
この複数店舗向けの写真品質チェックリストを使えば、販売店グループの全店舗で同じ基準の品質監査ができます。車の写真の背景品質は、このチェックで特に重要な項目です。以下の共通の採点方法を使えば、1店舗あたり約15分で監査を終えられます。
始める前に:
各項目の配点は0〜2点です。
次の項目を記録します。
Car Background AIのテンプレートを使った加工を使えば、多くの監査項目が自動的に基準を満たします。全店舗が承認済みのCar Background AIのテンプレートを使っていれば、背景の統一性、エッジの品質、影の項目は標準で高い点数になります。
店舗をまたいで品質監査をそろえるには、共通の基準と採点方法が欠かせません。このチェックリストが枠組みを、定期的な運用が責任の明確化を担います。Car Background AIを導入して、販売店グループの全店舗で監査基準を満たせる体制を整えましょう。
ほとんどのグループでは、月1回の監査で十分に状況を把握できます。最近問題があった店舗や、新しい手順を導入している時期は、頻度を上げましょう。
評価をそろえるには、それが理想です。複数の担当者が必要な場合は、同じサンプルをそれぞれ別に監査してもらい、点数を比べて評価の目線を合わせます。
結果はすぐに店舗責任者と共有します。目標を下回った点数には改善計画を立て、推移を継続して追いかけ、改善が見られたらきちんと評価しましょう。
予告なしの監査なら、実際の状況がわかります。一方で、ある程度の事前通知があると店舗の不安を和らげられます。予告ありと予告なしの監査を組み合わせることを検討してください。
該当する写真を店舗責任者と一緒に確認し、文書化された基準に照らして判断します。公平さを示しながらも、監査担当者の判断の権限は保ちましょう。

Tamas Magda
Car Background AIの共同創業者(事業成長・提携担当)
Tamas Magdaは、Car Background AI(carbackground.ai、CarBG)の共同創業者です。CarBGは、販売店の在庫車の写真の背景を差し替える、車の写真向けの画像編集AIです。提携、事業成長、事業設計を統括し、開発チームとは製品ロードマップを、販売店とはオンライン掲載に本当に必要なことを一緒に考えています。APAC(アジア太平洋)とMENA(中東・北アフリカ)で新規事業の立ち上げに携わってきた経験を持ち、在庫車の見せ方や販売店の写真ワークフロー、車そのものを変えずに掲載画像にAIを活かす方法について執筆しています。
TamasはCar Background AIの共同創業者であり、同社に金銭的な利害関係があります。Car Background AIに触れる記事には、この立場が反映されています。