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PicdmoがZilliz Cloudを活用して写真管理の未来を切り拓く方法

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PicdmoがZilliz Cloudを活用して写真管理の未来を切り拓く方法

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何を学べますか？

デジタルトランスフォーメーションの波は、私たちの交流の仕方だけでなく、デジタル資産の管理や検索の方法も変えました。デジタルコンテンツの爆発的な増加により、何千枚もの中から適切な写真を見つけることは、干し草の山から針を探すようなものになり得ます。そこで登場するのがPicdmoです。Picdmoは、Zilliz Cloudによって強化された高度な画像検索およびセマンティック検索機能を使って、写真の管理、分類、検索の方法を革新するアプリです。

Picdmoの共同創業者兼CEOであるAlex Alexander氏と、Picdmoの共同創業者兼最高執行責任者であるGerry Speranza氏が登壇するこのウェビナーに参加し、PicdmoがZilliz Cloudを活用して、シームレスで直感的な写真管理体験をどのように提供しているかを学びましょう。

扱うトピック：

PicdmoがZilliz Cloudのベクトルデータベースを使用して自然言語による検索クエリを可能にし、探している正確な写真をこれまで以上に簡単に見つけられるようにしている方法。
Picdmoのアーキテクチャにおける画像検索とセマンティック検索の役割、およびそれが写真をカスタムアルバムに分類・整理するプロセスをどのように自動化しているか。
Zilliz Cloudのスケーラブルなインフラストラクチャが、Picdmoの増大するデータニーズをどのように支え、エンドユーザーに高性能かつ低レイテンシを保証しているか。

Transcript

本日、このセッションで、PICがZillow Cloudを活用して写真管理の未来を切り開く方法をご紹介できることを嬉しく思います。そしてゲストスピーカーのAlex Alexanderです。AlexはPICのCEO兼共同創業者であり、実際には2020年にPICは写真の整理と検索を効率化するAI搭載アプリで知られています。Mol以前、Alexはヘルスケアソフトウェア会社である10 11 Groupを共同創業し、2017年にExcelする前に大きな成長へと導きました。化学工学のバックグラウンドを持つAlexは、オペレーション、ソフトウェア開発、戦略計画において35年以上の経験があり、売上高3億ドルから170億ドルのさまざまな企業で幹部職を務めてきました。

ようこそ、Alex。ええと、まず、あなたをお迎えできて本当に嬉しく思います。まずは、pic oとは何か、どのような事業をしているのか、もう少し教えてください。はい、pic Oは、ええと、すべてを備えたアプリとして設計されています。そして、ええと、Google、Android、ええと、オペレーティングシステムの両方で利用可能であり、ええと、同様に、Appleの、ええと、iOSオペレーティングシステムでも利用できます。

ええと、そして、ええと、私たちは、私たちは当初、ええと、3年半前にPic Moを始めました。そして、ええと、本当に特定の問題を解決するためだけでした。そして、ええと、私たちは、私たちは、私たちは当初その問題がそれほど広範に存在するとは気づいていませんでした、ええと、私たちが、私たちの友人たちと話し始めて、ええと、あなたも私たちと同じ問題を抱えていますか？と言うまでは。そしてその問題というのは、つまり、3年半前に腰を下ろして、私は、私のビジネスパートナーであるJerryと電話をしていて、ええと、そして私は言いました、ねえ、Jerry、これを見せたいんだ、ええと、私と妻と家族が、ええと、夕食の席で、ええと、赤ワインのボトルを飲んでいる写真を。そしてそれはおそらくその時点から2年半前のものでした。ええと、だからそれは、私が持っていた写真で、頭の中にはある種の記憶がありましたが、最近の写真としてすぐにアクセスできるものではありませんでした。

なぜなら、それは少し前に撮られた写真だったからです。ええと、それで私たちは話していて、そして私はその写真を、ええと、探していて、最終的に10分後にJerryが、ええと、あなたは、まだその写真を探しているの？と言いました。そして私は、うん、探しているよ、と言いました。そして、ええと、彼は、ええと、おやまあ、と言いました。ええと、私は、私は、まあ、ええと、これはビジネスチャンスだと思う、と言いました。そして、ええと、それで私たちは自分たちが最も得意とすることを行い、ええと、戦略的な事業計画の作成を始め、そして、ええと、そして、本当に、ええと、この問題が、ええと、どのオペレーティングシステムを持っているかに関係なく、どの電話を持っているかに関係なく、8歳であろうと80歳であろうと、非常に広範に存在する問題であることを突き止めていきました。

