スヴェトラーナ・コルドゥモワさんはAIとコンピュータービジョンの博士課程に在籍していた頃、オンラインで購入する商品を探すプロセスに不満を感じていました。検索結果はしばしば不正確で、自分が学んでいた技術がユーザー体験を改善できると確信していたのです。Pixyle AIは、eコマースサイトにおける商品検索機能の向上を目的として2019年に設立され、本日、サウス・セントラル・ベンチャーズから100万ユーロ（約105万米ドル）のシードラウンドを調達したことを発表しました。
アムステルダムと北マケドニアにオフィスを構えるこのスタートアップは、現在、Depop、Otrium、Mintoなど20社以上の顧客と提携しています。過去3年間で2億5000万枚以上の画像にタグ付けを行い、小売顧客のコンバージョン率を平均10%向上させたとしています。
Pixyle AIのニューラルネットワークは、画像内のファッションアイテムを識別するだけでなく、色や柄などの属性に基づいて、買い物客が商品を探す際に使用するキーワードと一致するように、視覚AIアルゴリズムをトレーニングします。目標は、人間と同じように画像を「見る」ことです。例えば、「ピンクと紫の花柄のショート丈サマードレス」を検索すると、これらすべての属性を含む結果が表示されます。
アムステルダム大学で博士号を取得したコルドゥモワ氏は、2019年にB2Bに転向する前は、まず消費者向けのビジュアル検索アプリを開発していました。彼女はTechCrunchに対し、オンライン小売業者が直面する最大の課題の一つはカートの放棄であり、その原因の多くはサイト内検索と商品検索の不備にあると述べています。Google Cloudの調査によると、パンデミックの影響でこれまで以上に多くの人がオンラインで買い物をしているにもかかわらず、見つからない商品が1つでもあれば、52%の人がカートを放棄して別のサイトに移動しています。
検索結果に表示される原因は、多くの場合、データの不備です。小売業者は、中古品を販売しているブランドや個人から、不完全で不正確な商品データを取得することがよくあります。その結果、商品が検索結果に表示されなくなります。多くの小売業者は、より正確な商品データを手動で入力することでこの問題に対処していますが、このプロセスは労力とコストがかかり、人為的なミスが発生しやすいという問題があります。
「色の属性を例に挙げてみましょう。ある人が黄色と評価するものが、別の人はオレンジ色に近いと感じるかもしれません」とコルドゥモワ氏は述べた。「何百万もの商品がプラットフォームにアップロードされている中古品マーケットプレイスの場合、メタデータに手動で属性を追加するのは不可能な作業です。」
Pixyle AI は、写真から詳細な属性を抽出するプロセスを自動化し、現在では 20,000 以上の属性を網羅するファッション分類法を拡大しており、衣服に関するあらゆる検索クエリをカバーすることを目標としています。
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Pixyle AIの顧客には、オンラインマーケットプレイス、実店舗の小売業者、そしてワードローブカタログアプリWhering、バーチャルフィッティングソリューションVirtusize、ライブショッピングマーケットプレイスGalaxyといったファッションテック系スタートアップ企業が含まれます。Pixyle AIは、商品タグ付けの自動化によって、実店舗から「フィジタル」（eコマースと実店舗を融合させたオムニチャネル戦略）へと移行するブランドを支援してきました。これにより、ショッピング体験のデジタル化のスピードが向上します。
Pixyle AIの技術活用例としては、Otriumにおける手作業による商品入力とカタログ標準化の自動化が挙げられます。このシーズン末向けファッションマーケットプレイスでは、以前は手作業で商品属性のタグ付けと処理を行っていましたが、在庫の増加に対応しきれませんでした。Kordumova氏によると、OtriumはPixyle AIを導入し、インバウンド物流チームの色検出を自動化したことで、生産性を65%向上させることができました。
Pixyle AIは消費者向けにビジュアル検索ツールを提供しており、探している商品の画像をアップロードするだけで類似の検索結果を得ることができます。コルドゥモワ氏によると、サステナブルファッションマーケットプレイス「Project Cece」は、Pixyle AIのビジュアル検索ツールをサイトに追加した後、商品リンクへのコンバージョン率が50%上昇したと報告しています。
ビジュアルAIを活用した商品検索ツールを開発している企業としては、Syte、Visenze、Vue.AI、そしてGoogleなどが挙げられます。Googleは最近、テキストと画像を同時に検索できるマルチ検索ツールをリリースしました。コルドゥモワ氏によると、Pixyle AIは詳細な属性情報による商品データの拡充に注力し、顧客に高度なカスタマイズと柔軟なタグ付け機能を提供することで他社製品との差別化を図っています。
「製品データのエンリッチメントをお客様のそれぞれの状況に合わせて真に機能させるために、まずはチーム間で目標を共有し、AIモデルが稼働する前に適切な設定を確実に行うようにしています」と彼女は言います。「つまり、タクソノミーをマッピングし、クラウドアーキテクチャを構成し、お客様のニーズにぴったり合ったカスタマーサポートチームとテクニカルサポートチームを配置することで、プラットフォームの導入と活用を確実にし、長期的なビジネス目標の達成を支援します。」
Pixyle AIは、新たに調達した資金を製品ラインナップの拡充、米国および欧州市場への展開、そして新規事業への進出に充てる予定です。業界セグメント向けの新スイートに加え、ブランド、素材構成、サイズを認識するOCR技術を用いた製品説明生成やラベル検出といった新サービスも追加します。また、ビジュアルディスカバリー製品に「ショップ・ザ・ルック」と「マルチモーダル」検索機能を追加します。Pixyle AIは、2023年第4四半期までに家庭用品と家具の分野への進出を計画しています。
South Central VenturesのマネージングパートナーであるJan Kobler氏は、今回の投資に関する声明の中で次のように述べています。「オンラインショッピングの顧客エンゲージメントにおいて、商品検索、つまり欲しいものを簡単かつ迅速に見つけられることは極めて重要です。しかしながら、検索機能はこれまで十分に整備されておらず、小売業者と消費者にとって満たされていないニーズとなっています。Pixyle AIはこの機会に注力しており、既に小売業者の売上向上に大きく貢献しています。同社は市場で実証済みの堅牢な技術スタックを構築しており、拡張性も備えています。」
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キャサリン・シューは、TechCrunchでアジアのスタートアップ企業や最新ニュースを取材してきました。ニューヨーク・タイムズ、台北タイムズ、バロンズ、ウォール・ストリート・ジャーナル、ヴィレッジ・ヴォイスにも記事を掲載しています。サラ・ローレンス大学とコロンビア大学ジャーナリズム大学院で学びました。
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