USA Spain Brazil Russia France Germany China Korea

Artificial Intelligence driven Marketing Communications

 
May 22, 2020 7:18 AM ET

Facebookの新しいAIツールは、あなたが販売のために置いたアイテムを自動的に識別します


iCrowd Newswire - May 22, 2020

イラスト/アレックス・カストロ/ザ・バージ

Facebookは、家具からファストファッション、ファストカーまで、人工知能を使用して消費財を識別する「ユニバーサル製品認識モデル」と呼ばれるものを立ち上げています。

これは、サイト上のすべての画像の製品を特定し、潜在的に買い物をすることができる未来への第一歩です。Facebookのアプライド・コンピュータ・ビジョンの責任者、マノハル・パルリ氏はThe Vergeに対し、「経験が正しいと感じるたびに、プラットフォーム上の何でも買い物可能にしたい」と語った。「それは壮大なビジョンです。

製品認識は、近い将来に電子商取引プラットフォームに来るAI搭載アップデートの最初のリリースであると同社は述べています。最終的には、AI、拡張現実、さらにはデジタルアシスタントを組み合わせて、「ソーシャルファースト」ショッピング体験と呼ばれるものを作成します。さらに、今日では、中小企業がFacebookやInstagramで無料の店頭を設定できるショップと呼ばれる機能を立ち上げました。

画像: Facebook
Facebookの製品認識ツールの仕組みのグラフィックで、画像からメタデータを生成しています。

ファッションはこれの重要な部分となり、同社は将来のFacebook「AIファッションスタイリスト」が、ワードローブや天候やそのスケジュールに合わせた衣装の毎日の提案に基づいて、ユーザーにパーソナライズされたショッピングの推奨事項を提供できることを示唆しています。

「これは、映画「クルーレス」を見て以来、私が構築したかったものです」と、Facebookの研究科学者タマラ・バーグはThe Vergeに語りました。「彼らは1995年にすべてを本当に想像しましたが、私が考える技術は最終的にそれを実現する準備ができています。

しかし、Cluelessリファレンスが示すように、これらの機能はまったく新しいアイデアではありません。ハリウッド以外でも、彼らは何年も試され、テストされ、しばしば混在した結果を得ています。

アマゾンはすでにエコールックで独自のAIパワーファッションアシスタントを構築しました。そして、マシンビジョンを使用して製品を識別して買い物をすることは、少なくともAmazon Fire Phone以来現実でした。一方、eBayのようなオンラインショッピングプラットフォームはすでにAIを使用して販売用商品を上場するプロセスをスピードアップしており、アマゾンは機械学習を使用して独自の「服のためのShazam」を立ち上げた多くの企業の1つです。

画像: Facebook
のFacebookのAIスタイルのアシスタントのビジョンは、このようなものに見える可能性があります。

Facebookは、ツールが異なるのは、その範囲と正確さであると述べています。同社の新しい製品認識ツールGrokNetは、画像内の何万もの異なる属性を識別できます。特定のブランドから色やサイズまでさまざまです。

GrokNetはすでにFacebookマーケットプレイスに展開されており、ユーザーがアイテムの内容を特定して簡単な説明を生成することで、販売用のアイテムをすばやくリストするのに役立ちます。たとえば、ソファの写真をアップロードすると、マーケットプレイスは「黒、革、断面ソファ」としてリストすることを提案します。

同社はまた、企業向けに構築されたこのツールのバージョンをテストしています。自分の製品を含むページに写真をアップロードすると、AIシステムは自動的にタグ付けしてショッピングページにリンクできます。

これらのツールを構築する上で、Facebookはマーケットプレイスでユーザーの写真にアクセスすることに助けがついています。GrokNetは、約1億枚の画像の大きさで巨大なデータベースで訓練を受けており、その大半はMarketplaceから撮影されました。Facebookは、このデータは、困難な照明や怪しい角度から製品を識別できるマシンビジョンシステムを作成する上で不可欠であると述べています。

しかし、GrokNetがどれほど正確であるかは不明です。同社は、ホームとガーデンカテゴリのマーケットプレイスの画像の90%を識別できると述べていますが、他のタイプの製品カテゴリに関して同様の統計は提供しませんでした。

このようなツールの場合と同様に、宣伝された機能と実際のユーザーエクスペリエンスの違いは大きくなる可能性があり、GrokNetがFacebookのユーザーからどのような反応を得るかを待つ必要があります。

Contact Information:

James Vincent



Tags:    Japanese, United States, Wire