そして、ええと、もしほとんどの人のように、ええと、何千枚もの写真を持っているなら、ええと、どちらのオペレーティングシステムでも、ええと、ネイティブの検索体験のようなものを使って、使用する写真を見つけるのは非常に難しいのです。そして、ええと、写真を説明しようとして、ええと、2語以上で、ええと、説明しようとすると、それを見つけることができません。そして、ええと、それは非常にフラストレーションのたまる体験です。それで私たちは言いました、つまり、一度その問題を解決したら、そのアプリがもっと広い意味で役立つことを確実にしたい、と。だからこそ私は、それは、すべてを備えたアプリだと言うのです。なぜなら、それはそれ以上のことをはるかに多く行うからです。

今日は、効率化と写真、ええと、体験に焦点を当てますが、ええと、そのアプリはそれ以上のことを多く行います。そして私たちは、ええと、3年半を費やして人工知能を開発しました。それが、ええと、動かしている、ええと、本当に、ええと、この、ええと、アプリがどのように機能し、なぜこれほどよく機能するのかの背後にあるエンジンなのです。そして、ええと、それは、本当に、そして私たちは、そのAIエンジンの特許を取得しました、ええと、なぜならそれを構築するために非常に多くの時間と労力を費やしたからです。ですので、ええと、ええと、では早速、あなたは、ええと、つまり、私、あなたが私が事前に録画したデモを持っていることを知っています、ええと、あなたは、ええと、それはカジュアルなデモです。どうぞ、それを再生してください。

うん。ありがとう、Alex。その話、本当に大好きです。だからこそ、ここにいる皆さんに話してほしかったんです。そして、あなたのチームには本当にいつも感謝しています、ええと、このデモを私たちのために作ってくれて。ええと、ではデモを見てみましょう。

音声が聞こえません。ああ、デモの、デモからですね。ええと、音声がまったく聞こえません。ええと、すみません、他の方がデモの音声を聞けているかどうか、わかりません。ええと、はい。

なので、何か、ええと、すみません、何かこう、はい。大丈夫です、では、いいえ、いいえ。はい、すみません、失礼しました。何か、ええと、設定の問題があるのだと思います。ええと、ああ、はい、今チャットを見ていて、皆さんが音声がないと言っています。

はい、はい、間違いなく。ええと、わかりました。本当に申し訳ありませんが、ええと、ええと、たぶん、まあ、私が、私が、ええと、はい、まさに。それが私が提案したことです。はい、たぶんあなたが少し、ええと、話しながら説明してもらえるかもしれません。

ええと、わかりました。はい、少し静かになっても大丈夫です。はい。ありがとうございます。本当に感謝します。

はい、ではそうしましょう、それは、私が、私の手順をここでたどり直します。では、ええと、はい。なのでこの、ええと、動画は、私が、ここでライブ音声で、ええと、ええと、吹き替えるような形で進めます。ええと、この動画です。これはpic oのランディングページです。ご覧のとおり、ええと、ライブラリにいます。

ええと、私のアカウントには6,542枚の写真があります。ええと、pic Moが取得しました、取得したと言うと、ええと、ええと、私の中にあるすべての写真、これはたまたま私のAppleの携帯にあるiOS版です。ええと、そして、私の携帯のギャラリーから、ええと、6,542枚の写真を取得しました。そして、ええと、同期しました。そして私たちはsyncという言葉を使っています、右上隅に見えるように、ええと、写真をpic mo cloudにアップしています。

では、それが起きると何が起こるのか？つまりpic mo、その、その、ええと、写真は、ええと、ええと、暗号化され、セキュリティの観点からはすべてが転送中に暗号化されています。そして、ええと、写真はpic o cloudにアップされ、それから、ええと、pic o AIエンジンによって分析されます。そして、ええと、embeddingを生成し、ええと、そのembeddingです。そこでZillowsの出番で、そのembeddingがZillows cloudに保存されます。なので、ええと、ここで見えるように、何が起こるかというと、AIが写真を見て、これらの写真の中に何があるかを判断し、自動的に、ええと、アルバムを作成します。

