Amazon.com、機械学習採用のコピー品検出・削除ツールをブランドに与える「Project Zero」

コメント

選択しているユーザー

• Kawano Yu

  Consultant

  ・2019年03月03日

  同じ勢いで偽口コミを減らしてほしい…笑

注目のコメント

• 佐々木 励

  AI企業 旅する魔法使い

  ・2019年03月03日

  この偽ブランド判定の機械学習モデルを、来年にはAWSで有償API提供し、中古品業者が利用しそう。
  無料で学習データを集め、toCサービス(Amazon)を強化し、toBサービス(AWS)で外販する、AI事業の必勝パターン。
  
  =引用=
  Amazon.comが、ブランドコピー（偽ブランド品）撲滅を目指す「Project Zero」を米国で開始した。参加ブランドに機械学習ツールを無料で提供し、セルフサービスで自社ブランドのコピーをAmazonから削除させる。削除データはAmazonのツール強化に利用する。
• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2019年03月03日

  「Amazonは自社開発の機械学習ツールで1日当たり50億点以上の商品をスキャンし」
  
  取り扱う商品の写真を有し、AWSという有り余る計算リソースを持っているからこそ可能となるサービス。全てのサービスが有機的につながっているのを感じます。
  
  
  「Project Zeroには有料の「Product Serialiation」オプションもある。これは、Amazonで販売する商品1点ずつに一意のシリアル番号をつけることで、より厳格に偽物を排除するというもの。」
  
  こちらもすごいですね。ブランドといってもシリアル番号つけにくいものもあるでしょうから、どの程度利用されるか興味があります。
  
  いずれにしても、15年ほど前は、国内のとある販売サイトでは違法品、偽物を排除するために人力で24時間体制で対応していたことを考えれば隔世の感があります（いまでも人力でされている業態はたくさんあります）。
  
  ちなみに、ですが人間が1日に目視で確認できる画像は大体1万枚らしいです。50億枚人力で確認しようと思うと50万人日分の労働力が必要。機械学習に任せることで初めて可能になるということがわかります。
• 横山 直人

  株式会社フライウィール CEO & Co-founder

  ・2019年03月03日

  データをためてる会社が、それを売上拡大だけではなく利用者保護や業界構造の改善に使うのはとてもいいこと。体力がある会社じゃないとできないことなので、Amazonが率先して行うのは歓迎すべき。