- Depop の新しい gen-AI 機能は、ユーザーがアップロードした写真に基づいて商品の説明を作成します。
- このツールにより、同社の Web サイト上の出品数が増加し、販売者の時間が節約されました。
- この記事は、「CXO AI Playbook」の一部です。これは、AI のテストと使用方法についてビジネス リーダーが率直に語るものです。
Depop は、ユーザーが古着やアクセサリーなどの商品を売買できるオンライン ファッション マーケットプレイスです。 2011 年に設立された同社はロンドンに本社を置き、3,500 万人の登録ユーザーがいます。 2021年にオンラインマーケットプレイスのEtsyに買収された。
状況分析: 会社が解決しようとしていた問題は何ですか?
デポップのビジネスモデルは、消費者に「新しいものを買うのではなく、循環経済に参加する」ことを奨励していると同社の製品・技術最高責任者のレイフ・コルバーン氏はBusiness Insiderに語った。しかし、ウェブサイト上で販売する商品をリストアップし、購入する商品を見つけるには時間と労力がかかり、それがDepopを利用する際の障壁になる可能性があると同氏は述べた。
「その労力を軽減することで、忙しい人でも再販をもっと利用しやすくすることができる」と同氏は語った。
ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、Depop には次のような特徴があります。 いくつかの機能を明らかにした 人工知能と機械学習を活用しており、売り手が商品をより迅速に出品できるようにするための価格設定ガイダンスや、買い手がトレンドを特定して製品の推奨を受け取るのに役立つパーソナライズされたアルゴリズムが含まれます。
Depop は 9 月に、画像認識と生成 AI を使用した説明生成機能を開始しました。販売者が商品画像をプラットフォームにアップロードすると、このツールは商品の説明を自動的に作成します。
「私たちがやろうとしたのは、人々が自分の商品を写真に撮ってアップロードしてしまえば、出品を完了するのにほとんど労力を必要としないようにすることです」とコルバーン氏は語った。同氏は、AI説明ジェネレーターは、Depopへの出品に慣れていない新規販売者にとって特に役立つと付け加えた。
Rafe Colburn は、Depop の最高製品および技術責任者です。 デポップ提供
主要スタッフと関係者
AI 記述生成機能は、Depop のデータ サイエンス チームによって社内で開発され、大規模な言語モデルをトレーニングして作成されました。チームはプロダクトマネージャーと緊密に連携しました。
Colburn 氏によると、同社は 2022 年にデータ サイエンス チームをエンジニアリング グループからビジネスの製品側に移したため、Depop はより迅速に機能をリリースできるようになりました。
AI の稼働
説明ジェネレーターを使用するには、販売者は出品したい商品の画像を Depop プラットフォームにアップロードし、「説明の作成」ボタンをクリックします。画像認識と生成 AI を使用して、システムは商品説明を生成し、カテゴリ、サブカテゴリ、色、ブランドなどの商品属性フィールドを出品ページに入力します。
この技術には、購入者にアピールするために関連するハッシュタグと口語的な言葉が組み込まれている、とコルバーン氏は述べた。 「私たちは、生成される説明のトーンとスタイルが Depop の基準に本当に適合することを確認するために、迅速なエンジニアリングと微調整を数多く行いました」と彼は付け加えました。
販売者は、生成された説明をそのまま使用することも、調整することもできます。たとえ説明を変更したとしても、売り手は「空の箱を使って作業を開始する場合に比べて、時間を節約できる」とコルバーン氏は語った。
それはうまくいきましたか、そしてリーダーたちはどうやってそれを知ったのでしょうか？
デポップは約 180,000件の新規出品 毎日。 9月にAIを活用した説明生成機能を導入して以来、同社は「作成されたリスト、リスト時間、リストの完全性が大幅に向上した」とコルバーン氏は述べた。ただし、このツールは最近リリースされたものであるため、具体的なデータはまだ入手できていないと同社の広報担当者は述べた。
コルバーン氏は、「効率性やリスティングの品質といったユーザーへの直接的なメリットのほかに、ユーザーは生成AIを利用してユーザー側の労力を軽減する機能を重視していることも実証した」と述べた。
最終的には、デポップは売り手にもっと多くの商品を出品してもらいたいと考えており、会社の目標はそれを容易にすることだと付け加えた。 AI でプロセスを自動化することで、売り手は商品をより迅速に出品できるようになり、プラットフォーム上でより堅牢な在庫が作成され、売上の増加につながり、中古品市場が活性化するとコルバーン氏は述べています。
次は何でしょうか？
コルバーン氏は、デポップはユーザーのニーズに応えるために AI を適用する方法を模索し続けていると述べた。
たとえば、商品の高品質の写真を撮影することは、販売者にとってのもう 1 つの課題です。これは手間がかかりますが、衣服の高品質の写真が複数掲載されている出品のほうが売れる可能性が高いため、重要です。同氏は、Depop が AI を使用してこれを容易にし、画質を向上させる方法を模索していると述べました。
バイヤーにとっての課題は、ぴったりの商品を見つけることです。デポップはまた、買物客が自分が購入する服が自分に合うとより確信できるよう、AI を活用してプラットフォームに対する全体的な満足度を高める方法も検討しているとコルバーン氏は述べた。
