Wayfair は、ML と AI を組み合わせて検索結果の精度を高める新しいテクノロジーを導入しました。

海外メディアの報道によると、5月30日、アメリカの家具大手ウェイフェアがML（機械学習技術）とSnorkelAIを活用して大規模なデータラベリングを自動化し、商品の特徴に基づいたモデルを構築し、より正確な検索結果を顧客に提供していることがわかった。

SnorkelAI は、データの注釈付けと機械学習モデルのトレーニングのためのオープンソース ソフトウェア ツールであり、データのラベル付けのトレーニングにかかる​​コストと時間を削減します。 ML テクノロジーは、データ内のパターンと規則性を識別するモデルをトレーニングし、これらのモデルを使用して予測、決定、または特定のタスクを実行します。

ウェイフェアの機械学習責任者であるトゥリア・プルメッタズ氏は、新しい技術を適用することで、顧客は欲しい商品をより簡単に見つけられるようになり、コンバージョン率と顧客満足度が大幅に向上すると述べた。同時に、製品の特徴に基づいて構築されたモデルは、Wayfair が市場動向に基づいて製品カタログをより迅速に変更し、充実させるのに役立ちます。

当初、Wayfair は、プラットフォームには何千もの製品があり、それぞれに豊富な情報と製品機能があると考えていました。では、この情報を使用して、ソファの色、質感、アームレストの形状など、特定の製品の特徴に基づいたモデルを構築することは可能でしょうか?顧客はこれらの詳細な機能に基づいて検索し、希望する製品を見つけることができます。

こうしたモデルを構築するには大量のトレーニングデータが必要であり、Wayfair は販売者から収集する情報の量を最小限に抑えたいと考えています。 SnorkelAI の役割は、自動化された方法を使用してデータを迅速かつ正確にラベル付けし、トレーニング モデル用のラベル付けされたデータ サンプルを提供することです。

データのラベル付けは機械学習の重要なステップであり、SnorkelAI は Wayfair の画像にプログラムでラベルを付けることで、より効率的で柔軟性が高く、スケーラブルな方法でモデルを構築およびトレーニングする方法を Wayfair に提供します。

このコラボレーションは、Wayfair の製品カタログをカスタマイズし、充実させるためにも活用されます。プルメッタズ氏は、プログラムによるデータ注釈技術により、ウェイフェアの専門家は新しい製品カテゴリーを簡単に作成し、正しい画像が消費者に確実に届けられるようになると述べた。室内装飾の分野で新たなトレンドが生まれると、大手企業は製品カタログをより簡単に変更できるようになります。

これまで、Wayfair は主に手作業で 4,000 万個の製品を処理し、ラベル付けを試みていたため、これはビジネスの観点から見ると真の価値の実現です。 ML技術は電子商取引分野で広く利用されており、SnorkelAIとの組み合わせにより、この技術はより大きな役割を果たすことになります。

編集者✎ アシュリー/

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