawalgaria