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コーディネート時のシルエットも考慮しておすすめ ZOZOと同志社大学、レコメンドエンジンを共同開発へ
「ZOZO研究所」が同志社大学とファッションコーディネートのレコメンドエンジンを共同開発へ。コーディネートアプリ「WEAR」のビッグデータを活用する。
ZOZOグループが昨年発足した、ファッションを科学的に解明するプロジェクトチーム「ZOZO研究所」は1月15日、同志社大学とファッションコーディネートのレコメンドエンジンについて共同研究すると発表した。ZOZOグループが運営するコーディネートアプリ「WEAR」のビッグデータを活用する。
オーバーサイズ、ジャスト、タイトなど「着用時のシルエット」を考慮したレコメンドエンジンを開発する。着用時のシルエットが人に与える印象を研究し、ユーザーの好みをより正確に把握できれば、レコメンドエンジンの精度をより高められるとしている。
共同研究では、著名人やショップスタッフのコーディネートを閲覧したり、自らも写真を投稿したりできるアプリ「WEAR」のデータを活用する。投稿画像には、利用者が「モード」「フェミニン」などファッションスタイルに関するタグ付けを行っている。これらのタグとコーディネートの関係性をAI(人工知能)が分析するという。
協力する同志社大学の桂井麻里衣助教の研究グループは、ビッグデータを活用したデータマイニング、ソーシャルネットワーク解析などを研究している。ZOZO研究所のノウハウと組み合わせ、感覚的に語られているファッションを数値化するという。将来はZOZOのサービスの検索性向上、保有データの解析によるトレンドの発見など、サービスへの応用を検討する。
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