弊社サービスのm2m-operationsでは、AIによる写真分析の機能を提供しています。
GCP Cloud Vision APIを使用して、作業員から提供される写真の自動文字起こし(OCR)を実現しています。 この技術により、部品番号や型番などの重要な情報を自動的に抽出し、作業報告の効率を向上させることができます。
また、清掃作業中に取得した写真をAmazon Rekognition APIを使用して分類しています。写真には「ベッド」、「風呂・トイレ」、「家具」、「家電」などのラベルが付与され、自動的なグルーピングが可能です。 この自動分類により、検証作業の手間が大幅に削減され、作業プロセスが効率化されています。
将来的には、写真の分析機能を発展させ、清掃作業の品質評価を自動化することを目指しています。
弊社ではm2m-coreが物件や予約の管理で中心的な役割を果たすプラットフォームです。
ここに集まってきた情報を分析、集計などを行うためにBigQueryをデータ基盤として採用しています。 m2m-coreをはじめとする弊社サービスの多くのデータをBigQuery上にエクスポートすることで、BigQuery上で直接クエリを実行することで分析や集計などを事業部主導で行っています。
将来的にはBigQueryとm2m-coreの統合をよりシームレスにし、BigQueryやSQLの広範な知識を必要とせずにデータ分析を簡素化する直感的なユーザーエクスペリエンスを提供することを目指しています。
近年注目されている生成AIですが、弊社ではChatGPTを利用してゲストとのやり取りのメッセージを生成・翻訳するのに利用しています。m2m-systemsというAirbnb上でゲストとのメッセージを管理するためのツール上で、ChatGPTを使用したメッセージ生成機能を提供しています。
あるいは、画像生成AIサービスのMidjourneyを用いて、生成した画像を弊社製品のSumyca上で利用したという事例もあります。 こちらは実験的な施策ですが、生成AIを用いてWebサービス上のイラストを生成し製品に採用することを始めています。
実際にどのようにしてイラストを生成しそれを完成系のイラストに仕上げるかについてのブログ記事もご覧ください。
これらの応用に加えて、弊社開発チームではGitHub Copilotを標準ツールとして採用しています。 GitHub Copilotがコーディングを支援することで、開発者の生産性向上に寄与しています。
All of old. Nothing else ever. Ever tried. Ever failed. No matter. Try Again. Fail again. Fail better. -- Samuel Beckett
開発部では、以下の3つをカルチャーとして掲げています。
これら3つのカルチャーに共感、あるいは大切にしていただける方の参加をお待ちしております。
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Go Conference 2023に参加し、シルバー枠としてスポンサーシップを行いました。
当日はオンラインブースにて、弊社のOSSライブラリのメンテナンスや機能開発を行っていました。 ブースに来ていただいた方、ありがとうございました!
開発メンバーが主体となって技術ブログを書いています。ぜひご覧ください!
https://developers.matsuri.tech/