～ ＡＩを用いたレコメンドエンジンの精度向上と、ファッションスタイルの数値化を目指す 〜

 

ZOZOグループの、ファッションを数値化し科学的に証明するプロジェクトチーム「ZOZO研究所（ZOZO RESEARCH）」は、同志社大学 桂井麻里衣助教の研究グループと、当グループが運営するファッションコーディネートアプリ「WEAR」のビッグデータを活用した、ファッションアイテム・コーディネートレコメンドエンジンの共同研究を開始することに合意しました。

 

レコメンドエンジンの研究

レコメンドエンジンに関する研究は近年盛んに行われていますが、この研究では「着用時のシルエット」という、これまで考慮されてこなかった部分に焦点を当てます。ファッションは、オーバーサイズ・ジャスト・タイトなどの「着用時のシルエット」によって、大きく印象が変化します。「着用時のシルエット」と人に与える印象の関係を研究し、ユーザーの好みをより正確に把握することができれば、精度の高いレコメンドエンジンの開発へつなげることができると考えています。

 

ファッションスタイルの研究

WEARのコーディネート投稿画像には、ユーザーによって「モード」「フェミニン」などファッションスタイルに関する多数のタグが付けられています。この研究では、そのタグとコーディネートの関係性をAIが学習します。これにより、ユーザーが投稿したデータに基づいて統計的にスタイルを決めることができるため、ユーザーの感覚に近いスタイルが抽出でき、より数学的にファッションスタイルの分析ができるようになると見込んでいます。

 

ZOZO研究所では、自社サービスに蓄積されるビッグデータを活用し、画像認識やコーディネートの自動生成、コーディネートの良し悪しを定量化する方法など、ファッションを科学的に数値化するための様々な手法を研究しています。

 

同志社大学 理工学部 インテリジェント情報工学科桂井麻里衣助教の研究グループでは、ビッグデータを活用したデータマイニング、ソーシャルネットワーク解析、マルチメディア処理などをテーマに、様々な情報技術を研究しています。

 

今回の共同研究では、両者の強みをかけ合わせることで、現在感覚的に語られているファッションを数値化するための研究を進めてまいります。将来的には、自社サービスの検索性向上や、保有データを解析することによるトレンドの発見、より精度の高いレコメンドエンジンの開発など、サービスへの実用化も検討していきます。感覚ではなく、データに基づいたAIによるファッションとの新しい出会いを創出し、ファッションを楽しむ人を一人でも多く増やすことを目指してまいります。

 

 

共同研究について

課題名

ファッションアイテム・コーディネート推薦手法の開発

 

提携先

学校法人同志社 同志社大学 （研究代表者・桂井麻里衣助教）

 

共同研究期間

2019年1月15日（火） 〜 2020年3月31日（火）

 

 

ZOZO研究所について

ZOZO研究所は、ZOZOグループが保有する以下の情報資産を基に、ファッションを数値化し科学的に解明するプロジェクトチームです。　

 

・1億件以上の購買データ

・約3,000万件のブランド公式商品データ（商品画像、カテゴリ、サイズ、商品説明、SKU、素材など）

・約1,000万枚のコーディネートデータ（コーディネート画像、着用アイテム、タグ情報など）

・約2,300万人のユーザー情報（属性、購買履歴、保有アイテム、閲覧履歴、検索履歴、お気に入り商品、お気に入りブランド、お気に入りコーデ、お気に入りショップなど）

・約2万件のブランド情報

・約5万件の店舗情報

・各種ランキング情報

・年間約3,000万件の物流関連データ

・カスタマーサポート関連データ

・「ZOZOSUIT」によって今後蓄積される人体の計測データ

※ 特定の個人を識別できる情報は使用いたしません。

 

名称

ZOZO研究所（ZOZO RESEARCH）

 

設立日

2018年1月31日（水）

 

拠点

東京、福岡

 

 

下記添付資料もあわせてご確認ください。

Release_ZOZOreserach_20190115

 

 

報道関係者のみなさまへ

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