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米GUESSとアリババが描くファッションAIストア。すでに競争は激化している

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人工知能がリアル店舗で顧客にぴったりのファッションを提案してくれる。顧客は買い物かごさえ持つ必要はなく、誰もがVIP顧客のようだ――。アリババが「ファッションAI」コンセプトストアを開設以降、中国ではファッション店舗をデジタル化し「オンラインとオフラインの融合(Online Merges Offline=OMO)」の新境地を拓こうという動きが顕在化している。

Image: alibabanews.com

AIやIoT技術を駆使したアリババのファッションAI体験ストア

2018年7月5日から7日、いわゆるBATの一角のアリババがAIを活用したコンセプトストア「ファッションAI」を香港理工大学内にオープンした。協力しているファッションブランドは米国のGUESS。両社はファッション分野でのAIの開発・実用化において提携関係にある。

ファッションAIとは、ユーザー一人ひとりにパーソナライズしたファッションを提案する人工知能システムのことをさす。システムのベースとなるデータは、これまでユーザーがアリババ関連サービス経由でショッピングした商品の購入履歴、またタオバオ(淘宝網)が保有している50万通り以上のコーディネイトデータなどである。

すでに一部既報となっているが、アリババのファッションAIコンセプトストアの全体像について要約してみたい。

同ストアの入場口には「身分(会員)識別エリア」が設けられている。顧客はまず、スマートフォンからタオバオにアクセス。会員情報と、備え付けられた顔認識システムでIDチェックを受けることで店舗へ入場できる。

店内にはGUESSブランドの商品が陳列されているが、一般の店舗との大きな違いは、陳列棚の横にデジタルサイネージ(スマートディスプレイ)などスマート機器、また情報収集のための各種センサー類が装備されていることだ。並んでいる洋服には商品情報が登録されているRFID(無線通信による個体認識)タグが付けられており、顧客がある商品を持ってデジタルサイネージの前に立つと、タグから情報を読み取り、自動でその商品に組み合わせるべきおすすめのアイテムを表示・提案してくれる仕組みになっている。

その際に提案される内容は、前述したように、アリババのオンラインサービス上で収集・学習された顧客データ、購入履歴データ、コーディネイトデータに基づいたものだ。

また、店内では買い物かごを持つ必要がない。試着室内に備え付けられているデジタルサイネージに表示される洋服から気に入ったものを選択すると、そのデータが選択データとして店員に送られ、次々に運んできてくれるという仕組みだ。

RFID+LoRa技術で実現する顧客の行動データ収集

さて、こうしたスマート化された店舗を運営するにあたり、もっとも重要なテクノロジーとは何か。デジタルサイネージなどIoT端末もさることながら、衣類に取りつけられたRFIDタグである。アリババのファッションAI店舗では、このRFIDにLoRa技術(小電力で長距離伝送が可能な通信技術)を取り入れたデータ送受信システムが採用されている。同システムは、商品選択の効率化、コーディネイトのパーソナライズなど顧客側のメリットだけでなく、顧客がどのような商品を手にしたか、または興味を持ったかというデータを記録していく用途にも使用される。もちろん、迷った末に「買わなかったアイテム」も重要なデータだ。

つまり、既存のアナログ店舗では実現できなかった消費者行動データの収集を可能にするというわけだ。アリババはこの技術開発でファッションAIストアの普及をめざし、中国業界最大手・厦門信達物聯科技有限公司と提携。RFIDに関する技術確立に力を注いでいる。

Image: ファッションAI全国大会 (Photo By fashionai.alibaba.com)

コンセプト店終了後も続くファッションAI開発

コンセプトストア運営終了後も、アリババのファッションAIストアに関する研究開発は続いていくだろう。今年夏に開催された「ファッションAI全国大会」がその兆候のひとつだ。同大会はアリババのAI研究チーム「図像和美」と、香港理工大学の繊維衣服部門が共同で開催した。内容は、世界中から人工知能関連の研究機関を集め、「コーディネイトの際の身体測定方法」と、「提案の高度化」を競わせるというものである。

具体的な発表例も報じられていたので、いくつか紹介してみたい。

まずBilibiliチームは、人工知能を使った身体測定方法を発表した。同チームのAIシステムは人物を認識すると上半身部分をピックアップ。そこから、左右の手首、腕、肩、首など、サイズを測定する上で重要な部分を14点の数値に置き換え身体を測定していく。ディープラーニングを利用した、人間の視覚認識能力に近い「Faster RCNN」という技術を採用しているのが特徴である。

