メルカリが「精度低いAI」を使うワケ 出品時の感動を演出：日経クロストレンド
国内で月に1000万人以上が利用し、年間3468億円（2018年度）もの取引があるフリマアプリ「メルカリ」。そのユーザー体験（UX）の向上、安心な取引の実現にディープラーニングは大きな役割を果たしている。 メルカリにおけるディープラーニングによる画像認識の活用には2つの方向性がある。1つはサービスとして利便性を高めることで、より優れたUXの実現を目指す。もう1つは、現金やコンサートチケットなど法律や規約に反している出品への対応だ。 2018年7月には累計出品数が10億品に達しており、それらの写真と商品紹介テキストといった豊富なデータを保有するメルカリは、相対的にディープラーニング活用環境に恵まれているといえる。とはいえ、実現への道のりは平坦ではなかった。障壁を乗り越えるのを、メルカリの方針「Go Bold（大胆にやろう）」が後押しした。 画像認識でカテゴリーを自動登録 メルカリの画像認識機
「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、たったひとりで取り組むエンジニア - GeekOutコラム
AI（人工知能）に関わる技術、なかでもディープラーニングが急速に発達し、社会のさまざまな領域で実際に利用されるようになりました。その背景のひとつには、AI分野での研究開発に多大な投資を行っている大手IT企業が、その成果の一部をオープンソースとして公開し、世界中のエンジニアが自由に使えるようになったことがあります。 こうしたオープンソースのAI関連ライブラリには、Googleの「TensorFlow」やFacebookの「Torch」といった海外のIT企業のものだけでなく、国内にもPreferred Networksの「Chainer」やソニーの「Neural Network Libraries」などがあります。最近では、関連した情報も数多く手に入るようになりました。 また、これらのライブラリの多くには親切なチュートリアルも用意されており、AIの開発経験がないエンジニアでもさほど手間を掛ける
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