50万点のSKUを持つ家具・インテリアプラットフォームのためのAIビジュアルサーチ
50万点のSKUを持つ家具・インテリアプラットフォームのためのAIビジュアルサーチ
日本を代表する家具プラットフォーム運営企業が、B2BとB2C両チャネルにAIを活用したビジュアルサーチを導入した事例——インテリア専門家と消費者が、言葉で商品を説明する代わりに、写真をアップロードするだけで商品を見つけられるようになりました。
About Client
クライアントは、2つの相互補完的なEコマースチャネルを運営する、日本を代表する家具・インテリアプラットフォーム運営企業です——インテリア専門家(デザイナー、建築家、法人バイヤー)向けのB2B卸売プラットフォームと、消費者向けにプレミアムなブランド家具・家電をサブスクリプション形式で提供するB2Cプラットフォームです。両プラットフォーム合わせて、Herman Miller、Vitra、Fritz Hansenといった著名メーカーから日本の専門家具メーカーまで、1,000以上のブランド、50万点のSKUを取り扱っています。
Challenges
家具・インテリア商品には特有の検索課題があります。型番やスペックで検索できる電化製品やオフィス用品とは異なり、家具の購入者は見た目・質感・美意識で商品を探します。ショールームの写真や雑誌の特集記事、クライアントのPinterestボードで見た椅子を、50万点規模のカタログの中から見つけ出す必要があります。
キーワード検索は視覚的な商品に対応できない
「ウォールナット材のミッドセンチュリーチェア、編み込みコードの座面、先細りの脚」を検索窓でどう表現すればよいでしょうか。ほとんどのユーザーは「椅子」と入力し、無関係な結果を大量に受け取ります。買い手が頭の中でイメージするものと、キーワード検索で取得できるものとの間には大きなギャップがあります。
50万SKUでは閲覧による探索が不可能
カテゴリ閲覧は小規模なカタログでは機能します。1,000以上のブランドにまたがる50万SKUでは非現実的です。ユーザーは何十ものカテゴリページをクリックすることなく、視覚的に関連性の高い商品に直接たどり着く方法が必要です。
B2Bプロフェッショナルにはスピードが必要
インテリアデザイナーや建築家はプロジェクトの納期の中で働いています。クライアントから提供された参考写真をもとに、家具を迅速に特定・調達・見積もりする必要があります。手作業でのカタログ閲覧はプロフェッショナルな業務フローには遅すぎます。
2つのプラットフォーム、共通の検索課題
同じ検索の限界が、専門家が商品を調達するB2B卸売プラットフォームと、消費者が家具を発見するB2Cプラットフォームの両方に影響していました。どのソリューションも、異なるユーザー行動と期待値を持つ両チャネルで機能する必要がありました。
Our Approach
TPS SoftwareはB2B・B2C両プラットフォームにAIビジュアルサーチを導入しました——ユーザーはキーワードを入力する代わりに、写真をアップロードするだけで商品を見つけられます。システムは50万SKUの全カタログをインデックス化し、2.5秒で視覚的に類似した結果を返します。
アップロード
ユーザーがスマートフォン、スクリーンショット、参考画像、プロジェクトのレンダリング画像から写真をアップロードします。
検出
AIが画像内のオブジェクトを検出します。1枚の写真に複数のアイテムがあっても個別に識別できます。
選択
ユーザーが探したい対象オブジェクトを選択します。システムがそれを画像の他の部分から切り離します。
照合
50万点のインデックス化された画像に対するベクトル類似検索で、視覚的に類似した商品を取得します。
絞り込み
色、カテゴリ、ブランド、価格、商品属性で結果を絞り込み、精度の高い発見を実現します。
AI Capabilities
Dual Platform Deployment
重要な設計要件のひとつは、プロフェッショナル向けの調達(B2B)と消費者向けの発見(B2C)という、根本的に異なる2つのユーザーコンテキストを、同一のAIエンジンをベースにしながら、それぞれのプラットフォームのワークフローに適応させてサポートすることでした。
