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ほとんどのオンライン・マーケットプレイスに共通しているのは、売上の増加と、卓越した購買体験を提供したいという2つの願いではないでしょうか。これらの要素は密接に関連しており、現在ではその両方を強化し、お客様の満足度とロイヤルティを確保しながら収益を向上させる新たな方法が登場しています。
その答えとなるのが、人工知能（AI）を活用した画像検索（ビジュアル検索）です。
この技術がもたらす効果は計り知れません。実際に、2017年10月にGoogle レンズがリリースされて以来、GoogleはAIを活用した画像検索ツールを通じて、毎月10億件以上もの画像検索を処理していると言われています。
私たちは本質的に視覚から多くの情報を得る生き物ですから、この結果は当然と言えるでしょう。この点を踏まえ、本記事ではAIを活用したビジュアル検索の概要や仕組み、お客様と事業者双方にもたらすメリット、ECにおける進化、導入時のポイント、そして倫理的な配慮について詳しく解説していきます。
今回は、CS-Cartの公式ブログの記事から AI-Powered Visual Search in eCommerce: Enhancing the Shopping Experience in Online Marketplaces（AIを活用したeコマースにおける画像検索：オンライン・マーケットプレイスでの購買体験の向上）をご紹介します。
それでは、早速見ていきましょう。
AIを活用した画像検索とは？
AIを活用した画像検索（ビジュアル検索）とは、オンラインショッピングを利用するお客様が、画像をアップロードしたり、スマートフォンのカメラで写真を撮ったりするだけで、目的の商品を見つけられるようにする技術です。
視覚的に似ている商品を素早く探したい方にとって、類似画像検索は非常に便利な機能となります。関連商品を簡単に見つけることができるため、ECサイトでの購買体験がより直感的でスムーズになることが、この技術の最終的な目標と言えます。
画像検索（ビジュアル検索）は、カタログの閲覧方法を大きく変え、言葉では説明しにくい商品でも見つけやすくしてくれます。
テキストで特徴を入力しようとすると、どうしても伝えられる情報が限られてしまうため、この仕組みは非常に理にかなっています。 さらに、AIによる画像検索を活用すれば、衣類や化粧品などの商品を仮想的に「試着」しながら、データに基づいたパーソナライズされたおすすめ商品を受け取ることも可能です。
AIを活用した画像検索はECでどのように機能するのでしょうか？
スマートフォンでAI画像検索（ビジュアル検索）を使いたい場合、カメラを起動してビジュアルアシスタントを呼び出すだけで、すぐに検索を開始できます。
しかし、このシンプルな操作の裏側では、複雑な技術が相互に連携して動いています。具体的には、以下のような要素によって構成されています。
- コンピュータービジョン：形状、色、質感、模様といった商品の属性を認識します。これにより、膨大なカタログの中から特定の商品を正確に識別し、照合することが可能になります。
- 画像認識と分類：画像内の物体を迅速に特定して分類します。巨大なデータセットから学習し、商品を区別するための特徴を把握します。
- ディープラーニング：画像を意味のある特徴に分解し、形状や質感などを正確に識別できるようにサポートします。
- ニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワーク（CNN）：複雑な画像を読み解きます。ネットワークの層を通じて、画像内の複雑なパターンやテクスチャ、形状を認識し、正確な分類を行います。ピクセル単位で画像を分析して特徴を抽出し、パターンやエッジなどを検出します。そして、特徴ベクトルと呼ばれる数値化することで効率的な比較が可能になり、正確な画像分析と検索の基盤が築かれます。
- 自然言語処理（NLP）：画像に紐づくテキスト情報を解釈し、正確な説明やメタデータを作成するのに役立ちます。
これらの技術が進化する中で、AIがどのように画像検索（ビジュアル検索）を支えているのか、その仕組みを理解しておくことは大切です。画像検索（ビジュアル検索）はEC領域で最も急成長しているAIツールの一つであり、商品検索を効率化し、お客様の満足度を高める新たなアプローチを提供しています。その裏側では、以下のような処理が行われています。
- ラベル付け
- 類似性のマッチングと推奨アルゴリズム
- 文脈の理解
- グラフベースのアプローチ
- アテンション・メカニズム（注意機構）
- 生成モデルと顕著性検出
- 転移学習と空間分析
