オンラインショッピングの世界では、顧客は長年、快適にフィットするだけでなく、見た目も美しく、手頃な価格の処方眼鏡を見つけるのに苦労してきました。AIと機械学習の変革力は、ファッションからインテリアまで、eコマースの世界を席巻していますが、処方眼鏡はAIがまだ大きな影響を与えていない数少ない市場の一つです。
これまではそうでした。眼鏡業界の先駆者的存在であるZenniは、AIの力を活用して、人々がオンラインで処方眼鏡を購入する方法に革命をもたらしました。
Zenniの新技術により、お客様はわずか数秒でオンラインで最適なメガネを簡単に見つけることができます。さらに、注文に必要な情報を手動で入力する手間をかけずに、処方箋を自動的にスキャンします。同社のAI搭載画像認識ツールは、3,000種類以上のフレームを網羅した豊富なカタログへのアクセスを提供し、お客様が自分のスタイルにぴったりのメガネを見つけることをこれまで以上に容易にします。
眼鏡市場とAI革命
COVID-19パンデミックは、眼鏡小売市場に大きな影響を与え、多くの実店舗が経営難に陥っています。同時に、眼鏡のオンライン販売は急増し、2021年には推定1,240万人のアメリカ人がオンラインで眼鏡を購入しました。これにより、オンライン眼鏡小売業者が急増し、熾烈な競争環境が生まれています。現在、世界の眼鏡業界は急速に成長しており、その市場規模は2027年までに1,970億5,000万米ドルに達すると推定されています。
Zenniは、眼鏡のオンライン販売と自社製カスタムアイウェアの製造の両方で、この分野における長年のリーダーであり、革新者です。20年にわたり、Zenniはインターネットの持つ非常に効果的かつ効率的な流通チャネルの可能性を活用し、コストを抑えながら幅広い種類の高品質なアイウェアを提供してきました。消費者直販のアプローチを採用することで、Zenniは製品カテゴリーによっては最大10分の1の価格削減を実現しています。
Zenniは市場で確固たる地位を築き、製造における卓越性に多大なリソースを投入してきました。その結果、手頃な価格で高品質なアイウェアを提供する世界的リーダーとしての地位を確立しました。現在、Zenniは米国オンラインアイウェア市場の20%以上を誇ります。その秘訣は何でしょうか？それは、コスト削減をお客様に還元するというZenniのコミットメントです。これにより、世界中の人々の視力向上に貢献するという使命を果たすことができます。
そして現在、同社は処方眼鏡市場を AI 革命へと導いています。
「ブランドは今、テクノロジー企業へと変貌を遂げつつあります」と、Zenniの最高技術責任者であるDavid Ting氏は述べています。「製造から流通に至るまで、テクノロジーこそが私たちの次の成長段階の原動力となるのです。」
Zenniの機械学習専門家チームは、データドリブンなインサイトを用いて、品揃えの多様性、素材の品質、コストといった要素を分析し、プロセスを最適化し、製品ラインナップを拡充しています。これらのインサイトを活用することで、Zenniは多様な顧客層の絶えず変化するニーズに応えるアイウェアの品揃えをより正確に予測、需要予測、そしてキュレーションすることが可能になります。
スナップして検索し、完璧なメガネを見つけましょう
実店舗での眼鏡購入の典型的な流れは、こんな感じです。店内に入ると、眼鏡技師が30～40本の眼鏡が並ぶスタンドに案内します。そのほとんどは100ドルを超えています。希望のスタイルが見つからないこともあり、ようやく選んだ眼鏡のフィッティングは、試行錯誤の繰り返しで、退屈な作業となることがよくあります。
AIと機械学習の台頭に触発され、Zenniはより便利で手間のかからない体験を開発しました。これにより、消費者はオンラインで数秒でアイウェアを見つけ、購入できるようになりました。そのインスピレーションは、トム・クルーズが主演した『トップガン』で着用した有名なアビエイターサングラスへの憧れから生まれました。
