急速に変化するEコマースの世界では、イノベーションが競争優位を保つ鍵です。私たちは最近、オンライン小売業者と提携して検索機能を変革し、競合他社との差別化を図るカスタムビジュアル検索ソリューションを作成しました。

課題

私たちのクライアントは重要なトレンドを観察しました：顧客はPinterestなどのプラットフォームの画像にインスパイアされた商品をますます求めるようになっていました。従来のテキストベースの検索では不十分でした—顧客はしばしば探しているものを正確に見つけるための適切なキーワードを持っていませんでした。結果は？フラストレーションと逃した販売機会です。

私たちのカスタム構築ソリューション

サードパーティのAPI統合に頼るのではなく、私たちはゼロからカスタムビジュアル検索システムを構築するという課題に取り組みました。以下が私たちのアプローチです：

1. ニューラルネットワークをカスタムコンテナにラップ

   私たちはVGG（Visual Geometry Group）ニューラルネットワークを活用しました。これは画像認識で有名な強力な深層学習モデルです。シームレスな統合と完全な制御を確保するため、このニューラルネットワークを独自のカスタムコンテナにラップしました。このアプローチにより、クライアントの特定のニーズに合わせてモデルを微調整し、将来の拡張のための柔軟性を維持することができました。

2. AWS Lambda関数としてデプロイ

   ソリューションをスケーラブルでコスト効率的にするため、ニューラルネットワークをAWS Lambda関数としてデプロイしました。割り当てられたRAMを最大化してパフォーマンスを限界まで押し上げました—要件の境界線上で動作させました。このサーバーレスアーキテクチャにより、システムはサーバー管理のオーバーヘッドなしに様々な負荷を処理できます。

3. 高性能ベクトルデータベースの作成

   クライアントの商品画像をVGGネットワークで処理することで、各画像をその本質的特徴を捉える高次元ベクトルに変換しました。これらのベクトルは高速類似検索に最適化されたデータベースに保存されました。

4. ユーザー画像クエリの有効化

   ユーザーが画像をアップロードしたとき（Pinterestのスクリーンショットでも個人の写真でも）、同じニューラルネットワークコンテナで処理してベクトル表現を取得します。その後、このベクトルをデータベースと比較して視覚的に類似した商品を見つけます。

結果

私たちのカスタムソリューションは優れた成果をもたらすと予測されます：

• 優れたユーザーエクスペリエンス：顧客は正確なキーワードを必要とせずに、視覚的なインスピレーションに合う商品を簡単に見つけることができます。
• エンゲージメントの向上：直感的な検索により、ユーザーはより多くの探索を促され、エンゲージメント指標が向上します。
• 売上の成長：検索プロセスの簡素化により、より高いコンバージョン率と平均注文価値の増加が実現されました。
• 完全な制御と柔軟性：エンドツーエンドでソリューションを所有することで、外部APIへの依存なしに継続的なカスタマイズとスケーラビリティが可能になります。これにより、お客様のアプリケーションを選択した地域でホストし、お客様の顧客データがEUを離れることがないことを保証できます。

なぜ独自ソリューションを構築するのか？

カスタムコンテナを開発し、Lambda関数としてデプロイすることで、サードパーティのAPIが提供できないレベルのパフォーマンスと制御を実現しました。このアプローチはデータプライバシーを確保し、API使用に関連する長期的なコストを削減し、クライアントのニーズに特化したカスタム最適化を可能にします。

オープンな質問

カスタムソリューションの構築には初期投資が必要ですが、比類のない柔軟性と制御を提供します。一方、既存のAPIとの統合はデプロイメントを加速できますが、カスタマイズを制限し、継続的なコストを伴う可能性があります。

あなたなら何を選びますか？

ビジネスにとってカスタムソリューションの開発が正しい道でしょうか、それとも既存のAPIとの統合で十分でしょうか？あなたのご意見をお聞かせいただき、目標達成をお手伝いする方法について議論させていただきたいと思います。

お問い合わせ

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CherryPeakでは、AIと機械学習の力を活用してビジネス成功を実現する革新的でカスタムメイドのソリューションの構築を専門としています。