そして、ええと、アルバム名は、ええと、その写真に写っているものの、ええと、いわば中心となるものになるように設計されています。そして、例えば見ていただけるように、animalsがあり、その横に数字の55があります。つまりこれは、6500、42枚の写真のうち、55枚の写真が、ええと、動物の写真である、または、AIが主に動物であると判断した、ということを示しています。そして、ええと、それらの写真はこのAnimal'sアルバムに保存されます。なのでそれが、ええと、これがこのランディングページのようなものです。

デモを続けてください。はい、そこですね。では、私は、ええと、Animals、ええと、アルバムをクリックして、Animalsアルバムの中に入り、それから特定の動物の写真をクリックしました。そして、ここに鹿が見えます。画面の下部には、この写真を共有したい場合に共有できることがわかります、ええと、Pic moの内部または外部で共有できますし、写真をダウンロードすることもできます、ええと、そうしたい場合は、それを携帯の別の場所に置くことができます。

ええと、そしてもちろん削除もできます。その写真の右上の、ええと、隅には、小さな文字、文字Iがありましたが、これはデモの後で説明します。ええと、なのでライブラリに戻っています。そして次に私が、私が、ええと、やりたかったことは検索を見せることだと思います。はい。そこでライブラリの右下隅にある、小さな検索ボタンをクリックしました。そのボタンをクリックすると、ここで検索ページに移動し、そこではすぐに、当然のように、探したい写真を説明してください、と尋ねてきます。

ここではテキストの観点から入力することもできますし、マイクをクリックして、pic mo に何を検索してほしいかを伝えることもできます。あの横長の小さなスペースには、私が言えることのサンプルのようなものが表示されます。ここでは「黄色いラブラドール・レトリバーの写真をすべて見せて」と言っています。もちろん、これは非常に複雑な検索です。1秒もかからないうちに、左上にラブラドール・レトリバーの写真が表示されたのがわかります。一番最初の写真をクリックし、それからここで目のアイコンをクリックして、その特定の写真に関する詳細をお見せします。

すると、キャプションが表示されています。木の床の上で人の隣に犬が横たわっている、と書かれており、実際にいつ撮られたのか、どこで撮られたのかも教えてくれます。写真が撮られている間に携帯電話で位置情報サービスがオンになっていれば、それも記録されます。そして位置情報でも検索できます。ここでこの時点で言いたかったことの一つは、その複雑な検索は、AI エンジンに組み込まれている自然言語 AI モデルによって分析され、それが embedding に変換されるということです。

そしてその embedding が Zell is cloud に送られます。それが実際に検索を行い、1秒未満でその写真を取得するものです。後ほど少し、私たちがどのように Zillow is にたどり着いたのか、そしてなぜ Zi is cloud ソリューションにこれほど強気なのかについてお話しします。ここでは、私たちの AI エンジンが対応できる OCR、つまり光学文字認識について少しお見せしたいと思いました。「Garden of the Gods と書かれた看板の写真をすべて見せて」。

すると、左上、最初に表示される写真は、Garden of the Gods と書かれた看板の写真です。つまり、写真の中のテキストを実際に読んでいるのです。そしてまた、その写真についても同じことができます。その写真に関連付けられたメタデータに含まれる位置情報や、その他すべての良い情報が表示されます。これが検索機能です。

そして次に、デモでは、ハンバーガーをクリックして、このアプリの他のいくつかの機能について少し詳しくお見せし始めました。皆さんにイメージを持っていただくためです。ライブラリと検索があり、そこはすでに見てきました。設定では、アプリ内の権限などに関する詳細を変更できます。night Backup では、その同期プロセスを実行できるようになります。私のように 6,542 枚の写真がある場合などは特に、日中に行う代わりに、設定しておくことができます。

寝る前に、night Backup の同期プロセスをクリックすると、夜の間にすべての写真が同期されます。朝起きたときには、すべて完了しています。通知では、写真を同期しているときに知らせてくれます。そして、一度その大きな同期を行うと、その後ももちろん写真を撮り続けることになりますが、それらは1枚、2枚といった種類の写真になります。そうすると、後でカメラで撮った写真について、pic mo が1枚または2枚、あるいは何枚であれバックアップして分析した、という通知を受け取ります。そして最後がアップロード履歴です。

