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2024-03-26 07:26:35
認知ショッピング体験Adobe Stock
生成 AI は、テキストを書いたりアートを作成したりできる能力で話題になったかもしれませんが、その用途は単にコンテンツを生成するだけにとどまりません。 Amazon は、Amazon One 決済システムで顧客の手のひらスキャンを認識するためにこの技術を使用しています。 ChatGPT の背後にあるテクノロジーが、Amazon のショッピングと支払いエクスペリエンスの再考にどのように役立っているかを見てみましょう。
アマゾンワンとは何ですか?
財布を忘れましたか？ 問題ない。 これが、顧客が財布や携帯電話ではなく手のひらで支払うことができる非接触型決済システムである Amazon One の背後にあるアイデアです。 顧客は自分の手のひらを Amazon One スキャナーに見せます。スキャナーは赤外線を使用して、線、溝、隆起、静脈などの手のひらの独特の特徴を認識します。 これは、顧客のクレジット カードや Amazon アカウントに事実上関連付けられている手のひらの署名です。
この制度は小売店、食料品店（ホールフーズを含む）、娯楽施設で展開されている。 しかし、Amazon One は単なる支払い方法ではなく、顧客の年齢を確認したり、エントリー システムとして、またはポイントカードの代わりとして使用することもできます。
素晴らしいですね。 ただし、このような革新的なシステムの問題は、 超正確な それが機能するように。 ここで生成 AI が登場します。
問題
深層学習モデルをトレーニングするときに、そのモデルを高精度にしたい場合 (もちろん Amazon もそうしています)、高品質のデータが必要です。 そしてそれはたくさんあります。 この場合、手のひらの画像がたくさんあります。 Amazon にとって、システムをトレーニングするために必要な手のひらデータは少量しかなかったため、これは問題でした。
そこで同社は、モデルをトレーニングするために数百万枚の手のひらの合成画像を生成する生成 AI に目を向けました。 Amazon が説明しているように、彼らは生成 AI を使用して「パーム工場」
「合成データ」として知られるこのような AI 生成データは、さまざまな方法で役立つことがわかります。 まず、利用可能な現実世界のデータが限られている場合に、追加のデータを作成するために使用できます。 これを使用すると、よりバランスのとれた多様なデータセットを作成できるため、AI モデルの偏りを軽減できます。 また、何百万人もの実際の個人データの代わりに合成データを使用することで、プライバシーの保護にも役立ちます。 つまり、合成データは、現実世界のデータにありがちな複雑さを伴うことなく、広範で多様な実際のデータを複製できます。
では、これは実際にどのように機能したのでしょうか?
Amazon が行ったことの 1 つは、生成 AI を使用して、さまざまな手のポーズ、さまざまな照明条件、さらには指輪、傷跡、絆創膏の存在など、あらゆる種類の微妙な変化を反映する手を迅速に生成することでした。 生成 AI は、手のひらそのものだけでなく、皮膚の下の静脈の画像の作成にも使用されました。 そして、これはシステムの精度を高める上で大きな役割を果たしました。 このシステムは、生きた手のひらと、たとえば誰かがスキャナーの上に偽のシリコンの手をかざしたときの違いを認識するようにも訓練されています。 Amazon は 3D プリントした手のひらを使ってシステムをテストしたところ、違いを区別することができました。
AI のおかげで、手のひらの画像には自動的に注釈が付けられ、たとえば結婚指輪をしている手であることをシステムに伝えるラベルを付けることもできます。 これにより時間が節約され、Amazon はシステムのトレーニングを加速できるようになりました。
Amazon が説明しているように、手のひらスキャンを識別する問題は、たとえばスマートフォンがユーザーの顔を認識して自動的にロックを解除する問題よりも複雑です。 スマートフォンはあなたが誰であるかをすでに知っているので、画面の前の顔が本当にあなたのものであることを確認するだけで済みます。 これは 1 対 1 のシナリオです。 言い換えれば、あなたの携帯電話は基本的に「これがあなたかどうか」を判断しているのです。 一方、Amazon One スキャナーでは、誰がスキャナーに手をかざしているかわかりません。 手のひらのサインを見つけ出して、他のすべての Amazon One の手のひらのサインと区別し、迅速に区別する必要があります。 また、Amazon One プログラムに登録されていない手のひら、つまり Amazon One の顧客ではないがスキャナーを使用しようとしているユーザーを識別できなければなりません。
結果は印象的です
Amazon は、手のひらのスキャンを認識できる高精度のシステムの作成に着手し、まさにそれを実現しました。 Amazon のデータによると、このシステムはすでに 300 万回以上使用されており、その効果が証明されています。 99.9999% の精度。 実際、Amazon One システムは 2 つの虹彩をスキャンするよりも 100 倍正確であり、生体認証における重要な進歩を示しています。
さらにおまけとして、Amazon は自社のシステムが顧客のプライバシーを保護するように設計されていると述べています。 Amazon One は個人を特定するために手のひら情報を使用しません 人 – 手のひらの署名とそれに関連付けられた支払いを純粋に照合しています。 アマゾンも自社のシステムは 人種や性別にとらわれないつまり、性別や肌の色を正確に認識できないということです。
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