Retty(飲食店口コミアプリ)のAI開発事例

飲食店の口コミサービスRettey、食べログとも違ったテイストで面白いですよね。Facebook連携なので、いい書き込みしている人が気に入っているお店はつい見たくなります。

そのRettyが自社で開発しているAIの事例がスピーディーにサービスに組み入れていく上で、なるほどと思いました。

(1)映える料理はAIが選ぶ、元グーグル技術者が開発指揮

「映える料理とは」との問いに、以下の基準をまずは設定してしまう。

  • 写真の中心か左下に料理が写っている
  • 料理の面積が大きすぎず小さすぎない
  • 背景がぼけている(料理はピントが合っている)

そして、公開されているDeep Learningのモデルを活用し、ステップを踏んで教師データを用意していくことで、膨大な画像を人が選び出す作業を避けている。

  1. 「YOLO(You Only Look Once)」を使った料理認識
  2.  ぼけ検出は「Blur detection with OpenCV」
  3. 「VGG16」の学習済みCNNモデルに対し、「転移学習」により写真映えするものを抽出する。

(2)AIが飲食店のキャッチコピー、優先度学習を採用したRetty

人がすでにつけてくれているキャッチコピーを良い例、投稿文からシステムが作ってみたキャッチコピーを悪い例として、人が作ったキャッチコピーに近いものを作れるようにするという考えは面白い。

(3)接待向きかを判定、飲食店のキャラを見極めるAI

GoogleのPageRankにも似た、投稿の信頼度算出をし、各お店で信頼度が高い人たちがよく書くスキーワードをそのお店を表す言葉とする。

逆にいくつかのキーワードを与えて、よくあるキーワードの組み合わせに対して上位ランクの飲食店を抽出したまとめページをつくり、ユーザーが求める情報にすぐたどり着けるようにしている。

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