アップロード履歴では、アップロードされた写真と、それがいつアップロードされたかのタイムラインが表示されるので、何がいつアップロードされたのかを具体的に確認できます。これがデモの概要だと思います。Steffi、すばらしいです。少し端折ったところがあるのはわかっていますが、いや、それで十分です。では、Zillow's Cloud と Vector database について話してみましょう。

ええと、その話を共有してください。どのような状況で、そのカテゴリ全体を知るようになり、あなたとあなたのチームが「ああ、これは間違いなく探している種類のテクノロジーだ」と思ったのか。はい、ええと、それは、興味深い話です。ええ、ご存じのように、アプリを構築するビジネスに携わっている多くの人は、それが旅であり、ええと、特にビジネス面だけでなくテクノロジー面でもそうだということを知っています。ですから、私たちのクラウドは、ええと、実際には2つ、2つの主要な部分と呼べるもので構成されています。ええと、私たちにはpic o appの管理側のようなものがあり、実際にすべての頭脳はクラウドにあります。そうです、両方のクラウドです。そして、そのクラウドの2つの異なる側面についてお話しします。

ええと、それからアプリ自体は、明らかにスマートフォン上で動作しているものです。ええと、ただ、ええと、Microsoft Azure側には、ええと、私たちの、ソリューションの管理側と呼べるものがあります。そしてAIのすべては、ええと、Google Cloudにあり、ええと、それにはzillsが含まれ、ええと、Z is solutionも含まれています。ですから、私たちが、自然言語検索を作成している段階に達し、そして、ええと、検索結果などを構築していたとき、ええと、私たちが気づいたことの1つは、パフォーマンスがあまり良くないということでした。私たちは、ええと、Microsoft Azure側のデータベースを使っていましたが、それは、私たちが行っていたことのために特別に設計されたものではありませんでした。ええと、特に、AIエンジンから来る埋め込みを扱う点においてです。

それで私たちは探し始めました。つまり、ええと、私たちの検索結果は、ええと、8秒、8〜10秒くらいかかっていました。つまり、検索フレーズを入力すると、検索結果が返ってくるまでに8〜10秒かかっていたのです。これはまったく受け入れられません。この電話に参加している、あるいはこのウェビナーに参加している皆さんも、それがまったく受け入れられないことに同意されると思います。サブ秒の応答である必要があります。そこで私たちは、それを実現できるソリューションを探しました。

そして、ええと、私たちは、Vector databaseを使って自分たちのサーバーを立ち上げる道に進み始め、ええと、そして、それをどのように構成し、パフォーマンスのためにどのようにチューニングするかなどを理解しようとするプロセスを始めました。そして私たちはその道を進みましたが、労力の観点から、ええと、そしてテクノロジーの観点からも、非常に高くつき始めていました。そして、ええと、励みになったのは、8秒からおそらく4秒まで短縮できたことで、私たちは「わあ、ええと、なんて、なんて素晴らしい改善なんだ」と言いましたが、十分ではありませんでした。そして、ええと、私たちは、ええと、そしてそれは4秒からまた8秒に跳ね上がりました。そして、ええと、私たちは「うーん、いったい何を間違えたんだろう？何を、つまり」と言い、ええと、何を誤って構成したのか、あるいは何なのかを突き止めるために、1週間を費やさなければなりませんでした。

それで、それから、ええと、私たちのAIパートナーが、ええと、Zillowを紹介してくれて、「ねえ、Zillows cloudを検討したことはありますか？」と言いました。そして、私たちは「いいえ、していません」と言いました。そこで、ええと、私たちはいくつか調査を始め、Zillowsに連絡し、そして、基本的に、ええと、テスト実行を行い、Zillowの技術スタッフの助けを借りて、私たちが手作業で作成したものをZillow's cloudに変換するという道を進み始めました。そして私たちは、最初のテスト実行で8秒から1秒に短縮されました。私たちは、ほとんど椅子から転げ落ちるところでした。それほどパフォーマンスが良かったのです。

