フリマアプリにおけるAI活用開発（メルカリモノレート開発）

■開発テーマ フリマアプリにおけるAI活用開発（メルカリモノレート開発） ■開発概要 1, AIの自動学習機能を使い、メルカリで商品ページから型番を検知し、その後抽出した型番をモノレートで検索させ、同じ商品ページに移行する。（商品の型番検知は、AI画像認識などを使用し型番推論を行う。） 2, モノレートの情報から売れる金額と期間をツールで算出させ、メルカリの商品との差額を導き出す。 3, 差額が出る商品の名前から差額が大きい商品に似た商品を探させ、差額が大きい商品を探して来る。 4, 差額がなく商品が高いものについて、自動で交渉させる機能に関しては、簡単な定型文のみで良いので、金額のみの置き換えで設計する。新品・中古品問わず、判断を行う。新品の場合、中古品の場合でも、基本的にはメルカリ上の商品は扱えるようにする。 5, https://youtu.be/icqimE-alZ8　参照 6, 価格差がある商品の価格差を通知する際の形式はGmail。 ■予算 ・15万円 　※予算内で御見積金額をお願い致します。 ■納期 ・2019年8月15日：動作の流れをキャプション画像で納品 ・2019年8月31日：最終納品 ■納品物 ・設計書 ・プログラム ・サーバーパラメータシート ■開発後フォロー ・毎月のAI精度向上およびサーバー＆システム保守メンテナンスも依頼予定（2万円/月想定） ■参考動画 ・メルカリ仕入れの考え方と流れ　https://youtu.be/JMcVEja35Xg ■補足 「メルカリ」の商品から検索を行って、次に「Amazon」で検索する流れの中で、例えば、「GV-MVP/RZ3」や「JB-DA」など異なる商品で検索と解説しているが、あくまでも事例としての流れの説明であって、趣旨としては、１つの商品に対して、動画の流れでプライスを取得していく。 最初にメルカリの商品について、モノレートで調査していき、そのメルカリの商品についての選定のリストアップは、メルカリ上で見ているページの商品について、モノレート調査ボタンなどのトリガーで型番を自動検出後、価格調査する。出品一覧の商品からどの商品をモノレートで検索させるのは、画像認識を使用していき、画像から儲かりやすい商品の特徴にあった商品画像のものを見ていく。