自分のコーディネート、どれだけ「いいね」が付く？　AI審査員がチェック　東京ガールズコレクションで

　自慢のコーディネートをSNSに投稿したら、どれだけの人が「いいね！」してくれるだろう。それを判断してくれる「AI（人工知能）審査員」が、9月2日、「マイナビ presents 第25回 東京ガールズコレクション 2017 AUTUMN/WINTER」（埼玉県・さいたまスーパーアリーナ、以下TGC）に登場した。会場に集まった女性たちにカメラマンが声をかけ、スナップ写真を撮影。画像をAIに送り、「いいね」が多く付けられるだろうと判断されたコーディネートを、TGCの公式サイトで公開している。

　会場にはおしゃれに敏感な若い女性がたくさんおり、TGCのカメラマンが素敵なコーディネートだと思った人に声をかけてスナップ写真を撮影。1時間ごとに約20枚の写真を送り、AIはそれを分析して、SNSに投稿した時どのくらい「いいね！」が付くかを予測。その数を「スコア」として評価し、その時間までの上位30名の写真を、スコアと合わせてTGCの公式サイトに公開するという仕組みだ。1枚あたりのスコア計算は、15～20秒ほどで済むという。

　AIの開発を担当した9DWの中村俊輔さん（最高技術責任者）は「ファッションは普通数式では表すことができないもの。それをAIに判断させる数式にするため、具体的にどんなものが『良い』とされているのか判断するのにSNSの『いいね！』を使った」と話す。

　「人が何を見てそのファッションを『良い』としているのかを数式に落とし込むのに使った要素は2つ。1つは、どの色がどのくらいの割合で使われているのか。もう1つはファッション全体の形。エッジ検出でどんな形をしているのかを理解させ、色合いと形を『いいね数』に変換するため、ディープラーニングを活用した」（中村さん）

　学習データには、InstagramやFacebook、TwitterなどのSNSに投稿された画像を使用したという。「#コーディネート」のような、ファッションに関するハッシュタグが付いた投稿を最新のものから約2万件集め、「今流行っているものを集めて評価するようになっている」（中村さん）。検証段階では、実際の「いいね！」数との誤差は20～30ほどだったという。

　「AIが『良い』と判断したものは、実際にスナップを撮るカメラマンさんなどにも『いいね』と言ってもらえたりする。面白かったのは、われわれはファッションのことを何も知らないで作ったけれど、そんな人間が作ったAIは、作った人間よりファッションセンスを持っていたこと」（中村さん）

　同社の井元剛社長は「今回TGCに出したものは開発から3カ月程度。これがゴールではなく、今後はより深くファッションに関わるようなものにしていきたい」と話す。「次回以降は、アイテム単体などを見られるようにする、コーディネートそのものをAIが選んでモデルさんに着せる、といったもっと別の形を考えている」（井元社長）という。また、ビジネスの可能性として、ECサイトでのコーディネート提案や、手持ちの服の着回しを提案するアプリなども考えているとした。

この記事の著者

関連記事

• 

  「東京ガールズコレクション」が人工知能活用プロジェクト　「データを基に新しいトレンドのカタチを」

• 

  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

• 

  女子高生AI“りんな”の新ワザ「ファッションチェック」　ラップも披露

• 

  「いいね！」増えるハッシュタグ、AIが提案、　東大が新技術