気象ビッグデータから服のコーディネートを提案「TNQL」 AIが好みを学習
気象ビッグデータを分析し、天気や気温の変化に合わせて服のコーディネートを提案する――データ分析によるマーケティング支援を手掛けるルグラン（東京都渋谷区）が5月9日、そんなWebサービス「TNQL」（テンキュール）を開発したと発表した。人工知能（AI）を搭載し、ユーザーの好みを学習する仕組みも備える。利用は無料（会員登録が必要）。
ユーザーの位置情報をもとに、1キロ四方、全国37万地点ごと、1時間ごとに更新される気象情報をリアルタイムで取得。その日の気温や天気、降水量、体感温度などから、ユーザーに合ったコーディネートを提案するアルゴリズムを構築したという。
気象庁の天気予報などは、各都道府県をいくつかのエリアに分けた「一次細分区域」を採用しているが、同サービスでは、よりピンポイントに天気を把握。「天気予報とユーザーが選んだコーディネートが合わないという問題を解決する」（同社）としている。
コーディネートは、720パターンのファッションイラストの中から、ユーザーの好みにあったものをレコメンドする。搭載する人工知能（AI）がユーザーが選んだ結果を学習し、使うほどより好みに合った提案が可能になるという。
遠く離れた職場や旅行先の天気、コーディネートを調べられる「地点検索機能」や、過去に選んだ服を記録できる「コーデログ」なども備える。
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