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当社CTOとエンジニアの2名が、Devpost, Inc 主催、グーグル・クラウド・ジャパン合同会社協賛のハッカソン「AI Hackathon with Google Cloud」において、「Best of Retail（小売賞）」を受賞したことをお知らせします。

 

◇受賞者

CTO 福井達也

Engineering部門 ソフトウェアエンジニア 小堀僚之

■「AI Hackathon with Google Cloud」について

Google Cloud のAIプロダクトとコンピュートプロダクトをそれぞれ1つ以上利用して、革新的なアプリケーションを開発するハッカソンが、日本で初めて開催されました。「アイデアの質」「問題の明確さと解決策の有効性」「アイデアの実現」の3点を審査基準として、「Best of Retail」などのカテゴリごとに優秀作品が表彰されました。

 

＊「AI Hackathon with Google Cloud」結果発表

https://googlecloudjapanaihackathon.devpost.com/updates/32095-winner-announcement

■Best of Retail受賞作品「b-moz（ビーモズ）」について

EC・小売業では、適切な在庫管理や検索性の向上、正確な売買のために商品のカタログマスタが必要です。例えば、Belongが取り扱うスマートフォン・タブレットなどのデバイスは定期的に新商品が登場し、特にAndroid端末は様々なメーカーやキャリアから発売されるため継続的な情報収集が必要となります。しかし、人手による作業に依存する部分も残っており、正確な情報を集めるための時間的・人的コストが大きいのが現状です。また、カタログデータが欠損していた場合、現場における商品情報の登録を止めてしまうため、商品化工程のボトルネックとなる課題もあります。

そこで今回、Gemini、Cloud Run、 Programmable Search Engineなどを活用し、カタログデータの収集を自動化するエージェントアプリ「b-moz」を開発しました。ハッカソン用アプリでスマートフォンのカタログ情報を対象に検証したところ、精度90〜95%での情報収集を実現しました。

 

 

なお、今回開発した「b-moz」は、Belongにおける中古スマートフォン・タブレットなどのデバイス管理オペレーションに、2024年11月より適用しました。従来、カタログデータ収集作業に3日程度のリードタイムを要していましたが、「b-moz」により約1日で完結できるようになります。時間的・人的コストを改善することで、高品質の中古スマートフォン・タブレットをよりお求めやすい価格で提供してまいります。

 

＊「b-moz」詳細

https://devpost.com/software/b-moz

■今後の展開

今回はスマートフォンを対象にカタログデータ収集の仕組みを構築・検証しましたが、このアプローチは別の商品カテゴリにも流用可能です。商品情報を抽出するプロンプトを発展させることで、多商材を扱う小売業界における商品マスタ作成の課題解決に寄与すると考えています。

また、Belongでは、AIを用いて評価の試行における高い適合率を保証する仕組みを構築することを検討しています。誤ったデータを収集すると社内のマスタデータが汚染され、適切な商品の登録に支障が出るため、適合性を保証することは実用性を高めるために重要です。一連のフローをAIで自動化することで、業務効率向上やコスト削減をさらに追求してまいります。