”ディープラーニング”
いわゆる人工知能を指し、技術的な革新を経て近年一気に注目を浴びるようになった機械学習テクノロジーです。
アパレル業界とは関係ないと思われがちですが、このディープラーニングを利用したアパレル業界特有のサービスが開発されました。
各分野で注目を浴びている「ディープラーニング」についてこの機会に詳しくなっておきましょう!
◆アパレル×ITの事例は豊富にあります!!是非チェックしてみてください!!
ディープラーニングはなぜ旬なの?
とにかく、今までの人工知能よりも格段にパワーアップしたのです。
2016年に入ってからは、Google DeepMind が開発した囲碁AI「AlphaGo(アルファ碁)」が、韓国の世界最強棋士に4勝1敗で勝利しました。
（出典：Google DeepMind）
従来よりもはるかに性能が上がったことで、ビジネスにも十分に適応できるレベルになってきたのです!
◆合わせて押さえておきたい! 重要単語「IoT」と「VR」
ディープラーニングでアパレル業界のあの作業が自動化!?
ディープラーニングの技術を活用して、自動タグ付けサービス が開発されました。
今までは人の手によって商品のカテゴリや色などをタグ付けして登録し、データ集計やECサイトでの検索などに利用していました。
しかし、人間がやる以上、ミスが起きたり曖昧な商品については作業するスタッフによって付けるタグが異なってしまうという問題がありました。
例えば、「赤と白の水玉のワンピース」のカラーをどうタグ付けしますか?
- メインカラーだけタグ付けする
- 赤と白の両方をタグ付けする
- 水玉とタグ付けする
どれも間違ってないですよね。
でも、これだと困ることがあるのです。
もし、「赤と白の水玉のワンピースがほしい!」と思ってECサイトに訪れたユーザがいたとしましょう。
「水玉」カラーで商品を検索したとき、作業スタッフがその商品に「水玉」とタグ付けしていなかった場合、検索結果にその商品は表示されません。
本当はユーザが求めている商品を持っているのに、検索結果で表示できなければ購入には至りません。機会損失になってしまうのです。
この厄介な「タグ付け」という作業が自動化できるようになりました!
レディース、メンズ、キッズと言ったカテゴリや、形状、色、柄、素材、といった基本的な情報はもちろん、それ以外の情報を入れたい場合にはディープラーニングの再学習機能を利用してタグ付けを行うことが可能になります。
さらに応用していくと、ユーザのECサイト上での動き方や購買傾向を分析していくことで、マーケティング提案やオススメ商品の提案が可能になるのです。
画像解析にディープラーニングを用いると…
クリエイティブ・ラボ「PARTY」は先日、顔の美しさを判定するAPI「Deep looks」を発表しました。
ディープラーニングを用いて画像解析を行い、数値化して判定するというものです!
（出典：Deep Looks）
今までは、「美しさ」を判定するときは、個人の主観に頼るしかありませんでした。
ディープラーニングを用いることによって、より「客観的に」画像の評価ができるようになります。
まとめ
ディープラーニングは、私たちの生活にとって身近なものにどんどん応用されていくことでしょう。
◆このような活用事例もすでにあります。是非ご覧下さい!
