概要
あなたは、商品レビュー動画の裏側で何が起きているか、考えたことはありますか？
動画コマース、つまり動画を使って商品を紹介・販売するサービスにおいて、動画内の商品とオンラインストアを素早く紐づけることは、売上を最大化する上で欠かせません。しかし、もし何千本もの動画から、一つひとつの商品を人の手で特定し、リンクを貼り付ける作業が必要だとしたらどうでしょうか。これは、膨大な時間とコストがかかるだけでなく、ミスも起こりやすい、非効率なプロセスです。
動画コマース大手「Firework」社も、この課題に直面していました。彼らのビジョンは、この手作業を自動化し、効率的なワークフローを確立すること。このビジョンを実現するため、彼らはTokyo Techiesとパートナーシップを組み、革新的なAIソリューションの開発に着手しました。
課題
Firework社は、動画内の商品を特定し、オンラインストアの商品情報と紐づける作業の自動化を求めていました。この課題に対し、Tokyo Techiesはわずか1ヶ月で、画期的なソリューションを開発・提供しました。
ソリューションの概要
大規模言語モデル（LLMs）とコンピュータビジョンを組み合わせたAIシステムを構築。これにより、動画に登場する商品を効率的に特定し、分類する新しいサービスが誕生しました。
その結果、1本の動画を20秒未満で処理できるようになり、さらに1動画あたりのコストも10セント以下に抑えることに成功。この協業は、Firework社の業務効率を大幅に改善しただけでなく、動画から購入へのコンバージョン率向上にも大きく貢献しました。
解決した主要課題：成功のプロセスは複雑な技術を「速く、正確に」連携させること
このAIソリューションは、どのようにして実現したのでしょうか。
プロセスは、複数の高度な技術がシームレスに連携することで成り立っています。
- まず、AIが動画内の商品を識別します。
- 次に、膨大な商品データベースと照合し、最も類似性の高い商品を特定します。
- 同時に、AIは動画内のレビューアの発言内容（好意的、中立、否定的など）を分析し、補足情報を収集します。
このプロセスは、Firework社の求める「スピード」と「精度」を両立するために、2つの大きな課題をクリアすることで実現しました。
課題1：圧倒的な処理速度の実現
課題: 動画内の全商品とデータベース内の全商品を単純に比較する従来の手法では、膨大な時間とリソースを消費します。
解決策: Tokyo Techiesは、賢い「図書館の司書」のように機能する、より効率的なシステムを開発しました。具体的には、動画内の音声やテキストといったメタデータをAIが分析し、商品のジャンルやブランドを絞り込みます。これにより、検索対象を50件未満にまで絞り込むことができ、処理時間を最大で10分の1に短縮しました。さらに、商品認識、分析、マッチングを同時に処理する並列処理の技術も導入しました。
課題2：微妙な違いを見分ける高精度のマッチング
課題: デザインが似ているファッションアイテムや、機能がわずかに異なる家電など、細かな違いがある商品を正確に判別する必要がありました。
解決策: チームはあらゆる角度から商品を総合的に分析するアプローチを採用。動画内の細部とデータベースの情報を入念に照合することで、わずかな違いも見逃さない高精度のマッチングを可能にしました。
導入効果：事業成長への貢献
今回の協業の結果、1動画の処理時間は20秒未満に短縮され、コストは10セント以下に削減されました。これにより、Firework社の業務効率が劇的に向上し、ひいては動画経由のコンバージョン率向上という、目に見える成果へとつながりました。
ソリューション
成果
- 処理時間：1本の動画あたり20秒未満
- 処理コスト：1本あたり10セント以下
- 効果：Firework は運用効率を大幅に向上し、販売者のコンバージョン率も改善
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