株式会社DROBE
200以上のブランドの判別が難しい着用画像や不揃いな商品写真などから9割以上の精度で商品部分を抽出 柄推定AIとの掛け合わせにより8割の精度で柄の推定が可能に
株式会社DROBE（代表取締役 CEO：山敷守）が展開するパーソナルスタイリングサービス「DROBE（ドローブ）」が、画像解析の複数の研究を組み合わせた画像解析のセグメンテーションモデルを開発。実際のサービス運用の商品管理に活用することで、商品管理のコスト削減や、スタイリングの効率や精度が上がり、生産性の向上に成功しています。
DROBEとは、プロのスタイリストとDROBE独自の「スタイリング AI」が、お客さまの嗜好や体型、予算に応じた商品を協働でスタイリングし、セレクトした商品を定期的にお届けするサービスです。AIが洋服をご提案するにあたり、様々なファッションアイテムの色や形、柄などのディティールを把握する必要があり、これまでは各ブランドから提供される画像から判別する解析ツールや、商品詳細の文章を活用しておりました。
しかし、従来の画像解析では、写真から解析の対象としたい商品部分を抽出することはできたものの、モデルが着用している写真やコーディネート写真からの抽出の精度は高くなく、実際の商品管理に活用することが難しいものでした。
そこでDROBEは、複数の技術や研究を組み合わせた画像解析のセグメンテーションモデルを開発し、15万以上の商品データをこれに活用。それによって、ブランドから送られてくるほとんどの商品画像の商品部分のみの抽出が、9割の精度で可能となり、商品管理のコスト削減や、スタイリングの効率や精度が上がり、生産性の向上に成功しました。実用化は多くのブランドからのささげデータを保有するDROBEよりほかになく、パーソナルスタイリング業界では初と言えます。
■画像解析の精度は9割、柄推定AIと掛け合わせての活用で8割以上の精度で柄の推定が可能
現在DROBEのセグメンテーションモデルは、ブランドから送られてくるほとんどの商品画像の商品部分のみの抽出が9割の精度で可能となってます。さらに柄を推定するAI（精度9割）を掛け合わせることで8割以上の精度での柄の推定も可能となります。これは200以上のブランド・15万点以上の商品データを取り扱う弊社の商品管理において非常に有用であり、これまでは画像からの柄推定が困難な商品や、商品詳細に柄の情報の記載がないものなど、全ての商品にタグ付けをしきれていない状況でしたが、現在では全ての商品に柄のタグを付けることが可能となっており、実際の業務の効率化にも役立っています。
■新規・既存商品の情報が更新されるごとに推論。モデルアップデート時には再度全商品に実施。
実際の運用方法は、毎日新商品や画像が更新された商品に対して柄を推定してデータベースに登録。モデルを更新したタイミングでは既存のアイテムも含めて全ての商品の柄に対して再度推論し直し、修正されたデータをアップデートしています。
■商品管理のコストが大幅に削減し、生産性の向上に期待
これまでの商品情報の管理（ディティールや柄などのタグ付け）は、ブランドから共有される商品詳細の文章から中心に行われていました。一部の商品には全てのディティールが表記されていない場合もあり、商品情報の不足などがあった場合は、手動でタグを追加するなどの修正をする必要がありました。セグメンテーションモデル導入後は、商品画像からほぼ正確にディティールや柄の情報を推定できるようになった為、商品情報登録の工数が大幅に削減されました。
■スタイリングの精度向上やセレクト時間の短縮にも好影響
商品情報のシステムへの登録がより正確になったことは、AIによるユーザー一人ひとりへのレコメンドの精度向上にも非常に良い影響を与えています。15万以上ある商品の中から、より正確にそれぞれのお客さまへ提案すべき商品を選別することができるようになったので、今後のスタイリストによる最終セレクトの効率改善も大いに期待できます。
パーソナルスタイリングサービス「DROBE」について
「ファッションから、日々を楽しもう。」をコンセプトにした、オンラインで完結するパーソナルスタイリングサービスです。ファッション誌や芸能人のスタイリング、店頭での販売などを経験したプロのスタイリストとDROBE独自の「スタイリング AI」が、お客さまの嗜好や体型、予算に応じた商品（洋服、靴、ファッション雑貨）を協働でスタイリングし、セレクトした商品を定期的にお届けします。 届いた商品は自由に試着でき、気に入った商品のみを購入できます。
株式会社DROBE 概要
会社名：株式会社DROBE
代表：代表取締役CEO 山敷守
設立：2019年4月1日
会社URL：https://drobe.co.jp/
「業界初、独自データを画像解析AIのセグメンテーションモデルに使用しサービス運用に実用化」について
・調査機関：自社調べ
・調査年月：2022年6月時点
・調査方法：パーソナルスタイリングサービス（オンライン）
