▲Photo by Dlanor S on Unsplash

ZOZOグループの、ファッションを数値化し科学的に証明するプロジェクトチーム「ZOZO研究所（ZOZO RESEARCH）」は、同志社大学 桂井麻里衣助教の研究グループと、同グループのファッションコーディネートアプリ「WEAR」のビッグデータを活用した、ファッションアイテム・コーディネートレコメンドエンジンの共同研究に合意したと発表した。

レコメンドエンジンに関する研究では「着用時のシルエット」に着目。ファッションは、オーバーサイズ・ジャスト・タイトなどのシルエットで印象が変わる。このシルエットと人に与える印象の関係を研究し、ユーザーの好みをより正確に把握して、精度の高いレコメンドエンジン開発を目指している。

また、WEARの投稿画像には、ユーザーが「モード」や「フェミニン」などのタグをつけており、このタグとコーディネートの関係性をAIに学習させ、ユーザーが投稿したデータから統計的にスタイルを決定。ユーザーの感覚に近いスタイルが抽出でき、より数学的にファッションスタイルの分析ができるとしている。

今回の共同研究では、両者の強みから、感覚的に語られるファッションを数値化する研究が進められる。将来的には、自社サービスの検索性向上や、保有データを解析することによるトレンドの発見、より精度の高いレコメンドエンジンの開発など、サービスへの実用化も検討されるという。