それで、ええと、私たちは、わかりました、ええと、これは、ええと、その、より高い負荷の下で維持できるのか？と言いました。それで私たちはこれに負荷をかけ始め、その、その、Zillowソリューションに負荷をかけ、非常に、非常に極端な負荷をかけました。そして、ええと、それは、それは持ちこたえ、文字通り何十万、何十万枚もの写真に対してサブ秒の応答を維持しました。で、ええと、それで私たちは、ええと、zills cloudが、私たちのソリューションだと確信しました。そこで私たちは、ええと、Zillowソリューションを私たちの全体的なアーキテクチャに恒久的に組み込む、という道に踏み出しました。そして、ええと、それは実装部分の時間を節約してくれただけでなく、デバッグ部分の時間も節約してくれましたし、独自のサーバーを立ち上げたり、ベクターデータベースなどのライセンスを取得したりすることと比較したとき、全体としてコストも節約してくれました。ですから、全体として、それは素晴らしいビジネス上の意思決定であり、素晴らしい技術上の意思決定でした。

ああ、本当にありがとうございます。Alex、私はここで止めます、止めます、なぜなら続けようと思えばいくらでも続けられるので。はい、はい。実は、ええと、Christinaがちょうどチャットで質問していました。Zillowをどのように決めたのですか？たぶん今それに答えていただいたと思います。

ええと、それでは、Zillowは、ええと、エンドツーエンドのソリューションにどのように統合されているのでしょうか？実はそれは私の次の質問でもあります。ええと、差し支えなければ、高いレベルでアーキテクチャについて、あなたの、ええと、技術ソリューションがZillow cloudを中心にどのように構築されているのかをお話しいただけますか？デモと今お話しいただいた内容から、すでに少し話したと思いますよね？そうですね。でも、私はただ、はい、はい、もちろんです。もう少し詳しくお話しします。というのも、私は、私は、ええと、意図的に、ええと、デモ中に、アプリの中で、私たちがZillowのcloudを活用している領域、そしてZillowが、まさにそのレベルのパフォーマンスを私たちに提供してくれている領域を指摘するつもりでした。でも少し戻って整理しましょう。ええと、同期プロセスを行うとき、その同期プロセスでは、写真がpic mo cloudにアップロードされる際に、AIエンジンがそれらの写真を分析しています。

そしてその分析、ええと、そのAIエンジンの分析によってembeddingが生成され、そのembeddingは現在、IS cloud cloudに保存されています。それ以前、ええと、私たちが移行する決定をする前はそうではありませんでした。ですので、そのembeddingがそこに保存されます。これが、Zillowが、ええと、私たちが達成したことを達成するのをどのように支援しているかというプロセスの始まりです。ええと、これでそのembeddingが写真に対して存在するようになり、写真そのものは、ええと、Azure側のblob storageに保存されますが、実際のembeddingはZillow側に保存されます。そして、ええと、そこに入ると、つまりその後、ええと、当然ながら、その、a ai AIエンジンが、ええと、ライブラリを作成し、アルバムを作成し、そして、ええと、ライブラリ内のアルバムにすべての写真を挿入する、というようなことを行います。

ええと、これで私たちは、ええと、私たちは、私たちのメディアの、ある種の技術的な表現を持つことになります。はい。ここでメディアと言うとき、私は写真を意味していますし、最終的には動画も含まれることになります。ええと、ですので、これで検索を行うとき、私たちのAIエンジンが再び、検索フレーズを受け取り、それをembeddingに変換します。そしてそのembeddingがZillows cloudに入力され、ええと、そこを通じて、そして、そして、そのZillows cloud内のベクターデータベースに対して検索が行われます。そしてそれが、ええと、その特定の検索フレーズに合致する写真は何か、という答えに対して、私たちの、ええと、サブ秒の応答を生み出しているのです。

素晴らしいです。共有していただきありがとうございます。ええと、では、コミュニティの皆さんはここに本当に、ええと、興味を持っていると思います。プロセス全体の中で直面した課題が何かあったのか、そしてZillowのチームがそれを乗り越えるために手助けしてくれたことがあったのか、という点です。はい、実際、ええと、私たちは途中でいくつかの決定をしなければなりませんでした。

Zillowは私たちを支援してくれて、ええと、私たちに適切な質問を投げかけてくれました、ええと、テクノロジー担当の方々が。それで私たちは、私たちは、ええと、ある種予測したんです、ええと、私たちのユーザーが、ええと、私たちの、私たちのアプリをどのように使うようになるのか、そしてそれがどれくらい速く成長するのか、などの観点で、私たちの将来がどうなると思うかを。そして、ええと、最終的に私たちは、ええと、私たちが、ええと、予想していたその成長率を上回ることになり、初期の段階でパフォーマンスの問題に直面しました。そして、ええと、そしてZIは私たちは、そこでZillowサポートに連絡し、Zillowサポートはすぐに対応してくれて、実際それは土曜日でした。金曜の夜、ええと、それが土曜の朝、土曜の早朝まで及んだのです。

