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eBay Motors の事例: Firebase ML を使用して画像の迅速な分類、コストの削減、ユーザー エクスペリエンスの向上を実現
はじめに
eBay Motors は、地元で販売されている車を検索できる仕組みを構築しました。ユーザーは、モバイルアプリのシンプルで使いやすいインターフェースを使用して、売りに出したい車の写真をアップロードすることもできます。このアプリは、車に多大な興味を持っている車愛好家向けに作られています。このような人々は、車を単なる A 地点から B 地点への移動手段にとどまらないものと見ています。
課題
この種の買い手は、より詳細な車の説明やその来歴に関する情報を期待しています。売り手にとって最も重要なのは、アプリの販売車リスト用にうまく撮影された写真をアップロードすることです。ただし、各写真への外装、内装、エンジンなどのタグ付けは手作業で行う必要があるため、販売車の掲載に手間取る原因となり、最終的にアプリを通じて販売車を掲載するユーザーが減ることにもなりかねません。
eBay Motors のアプリ開発チームは、写真のタグ付けを自動化する最良の方法を見出すために多くのサイクルを費やしてきましたが、満足のいくソリューションがなかなか見つかりませんでした。
解決方法
同社のチームは、この機能をすべて社内で構築する必要はないと悟り、AutoML Vision Edge を利用してこのユーザー エクスペリエンスの課題に取り組むことにしました。eBay Motors でネイティブ アプリ責任者を務める Jake Hall 氏は次のように言っています。「検討すべき重要な事柄は 2 つありました。1 つは、売り手がリストへの掲載をスムーズに行えるようにシームレスなアップロード エクスペリエンスを提供するにはどうすればよいか、もう 1 つは、この種の機能をサポートするためのコストを、技術的努力とサーバーコストの両面で削減するにはどうすればよいか、ということでした。」AutoML は、これら両方の問題を正面から解決しました。Hall 氏は、「AutoML を使用したことで、アプリを通じてリスティングを作成する時間が短縮されました。これは、売り手の ROI という点で当社にとって明白な影響があります」と付け加えています。
AutoML Vision Edge のおかげで、eBay Motors のチームは、コンセプトからプロトタイプの作成までを独自のデータセットを使用して 1 週間で終えることができました。さらに、データのラベル付けを数時間行っただけで、本番環境で使用しても問題ないレベルまでモデルが改善されました。
結果
1 週間でコンセプトからプロトタイプの作成までを完了（独自のデータセットを使用）
本番環境でモデルを使用するために要したデータのラベル付け時間は 20 時間
「AutoML を使用したことで、アプリを通じてリスティングを作成する時間が短縮されました。これは、売り手の ROI という点で当社にとって明白な影響があります。」
- eBay Motors 社ネイティブ アプリ責任者 Jake Hall 氏
[null,null,[],[],[],null,["# eBay Case Study\n\n[*arrow_back*\nExplore other case studies](/case-studies) \n[View more solutions](/solutions) \n\n##### eBay Motors uses Firebase ML to quickly categorize images, reduce costs and improve user experience\n\n*** ** * ** ***\n\n##### Introduction\n\n[eBay Motors](https://pages.ebay.com/motors/motorsapp/) allows\nusers to search and find cars for sale in their area. Users can also\nupload pictures of cars that they want to sell, using a simple\nand easy-to-use inteace through the mobile app. The app is\ntargeted towards auto enthusiasts: customers who care about cars.\nThese are folks that see a car as something much more than a\nutility that helps them get from point A to B.\n\n*** ** * ** ***\n\n##### Challenge\n\nThis type of buyer expects a more detailed description of the car\nand insights into its history. For sellers, it's of the utmost\nimportance to have well-taken pictures uploaded for their car\nlistings in the app. However, tagging each photo as an exterior,\ninterior or engine requires a lot of manual effort, which can delay\nposting a car for sale, and ultimately prevent more people from\nlisting their cars through the app.\n\nThe eBay Motors app development team spent a lot of cycles trying\nto figure out how best to automate the tagging of these photos, but\nstill didn't have a solution they were happy with. \n\n*** ** * ** ***\n\n##### Solution\n\nThe team realized that they did not need to build all of this\nfunctionality in-house and turned to [AutoML Vision Edge](/docs/ml/automl-image-labeling)\nto help them with this user experience challenge. \"There were\ntwo key considerations: how do we provide a seamless upload\nexperience for sellers to reduce friction for them when\ncreating listings, and how do we reduce the amount of cost,\nboth in terms of engineering effort and server costs, to\nsupport this type of feature,\" said Jake Hall, Head of Native\nApps for eBay Motors. AutoML addressed both issues head on,\n\"allowing us to improve the time it takes to create a listing\nthrough the app, which obviously has clear implications for\nus in terms of seller ROI,\" added Hall. \nThanks to AutoML Vision Edge, the eBay Motors team was able to\ngo from concept to prototype within a week using their own\ndata set. With just a few hours of data labeling, they were\nalso able to improve the model to a level that they feel\ncomfoable using in production.\n\n*** ** * ** ***\n\nResults\n\n1 week to go from concept to prototype (using their own data set)\n\n20 hours of data labeling needed to use the model in production \n\n\"AutoML allowed us to improve the time it takes to create a listing through the app, which obviously has clear implications for us in terms of seller ROI.\"\n\n\n- Jake Hall, Head of Native Apps, eBay Motors \nTry Firebase today\n\n\nIntegrating it into your app is easy.\n[Get started](https://console.firebase.google.com/) \n\n#### All Firebase products\n\n##### Build\n\n- [App Check](/products/app-check)\n- [App Hosting](/products/app-hosting)\n- [Authentication](/products/auth)\n- [Cloud Functions](/products/functions)\n- [Cloud Storage](/products/storage)\n- [Data Connect](/products/data-connect)\n- [Extensions](/products/extensions)\n- [Firestore](/products/firestore)\n- [Firebase ML](/products/ml)\n- [Genkit](https://genkit.dev/)\n- [Hosting](/products/hosting)\n- [Realtime Database](/products/realtime-database)\n- [Firebase AI Logic client SDKs](/products/firebase-ai-logic)\n\n[Generative AI](/products/generative-ai) \n\n##### Run\n\n- [A/B Testing](/products/ab-testing)\n- [App Distribution](/products/app-distribution)\n- [Cloud Messaging](/products/cloud-messaging)\n- [Crashlytics](/products/crashlytics)\n- [Google Analytics](/products/analytics)\n- [In-App Messaging](/products/in-app-messaging)\n- [Performance Monitoring](/products/performance)\n- [Remote Config](/products/remote-config)\n- [Test Lab](/products/test-lab)"]]