「 『トップガン マーヴェリック』が公開された時に観て、『わあ、トム・クルーズかっこいい！』って思ったんです。彼の写真を撮って、そっくりなアビエイターを探して買えたらいいのに」とティン氏は言います。「それがこのアイデアのきっかけでした。お客様が気に入ったモデルを、見た瞬間に自然に検索できるような方法を作りたかったんです。」
従来のテキストベースの検索は、消費者が自分の欲しいアイウェアを言葉で表現するのに苦労することが多いため、十分な選択肢ではなかったとティン氏は説明する。AIと機械学習の近年の飛躍的進歩により、画像検索ははるかに直感的なアプローチを提供し、ユーザーは言葉だけに頼って欲しいものを正確に表現する必要がなくなった。
ZenniはAI画像検索に当初Google Cloudの画像処理機能を利用しましたが、その後、独自のカスタムソリューションを構築することを決定しました。この決定の主な理由は応答時間でした。GPU処理を活用するようにコードを書き直すことで、Zenniは画像検出プロセスを6秒から約1秒に短縮しました。
Zenniの検索ツールを使えば、実店舗、セレブ、ソーシャルメディアで見かけたアイウェアを簡単に検索し、Zenniの豊富なカタログから最も近いものを簡単に見つけることができます。このプロセスは2つのフェーズで構成されています。まず、画像（ユーザーはスマートフォンで撮影するか、Zenniアプリまたはウェブサイトからアップロードできます）に映っているメガネの種類を検出し、次にZenniが販売する3,000種類以上のアイウェアモデルを対象に画像検索を実行します。
Zenniでは、拡張現実（AR）を活用し、顔の形やおおよそのサイズ、その他の生体データを評価する「バーチャル試着」も提供しています。このパーソナライズされたアプローチにより、検索プロセスが強化され、Zenniは個々の顧客に最適なオプションを推奨することができます。クリックストリーム分析により、各顧客のスタイルや好みを分析することで、不適切なオプションは自動的に除外され、最も関連性の高い商品が表示されるようになります。
「私たちの目標は、現代の消費者が期待する利便性をテクノロジーで実現し、それをこの業界に持ち込むことです」とティン氏は語る。「これが私たちの画像検索イノベーションの真髄であり、今後さらなる進歩が期待されます。」
合理化されたオンラインショッピングの未来
Zenniは画像検索機能と連携し、AIを活用した処方箋スキャンツールも開発しました。光学文字認識（OCR）技術を駆使し、処方箋に見られる様々な形式や言語に対応し、高精度なスキャンを実現するモデルを構築しました。幾度もの改良を経て、Zenniは処方箋スキャンの性能を大幅に向上させ、一般的な人が手入力で処方箋を入力する場合の精度をはるかに上回るレベルに到達しました。
Zenniはプロセスを自動化し、顧客の煩わしい手入力を回避できるようにすることで、オンラインショッピング体験をさらにシンプルにしました。5月にこの機能を導入して以来、大きな効果があったとTing氏は言います。AIツールを利用した顧客は、処方箋関連の問題によるサポートチケットの発行数が減少しただけでなく、満足度も向上し、追加購入のために戻ってくる可能性も高まっているとのことです。
もちろん、これはAIなどの新興技術がオンラインショッピング体験の拡大と向上にどのように貢献しているかのほんの一部に過ぎません。処方眼鏡をオンラインで探す顧客が増えるにつれ、その体験を効率化することが不可欠になります。だからこそ、Zenniは利便性、精度、そして幅広い選択肢を提供するために、革新を続けていきます。
「デジタルプラットフォームによって、顧客がスマートフォンを使ってオンラインで視力検査を受け、さらには眼鏡を1日以内に自宅に届けてもらうことができるような未来を私たちは思い描いています」とティン氏は予測する。
Zenni が AI を活用してシームレスなオンライン ショッピング体験を実現する方法をご覧ください。
