マーケットプレイスにおけるAI画像生成

多くのAI画像プロジェクトが停滞するのは、モデル自体の問題ではなく、周囲の仕組みが変わらないことが原因です。成功している組織がどのように運用を変革しているのか、ご紹介します。

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主なポイント

99％

画像1枚あたりのコスト削減

DecathlonがエージェンシーのワークフローをAIによる一括処理に切り替えた後

75％

Valuence Japanでの編集時間の短縮

月間の編集作業時間を800時間から200時間へ効率的に短縮できます

+1％

マーケットプレイス全体の出品数の増加

わずか10％の出品者利用率でも、Mercariでは単一の組み込みAI機能によって実現

¥1,200万

バリュエンスジャパンによる年間削減額

7人の海外編集チームを置き換えた後に

ライブウェビナー

著者による解説をさらに深くご覧いただけます

この25分間のセッションでは、Photoroomのイメージング責任者ジェフ・ストラウスと営業・パートナーシップ責任者ミシェル・ベルチックが、AI画像生成を単発の実験から、安定した業務運用レベルへと移行するために必要な実践的なポイントを、Mercari、Decathlon、Valuence Japanといった主要マーケットプレイスやECブランドでの実際の導入事例を交えて解説します。

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内容のご紹介一部を先行公開

グローバルマーケットプレイス向けにAI画像生成を大規模に活用するための実践ガイド。実際に運用を支えるチームが解説します。

より高性能なモデルだけでは不十分な理由

AI 画像生成を最大限に活用しているチームは、より優れたモデルを待つのではなく、その周辺の仕組みを整えています。なぜAI 画像生成が停滞するのか、そして実際の現場で求められるインフラレベルの導入とは何かをご紹介します。

実際の導入事例と具体的な数値

1枚あたりのコスト削減や市場投入までのスピードアップ、販売者の参加率向上など、AI画像活用で成果を上げている組織には共通点があります。それは、AI画像を単なる機能ではなく、インフラとして位置付けていることです。本レポートでは、グローバルなマーケットプレイスや大規模な商品カタログ運用の事例をもとに、その実践例をご紹介します。