プロフェッショナル向け調達
インテリアデザイナーや建築家は、クライアントからのブリーフ、ショールーム訪問、プロジェクトのレンダリング画像から得た参考写真を、1,000以上の卸売ブランドの商品と照合するためにビジュアルサーチを利用します。
- プロジェクトのレンダリング画像や図面から検索
- ショールームの写真をカタログ商品と照合
- 仕様の代替候補を探すクロスブランド発見
- 図面連携ツールとの統合
インスピレーションから購入へ
消費者は、雑誌やSNS、ホテルのロビー、友人の家などで見かけた家具を見つけるためにビジュアルサーチを利用します——インスピレーションと購入の間のギャップを埋めます。
- スマートフォンのカメラやスクリーンショットからアップロード
- SNSでのインスピレーション→商品マッチング
- 異なる価格帯の類似商品を発見
- 検索結果と合わせてサブスクリプション価格を表示
Technical Results
この導入により、クライアントの全カタログのインデックス化に成功し、現在は両プラットフォームで稼働中で、日本全国のインテリア専門家と消費者からのビジュアルサーチクエリに対応しています。
この2.5秒という応答時間は、ユーザーが画像をアップロードした瞬間から、サーバーがマッチング結果を返す瞬間までのエンドツーエンドで計測されています。画像アップロード、オブジェクト検出、50万点のインデックス化された画像に対するベクトル類似検索、結果のランキングまでを含みます。プロジェクトの納期に追われるインテリア専門家にとって、これはクライアントとの打ち合わせで得た参考写真を、タブを切り替える程度の時間でカタログ内の在庫商品と照合できることを意味します。
Business Impact
新しい発見経路
ビジュアルサーチは、これまで存在しなかった商品発見チャネルを開きます——キーワード検索では欲しいものを見つけられなかったユーザーも、画像から商品へ直接たどり着けるようになりました。
プロフェッショナルのワークフロー高速化
インテリアデザイナーは、クライアントの参考写真を数秒で卸売商品と照合できます——仕様策定フェーズでの手作業によるカタログ閲覧の時間を大幅に削減します。
クロスブランドでの発見
ビジュアルサーチは1,000以上のブランドにまたがって商品を同時に表示します——キーワードやカテゴリ閲覧だけでは見つけられなかった代替商品の発見を後押しします。
スケーラブルなアーキテクチャ
システムは50万SKUを一貫して2.5秒の応答時間でインデックス化します。カタログが拡大しても、パフォーマンスは線形にスケールし、性能が劣化しません。
Why This Deployment Matters
このプロジェクトは、本番環境規模でのAIビジュアルサーチについて、3つのことを示しています。
規模は障壁にならない。 50万SKUを2.5秒の応答時間でインデックス化できたことは、ビジュアルサーチが大規模カタログでも機能することを証明しています——数百点程度の厳選されたコレクションに限った話ではありません。同じアーキテクチャが、あらゆる規模のカタログに対応します。
デュアルコンテキストでの導入は機能する。 同一のAIエンジンが、B2Bのプロフェッショナル調達とB2Cの消費者発見の両方を支えています——それぞれのプラットフォームのワークフローに合わせた異なるUI統合を伴いながら。ひとつのモデル、2つのチャネル、一貫した体験。
家具はビジュアルサーチに最適なカテゴリである。 仕様ではなく美意識で商品が選ばれるカテゴリ——家具、インテリア用品、ホームデコア、ファッション——において、ビジュアルサーチは単なる機能ではありません。買い手が実際にどう考えるかに合致した検索モダリティです。「こんな感じのものが欲しい」というのは、どんなキーワード文字列よりも自然なクエリです。
あなたのカタログでビジュアルサーチの実力をご覧ください
実際の商品画像でデモを行います——汎用サンプルではありません。写真をアップロードすれば、あなたのカタログからリアルタイムでマッチング結果をご覧いただけます。
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