AIでファッショントレンドを予測し、在庫リスクを低減:トレンド分析サービス『#CBK forecast』

図1. サービス概要(公式サイトより)

課題

2018年7月に高級ブランドのバーバリーが売れ残りの商品を約42億円廃棄処分していたことがわかり、環境によくない、もったいないということでニュースになりました。

アパレル業界では、作りすぎた商品をブランドイメージを損なわないために安売りではなく廃棄するという慣習があります。本来であれば売れるものを予測し必要なものを必要なだけ作ればよいのですが、流行り廃りのサイクルが早く、商品の企画から店頭に並ぶまでの期間が長いアパレル業界ではそういったことが難しいという問題がありました。

解決方法

AI技術を使い、ファッションに特化したシステムを開発する株式会社ニューロープが、トレンド分析サービス『#CBK forecast(カブキフォーキャスト)』をリリースしています。

このサービスは、Web上のTwitter、ブログ、ECサイト、メディアサイトなどに掲載されているファッションスナップを解析し、色、柄、素材、形などを認識します。その結果から、どのような商品が現在好まれているのかといったトレンド情報をメーカーなどに提供します。

図2. 自動タグ付けのイメージ(公式サイトより)

同社では2014年から人力でも画像の収集、タグ付けを行っており、そうノウハウが現在のAIによる精度の高い分類を実現しているとのことです。

どうなったか

図3. ダッシュボード等のスクリーンショット(公式サイトより)

本サービスにより、日々収集される膨大なデータを Web 上のダッシュボードでグラフなどで分かりやすくビジュアライズされた形で得ることができるようになりました。また生のデータをエクスポートし利用者が自由に分析もできます。

まとめ

今回はファッションのトレンドを予測するためのAIシステムを紹介しました。類似のシステムではニューラルポケット社の「AI MD」などもあります。

生産者が製品をつくり、消費者がその中から選択する、その繰り返しによってトレンドというものが生まれるのですが、これは鶏か卵かの構造になっています。トレンドは予測できるという仮定でAIがファッションを分析していった時に出てくる答えはなんなのか、そもそも答えはあるのか、注目していきたいと思います。

参考資料

(Marvin編集部)