講演情報
[4Yin-A-24]画像生成AIによる背景生成を用いた最適なフレグランス商品画像の検討
〇桐島 雅也1、荒木 諒介1、椎橋 怜史1 (1. 株式会社ZOZO)
キーワード：
画像生成AI、Eコマース、背景画像生成
ECサイトの商品一覧ページに表示される商品画像は、ユーザの注意を引くうえで重要な役割を果たす。特に香水のように、香りといった非視覚的な属性を伝える必要がある商品では、その重要性が高い。拡散モデルを用いることで、商品説明文などから背景画像を生成することは可能であるが、こうした画像がECサイト上でのユーザ行動にどのような影響を与えるかは明らかになっていない。本研究では、日本のファッションECプラットフォームにおいて、AIが生成した背景画像がクリック率（CTR）に与える影響を検証した。オンラインA/Bテストの結果、AI生成背景を用いた商品画像は、従来の商品画像と比べてCTRが高いことが確認された。また、視覚的に簡素な背景を持つ画像は、複雑な背景を持つ画像よりも高いCTRを示す傾向があった。背景の複雑さがCTRに与える影響を詳しく分析するため、LLMを用いて各画像を背景の複雑度に応じて3段階に分類し、オフライン分析を行った。その結果、視覚的に簡素な背景を持つ画像が最も高いCTRを示し、背景の複雑さがユーザエンゲージメントに大きな影響を与えることが明らかになった。