BENIがZilliz Cloudのベクトル検索でサステイナブルファッションに革命を起こす
75%
Zillizクラウドへの移行によるインフラコストの削減
200M+
プラットフォームを通じて管理されている有効な再販物件総数
1,000+
レコメンデーション・エンジンに統合されたファッション小売サイト
1M+
リアルタイムで処理される毎日のリスト更新
Zilliz Cloud enabled us to scale search while dramatically reducing our costs. Its hybrid search capabilities helped us achieve higher relevance for both text and image queries.
Celine Lightfoot
ベニについて
サラ・ピナー（Sarah Pinner）、セリーヌ・ライトフット（Celine Lightfoot）（CTO）、ケイト・サナー（Kate Sanner）（CEO）により2021年に設立されたBeniは、持続可能なファッションに革命を起こす先駆的なスタートアップである。無料のブラウザ拡張機能およびモバイルアプリを通じて、Beniは買い物客が大幅に割引された古着やアクセサリーを発見する手助けをする。
2026年までに820億ドルに達すると予測される急成長中の再商取引市場で事業を展開するBeniは、環境意識の高いZ世代とミレニアル世代に対応している。ファッションにおける循環経済を促進することで、Beniはユーザーに持続可能な選択を促し、衣類の寿命を延ばす。
Beniのプラットフォームは、基本的な検索にとどまらず、ユーザーに合わせた商品のレコメンデーションを提供する。Beniの高度なレコメンドエンジンは、買い物客が商品を閲覧すると、2億件を超える再販リストの膨大なデータベースから、類似した中古品の選択肢を特定し、提案する。これらの提案は、スタイル、ブランド、色、素材などの要素を考慮し、関連性と多様性を保証します。
この強力なレコメンデーションシステムは、1秒間に最大20のクエリを処理するため、シームレスなユーザー体験を提供するための堅牢なインフラストラクチャが必要です。Zillizクラウドのベクトル検索機能により、BENIはユーザーに迅速かつ正確でパーソナライズされた結果を確実に提供し、高品質な中古品を発見するプロセスを合理化し、持続可能なショッピングをより簡単で身近なものにします。
課題
複雑な検索要件
BENIは、高速で適切かつ正確な検索結果を提供するために、いくつかの課題に直面しました。これらの課題は、複数のソース間で品質や一貫性が異なる、テキスト、画像、メタデータなどさまざまな種類のデータを扱う必要性に起因していました。
不正確な商品説明：***従来のテキストベースの検索では、再販マーケットプレイスからの一貫性のない不完全なメタデータのため、正確な検索結果を提供できませんでした。似たような名前の商品や、特徴の説明が不十分な商品は、しばしば関連性のない結果につながっていました。
異なるプラットフォームの商品画像は、解像度、視点、照明が異なるため、ビジュアル検索が困難でした。Beniは、これらの違いを解釈し、適切な検索結果を提供できるシステムを必要としていました。
微妙な商品の違い:** 衣料品には、生地のパターンや縫い目のディテール、わずかな色の違いなど、従来のキーワードベースの検索手法では捉えにくかった細かな違いがよくあります。
リアルタイム更新:** 1,024次元で2億ベクトル、毎日100万件の更新があるため、BENIは最も正確なリストをユーザーに提供できるよう、継続的にインデックスを再構築できるリアルタイムシステムを必要としていました。
高クエリ負荷:** Beniのプラットフォームは、低レイテンシと高精度を維持しながら、毎秒最大20クエリ（QPS）を処理する必要がありました。
スケールとコストの制約
Zilliz Cloudに移行する前、BeniはオープンソースのベクターデータベースであるMilvusを使用し、GCPのKubernetes Engines上でホスティングされた2億のベクターを管理していた。マネージドソリューションを評価する中で、彼らはMilvusのマネージドバージョンであるZilliz CloudとGoogle Vertex AIを比較し、Vertex AIは彼らの薄利多売のビジネスモデルにはコストがかかりすぎ、長期的に維持できないことがわかった。1日あたり約100万件のリアルタイム更新を管理するには、拡張性とコスト効率の高いインフラが必要でした。持続可能性のミッションに忠実でありながら、業務上のニーズをサポートするために、BENIはより効果的なソリューションを必要としており、Zilliz Cloudがそれを実現した。
ソリューション
Zilliz Cloud on GCPが解決する課題
Zilliz Cloudは、スケーラブルで費用対効果の高い方法でこれらの課題を解決します。その仕組みは以下の通りです：
テキストと画像のベクトル化:** Beniは、テキスト説明と商品画像の両方のベクトル埋め込みを生成します。これにより、システムは単にキーワードをマッチングさせるのではなく、言葉や画像の背後にあるセマンティクスを理解することができます。例えば、赤いドレスと花柄のドレスは、たとえメタデータが不完全で一貫性がなくても、外観と説明文の類似性に基づいてマッチングさせることができます。
ハイブリッド検索機能： **テキストベースと画像ベースのエンベッディングを組み合わせることで、BENIの検索エンジンは、両方のタイプのデータ（例えば、画像付きの「赤いドレス」）を含むクエリを処理し、文脈的に関連性の高い結果を返すことができます。
リアルタイムのインデックス更新:**新しいリストが追加または更新されると、Zilliz Cloudのリアルタイムのインデックス再構築は、検索結果が常に最新の在庫を反映することを保証し、再販市場における商品の急速な回転に対応します。
主要コンポーネント
Milvusを採用したZilliz Cloudは、テキストと画像の埋め込みを処理できるスケーラブルでサーバーレスのベクトル検索ソリューションをBENIに提供しました。マルチモーダル埋め込みを活用することで、Beniは「赤い花柄のワンピース」のようなテキスト入力とアップロードされた画像を組み合わせたようなハイブリッドクエリに対する検索の関連性を大幅に改善しました。このプラットフォームのリアルタイムインデックス再構築機能により、50以上のマーケットプレイスにおける在庫更新がシームレスに反映され、正確で最新の検索結果が維持されるようになりました。Beniは1,000を超えるファッションサイトと接続し、データ取り込みを効率化し、大量の情報を効率的に処理しています。
結果
パフォーマンスの向上
75%のコスト削減:** 規模と効率の最適化により、インフラコストを削減。
高い検索精度：*** ノイズが多く不完全なデータにもかかわらず、ハイブリッド埋め込みを活用することで、優れた検索関連性を実現。
スケーラビリティ：*** 毎日100万件の更新をリアルタイムに処理することで、2億件以上のリスティング広告を処理し、一貫したユーザーエクスペリエンスを実現。
ビジネスインパクト
消費者の節約:**ユーザーが古着やアクセサリーの最大50～70%の割引を発見できるようになった。
費用対効果の高い広告:** リスティングを促進するための拡張可能な広告チャネルをリセールマーケットプレイスに提供。
ファストファッションへの依存を減らし、衣類の寿命を延ばすことで、循環型経済をサポート。