2018年11月16日(金)

自動車会社の隠れた「ドル箱」狙うアマゾンの特許

CBインサイツ
米巨大ITへの逆風
コラム(テクノロジー)
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2018/5/7 6:30
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1:コンピュータービジョンで車両を特定する

まずはユーザーが撮影したカメラ画像に基づき、アプリで車の車種やモデル、年式を特定する。それからアプリに搭載されているコンピュータービジョン(CV)が、車のバッテリーやヘッドライト、ブランドエンブレムから車両そのものを特定する。CVで車両を特定できない場合、米国で使われる車両識別番号(VIN)を入力することもできる。

車両が特定されれば、画像に表示されている箇所や部品をアプリが識別し、部品を設置する場所を割り出す。

2:オンラインで適切な部品を購入する

設置場所が判明すると、利用者は3D画像のデータベースから欲しい部品を選ぶ。例えばスーパーチャージャーを買いたい場合、このデータベースには正確な寸法の情報が含まれている。アプリにはいくつかのブランドや大きさのスーパーチャージャーが表示され、利用者は下記の図のように画像を切り替えてチェックすることができる。

そして、3D画像のオンラインデータベースから、欲しい部品を確認して選ぶ。

特許ではアプリによるオススメ機能についても詳しく説明している。これはアマゾンの通販サイトのオススメ機能のようなものだ。

3:選んだ部品が本当に車に合うかどうかをARで確認する

欲しい部品を選ぶと、その部品の画像が車の画像と融合される。ユーザーはここで、部品が車に合うかを判断できる。

特許では、部品と車の適合度が一定の範囲内に収まっているかを3D画像で判断できると説明している。つまり、正確な寸法を把握していても、視覚的に投影できない面があることを示唆している。

そしてアプリには顧客のレビューやメーカーのコメントなどの補足情報も記載され、状況を把握しやすくする工夫が施されている。

アマゾンがこの技術を使って互換性のある部品を的確に提案できるようになれば、アフターパーツ業界で割高な正規部品の販売業者から市場シェアを奪えるかもしれない。

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