カインズ、大型店舗でのインテリア商品選びを生成AIによる画像生成で解消へ

事前の生成と確認で画像品質を担保

　Fitting RoomはAIソフトウェア開発などを手掛けるアジアクエストと共同開発した。同社デジタルトランスフォーメーション事業部 デジタルエンジニアリング部 Eビジネスエンジニアリング課 マネージャーの向井 剛志 氏はFitting Roomの開発について「画像生成時の出力精度に揺らぎが出てしまうという課題があった」と説明する（写真2）。

写真2： アジアクエスト デジタルトランスフォーメーション事業部の向井 剛志 氏

　そのため店頭のシステムでは「事前に生成した画像を顧客に提示する形式を採用している」（向井氏）。具体的には、部屋と商品の写真から設置イメージを生成AIで複数回生成。その中から「十分な品質で生成できている」とカインズの担当者が判断した画像を店頭提供用として承認する。顧客がタッチパネル上で部屋の写真と商品を選べば、その組み合わせの承認済み画像を表示する（図3）。

図3：生成した画像の中から高品質なもののみを事前に選んで保存し、顧客に提供する

　このとき、イメージ画像は生成AIアプリケーションの開発・実行基盤「Amazon Bedrock」（米AWS製）上で生成している。承認した画像はクラウドストレージの「Amazon S3（Amazon Simple Storage Service）」（同）に保存し、コンテンツ配信サービス「Amazon CloudFront」（同）を使って表示する。

　管氏は「当社が多くのDIY（Do It Yourself）向け製品を提供しているように、情報システム部門のエンジニアもDIYの精神を重視し、何事も自分たちで創ることをモットーに、顧客の困りごとを解決していきたい」（菅氏）と力を込める。