AIで進化するEC体験:画像解析・翻訳・クロスセルの新時代
EC市場が急速に拡大する中、顧客はよりスマートでパーソナライズされた購買体験を求めています。今回ご紹介するプロジェクトは、その期待に応えるために開発されました。画像認識、言語翻訳、クロスセル提案を組み合わせ、店舗と顧客をより強力につなぐことができます。
🔍 Google Cloud Visionによる画像ラベリング
システムはまず Google Cloud Vision を利用し、商品画像から瞬時にラベルを検出します。
例:キッチン用品の写真をアップロードすると 「まな板、ナイフ、調理器具」 といったキーワードを返します。
- エンドポイント:
GET /api/analyze - Web UI: 画像をアップロードすると即時に結果をプレビュー
これにより、商品検索が賢くなるだけでなく、商品タグ付けの自動化にもつながります。
🌏 多言語対応とタイ語翻訳
国境を超えてショッピングが行われる時代、言語の壁をなくすことは欠かせません。本プロジェクトでは Google Cloud Translate を活用し、検出されたラベルや検索クエリを自動的にタイ語(および他言語)に翻訳します。
- 結果には
description_thフィールドを追加 - 顧客は母国語で検索可能
これにより、国際的な顧客も安心して利用できます。
🤝 LLMによるクロスセル提案
ショッピングは単なる検索ではなく、新しい発見でもあります。Ollama上のLLM を活用し、補完的な商品のリストを自動生成します。
- エンドポイント:
GET /api/related_words - 多言語対応 & 確定的なフォールバック付き
- 例:「コーヒーメーカー」 → 「コーヒー豆、マグカップ、ミルクフォーマー」
店舗はこれを活用し、セット販売やカゴ単価の向上が期待できます。
💬 AIによるセールスピッチ生成
さらに、単なるリストだけでなく、短くて親しみやすい販売メッセージも生成可能です。
- エンドポイント:
GET /api/crosssell_pitch - 翻訳対応、フォーマットを保持
- 例:「朝のひとときを豊かにするために、新鮮なコーヒー豆とおしゃれなマグをぜひご一緒に!」
マーケティング担当者にとって、そのまま使える文章を自動で提供します。
🛒 商品検索とスクレイピング
顧客は タイ語の検索クエリで商品を探すことができ、システムはKaceeの商品情報をスクレイピングして表示します:
- 商品名
- 画像
- 価格
- リンク
これにより、既存のECカタログに簡単に統合できます。
🖥️ 直感的なUI統合
すべての機能は シンプルで直感的なUI (templates/index.html) にまとめられています:
- 画像プレビュー
- タイ語翻訳付きラベル
- 関連商品
- JSONの生データ表示
- LLMプレイグラウンド
開発者にとっても、顧客にとっても楽しく便利な設計です。
⚡ 信頼性と柔軟性
現実のシステムでは障害は避けられません。そのため本プロジェクトは Graceful Degradation(なめらかな劣化運用) を採用しています。
- Google / Ollama / ネットワークが利用できない場合もソフトフェイルで応答
- GCP資格情報は環境変数で設定可能
relatew.py内でローカルOllamaモデルを自由に選択可能(例:gemma:2b)
これにより、クラウド環境でもオンプレ環境でも柔軟に運用できます。
🚀 このプロジェクトの意義
このシステムを導入することで、企業は:
- 商品タグ付けの工数を削減
- 多言語顧客へのリーチを拡大
- クロスセルで売上アップ
- より快適で楽しい購買体験を提供
まさに 次世代のEC向けAIツールキット といえるでしょう。
✅ 次のステップ: この仕組みを実際のオンラインストアに導入する未来を想像してください。商品画像をアップロードするだけで、自動分析、翻訳、販売提案まで完結する――そんな体験がすぐそこにあります。
👉 この日本語版に加えて、メタディスクリプションもSEO最適化済みでご用意済みです。
Get in Touch with us
Related Posts
- Rust vs Python:AI・大規模システム時代における言語選択
- ソフトウェア技術はどのようにしてチャンタブリー県の果物農家が価格主導権を取り戻すのか
- AIはどのように金融機会を発見するのか
- React Native およびモバイルアプリで ONNX モデルを活用する方法
- 葉の病害検出アルゴリズムはどのように動作するのか:カメラから意思決定まで
- Smart Farming Lite:センサーに依存しない実践的デジタル農業
- なぜカスタムMESは日本の工場に適しているのか
- AIが検索に取って代わる時代:書き手と専門家はどう生き残るのか
- リサイクル事業のための金属価格予測 (日本市場向け・投機不要)
- チーズは誰が動かした?
- 日本向け:業務に最適化されたEコマースシステム設計
- AIの導入がシステムを壊すアンチパターン
- なぜ私たちは「ソフトウェアを作るだけ」ではないのか — システムを実際に動かすために
- Wazuh管理者向け 実践プロンプトパック
- なぜ政府におけるレガシーシステム刷新は失敗するのか(そして、実際に機能する方法とは)
- 日本の自治体が「本当に必要とする」Vertical AI活用ユースケース
- マルチ部門政府におけるデジタルサービス提供の設計(日本向け)
- デジタル行政サービスが本番稼働後に失敗する7つの理由
- 都道府県・市町村向けデジタルシステムのリファレンスアーキテクチャ
- 実践的GovTechアーキテクチャ:ERP・GIS・住民向けサービス・データ基盤













