株式会社キタムラ様
画像認識システムをサーバーレスで構築し、
カメラ・レンズの中古買取業務を効率化

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お客様

 株式会社キタムラ 様

概要
 写真用品店チェーン『カメラのキタムラ』を全国に展開する株式会社キタムラ様では、中古カメラの買取を行っており、その数は年間50万台以上になります。今回は、全国700店舗で行われる買取業務の中で、査定時に必要となるカメラやレンズの機種特定を自動化するため、教師データとして約10万点の商品画像を用い、画像認識システムを開発しました。撮影した写真をアップすると、2~3秒で結果が得られ、その認識精度も90%以上を実現。画像認識システムにより、全店舗でのカメラ・レンズの買取が可能となり、査定に要する時間の短縮や業務効率の向上が期待できます。

 
 Acroquestは、この画像認識システムを、Amazon SageMaker を利用して開発しました。また、システム全体をサーバーレス・アーキテクチャで構築することで、容易にスケールできる構成を実現することができました。
全国の各店舗で、店員が専用のタブレット端末で買取り対象のカメラ・レンズを撮影すると、その写真がクラウドにアップロードされ、AIが即座に機種や型番を特定します。これにより、カメラやレンズの機種判別に迷う場合でも、容易に機種を特定できるようになり、よりスムーズな買取が可能になりました。


カメラ・レンズ機種判定システム

 

ポイント

  • AWS Amazon SageMakerを活用し、機械学習用データベースの構築
  • サーバーレスアーキテクチャを採用し、ランニングコストを削減

 

お客様の課題

  • 中古買取サービスを全店舗へ拡大するにあたり、店員のスキルや経験の違いに依存しない機種特定の業務へと改善
  • 買取査定にかかる全体の時間の短縮・業務効率化

ご提案・実施内容
 AWSのAmazon SageMakerを活用し、教師データとして約10万点の商品画像を用いて機械学習用データベースを構築しました。システムの運用の手間を最小限にするために、AWSのフルマネージドサービスを多く活用しています。画像認識の対象機種が今後増加していくことを考慮し、柔軟にスケール可能で、かつ、システム改修も最小限となるよう、サーバーレスアーキテクチャを採用しています。機械学習では、買取時に店舗で撮影した写真も学習用に再利用し、使えば使うほど認識精度が上ります。

導入結果
 本システムは、2019年9月より全国700店舗で利用が開始されています。撮影した写真をアップすると、2~3秒で結果が得られ、その認識精度も90%以上を実現しています。
 現在はカメラで791機種、レンズで1,024 機種に対応しており、今後も対象機種を拡大していくとのことです。
 キタムラ様からは「よりスムーズな買取が可能になり、“買取実績がゼロの店舗をゼロにする”という当初の目的を達成することができました。」と、好評を頂くことができました。

関連情報
株式会社キタムラ
AWS導入事例:株式会社キタムラ様

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