そして、ええと、ええと、Zillowのサポートはしっかり対応してくれて、朝までには解決されていました。ですので、ええと、私たちは業務に戻ることができ、ええと、Zillowのサポートが私たちの問題を、ええと、解決するのを手伝ってくれたそのスピードには本当にうれしい驚きがありました。それ以来、パフォーマンスの問題は一切ありません。本当に良いですね、私たちのチームが役に立ち、アプリが通常どおり動作していることを本当にうれしく思います。ええと、それでは、それに関連して、実際にあなたからお聞きしたいのですが、あなたとあなたのチームがZillowから恩恵を受けていると思う上位2〜3点は何でしょうか？私たちに具体的な例のようなものを共有していただけますか？はい、前にも言ったように、私は、私は、ええと、私たちは、ビジネスの観点から自分たちの本業に集中したかったのだと思います。

それがどういう意味かというと、私たちのスタッフにはVector databaseの専門家が一人もいなかった、ええと、ということです。ですから私たちは、スタッフを補強するために、こうした、こうした、こうした人材を探しに行くか、ええと、短期間で人を借りるか、ええと、その問題に対して他にもさまざまな、いわゆるビジネスソリューションを行うか、という選択を迫られていました。そして、ええと、そこで、ええと、私たちが、私たちが、ええと、Zillowsについて知ったとき、私たちは、わあ、なるほど、と言いました。つまり、これは私たちにとって、ええと、ある種のワンストップショップになる、これは、これは私たちが、ええと、ええと、いくつかのビジネス上の課題を回避し、Zillows cloudで私たちのテクノロジーソリューションを実装できるようにしてくれる。そして、それから、そしてそれから、ええと、費用面から見て、以前なら私たちが対応しなければならなかったものよりも低い金額の、ある種ひとつの数字にまとまる、ということです。そして、ええと、そして、そしてそれは、私たちにとって本当に一種のターンキーソリューションなのです。素晴らしいですね。

では、将来について少しお話ししましょう。ええと、ロードマップ上のいくつかのクールな機能、たとえば、ええと、そのcloudやvector databaseを中心に構築しようとしているものについて共有していただけますか？まあ、私は、ええと、私たちの、私たちの戦略的な製品ロードマップについて詳しくは話しません。ええと、当然ながらそれは、ええと、私たちの競争優位性を維持するために守りたい独自のものです。ただ私が言えるのは、ええと、私が、私が、ええと、最初の方で少し触れたように、Everything appであるということです。私たちは、ええと、今後たくさんのエキサイティングな機能を追加していく予定です。そして、ええと、zills Cloudには、ええと、かなりの需要、新しい需要、新しく異なる需要が発生することになります。そして、ええと、良い点は、私たちが、ええと、製品ロードマップを進めるにつれて、私たちは、私たちは、これまでも、そして将来も、ええと、Zillowの、ええと、テクノロジーグループと具体的なテクノロジーミーティングを行い、ええと、そして、そして、私たちが、ええと、近い将来に実装したいことの一つについて話し合い、それがZillowのcloudにどのように負荷を追加するのか、ええと、そして、パフォーマンスの問題をどのように回避するのか、そして、ええと、そうした新機能をある種円滑に進めるために何をする必要があるのかについて話し合っていくことです。

そして、それらの、そうしたことは、私たちが、ええと、前に進んでいくにつれて、これからも起こり続けるでしょう。はい。では、Zillow のことはいったん脇に置きましょう。ここにいる方のために、Vector database を活用して画像や写真、さらには動画の管理をより良く行う方法について、あなたのアドバイスをぜひ伺いたいです。何かコツや、ええと、アドバイスはありますか、ええと、それをビジネスにしたい人たちに向けて。人々に、ええと、チャットに入力してもらうことを、求めていますか？あ、いえ、最後にもう一つ質問しているんです。つまり、その、the technology back database を活用したい人たちに向けて、何かコツやアドバイスのようなものはありますか？はい。

