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Amazon、生成AIを活用した出荷前に商品の欠陥を検出するシステム「Project PI」を導入
最終更新日:2024/06/27
Amazonは、生成AIとコンピュータービジョンを使用したシステム「Project PI」の導入を発表しました。システムの導入により、出荷前の商品に欠陥がないかを検知することができます。
このニュースのポイント
- Amazonが、出荷前の商品に欠陥がないかを検知するシステム「Project PI」の導入を発表
- 不良品の出荷を防ぐことで、顧客体験の向上や環境問題への取り組みにつながる
- マルチモーダルLLMを使用するシステム生成AIシステムも活用し、顧客からのクレームの根本原因を調査
米Amazonは、生成AIとコンピュータービジョンを使用した検知システム「Project PI」の導入を発表しました。「Project PI」を活用することで、製品が顧客に届く前に、破損した製品や色やサイズが間違っているなどの欠陥を発見できます。
「Project PI」の仕組みは、商品が出荷される前にスキャン用トンネルを通過させ、コンピュータービジョンが商品をスキャン。画像から、本の表紙の折れ曲がりやボトル容器からの液体漏れなどの欠損を検出します。
欠陥が見つかった場合は、該当の商品を隔離して顧客に出荷しないようにし、同様の商品に広範な問題があるかどうかをさらに調査し、原因を解明します。
「Project PI」の導入は、顧客体験を向上させるだけでなく、環境問題に対しても有用な取り組みであり、不完全な商品の誤発送やその返品を防ぐことで、追加輸送による不要な炭素排出の発生を防ぎます。
また、Amazonはこのプロジェクトと並行して、マルチモーダルLLMを使用した生成 AIシステムを活用して、顧客体験における問題の根本原因を調査しています。顧客からクレームがあった出荷については、「Project PI」を利用して原因を追究し、システムを継続的に改善します。
Amazonは「AIの継続的な進歩により、持続可能性への取り組みを実現しながら、顧客と販売パートナーに喜んでいただける新しい方法を考案し続けていく」とコメントしています。
出典:Amazon
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