Amazonから届けられた荷物の中身が壊れていたり、うまく動かなかったり、完全に揃っていなかったりするほど残念なことはない。ペットフードなど、すぐ必要な必需品であればなおさらだ。そこでAmazonは、こうした問題に取り組むための人工知能（AI）ソリューションを開発した。
Amazonは米国時間6月3日、「Project P.I.」（P.I.はprivate investigator［私立探偵］の略）と呼ばれる取り組みを発表した。これは、生成AIとコンピュータービジョンを使って、商品に欠陥がないかどうかを顧客に届ける前に検出するというものだ。また、商品の破損をチェックするだけなく、色やサイズが顧客の注文内容と合っているかどうかを再度チェックして、誤出荷を防止する。
Find out how Amazon is using #generativeAI to process information from images during the fulfillment process and combining it with written customer feedback to help uncover defects — to address issues at the root before a product reaches the customer. https://t.co/8fXRjexpf0 pic.twitter.com/WijNsI2E4s
— Amazon Science (@AmazonScience) June 3, 2024
Project P.I.は、北米各地のフルフィルメントセンターに導入されており、2024年中にはさらに多くの拠点で導入する予定だ。これらの拠点では、毎月膨大な数の商品がイメージングトンネルでスキャンされる。本の表紙が折れているといった欠陥が見つかれば、その商品を顧客に配送されないように隔離する。また、その問題が同じような商品で起きていないかどうかを調査する。
その後、Amazonのスタッフが、Project P.I.によって問題ありと判断された商品を再確認して、寄付をしたり「Amazon Second Chance」で割引販売したりするなど、別の用途に使えないか判断する。Amazon Second Chanceは、開封済みの商品や認定再生品を販売するサイトだ。
この取り組みはフルフィルメントセンターでの手作業による検品を強化し、顧客が最適な状態の商品を入手できるようにするだけではない。Amazonによれば、梱包資材の無駄や不必要な二酸化炭素の排出につながる返品を防ぐことで、より持続可能性の高い購入体験を作り出すのに役立つという。
「当社の物流施設内でAIや製品イメージングを活用することで、破損の可能性がある商品を効率的に検出し、顧客に届ける前により多くの問題に対処できる。これは、顧客や当社の販売パートナーはもちろん、環境にとっても良いことだ」と、Amazonでワールドワイド販売パートナーサービス担当バイスプレジデントを務めるDharmesh Mehta氏は述べている。
さらにAmazonは、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）を利用して、ネガティブな顧客体験を調査している。顧客からのフィードバックをこのMLLMが精査し、Project P.I.やその他のソールから得られた画像を分析することで、問題の原因を確認する。
提供：Amazon
この記事は海外Red Ventures発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
