【ウリドキ】AIが商品カテゴリ選択をサポート、査定依頼をもっと簡単に

C2B買取プラットフォーム「ウリドキ」（https://uridoki.net/）を運営するウリドキ株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役：木暮康雄）は、リユース商品に特化した画像分類AIモデル「Uridoki Item Image Classifier」を導入したことをお知らせいたします。

本モデルは、ユーザーが査定依頼時に商品画像をアップロードすると、AIが画像の特徴を分析し、各カテゴリに属する可能性を確率分布として算出します。このとき、特定のカテゴリの値が他のすべてのカテゴリの値よりも極端に大きい場合には、そのカテゴリを商品カテゴリと判定します。一方で偏差が小さい場合には、ユーザーに候補を提示し、適切なカテゴリを選択いただくようガイドします。

本モデルは、ブランドバッグの底面や内側を撮影した画像、高級時計をバンド含めて斜め下から写した画像など、リユース業界でしばしば見られる出品画像を高い精度で分類できるよう最適化されております。

本モデルは、これまでウリドキに蓄積された120万件超のリアルなリユース商品画像を基に開発され、導入時点では42カテゴリの商品分類に対応しております。検証データにおける主要カテゴリの全体精度は87％を記録しています。さらに、査定依頼時に売り手ユーザーが登録する商品の正面画像や全体像を撮影した画像に限定した場合、分類精度は95％を超えており、実運用において高い分類性能を確認しております。

開発の背景：査定依頼時の「カテゴリ選択」における迷いや負担を軽減 ウリドキでは、ユーザーがより簡単に査定依頼を行えるサービス体験の実現を目指し、AI技術を活用した査定依頼導線の改善に取り組んでいます。 従来、ユーザーは査定依頼時に商品のカテゴリを手動で選択する必要がありましたが、この作業に掛かる手間を軽減できないか検討を進めており、商品画像からカテゴリを自動分類する画像認識AIモデルを開発・導入しました。これにより、査定依頼時の入力負荷軽減と利便性向上を図ります。

本AIモデルの特徴と優位性：リユース領域に特化した独自学習 実際の買取プラットフォームでは、商品の全体像だけでなく、一部のみを撮影した画像や、使用感・傷のある状態の商品画像が投稿されるケースが多く見られます。 本モデルは、既存の画像認識モデルを基盤としつつ、ウリドキが保有するリアルな取引画像データを活用し、独自に最適化（ファインチューニング）を行っています。一般的な画像認識モデルでは判別が難しいアングルや状態の商品画像についても、カテゴリ分類を行うことができます。

システムの処理フローと主な特徴 本モデルは、以下のような処理フローにて稼働いたします。 - 商品画像のアップロード：ユーザーが査定依頼を希望する商品の画像を、スマートフォンやPCからアップロードします。 - 画像の自動解析と高速処理：アップロードされた画像データをもとにAIが瞬時に分類を実行します。 - 確率分布に基づく最適なカテゴリ割り当て：画像を単一のカテゴリへと一律に限定するのではなく、各カテゴリに属する可能性を確率分布として算出し、その中で最も確度の高いカテゴリを提示します。 - 判定が難しい画像への適切な例外処理：商品画像によっては複数カテゴリに確率が分散する場合があり、必ずしも最適なカテゴリを特定できない場合があります。その場合には、出品者に候補リストから選んでいただく、直接カテゴリを選択いただくなどの対応に速やかにフォールバック（代替処理への切り替え）します。

今後のシステム展開 ウリドキでは、AI技術を活用したサービス改善を継続的に推進しており、これまでにも異常査定価格の自動検出(第1弾)、査定依頼画像解析(第2弾)、レビュー判定(第3弾)などのAIシステムを開発・導入してまいりました。