生成AI（Gemini）×ETLならReckoner（レコナー）

生成AI（Gemini）を活用し、画像データを自動解析、映っているものを書き出させ、非構造化データを構造化する方法

課題・現状

顧客から提供される画像データを分析しマーケティング施策検討に活かしているが、現状は、人が画像データを目視でチェック、スプレッドシートに内容を書き出して構造データ化させている。以下問題点があるため、人が介在せずに非構造化データを構造化データに変換する仕組みを構築し、主観を排除した画像解析や作業工数負担の軽減を実現させたい。
・複数担当者でおこなう場合、基準の一貫性が欠如する。
・処理時間がかかり、漏れや記載ミスなどのヒューマンエラー発生のリスクがある。
・膨大な画像データがある場合、人的リソースの確保が困難になる。
・処理できる量に限界があるため画像解析結果をマーケティング施策検討に活かすまでに時間がかかる。

Reckoner（レコナー）導入の効果

画像データ分析の属人性を排除
ETL（Reckoner）内で生成AI（Gemini）を活用することで、これまで人の手で行っていた画像データの解析と構造化を自動化できる。これにより、担当者による基準のばらつきをなくし、ヒューマンエラーのリスクを軽減できる。
マーケティング施策検討の迅速化
リアルタイムに近いデータ解析が可能になることで、より迅速にマーケティング施策検討へ反映できる。
コストの圧縮
画像データ解析と構造化の処理時間が大幅に短縮され、人的リソースの確保が不要になるため、コスト削減にも繋がる。