フリマアプリの商品検索をAIで高度化し、取引の反応率を向上

地域密着型の売買アプリを運営する企業が、キーワード検索を、出品の画像と説明文をAIで数値化して意味で探す検索に切り替え、利用者が近くの関連商品を見つけやすくして、出品者とのやり取りや広告表示を増やした取り組み。

使用ツール：Amazon Bedrock、Amazon Titan Multimodal Embeddings、Amazon OpenSearch Service、ベクトル検索

事例の要約

課題: キーワード検索では、言葉の文脈や同義語、色と用途を組み合わせた複雑な条件を理解できず、関係のない商品が表示されたり、関連する出品を見逃したりしていた。検索の関連性は出品者とのやり取りや広告表示に直結していた。
取り組み: 出品が作成・更新されると、AIが商品画像と説明文を数値化して検索用のデータベースに保存する。
利用者が文字や画像で検索すると、同じAIで検索内容を数値化し、意味の近い出品を探して表示する。
利用者の多い地域から段階的に導入し、比較テストで効果を確かめる。
成果: 利用者の反応と、出品者との間のやり取りの割合が向上した。
利用者が検索結果をより深くまで見るようになった。
検索範囲を広げる必要が大きく減り、最初の検索で近くの関連商品が見つかるようになった。
広告の表示回数も増えた。

出典 AWS aws.amazon.com/jp/blogs/news/offerup-improved-local-results-by-54-and-relevance-recall-by-27-with-multimodal-search-on-amazon-bedrock-and-amazon-opensearch-service/

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公開情報等を参考に、一般化・再構成したAI活用例です。特定企業の導入実績または当社の支援実績を示すものではありません。

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