- データ処理と特徴抽出
一見すると複雑に思えるかもしれませんが、お客様にとっては欲しい服の特徴（着丈、フィット感、襟の形、色など）を備えたアイテムをクリックするだけで検索できるというシンプルな体験に繋がります。設定された条件に最も近いアイテムを、AIが瞬時に見つけ出してくれるのです。
AIを活用した画像検索がお客様にもたらすメリット
AI画像検索（ビジュアル検索）は、お客様に無限の可能性をもたらしてくれます。
独自のデザインを持つ商品をより簡単に見つけられるようになるだけでなく、検索結果の精度向上、パーソナライズされた購買体験、そしてグローバル市場における言語の壁の軽減などが挙げられます。 ECサイトにおけるビジュアル検索の普及は、お客様とECサイトの関わり方を大きく変え、よりスピーディで視覚的に魅力的な購買体験を提供していることを示しています。
それぞれのメリットを詳しく見ていきましょう。
商品を見つける際の利便性と効率性
探している商品のイメージはあるのに、言葉でどう表現すればいいかわからない、という経験は誰にでもあるはずです。
そんな時でも、写真を撮ったり画像をアップロードしたりするだけで、AIが瞬時に正確な商品を提案してくれます。これは、キーワードの代わりに画像から商品探しを始める逆画像検索（リバースイメージ検索）と密接に関連しています。
逆画像検索（リバースイメージ検索）とは、画像ファイルを検索エンジンにアップロードし、その画像と類似する画像や出典元（掲載されているサイト）を検索する機能です。文字ではなく写真や画像そのものをクエリとして使うため、名前が分からない建物、料理、商品、動物の特定、または画像が使われているサイトを見つけて著作権侵害を確認する際などに有効です。
この手軽なプロセスは、画像検索ショッピング（ビジュアルサーチ・ショッピング）とも呼ばれ、長々とした説明文を入力する手間を省き、画像から直感的に商品を見つけることを可能にします。
欲しい商品をより早く、簡単に見つけられるほど、最終的な購入に対する満足度も高まるでしょう。
ビジュアルサーチ（画像検索）ショッピングは、テキスト（言葉）の代わりに画像やカメラを使って、欲しい商品や類似アイテムを瞬時に見つけるオンラインショッピングの手法です。
検索結果の精度の向上
検索結果を最適化し、お客様が思い描く理想の商品を見つけ出せるのは、AIが持つ学習能力のおかげです。
学習モデルやデータセットが進化するにつれて、検索結果はますます正確になり、探している商品へスムーズにたどり着けるようになります。色、質感、模様、丈の長さなど、さまざまな特徴に基づいて絞り込みを行うことで、理想のアイテムとの出会いが実現します。
パーソナライズされた購買体験
AIはお客様の行動履歴や検索結果を学習するため、一人ひとりに合わせた的確な商品をおすすめすることが可能です。
これは、これまでにないショッピングにおけるパーソナライゼーションの実現によるものです。そして、これはメイクアップ、ヘアケア製品、アクセサリー、靴、衣類、テクノロジー、家電、自動車、アートなど、様々な商品のバーチャル試着といった要素によって実現されています。
グローバル市場における言語の壁の軽減
海外のオンライン・マーケットプレイスを利用する際、言語の壁が原因で購入をためらってしまうお客様は少なくありません。しかし、AIを活用したビジュアル検索を使えば、言葉の壁を気にすることなく、価格や追加オプションなどを比較し、自分にとって最も条件の良いECサイトで買い物を楽しむことができます。
ECサイト運営者にとってのAI搭載画像検索のメリット
AI画像検索（ビジュアル検索）は、ECサイトを運営する事業者にとっても多くの恩恵をもたらします。
特にお客様の維持率（リテンション）やエンゲージメントの向上、コンバージョン率と売上の増加、商品の発見しやすさの改善、そして市場における競争優位性の獲得などが期待できます。さらに、画像検索（ビジュアル検索）ECテクノロジーは、小売業者と顧客とのインタラクションを向上させ、直感的な検索オプションを提供することで、お客様との相互作用が深まり、スピーディな購入と満足度の向上に繋がります。
ここでは、それぞれのメリットを解説します。
顧客エンゲージメントと維持率の向上
オンライン・マーケットプレイスがお客様の求めているものを的確に提供できれば、購買体験に対する満足度が高まり、結果としてエンゲージメントや顧客維持率が向上します。
さらに、AIを活用してパーソナライズされたメールを配信するなど、サイト訪問後も関連性の高い商品をタイミング良く提案し続けることで、お客様との良好な関係を維持できます。
コンバージョン率と売上の向上
