リユース品取引は、誰かの不要なものを誰かの必要なものに変える役割を果たしてきました。わたしたちは、価値あるものを循環させることで、たいせつなものを未来に繋ぐ「循環型社会」を志向し、その役割を全うしようとしています。
リユース品を循環させ、人々の暮らしをより豊かにするためには、事業を成長させる必要があります。わたしたちは、最新のテクノロジーを研究開発し、人の力とテクノロジーの力を掛け合わせることで、非線形の成長と循環型社会の発展を志しています。
優れたテクノロジーは世界を変えることができます。わたしたちは、リユースにイノベーションを起こすことで、たいせつなものが長く使われ続ける世界の実現を目指します。
BuySell Researchは、最先端技術の研究開発による事業貢献を目的としたR&D組織です。
次世代技術を習得するとともに、さまざまなチャレンジを果敢に⾏うことで、新しい技術のスムーズな事業適⽤を⽬指しています。
リユース事業の根幹である「買取」「査定」「販売」の3つの領域で研究に取り組み、これらのオペレーションを効率化することにより、圧倒的な事業成長を実現します。
わたしたちは、次のようなトピックの研究開発を企画・推進しています。
リユース品を売却したいと顧客から電話を受けたとき、当社のインサイドセールスは、そのリユース品以外にも買取可能な物品がないかをヒアリングし、買取額の改善を図ります。買取額はヒアリングの巧拙に依存しますが、どのようなヒアリングが買取額の改善に有効かは明らかではありません。そこで、当社では買取額を改善可能なヒアリングを特定し、これを標準化することを目指しています。そして、標準化されたヒアリングを未熟なセールスにフィードバックし、イネーブルメントへの影響を測定することで、その有効性を検証しようとしています。
実務で得られる画像データセットは、研究で用いられるベンチマークデータセットより画像認識の難易度が高いのが通常です。特に、画像から商品を特定する細分化認識タスクにおいては、クラス内分散とクラス間分散との比が大きいだけでなく、商品がロングテールに分布することが問題をいっそう難しくさせます。当社では、理論と実践を両立させることでこの問題の克服を目指すとともに、この画像認識を用いた自動査定へのアプリケーションを試みています。
買い取った商材を再販するとき、販路選択とプライシングの問題が生じます。すなわち、複数の販路が存在し、商材ごとに利用可能な販路が異なる条件のもとで、適切に販路を選択して利益を最大化しなければなりません。しかし、販路ごとに販売価格や売れるまでの時間が異なったり、商材の価値が時間変化したりする条件をさらに考慮すると、この問題は容易ではありません。当社では、この困難性を克服して問題の解決を目指しています。そして、再販時のプライシングを買取時にフィードバックすることにより、その価格を最適化することも検討します。
その他、買取金額を事前に推定する手法や、プロモーション効果を最大化可能なデータ分析手法など、リユース業界における革新的な技術の研究開発を企画・推進しています。