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2020.07.10

購入率が17%増加!「子供の写真が見つからない」膨大なイベント写真から我が子を検索できる「はいチーズ!」で

最終更新日:

インターネット写真販売サービス「はいチーズ!」や、保育業務支援システム「Hoisys」を提供している千株式会社は、顔検索機能を活用し、子供の写真を簡単に見つけられるように利便性を向上したことで、写真の購入に至る確率(CVR)が17%向上しました。

同社は、アマゾン ウェブ サービス(AWS)のAmazon Rekognitionを3年前より活用し、改善を重ねてきました。Amazon Rekognitionとは、画像・動画の物体、人物、テキスト、シーン、活動を特定し、コンテンツを検出できる機能のことです。

2017年よりAWSのAmazon Rekognitionを用いた『顔検索機能』を導入していて、今まで以上に早く・簡単に子供の写真を見つけることができるようになりました。

インターネット写真販売サービス「はいチーズ!」は、教育機関を中心にさまざまなイベントの撮影し、インターネット上での写真販売を行うサービスです。

教育機関では、このサービスを活用することで、行事の写真販売が従来のような壁張りの販売に比べ、工数が抑えられるようになります。また、保護者もいつでもどこでも写真を購入することができるようになります。

 

Amazon Rekognitionを活用し、購入CVRが17%アップ

同社は、入園式や運動会など1つのイベント内で1,000枚以上の撮影をすることがあるといいます。

従来のような壁貼り販売と違い、掲示場所に限りがないインターネットは多くの写真を見ることができます。その一方で、膨大な写真の中から我が子の写真を探す手間やストレスが課題となっていました。

AWSのAmazon Rekognitionを用いた『顔検索機能』を利用することで、以下のメリットがあります。

  1. 欲しい画像をストレスなく検索できる。
  2. 子供の写真の見落としを防ぐことができる。

『顔検索機能』リリースした時は、CVRが大きな課題となっていましたが、3年間の改善を経てCVRは17%増加しました。

3年間エンジニアが苦労して解決した課題と対策とは

同社は、『顔検索機能』リリース後に直面した課題と対策について2つ紹介しています。

課題1:集合写真では顔検索ができない

1つ目の課題は「集合写真で顔検索ができない」ことです。

この課題に対してエンジニアは、写真分割で最大60人まで顔検出可能にすることで解決しました。

当初のAmazon Rekognitionは、1画像から検出できる顔の上限が15人まででした。学校や園などの教育機関では集合写真のニーズが高く、顔認識機能を充分に活用できていませんでした。

しかし、1画像あたりの顔の人数を減らすため、集合写真の場合は、2分割あるいは4分割を行い、最大60人の集合写真でも顔検出が可能となりました。

その後、AWSがAmazon Rekognitionのアップデートを発表しました、1画像あたり最大100人の顔検出が可能な「人混みモード」が追加され、分割せずに集合写真の顔検出が可能になりました。

その結果、集合写真の顔検出の実行回数は7回から1回へ、分析時間は20秒から3秒に短縮されたといいます。

課題2:CVRや売上などに期待したほどの効果が見られない

また、顔検出機能を導入しても、売上などに効果が見られないという課題も発生したといいます。

この課題に対して同社のエンジニアは、購入履歴から我が子の顔を特定しておすすめする機能を開発することで解決しました。

『顔検索機能』は、瞬時に我が子だけを表示する便利な機能です。その反面、次のような原因により、効果が現れませんでした。

  • ユーザーである保護者は顔認識のために我が子の画像をアップロードすることに抵抗がある
  • アップロードしても検索に適していない画像と判断される

それを経て、購入履歴から我が子の顔を特定し、その顔であらかじめ検索した結果を表示する『おすすめ機能』を開発しました。我が子が写った写真だけが表示されるようにしたことで、CVRを17%以上向上させることができました。

開発者からのコメント

この3年間一番大変だったことは、『おすすめ機能』の開発において、検索精度を目視で確認したことです。検索ヒットしてほしい子ども(顔)がヒットしているのかいないのかを約2000枚の写真を目視で確認しながらチューニングしました。

また、検索画像選出条件の改善や、横顔・ピンボケを除外するなど試行錯誤しながら、少しずつおすすめ写真の精度をあげていきました。

今後は、更なる改善に努めつつ、サービスで動画を扱うことも増えたため、動画版の対応も検討していく予定です。

▼YouTubeでも解説!

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