服装の個別アイテムの特徴に注目して曖昧なファッション表現をAIが自動解釈する技術開発

ZOZO研究所と早大大学院の研究グループ、着る服や購入アイテムの選択・行動の支援に期待

ファッション通販サイト「ZOZOTOWN」を運営するZOZOのグループで技術研究・製品開発を行うZOZO NEXTは、同社の研究開発組織、ZOZO研究所と、早稲田大学大学院創造理工学研究科の研究グループが、服装の個別アイテムの特徴に注目して曖昧なファッション表現をAI(人工知能)が自動解釈する技術を開発した、と8月8日発表した。より詳細な質問に回答できる。

この研究グループが開発したファッションを自動的に解釈する技術「Fashion Intelligence System」の精度を高めたうえで、新たな機能のための機械学習モデルを開発した。Fashion Intelligence Systemは、もう少しフォーマルにしたらどんな服装になるか、この服装はどのくらいカジュアルか、カジュアルにしている要素は何か、といった問いに回答できる。

Fashion Intelligence Systemは、全身の服装の画像を一括で学習していることで、Tシャツ、パンツ、スカートなど個別アイテムの詳細な質問に回答する機能がなかった。今回、上半身(下半身、靴)のカジュアル度はどのくらいか、上半身をもう少しビジネスカジュアルにするとどんな服装か、など服装の個別アイテムに注目した質問にも答えられるようにした。

新たな機械学習モデルは「Partial Visual-Semantic Embedding」と呼び、全身が写った1枚の服装画像から各アイテムに対応する特徴量を個別に抽出し、指定アイテムに対応する特徴量同士の演算を可能にした。ファッション特有の曖昧性を軽減して詳細な質問に回答でき、ユーザーの着る服や購入するアイテムの選択・行動を支援することが期待できるという。

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