ああ、わかりました。箇条書きの話はいったん脇に置いて、ただ一般的なコツのようなものですね。はい。はい、はい。いえ、あなたの質問を誤解していました。

もっと広い質問だと思っていました。ええと、はい、私が言いたいのは、つまり、このことからうまく伝わるといいのですが、もちろん私たちが始めた3年半前には AI は、ええと、今ほどホットではありませんでしたが、会社は AI を使って解決する、つまり私たちの製品の根本的な基盤にするという道を歩み始めました。ええと、でも今では明らかに非常にホットで、ええと、多くの、本当に多くの異なる業界の全範囲にわたっています。そして私が思うに、人々が、ええと、何らかの AI engine が embedding を生成した、その結果のようなものを使おうとする際には、Zillow を、ええと、潜在的なソリューションとして見ることが重要だと思います。ええと、あるいは任意の vector database ですね、あなたが言ったように Zillow をいったん脇に置くなら、ええと、そして、ええと、本当にそれを使えるようにすることです。さて、今、これらのデータベースは率直に言って、それ以外のことには本当に向いていません。ええと、しかしそれについては本当に、本当に優れています。

そして、ええと、ですから、つまり、embedding を保存し、embedding を検索し、そして、ええと、その結果を返すというのは、こうしたタイプのデータベースにとっては、ええと、本当に信じられないほど素晴らしいのです。私が言いたいのはそういうことです。はい。共有していただきありがとうございます。ええと、それでは、ええと、質問と回答に移りたいと思います。

ええと、Alex に質問に答えてほしい場合は、質問を QMA に貼り付けてください。はい。ええと、最初の質問は、ええと、PIC more では、大量のデータや写真を扱う場合に、迅速かつ効率的な写真検索を確保するために、どのような対策が実装されていますか？ええと、素晴らしい質問です。ですので、私たちは、ええと、クラウドインフラストラクチャ内に3つの別々の環境を持っています。ええと、それには Zillow cloud も含まれており、その全体的な戦略とアーキテクチャの中に含まれています。1つ目は開発エリア、2つ目はステージングエリア、そして3つ目が本番エリアです。

ですので、ええと、私たちが行っているのは、新機能を実装するとき、開発エリアでそれらをいろいろ試した後、そして最終的に私たちが望む状態に到達したら、それらをステージングエリアに入れます。そしてステージングエリアは、ええと、本番環境を正確に模倣しています。ですから私たちが行うのは、その後、ええと、ステージングエリアで負荷テストを行い、ええと、新機能を本番環境に出す前に、システムのパフォーマンスがどうなっているかを非常に綿密に測定します。それが私たちのプロセスです。いいですね。

ええと、そうですね、ええと、もう一つ来ている質問は、ええと、写真ストレージとやり取りのピックモードに設けられているセキュリティプロトコルの一部について話していただけますか？このアプリは、ユーザーデータの安全性、安全性と、ええと、プライバシーをどのように保証していますか？はい。ええと、ですので、それについては、ええと、大まかなレベルでお話しできます。ええと、それで、ええと、デモの最初のほうでお話ししたと思いますが、写真は特定の携帯電話のギャラリーから取り込まれると、暗号化され、そして転送中にも暗号化されます。つまりクラウドにアップロードされている間も暗号化され、その後もクラウドストレージ内で暗号化されたままです。ですので、ええと、プロセス全体を通して、写真は暗号化されており、ええと、私の従業員でさえユーザーのコンテンツを見ることはできません。それは意図的にそうしています。あの、私は、自分の従業員の誰かが、ユーザーのアカウントを、ええと、こっそり覗き見して、写真を見ることができるような状況にはしたくありません。

ええと、あなたの写真はプライベートであり、ええと、そのプライベート性は保たれ、ええと、プロセス全体を通して暗号化されたままです。ええと、保管中の静止状態でも同様です。なるほど。あの、セキュリティに関連する別の質問があると思います。ええと、このシステムではセキュリティはどのように管理されていますか？たとえば、一部の写真は所持することが違法な場合があります。その違法性は埋め込みにも同じように及ぶのでしょうか？PIC more は違法コンテンツがその構造にアップロードされることをどのように確実に防いでいますか？うーん、すばらしい質問です。

