高級スニーカーが本物であるかどうかを判別するには、高度な機械学習とコンピュータビジョンの技術が必要となる。
これを実現しているのがGOATだ。GOATは大規模なスニーカー専門マーケットプレイスであり、商品が本物だと保証されていることを売りにしている。具体的には同社は、「検証付きの出荷仲介」モデルによって、スニーカーの買い手と売り手に商品が本物だとを保証するサービスを提供している。
GOATはeコマース事業と実店舗の両方を持っており、400人の従業員と60人のエンジニアを抱えている。そのうち7人がデータサイエンティストだ。米ZDNetはGOATの最高技術責任者（CTO）Andy Shin氏にインタビューを行い、同社で機械学習やクラウドコンピューティングがどう扱われているかや、業績評価指標を中心としたチームのマネジメントなどについて話を聞いた。この記事では、そのインタービューの要点をまとめる。
重要なのは本物であることを保証すること。Shin氏によれば、従業員400人の企業であるGOATは、「検証付きの出荷仲介モデル」に特化している。同氏は次のように述べている。
Nikeは世界でもっとも偽物が多いスニーカーです。オンラインで売られているものなら、商品が偽物かどうかは五分五分でしょう。わが社のサービスは、信頼と商品が本物だという保証を提供しています。売り手は、販売しているスニーカーのリストを掲載し、買い手は適切な値段のスニーカーを見つけ、それを購入します。
買い手の購入体験は、ほかのeコマースサイトとほとんど同じです。そのスニーカーを実際に誰が販売しているかを意識する必要はありません。ただし、GOATがその取引を仲介します。われわれが提供するのは安全です。スニーカーが購入されると、売り手はわが社にその商品を送り、検証を受けます。送られてきた商品は、高度な機械学習とコンピュータビジョン、そしてわが社の専門的な知識を使って、ただちに本物かどうか確認されます。これが終わると、代金が売り手に支払われます。その後、わが社が買い手に商品を出荷します。
コンピュータビジョンとデータを利用して商品を検証。Shin氏によれば、GOATはコンピュータビジョンとさまざまなAmazon Web Servicesのツールを利用して、商品が本物かどうかを検証している。Shin氏は次のように説明している。
スニーカーの検証には、さまざまな経験則やデータが利用されます。わが社は、世界でもっとも多くのスニーカーを見ている企業です。そして、スニーカーに関するデータ収集でも先頭を走っています。わが社は、持ち込まれたすべてのスニーカーについて、あらゆるデータを収集しています。このためわが社は、偽物がどんな風に見えるかをよく知っていますし、本物のスニーカーがどう見えるかも知っています。どのスニーカーにも、注意が必要なポイントが複数あります。
一言で言えば、GOATはスニーカーのあらゆる物理的な属性を取り込み、デジタル的に再現している。ソールの柔らかさ、特定のゴム部分の硬さ、縫い目などのさまざまな情報から、偽物を判別している。
機械学習アルゴリズムを自前で構築すべきか、購入すべきか。Shin氏は、GOATの機械学習アルゴリズムは独自のものだと述べている。AWSは主に、同社のアルゴリズムを実行するための計算インフラとして利用されている。「機械学習はビジネスでも利用しています。わが社は、買い手が商品を欲しいと思った瞬間から、実際に手にするまでのプロセス全体をコントロールしているわけです。（機械学習によって）サプライチェーン全体をコントロールしています」と同氏は言う。倉庫管理を最適化するために、そのプロセス全体を通じて機械学習が利用されているため、スニーカーを効率的に流通させることができるという。
