「魅せる画像」と「検索してもらう画像」を作り分ける
popInだけでなく、多くのプラットフォーマーが参入する画像検索領域。なかには自社開発したエンジンを使っているECサイトもあるが、今後のEコマースにおける画像検索の可能性を2名はどう捉えているのか。
「この業界で仕事をしていて思うのは、検索が『スキル』だということです。たとえば、ググると言っても、慣れていないと検索ワードが適当でなかったりします。また、Instagramは検索しづらい設計なのでノウハウがなければ検索できません。一方で、自分が持っている画像をアップロードすれば欲しかったものが見つかる画像検索はスキルを問わない。これなら、ECを使い慣れていない人も検索が可能ですよね。今後は、このようにスキルを要さず直感的に自分の欲しい情報が手に入る技術が、主流になってくるのではないでしょうか」（川添氏）
「たとえば、スタッフが上げたコーディネート画像に今は取り扱っていない商品が写っていたとしても、その類似商品をきちんと出せるところは画像検索のメリットです。接客という目線で捉えても、人の対応のほうが不向きなことはもちろんですが、自分たちの手が回っていないところを補完してくれる存在は、企業にとっても重宝されるはずです」（萩原氏）
また、popIn Actionを運用するにあたり、意識するべきポイントについてはこのように述べた。
「裏側で動いているのはAIなので、AIが選びやすい画像、より正確にレコメンドしてくれる画像とはどういった画像なのかを考えるようになりました。いわゆるキレイ、わかりやすいといったら端的ではありますが、コーディネート写真は物撮り写真に比べて情報量や単品の見えかたも異なりますし、認識しづらくなることもあると思います。一方、ブランディング、訴求においてもそのようなアプローチは必要です。たくさん使われることでAIの精度も上がると思いますが、AIが認識することが前提だということは、意識はしておきたいですね」（萩原氏）
「画像認識の技術が広まると、画像の役割が変わるはずです。たとえば、『魅せる画像』『検索してもらうための画像』という役割。たとえ服が見えにくくても、雰囲気で魅せるための画像は必要ですし、画像認識によって類似商品としてヒットしやすい画像も必要です。もしかすると自社で撮った写真が他社の画像検索で使われるかもしれませんが、そこに入っておく意味はあると思っています。popIn Actionはそれを練習していくきっかけになるんじゃないでしょうか。今後は、今まで以上に画像にコストをかけなければならないでしょうね」（川添氏）
ECサイトにレコメンドエンジンを提案していた経験もある吉岡氏は、セッションの最後にレコメンドエンジンと画像検索ソリューションの共存についてこう語った。
「現在は、多くのECサイトで行動履歴を活用したレコメンドエンジンが使われています。ECサイト支援を始めて間もない弊社が、そのレコメンド枠のリプレースの提案をすることに、ほとんど価値はないと思っています。popIn Actionはレコメンドエンジンではなく、画像から似ている商品を簡単に探せるソリューションです。行動履歴をベースに行う商品レコメンドもECサイトには必ず必要なので、併用してpopIn Actionをご利用頂くことでCXの改善と売上の最大化に貢献できると考えています」
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