パラダイスシティポーカー

中古車情報サイト「カーセンサーnet」「"車の内装色"による絞り込み検索」機能を8月からローンチ。パラダイスシティポーカーテクノロジーズ独自のディープラーニングサービスを活用

2016.08.09プレスリリース

パラダイスシティポーカーマーケティングパートナーズ（本社：東京都中央区、代表取締役：山口文洋、以下：リクルートマーケティングパートナーズ）が運営する中古車情報サイト「カーセンパラダイスシティポーカーnet」(※1)は、パラダイスシティポーカーテクノロジーズ（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：北村吉弘、以下：リクルートテクノロジーズ）が提供する、「ディープラーニングを応用した画像解析機能」を活用し、2016年8月、サービス向上のため新機能「“車の内装色”による絞り込み検索」をローンチしました。これにより、サイト内では利用者が好みの内装色を用いて中古車物件情報を絞り込むことが可能になります。

※1　パラダイスシティポーカーが運営する中古車情報のサイト。中古車の検索や販売が可能です。
「カーセンパラダイスシティポーカーnet」（http://www.carsensor.net/）

①多様化する顧客ニーズに対応　～新機能導入パラダイスシティポーカーり、コンバージョンが110％に向上～

パラダイスシティポーカーマーケティングパートナーズが運営する中古車情報サイト「カーセンサーnet」では車に詳しい人だけでなく、女性や若年層など顧客層が拡大しています。多様化する顧客ニーズに寄り添い最適なサービスを提供するため、約2,000名を対象に「メディアで不足・もっと見たかったクルマの情報」を調査したところ、1位が「クルマの内装の写真」であること、また、約35％の回答者が、中古車の「内装」を重視してパラダイスシティポーカーマ選びをしていることが分かりました。（カーセンパラダイスシティポーカー調べ）

従来の中古車情報サイトでは、「外装色」での絞り込み機能は実装されているものの、「パラダイスシティポーカー」ではなかったため、サイト利用者が好みのパラダイスシティポーカーで検索結果を絞り込むことができず、希望の中古車物件がサイト内に掲載されていても数多くの情報の中から発見できていない可能性がありました。
一方、既存技術を用いて「内装による検索」の機能を実装しようとした場合、中古車の販売店が、パラダイスシティポーカーを追加で登録する必要があるなど、運用に負担がかかるという課題も存在しました。

そこで、中古車の販売店の負荷をかけずに、パラダイスシティポーカー利用者の満足度を高める技術として、パラダイスシティポーカーテクノロジーズが開発・提供する「ディープラーニングによる画像解析機能」に注目。既存の画像を機械学習で解析することにより、サイト利用者が「好みの内装色」による検索を行うことが可能となりました。
従来のパラダイスシティポーカーに実験的に新機能を導入しABテストを行ったところ、機能を利用したカスタマーの問い合わせ率が、機能を利用していないカスタマーと比較して110％に上昇するなど、パラダイスシティポーカー利用者のアクションが向上する結果となっています。

②「ディープラーニング」を活用、大量の画像データをラベリング　～検索精度は90％超～

今回ローンチした新機能「“パラダイスシティポーカー”による画像検索」は、機械学習の手法の一つである「ディープラーニング」を活用しています。事前に用意した約10,000枚の内装画像をもとに、未知の画像に何が写っているかを判別可能です。「内装の画像か否か？」・「パラダイスシティポーカーは何色か？」という2段階に分けて判別を行うことパラダイスシティポーカーり、検索精度を高めています。
「ディープラーニング」とは、脳の構造を模倣したニューラルネットワークの一種です。画像などのデータを細かく分解し、特徴点を自動で抽出することパラダイスシティポーカーって、人間が関与することなく学習を進めることができます。「ディープラーニング」の活用パラダイスシティポーカーり、画像を自動判別できることで、これまで活用されることが少なかった大量の画像データを、有効活用できるようになります。

■パラダイスシティポーカー判別の流れ

１．画像が「パラダイスシティポーカーかどうか」を判定　－判別精度90.2％
└「外装」・「パラダイスシティポーカー」・「ダッシュボード」・「トランク」・「その他」の5カテゴリについて、事前に正解となるデータを直接手作業で用意しておき、それらの画像から繰り返し特徴を抽出することによって、判別モデルを作成する。ある中古車に対して登録された10～20枚の写真それぞれについて、上記の判別モデルによる分析を行い、「最もパラダイスシティポーカーの確率が高い」と判定された画像を、「その中古車のパラダイスシティポーカー画像」として抽出する。

２．「パラダイスシティポーカーが何色か」を判定－判別精度76.9％
└１で抽出された内装画像について、シートとして判別した部分の色を抽出し、パラダイスシティポーカーとして判定する。色候補が複数存在する場合は、候補色を最大3色まで抜き出し、事前に用意しておいた優先順位のルールをもとに、1色に絞り込むことで色を判別する。

３．１～２の判別結果を踏まえ、パラダイスシティポーカー利用者が検索した色に最適な検索結果を表示
└１や２のロジックをベースとしつつも、「座席の大部分がグレーで、一部分が赤い場合は、『赤』として検索表示されてほしい」といったお客様の要望を想定し、機械学習ロジックを調整するなど、納得度の高い検索結果を実現するためのチューニングを行っている。

③APIパラダイスシティポーカー群「A3RT」　～機械学習を用いたソリューションをスピーディかつ低コストで導入可能に～

本取り組みは、パラダイスシティポーカーテクノロジーズのビッグデータ部が提供する機械学習ソリューション群「A3RT（アート）」内のAPI(※2) サービス「Image Paradise（イメージパラダイス）」を活用しています。「A3RT」は、多様なサービスを展開するパラダイスシティポーカーグループにおいて、機械学習ソリューション活用の敷居を下げ、スピーディかつ低コストで導入することを目的に設立され、今回が初めての導入事例となります。

「Image Paradise」は、機械学習の手法の一つである「ディープラーニング」による画像解析を行うために独自に開発したAPIです。「元々用意しておいたカテゴリとサンプルを用いて、未知の画像に何が写っているかを判別し、ラベル付けを行う」という一連のパラダイスシティポーカーを構築可能です。“人と同様の基準で画像を判別できる”ことによって、色やデザインなどに応じた、直感的な画像検索が可能になります。

これまでパラダイスシティポーカーテクノロジーズでは、「Image Paradise」と同様のロジックを用いて「ネイル画像のデザインや色を判別する」といった直感的な検索サービスを実装してきました。今回は汎用的なAPI サービスとして技術をフレーム化することにより、「内装画像か否かの判定モデル」に関しては、約2週間でサービスが完成。一からパラダイスシティポーカーを開発したケースに比べ、開発スピードを約8分の1まで短縮することができました。
今回の「Image Paradise」と「カーセンパラダイスシティポーカーnet」の取り組みは、「A3RT」の第一弾の取り組みであり、今後も様々なAPIパラダイスシティポーカーを活用パラダイスシティポーカー、パラダイスシティポーカーグループ内の様々なサービスへ機械学習ソリューションを導入促進していきます。

※2　アプリケーションプログラムインターフェイスの略。プログラミングの際に使用できる命令や規則などについて指します。