AI(人工知能)

画像自動処理でビジネスを効率化する6つの方法

多くの人にとっての自動画像処理は、Instagramの写真で10歳若く見えるようにする技術です。たしかに、それはある程度正しいのですが、ほんの一部に過ぎません。

画像処理は主に、Instagramの使用例と同様の画質向上と、インテリジェントな画像認識、つまりそれらの画像に写っているものを分析し理解する、という2つの目的で使用されます。 人工知能(AI)は、画像の理解、画像上のオブジェクトの発見と分類、エタロンとの比較によるオブジェクトの品質と完全性の評価を支援します。これらの機能はすべて、ビジネス価値を推進するユニークな機会をもたらすものです。そのため、画像処理はビジネスにとって貴重な自動化技術となっています。

以下のユースケースからわかるように、自動画像処理技術は、既存のビジネスプロセスを合理化し、これまで想像もできなかった新しいビジネスプロセスを可能にすることで、さまざまな形でビジネス価値を生み出しているのです。

画像自動処理の6つの事例

1. eコマースサイトにおける画像品質検査の自動化

Airbnbは、初期に賃貸料の低さから倒産寸前まで追い込まれましたが、その原因が低品質で魅力的でない画像であることに気づきました。そこで、プロのカメラマンを雇い、ニューヨークの家主に高画質な写真を撮影してもらい、掲載するようにしたのです。

画像の品質管理は、第三者の投稿を許可しているすべてのeコマースサイトにとって重要なタスクです。現在では、画像を処理し、その品質を評価し、改善のための推奨事項を提供するためのテクノロジーが提供されています。これは、写真がアップロードされた時点で自動的に行われるため、販売者は投稿を確定する前にタイムリーに更新することができます。これにより、コンバージョン率が向上し、販売者とウェブサイトの所有者の両方がより成功することができます。

2. 実店舗を持つ小売業のための在庫管理を自動化

自動画像処理技術は、従来型の小売業者やFMCG企業がオペレーションを改善し、重要な成功指標である1平方フィートあたりの売上を増加させるのにも役立っています。在庫の少ない商品を自動認識して棚を継続的に監視することで、サプライチェーン全体でタイムリーな補充とジャストインタイム・プロセスが可能になります。 

また、画像処理技術は、マーチャンダイザーが競争上の優位性を獲得するための機会を生み出すこともできます。あるFMCGのお客様は、現場のマーチャンダイザーにモバイルアプリを搭載し、空いた棚を見つけたら即座に代替品を注文できるようにしました。これにより、在庫をタイムリーに補充することで棚を満杯にすることができ、また、機敏さに欠ける競合他社からスペースを奪うこともできます。小売業者は、棚が空になっても、決して興奮することはありません。現存する商品が間に合わなければ、競合他社が参入してくるチャンスです。

3. 効率的な画像データ管理

デジタル画像の整理は決して簡単ではありません。特に、ビジネスにとって重要な画像で、その数が多い場合はなおさらです。ファイル名、作成日、ファイル形式、その他のメタデータ・パラメーターによって行うことができるかもしれません。しかし、それらは常に意味を持つとは限りません。ファイル名でさえ、それらの画像の内容を反映しているとは限りません。例えば、写真は撮影時に連番で名前を受け取ります。

写真を分類してどのカテゴリーに属するかを判断するのは、自動画像処理で簡単にできます。AIテクノロジーは画像の内容を認識し、ファイルやフォルダーにタグ付け、グループ分け、名前の変更を行い、意味のある新しい構造を作ることができます。

4. 化粧品・ファッション業界における新しいカスタム商品の提案 

自動画像処理により、お客様のニーズに合わせたカスタムメイドの商品を素早く作成することができます。化粧品や洋服、メガネを考えてみてください。体型、顔立ち、髪型、肌の色、瞳の色など、人によって似合うスタイルや色が異なります。以前は、プロのスタイリストに相談して自分に最適な商品を見つける必要がありましたが、今はAI技術が手助けしてくれます。事前に学習させたAIモデルが適切な商品を自動的に提案し、自動画像処理により写真に適用して「試す」ことができます。これにより、より多くの商品をオンラインで販売したり、より良いカスタマーサービスを提供したりするための新しい可能性が開かれます。 

5. 建物・設備・製品の目視検査を画像処理で自動化

自動画像処理技術のユニークな利点は、視覚認識のエキスパートになるために学習することができることです。Facebookが、写真に写っている友達全員を見つけることができるのを考えてみてください。それと多少似たようなもので、学習させた機械学習技術は、建物、設備、製品の形状や色の視覚的な異常を識別し、潜在的な損傷や品質問題を検出することができるのです。以前は、企業は生産ラインから出力される製品の品質を管理するために高度な訓練を受けた人間の専門家を活用しなければなりませんでしたが、今では、製品ごとに写真を撮り、自動画像処理でその品質を検証することによって、瞬時かつ自動的にそれを行うことができるようになったのです。

6. 保険金請求の自動転記の自動化

NAICによると、医療保険以外の保険金詐欺は400億ドル規模の問題です。アメリカの平均的な家庭では、これらのコストをカバーするために、年間400ドルから700ドルの保険料を追加で支払っています。物的損害を正確に評価するには、信頼できる高価な専門知識が必要であり、保険会社にとっては、そのコストが正当化できるのか、という難しいジレンマが生じます。自動画像処理では、AI技術を利用して保険金請求処理と検証のコストを削減します。インテリジェントな画像解析により、提出された写真から損傷箇所を特定・評価し、学習済みのAIモデルを使用して修理にかかる潜在的なコストを見積もることができます。このような自動化されたシステムは、100%のクレーム処理を保証し、潜在的な不正の機会をはるかに少なくすることができます。 

これらは、自動画像処理の最も一般的なユースケースの一部に過ぎません。

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