オンラインスタイリングで蓄積したデータを活用した、史上初のパーソナルレコメンドAIを自社開発
明治大学・高木研究室とエアークローゼット・データサイエンスチームの共同研究成果を実用化
株式会社エアークローゼット（本社：東京都港区、代表取締役社長 兼 CEO：天沼 聰）が運営する月額制ファッションレンタルサービス『airCloset(エアークローゼット)』は、2022年6月8日（水）よりAIパーソナライズショップ機能を提供開始します。サービス開始より約7年をかけて蓄積した、400万コーディネートにおよぶパーソナルスタイリングに関する独自データを活用し、史上初のパーソナルレコメンドAI*を自社開発しました。
また今回導入したパーソナルレコメンドAIは、2021年6月より産学連携プロジェクトとして開始した、パーソナルスタイリング領域における明治大学・高木研究室との共同研究の成果です。今後さらに、お客様に「パーソナライズされた新しいお洋服との出会い」をお届けできるよう、機能追加等のサービス改善に取り組んでまいります。
*当社調べ
■レンタル実績データを基にしたAIパーソナライズショップ機能
『airCloset』では、お客様の登録情報やファッションの好み・悩みに合わせてスタイリストがコーディネートしたお洋服をお届けしています。当社は、創業当初より「忙しい全ての女性に新しいファッションとの出会いを楽しんでいただきたい」「コーディネートに悩む時間など億劫な時間をもっとワクワクする時間に使っていただきたい」と考え、サービスを提供してきました。
今回新たに提供するAIパーソナライズショップ機能は、『airCloset』の全アイテムの中から“おすすめ100着(最大)”がセレクトされ、自分だけの専用ショップで時間をかけずにお買い物をお楽しみいただける機能です。本機能は、実際にお客様がお洋服を着用したデータを活用することで、実現に至りました。
【AIパーソナライズショップ機能 概要】
・対象：『airCloset』サービス利用3ヶ月以上のお客様
・機能詳細：登録サイズ等のお客様情報全般やレンタル実績の中で評価の高かったアイテム情報を基に、パーソナルレコメンドAIによって選出されたお客様一人ひとりに合わせたおすすめアイテムを、1位から最大100位までのランキング形式でマイページ内のショップ画面に表示します。さらに、ショップ内のアイテムはシーズンやお客様の利用データに合わせて毎週更新されます。
■「探す」コストを削減できる、パーソナライズされたショッピング体験
働く女性は、実際の買い物に行く以前のSNSやファッション誌などのメディア、ウィンドウショッピングなどでの「情報収集」に最も時間をかけていることが明らかになりました。※1 特に、お洋服を「探す」時間と実際に「買う」時間とを比較すると、「探す」に約3倍の時間を費やしていることが判明しました。
全アイテムの中から“おすすめ100着”(最大)が数秒でセレクトされる自分専用のショップでのお買い物は、お洋服を「探す」時間を大幅に短縮することができます。忙しいライフスタイルの中でもファッションを存分に楽しむためには、お洋服を「探す」時間の短縮が今後さらに求められていくと考えています。忙しい全ての女性が「パーソナライズされた新しいお洋服との出会い」を手軽に楽しんでいただけるよう、各種サービス改善を継続してまいります。
※1)2021年11月「お洋服の買い物時間」に関する調査（調査方法：インターネット調査 / 調査エリア・対象者：5大都市圏で働く女性956名）
■明治大学・高木研究室とエアークローゼット・データサイエンスチームの共同研究成果
当社のデータサイエンスチームは、スタイリストが担うお洋服のスタイリング領域において、スタイリスト×AIの協働でお洋服を提案する「スタイリングサポートAI」の研究開発を行い、日々高精度化を進めています。2021年6月からは、計算型人工知能で世界トップクラスの研究者である明治大学・高木友博教授を迎え、産学連携での実応用に向けた共同研究に取り組んできました。本研究では、エアークローゼットが約7年かけて蓄積した、400万コーディネートにおよぶパーソナルスタイリングに関する独自データと、明治大学・高木研究室の最先端AIの知見をかけ合わせ、最新の推薦手法を開発することで「スタイリングサポートAI」の高精度化を目指してきました。
本研究を進めた結果、アイテムとお客様同士のマッチングの高精度化に成功しました。中程度レベルのスタイリストと同程度のアイテム推薦を実現しています。この史上初のパーソナルレコメンドAI*が、今回のAIパーソナライズショップ機能を支えています。*当社調べ
【共同研究成果 概要】
・登録情報やレンタル履歴などを基にしたお客様の特徴とアイテムの特徴の関係性を基に、好みのアイテムを推薦するシステム
【システムのイメージ図】
【明治大学・高木友博教授コメント】
本システムは、通常のレコメンドに用いられている一般的な方式とは大きく異なり、深層学習によって、お客様の情報とファッションアイテムの細かな特徴との相性を算出する、最新のアーキテクチャを採用しています。
システムは、お客様の身長のような通常の特徴だけでなく、見られたい印象や着心地に関する要望、職場の服装タイプのようなライフスタイル、これまでの時系列を踏まえたレンタル履歴を元に、アイテムの様々な特徴を考慮に入れた相性を計算します。またその際には、数値化された特徴以外に、アイテムの画像を処理し、アイテム全体の印象や、デザイン、襟の形のような細かな部分までを考慮に入れた相性を計算します。
これらの学習は、エアークローゼットが保有する大規模なデータに支えられていますが、さらにエアークローゼット・データサイエンスチームおよびスタイリストによる検証を経て、プロのスタイリストと同等の能力を実現するに至り、その性能はこれまで国際的に発表された最新のシステムを超えることが、数値で示されています。
■プロフィール
明治大学 理工学部 情報科学科 教授
高木 友博（たかぎ ともひろ）
計算型人工知能の世界トップクラスの権威であると同時に、DXやデジタルマーケティングにも精通。超高精度ターゲティング及びマーケティング全体の高度デジタル化に関する先端的研究を行う。これまで、米国石油資本など国内外の企業との様々な共同研究実績とともに、また多くの企業の顧問としてDX戦略やAIプロジェクトを主導した実績を持つ。カリフルニア大学バークレー校コンピュータサイエンス学科客員研究員、松下電器産業、日本学術振興会プログラムオフィサーなどを経て現任。日本ファジィ学会元会長。国際ファジィ学会元副会長及びフェロー。工学博士。