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eBay Motors の事例: Firebase ML を使用して画像の迅速な分類、コストの削減、ユーザー エクスペリエンスの向上を実現
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はじめに

eBay Motors は、地元で販売されている車を検索できる仕組みを構築しました。ユーザーは、モバイルアプリのシンプルで使いやすいインターフェースを使用して、売りに出したい車の写真をアップロードすることもできます。このアプリは、車に多大な興味を持っている車愛好家向けに作られています。このような人々は、車を単なる A 地点から B 地点への移動手段にとどまらないものと見ています。


課題

この種の買い手は、より詳細な車の説明やその来歴に関する情報を期待しています。売り手にとって最も重要なのは、アプリの販売車リスト用にうまく撮影された写真をアップロードすることです。ただし、各写真への外装、内装、エンジンなどのタグ付けは手作業で行う必要があるため、販売車の掲載に手間取る原因となり、最終的にアプリを通じて販売車を掲載するユーザーが減ることにもなりかねません。

eBay Motors のアプリ開発チームは、写真のタグ付けを自動化する最良の方法を見出すために多くのサイクルを費やしてきましたが、満足のいくソリューションがなかなか見つかりませんでした。

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解決方法

同社のチームは、この機能をすべて社内で構築する必要はないと悟り、AutoML Vision Edge を利用してこのユーザー エクスペリエンスの課題に取り組むことにしました。eBay Motors でネイティブ アプリ責任者を務める Jake Hall 氏は次のように言っています。「検討すべき重要な事柄は 2 つありました。1 つは、売り手がリストへの掲載をスムーズに行えるようにシームレスなアップロード エクスペリエンスを提供するにはどうすればよいか、もう 1 つは、この種の機能をサポートするためのコストを、技術的努力とサーバーコストの両面で削減するにはどうすればよいか、ということでした。」AutoML は、これら両方の問題を正面から解決しました。Hall 氏は、「AutoML を使用したことで、アプリを通じてリスティングを作成する時間が短縮されました。これは、売り手の ROI という点で当社にとって明白な影響があります」と付け加えています。

AutoML Vision Edge のおかげで、eBay Motors のチームは、コンセプトからプロトタイプの作成までを独自のデータセットを使用して 1 週間で終えることができました。さらに、データのラベル付けを数時間行っただけで、本番環境で使用しても問題ないレベルまでモデルが改善されました。


結果

1 週間でコンセプトからプロトタイプの作成までを完了(独自のデータセットを使用)

本番環境でモデルを使用するために要したデータのラベル付け時間は 20 時間

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「AutoML を使用したことで、アプリを通じてリスティングを作成する時間が短縮されました。これは、売り手の ROI という点で当社にとって明白な影響があります。」

- eBay Motors 社ネイティブ アプリ責任者 Jake Hall 氏