編集部
Amazonは、配送前に破損したパッケージを検出するための新しいAIソリューション「プロジェクトP.I.」を発表した。プロジェクトP.I.は、生成AIとコンピュータービジョンを活用し、商品の欠陥を検出する。これにより、顧客が破損品を受け取るリスクが減少し、返品による環境負荷も軽減される。
AmazonのAIプロジェクトP.I.の導入
Amazonは、配送前に破損パッケージを検出するための革新的なAIソリューション「プロジェクトP.I.」を導入した。このシステムは生成AIとコンピュータービジョンを組み合わせ、商品が顧客の手元に届く前に欠陥を見つけることを目的としている。プロジェクトP.I.は、北米全域のフルフィルメントセンターに設置されており、2024年中にはさらに多くの施設に拡大予定である。
フルフィルメントセンターでは、毎月数百万の商品がイメージングトンネルでスキャンされる。このプロセスで、例えば本の表紙の曲がりや商品サイズの不一致などの欠陥が発見されると、その商品は顧客に配送される前に隔離される。また、同様の問題が他の商品にも影響しているかどうかを調査することもできる。
Amazonのグローバルセリングパートナーサービス担当副社長であるダーメッシュ・メータ氏は、「AIと商品イメージングを活用することで、潜在的な破損商品を効率的に検出し、顧客に届く前に問題を解決できる。これは顧客、販売パートナー、環境にとっても大きなメリットである」と述べている。この取り組みにより、顧客満足度の向上とともに、返品による無駄な梱包資材の使用や不要な炭素排出を削減することが期待されている。
破損パッケージ検出の仕組み
プロジェクトP.I.は、生成AIとコンピュータービジョンを組み合わせた高度なシステムである。フルフィルメントセンターに設置されたイメージングトンネルを通じて、商品の詳細な画像を取得し、AIがその画像を解析する。これにより、商品の表面に小さな傷や曲がり、色やサイズの不一致といった欠陥を高精度で検出することができる。
検出された欠陥商品は即座に隔離され、顧客に届けられる前に修正または再評価される。このプロセスにより、顧客が不完全な商品を受け取るリスクが大幅に減少する。また、AIは欠陥商品のデータを蓄積し、将来的にはさらに精度の高い検出が可能となるように学習を続ける。
さらに、AIは商品の欠陥検出だけでなく、顧客の注文内容に基づいた色やサイズの確認も行う。これにより、誤配送のリスクも低減される。プロジェクトP.I.の導入は、Amazonの物流プロセスにおける大きな進化を示しており、顧客満足度の向上とともに、業務効率の向上も期待されている。
顧客体験と環境への影響
プロジェクトP.I.は、顧客体験の向上に大きく寄与している。AIによって破損商品が事前に検出されることで、顧客は高品質な商品を受け取ることができる。また、商品の色やサイズの確認も行われるため、誤配送のリスクが減少し、正しい商品が確実に届けられる。
この取り組みは、環境への影響も大きい。返品が減少することで、無駄な梱包資材の使用が抑えられ、不要な炭素排出も削減される。返品された商品の再処理には多大なエネルギーと資源が必要であり、その削減は環境保護に直結する。また、欠陥商品が再利用されたり、Amazonの「セカンドチャンス」サイトで割引価格で販売されたりすることで、資源の有効活用が促進される。
Amazonは、プロジェクトP.I.を通じて、顧客満足度の向上と持続可能な物流の実現を目指している。ダーメッシュ・メータ氏は、「この技術革新により、私たちはより多くの問題を顧客に届く前に解決することができる。これは顧客、販売パートナー、そして環境にとって大きな勝利である」と語っている。プロジェクトP.I.は、Amazonの物流における新たなスタンダードを築くものである。
マルチモーダルLLMによる顧客フィードバックの分析
プロジェクトP.I.のもう一つの重要な要素は、マルチモーダル大規模言語モデル（LLM）による顧客フィードバックの分析である。このシステムは、顧客からのネガティブなフィードバックをレビューし、プロジェクトP.I.やその他のソースから取得した画像を分析する。これにより、問題の原因を特定し、改善策を講じることができる。
LLMは、テキストと画像の両方を解析する能力を持っており、従来の方法では見逃されがちな問題を発見することができる。例えば、顧客が「商品が壊れていた」と報告した場合、LLMはその商品の画像を検査し、具体的な問題箇所を特定する。また、同様の問題が他の顧客にも発生しているかどうかを分析し、必要な改善策を迅速に実施する。
Amazonは、このフィードバック分析システムを活用して、顧客満足度を継続的に向上させることを目指している。フィードバックから得られた情報は、プロジェクトP.I.の精度向上にも役立てられる。これにより、AIがより多くの欠陥を事前に検出できるようになり、顧客が満足する商品の提供が可能となる。プロジェクトP.I.とLLMの連携は、Amazonのサービス品質を一層高める重要な取り組みである。