お客様の維持率が高まることは、最終的にコンバージョン率や売上の増加に直結し、競争の激しいEC市場でのビジネスの成功に繋がります。
また、直感的に欲しい商品が見つかることで、直帰率やカゴ落ち（カート放棄）の減少も期待できるでしょう。
商品の発見とおすすめ機能の強化
AI画像検索（ビジュアル検索）を導入すると、ECサイト内での商品の見つけやすさや、おすすめ機能の精度が飛躍的に向上します。
従来のテキスト検索やカテゴリ閲覧では埋もれてしまっていた商品も、画像検索（ビジュアル検索）テクノロジーを活用することで、従来では見つけられないような、カタログ上のより多くの商品が表示されるようになります。これにより、お客様の好みにぴったりの商品をご案内できるようになり、欲しい商品を探す時間と手間を大幅に節約できます。
市場における競争優位性
適切なサービスを提供し、一人ひとりに合った商品をおすすめして、お客様との関係性を深めながら売上を伸ばすこと。
これらすべてが、競争の激しい市場において自社のECサイトが優位に立つための重要な要素となります。
オンライン・マーケットプレイスにおけるAI搭載ビジュアル検索の導入
AIを活用した画像検索（ビジュアル検索）をECサイトに導入するには、まず必要なライブラリをインストールし、環境を正しく設定するところから始まります。
既存の画像検索（ビジュアル検索）ソリューションを活用すれば、ツールやフレームワークを事前に用意できるため、プロセスを効率化し、導入を早めることが可能です。 次に、商品画像のデータセットを使って、画像認識用のニューラルネットワークを学習させる必要があります（すでに学習済みのモデルを使用することで、この手順を短縮することもできます）。そして、お客様が画像をアップロードして検索結果をスムーズに確認できる、使いやすいインターフェースを構築し、システムを公開します。
しかし、システムの公開はプロセスの始まりに過ぎません。導入後も、ECサイト向けの検索エンジン最適化（SEO）のベストプラクティスに従い、適用することで、継続的な改善を行っていく必要があります。具体的には、画像の最適化（代替テキストの設定、適切な画像数やキーワードの選定）、操作性の高いインターフェースの維持、モバイル端末への最適化、商品カタログとの連携、そしてお客様の行動データのモニタリングなどが含まれます。
倫理とプライバシーに関する考慮事項
当然のことながら、AIを取り巻く環境にはまだ法整備が追いついていない部分が多く存在します。
意思決定者がこの技術を安全に運用するためのルール作りに取り組んでいる現在、以下のような倫理面およびプライバシー面の課題について考慮しておくことは非常に重要です。
- AIが日常生活に浸透するにつれて、なりすましやデータ漏洩といった悪用への懸念も高まっています。個人のプライバシーとセキュリティを守るため、個人情報の盗難対策をしっかりと講じる必要があります。
- AIの学習データに含まれる偏り（バイアス）に対処するため、多様性に富んだデータセットを収集し、活用することが不可欠です。
- AIを活用した検索システムは、革新的なソリューションの開発において規模の拡大（拡張性）において課題を抱えることがあります。優れた購買体験を提供し続けるためには、リアルタイムでのデータ処理能力を高めていくことが求められます。
- お客様のプライバシー保護とサイバーセキュリティは絶対条件であり、画像検索（ビジュアル検索）システムで扱う機密性の高い情報も例外ではありません。画像データの収集・保存・利用方法について、透明性を確保することが求められます。
結論
AIを活用した画像検索（ビジュアル検索）は、オンラインショッピングを利用するお客様が探している商品を正確に見つけるための強力な手段として、長期的に利用されるようになっています。
パーソナライゼーション機能やおすすめ機能の精度が高まるにつれ、この「ビジュアルショッピング」のトレンドはさらに加速していくと考えられます。
倫理面やプライバシー面での課題は残されているものの、適切に運用すれば、AI画像検索（ビジュアル検索）はお客様にとっても、オンライン・マーケットプレイスを運営する事業者にとっても、計り知れないメリットをもたらす可能性を秘めています。
執筆者：Velislava Georgieva
Velislava Georgievaは、 Inbound Bloggingのアウトリーチ＆コンテンツマネージャーで、コンテンツマーケティングとアウトリーチ戦略を専門としています。デジタルマーケティングへの情熱に加え、ヨガ、フィットネス、ハイキングも趣味です。LinkedInで彼女と繋がることができます。
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