では、ええと、私はAIエンジンについて、ある種マクロな視点からお話ししました。AIエンジンは、いくつもの異なるモデルで構成されています。そして私たちは、私たちは、私たちは、常に理解してきました、ええと、大規模な公開ユーザーコミュニティには、悪意ある行為者が存在し、悪意ある行為者がいると、私たちが有害コンテンツと呼ぶものが出てくるということを。そこで私たちが行ったのは、AIエンジン内に、ええと、有害コンテンツモデルを作成することです。たとえば、ヌードや流血表現、テロリズムなどです。

ええと、それらは、ええと、AIエンジン内に少なくとも6つ、おそらく7つの異なる、ええと、有害コンテンツモデルがあります。うんうん。そして、そのようなコンテンツを含む写真は隔離され、pic o の、ええと、正式なクラウドには配置されないようになっています。私が正式なクラウドと呼んでいるのは、アルバムなどが存在する場所という意味です。というのも最終的に、ええと、ユーザーの視点からは、ええと、アルバムや個別の写真に、ええと、公開または非公開のタグを付けることができ、あるいは友人や家族のサークルだけと共有することもできるからです。

そして、ええと、つまり、半プライベートに保つことができる、と私は呼んでいます。そして、ええと、その機能があるので、私たちは、ええと、pic mo verse が本当にすべての人にとって安全な環境であることを確実にしたいのです。いいですね。もう一つコメントがあるようです。sew peat 上のデータレイク相当のものがある、というものです。面白いですね。

もう一度言ってください。ええと、はい、同じ人からのコメントだと思います。その人が質問していて、こう言っています。あなたが言及しているのは、下水溜め、Pete のデータレイク相当のものですか？私は、私は、よく分かりませんでした。その人が投稿したものを見られますか、それとも、はい。私は、私は、QAIで言えると思います。それにアクセスできます。わかりました。

はい。そうです。ええと、下水溜めに相当するデータレイク、たぶんそれが、ええと、たぶんそれが、あなたが、ええと、ええと、有害コンテンツに言及するときのことだと思います、はい。つまり、ええと、そうですね、それは、ええと、最近私たちが直面しているものです。はい。

ですから、それに対して保護しなければなりません。さて、もう一つ質問があります。ええと、PMOs の自動アルバム作成の背後にあるプロセスは何ですか？このアプリは、写真をアルバムに分類して整理する最適な方法をどのように判断するのですか？はい、よい質問です。つまり、その、その、そのAIは、ええと、写真の中のいくつもの異なる項目にタグを付けます。ええと、前景、背景、ええと、その他に基づいてです。AIは、私たちの、繰り返しになりますが、これは、pic mo に固有の、ええと、その詳細に関するものです。

しかし、最終的にはその画像の中で最も大きな割合を占める要素が何かを判断します。それで、ええと、それから、そのためのアルバムを作成し、その写真をそのアルバムに保存します。ええと、写真が1枚だけのアルバムはできるだけ作らないようにしています。ええと、それで、私たちは、ええと、写真1枚だけのアルバムを再分類し、ええと、その写真を別のアルバムに再分類するためのプロセスを持っていて、そうすることで写真1枚だけのアルバムがいくつもできてしまわないようにしています。でも、ええと、そうですね、良い質問です。

いいですね。ええと、他に質問はありますか？ええと、あと30秒ほど待ちましょう。なければ、ええと、このウェビナーを締めくくります。はい。今日のウェビナーは締めくくってよさそうですね。ええと、Alex、あなたの経験を共有してくれて本当にありがとうございます。ありがとうございます。

ありがとうございます。本当に、ええと、Zeusについて良い言葉をたくさんいただき、本当にありがとうございます。そして、あなたとpic moreのさらなるご活躍を願っています。素晴らしいですね。ありがとうございます。呼んでいただきありがとうございます。

はい、いいですね。皆さん、バイバイ。バイバイ。

Meet the Speaker

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Alex Alexander
Chief Executive Officer and Co-founder of Picdmo Inc.
Alex P. Alexander is the CEO and co-founder of Picdmo Inc., a company established in 2020. Picdmo is known for its AI-powered mobile app that organizes and searches photos effortlessly. Prior to this, he co-founded and led TenEleven Group, a healthcare software company, which he successfully sold in 2017, amassing over 35 years of experience in various executive roles across diverse companies.