Amazonは、顧客が製品を完璧な状態で受け取り、持続可能性の取り組みを強化するために、コンピュータービジョンとAIを活用します。この取り組みは「Project P.I.（プロジェクト・パイ、Private Investigatorの略）」と呼ばれ、北米全域のAmazonフルフィルメントセンターで実施され、毎日数百万点の製品の欠陥をスキャンします。
**Project P.I.**は、生成AIとコンピュータービジョン技術を利用して、顧客に届く前に破損した製品や間違った色やサイズなどの問題を検出します。AIモデルは欠陥を特定するだけでなく、その根本原因を明らかにし、上流での予防策を講じることができます。このシステムは、導入されたサイトで非常に効果的であり、毎月処理される膨大な量のアイテムの中から製品問題を正確に特定しています。
すべてのアイテムは出荷前にイメージングトンネルを通過し、**Project P.I.**がその状態を評価します。欠陥が検出された場合、そのアイテムは隔離され、類似の製品に問題がないかさらに調査されます。
Amazonの従業員がフラグが立てられたアイテムをレビューし、Amazon’s Second Chanceサイトで割引価格で再販するか、寄付するか、別の利用方法を見つけるかを決定します。この技術は、北米の複数のフルフィルメントセンターで手動検査を強化する追加の目として機能し、2024年を通じて拡大計画があります。
AmazonのWorldwide Selling Partner Services担当副社長であるDharmesh Mehta氏は、「私たちは、顧客が私たちのストアでショッピングするたびに最高の体験を提供したいと考えています」と述べています。
「運用施設内でAIと製品イメージングを活用することで、潜在的に破損した製品を効率的に検出し、それらの問題に対処して顧客に届く前に修正することができます。これは、顧客、販売パートナー、および環境にとっての勝利です。」
**Project P.I.**は、Amazonの持続可能性の取り組みにおいても重要な役割を果たします。欠陥のあるアイテムが顧客に届くのを防ぐことで、不要な返品、無駄な梱包、追加の輸送による無駄な炭素排出を削減するのに役立ちます。
AmazonのWorldwide Sustainability担当副社長であるKara Hurst氏は、「AIは、私たちが高品質なアイテムで顧客を喜ばせるだけでなく、私たちの施設から欠陥のあるアイテムが出ないようにし、輸送、梱包、および返品プロセスの他のステップによる不必要な炭素排出を回避することで、私たちの持続可能性の取り組みを拡大しています」とコメントしています。
同時に、Amazonは、否定的な顧客体験の根本原因を調査するために**Multi-Modal LLM (MLLM)**を搭載した生成AIシステムを利用しています。
顧客から報告された欠陥が初期チェックを通過した場合、このシステムは顧客のフィードバックをレビューし、フルフィルメントセンターからの画像を分析して何が問題だったかを理解します。たとえば、顧客が間違ったサイズの製品を受け取った場合、システムはフルフィルメントセンターの画像で製品ラベルを調べてエラーの原因を特定します。
この技術は、特にAmazonの売上の60%以上を占める中小企業にとって有益です。欠陥データをよりアクセスしやすくすることで、Amazonはこれらの販売者が問題を迅速に修正し、将来のエラーを減らすのを支援します。
