AIで「何が売れるか」を日々分析、ニューロープとSENSYが挑むパーソナライズ化
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AIで「何が売れるか」を日々分析、ニューロープとSENSYが挑むパーソナライズ化

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2018年のBeautyTech業界における、最大のテーマといえば「パーソナライズ(個人最適化)」。前回に続きBeautyTech Tokyo MeetUp Vol.1、2つめのセッションは、AI(人工知能)を活用することで、ファッションと美容分野のパーソナライズがどこまで進むかというテーマで話し合われた。すでに自社開発のAIを利用して、国内のファッションや美容業界を支援している企業の取り組みから、AI×ファッション・美容の可能性を探った。

AIで“究極のパーソナライズ”は実現する?

登壇したのは、以前に本サイトでも紹介した、AIによるソリューションをファッションECサイトやメーカーに提供する株式会社ニューロープの酒井聡CEOと、ユーザーひとりひとりの感性(センス)を学習し、その人ならではの嗜好や好みを理解するパーソナルAI「SENSY」の開発を手がけるSENSY株式会社取締役CBO皆川朋子氏、そして、今回のTokyo MeetUpの主催者で、日本のコスメをサブスクリションモデルで米国展開するCosme Hunt Inc. のCEOで、サンフランシスコ在住の高橋クロエ氏だ。

2011年11月創業のSENSYが開発したパーソナルAIの「SENSY」は、ユーザーの日々の行動やチャットなどのコミュニケーションを通じて、その人の感性や嗜好性を統合的に学習できる。ファッションや旅行、食など幅広いジャンルでユーザーの好みを学ぶことによって、ライフスタイル全般を支えるAIとなりうるのだ。このSENSYを活かしてクラウド上のプラットフォームでさまざまなサービスとして提供するのが、同社の事業概要だ。

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写真:SENEYのサービスイメージ

たとえばファッションの領域を例にとると、ユーザーの購買履歴やお気に入り登録、アプリに入れた手持ちの服を評価することで、AIが対象者の好みを学習していく方式だ。AIはさまざまなスタイルの画像を解析し、「この人は、フェミニンな要素がこれくらい入っているのが好き」「カジュアル要素が多めのほうが好き」「柄物はあまり好まずシンプルなものが好き」といった特徴や、色の使い方といった一人ひとりの“好みの軸”を見つけだす。まるでユーザーの分身のように、個人の感性をトレースして覚えていくのである。皆川CBOによると、「過去の実証実験では、100枚くらい評価を繰り返すと、(AIが表示する画像の)6〜7割くらいが、5段階でいうところの“好き”や“とても好き”に入ってくる」という。

セッションで最初に取り上げられたのは、「AIは究極のパーソナライズを実現するか」という話題だった。

ニューロープの酒井CEOは、ファッションでは、「着合わせ」「似合わせ」「好き/嫌い」「TPO」など要素が複雑に絡み合うことから、自社のAIでは「着合わせ(コーディネート提案)」「似合わせ(類似アイテムの紹介)」に焦点をあて取り組んでいるとした。

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