Amazonは、顧客満足度と持続可能性を向上させるための新しいAI技術「Project PI」を発表しました。この技術は、出荷前に商品の欠陥を検出し、品質管理を強化することで、顧客に高品質な商品を届けることを目指しています。
本記事では「Project PI」について詳しく解説していますので、ぜひ最後までご覧ください！
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Project PIの概要と仕組み
Project PIは、生成AIと画像認識技術を組み合わせて、商品の欠陥や色、サイズの間違いを検出するシステムです。Amazonのフルフィルメントセンター（通信販売 で注文を受けた商品の発送センター）では、商品が出荷される前にトンネルを通過し、そこでAIが商品をスキャンし、曲がった書籍の表紙や破損した商品、色やサイズの間違いなどを検出します。欠陥が見つかると、その商品は隔離され、再調査が行われます。再調査の結果に基づき、その商品が再販可能か、寄付するか、他の用途に回すかが決定されます。このプロセスにより、顧客に届く商品の品質が確保され、満足度が向上します。さらに、AIシステムは問題の根本原因を特定し、再発防止のための対策を講じることができます。これにより、Amazonは効率的に商品の品質を管理し、顧客体験を向上させることができます。
Amazonを利用する我々とっては、常に状態の良い商品が届くことにはメリットしかないですね！また、商品化できない商品を寄付するという考え方も素敵だと感じました！
持続可能性への貢献と今後の展望
Project PIは、欠陥商品の出荷を防ぐだけではなく、無駄な返品や追加の輸送を削減し、環境への影響を軽減高品質な商品を提供することで、顧客満足度と環境保護の両立を実現します。プロジェクトの一環として、AIは高品質なアイテムを顧客に届けるだけでなく、不完全なアイテムが施設から出荷されるのを防ぐことで、返品プロセスの輸送や包装などによる不要な炭素排出を避けるのに役立っています。2024年にはさらに多くのフルフィルメントセンターでこの技術が導入される予定です。
Amazonのチームは、欠陥商品の出荷防止だけでなく、ネガティブな顧客体験の根本原因を調査するために、マルチモーダルLLM（MLLM）を使用する生成AIシステムを活用しています。顧客からのフィードバックを基に欠陥を特定し、問題の原因を理解し、システムを継続的に改善します。例えば、顧客がツインサイズのシーツを注文したのにキングサイズのものが届いた場合、システムはそのフィードバックをフルフィルメントセンターの画像と照合し、問題の原因を特定します。このようにして、AI技術は販売パートナーにも役立ち、問題の再発を防ぎます。Amazonは、AIの進歩に伴い、顧客と販売パートナーを喜ばせながら、持続可能性の目標を達成する新しい方法を模索し続けています。
顧客満足度向上だけでなく、サステナブルな考え方も持っているところが、さすがアメリカの大企業だなと著者は感じました！
まとめ
いかがだったでしょうか？
Amazonの新しいAI技術「Project PI」は、顧客満足度の向上と持続可能な社会の両立を実現する取り組みです。欠陥商品の出荷を防ぎ、高品質な商品を提供することで、顧客体験を向上させるとともに、環境への負荷を軽減します。他の企業もこのサービスを導入すれば、ドライバーの無駄な輸送がなくなり、2024年問題の解決にもつながるかもしれませんね！
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