国内で月に1000万人以上が利用し、年間3468億円(2018年度)もの取引があるフリマアプリ「メルカリ」。そのユーザー体験(UX)の向上、安心な取引の実現にディープラーニングは大きな役割を果たしている。
メルカリにおけるディープラーニングによる画像認識の活用には2つの方向性がある。1つはサービスとして利便性を高めることで、より優れたUXの実現を目指す。もう1つは、現金やコンサートチケットなど法律や規約に反している出品への対応だ。
2018年7月には累計出品数が10億品に達しており、それらの写真と商品紹介テキストといった豊富なデータを保有するメルカリは、相対的にディープラーニング活用環境に恵まれているといえる。とはいえ、実現への道のりは平坦ではなかった。障壁を乗り越えるのを、メルカリの方針「Go Bold(大胆にやろう)」が後押しした。
画像認識でカテゴリーを自動登録
メルカリの画像認識機能が、ユーザーの目に触れるようになったのは2017年10月のこと。ユーザーが出品したいものをアプリ上で撮影すると、商品名やカテゴリー名が自動的に入力されるようになった。ディープラーニングで過去の出品データや画像を学習させたモデルによる推論を行って、商品名などの候補を表示している。とはいえ、実際に自動入力されるケースは、実のところユーザーが出品するときの半分にも満たないという。
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