一方、華南理工大学 など学生たちを中心に結成されたJast GANチームは、提案の高度化に関する 技術を発表している。同チームはまず、ユーザーのコーディネイトをAIに認識させるタスクを8つに分けて分析させる。そのうちの4つは「襟の形」、「襟の折り返し方」、「ネック」、「ネックライン」などデザイン要素で、残りの4つは「上着」「パンツ」「スカート」「スリーブ」の洋服のサイズに関するものだ。認識が終わると消費者の購入傾向などのデータとあわせ総合的に分析し、より良いコーディネイトを提案する仕組みとなっている。

出典: 京東×紅豆服飾のAI体験ストア(Photo By 10jqka.com)
Finance.china.com.cnより

アリババの背中を追うテンセント、アマゾンも?

アリババがストアの本格展開への地固めを行っているなか、競合他社もファッションにおけるAI活用に関心を寄せている。EC大手・京東は10月1日、中国のファッションブランド「紅豆服飾」と協力し、中国国内に独自のAI技術を使った体験店舗「紅豆京東之家時尚生活体験店」を開設した。

同店舗でも、スマートミラーおよびデジタルサイネージ、ビックデータの活かし方が目玉となる。基本的にアリババのそれと用途は似ているが、直接試着をせずとも、スマートミラーの前に立つだけで着用した感じを映像で疑似体験できるという特徴がある。また、「夏のビーチ」など、さまざまなシチュエーションを背景に映し出すことで、顧客が環境に適したコーディネイトを選択できるように支援する。京東のAI体験店舗は、北京のみでなく紅豆服飾の本社がある江蘇省無錫市にも開設が検討されている。

一方、「QQ」や「weixin」など人気SNSを運営するテンセントでは、すでに2017年2月の段階で、95年以降に生まれた若い世代のファッション傾向を調査する際に人工知能を使用している。これは、ユーザーがテンセント系列のSNSにアップした写真約1,000億枚をAIに認識させ、何色のどんな服が好まれているかを調べるものだ。テンセントはまた、ファッション傾向から人物の年齢層を推察したり、年齢によるファッションの好みに関する差なども分析・研究している。今後、このAIで得たノウハウをなんらかの形でサービスとして活用してくることは間違いないだろう。

さまざまな技術を連携し、シームレスな体験へ

ファッションにおいては、その日の気分や、その場で生まれるちょっと冒険したい気持ちなど、数値化しにくいグレーゾーンはいまのところAIの不得意分野とされている。スマートミラーなどIoT端末や通信技術の高度化もさることながら、どこまでそういった「人間の感情に寄り添えるAIシステム」を構築できるかの競争が激しくなることも考えられる。

総合的なAIアパレルストアの実現にはさまざまな技術の組みわせが必要である。顔認証から、人の身体的特徴の素早い計測、着るシチュエーションの提案、個人の趣味嗜好などを素早く見抜いてトータルで判断・提案する仕組みが必要だ。さらにECとリアル店舗の連携がシームレスになり、入店から決済までスムーズなOMO実現へとつなげて、はじめてファッションのスマートストアのひとつの完成形といえそうだ。すでにフーマーなどOMOをスーパーで実現しているアリババグループとテンセントグループの中国国内の競争はもちろん、Amazon Goを展開する米国アマゾンも、2018年にはいってすぐスマートミラーの特許を出願したと報じられており、膨大な購買データをもつ同社の今後の動向が気になるところだ。

日本のアパレルや小売業界でも、RFIDタグやスマートミラーなどを部分的に取り入れるブランドがふえ、ユニクロがスマートミラーを、GUがRFIDタグやIoTを実装するストアを一部で運営しており、パルコもVR、MRを活用する物理的制約のないショッピング体験を研究している。こういった点を線、面にしていく試みも今後はさらに活発になるのではないか。

どこがまず最初にファッション分野のAIを確立し、そしてOMOを実現させるのか。中国が頭ひとつ抜きんでていると思わせる状況だが、2019年はさらに開発競争が熾烈になっていくことだろう。

Text: チームロボティア(Team Roboteer)
Top image: zhangjin_net via shutterstock.com



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