AIコーディネートでファッションの流行はどう変わる？
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注目のコメント
本日のJ-Wave PICK ONEに出演させていただきました！
今日はat Will Workではなく、もう一つのお仕事、Plug and Play JapanとしてPick した「AIコーディネートでファッションの流行はどう変わる？」についてお話ししました。
Spotifyの視聴履歴を元にコーディネートを提案してくれるFITSは、サンフランシスコを拠点にビジネスを展開する、男性向けのアパレルメーカーです。
Spotifyのデータ、と言ってもパンクを聞いているからパンクなファッションを提案するのではなく、心理的なところを解析して、“ビジネスシーンに着る洋服”を提案してくれるそう。それにしてもパンクばっかりの場合はどうなるのか気になりますね。
データが全てを決めるのではなく、データはあくまでも判断の一助になるのではというのが見解です。それでも、今まで勘や経験など、個人の感性に紐づいていたのが、もう少し色々な観点から判断ができるようになると思います。
ファッションに限らず、データの活用が他の業界で浸透していくのと同じですね。AIがファッションコーディネート・・。
私にはとっても嬉しいですね。
どうやらパンクロックばかり聞いているからといって、服装は偏る訳じゃないそうです笑
元記事に赤井さんがコメントしていましたが、好きなファッションと似合うファッションは一緒じゃないこともありますよね。最近、イエベとかブルベとか意識しだして、服装を選んでいるので、ZOZOとかが顔の系統でレコメンドしてくれれば嬉しいのになと思います。
【追記】
内藤さまのコメントで初めてしりました・・。
ZOZOのおまかせ定期便、さっそく試してみたい。AIによるコーディネートはうちがまさに取り組んでいる領域です！
https://newspicks.com/news/2567685
コーディネートにまつわる変数としては、好み・似合わせ・着合わせ・TPOなど様々なものがあります。
うちはこのうち「好み」と「着合わせ」にフォーカスして展開しています。
ECで買いものをする人は比較的自分に何が似合うかを把握している層が多いためです。
ファッションは多様だからこそ、ルールベースに頼らないAIのマッチする領域です。インプットが多様だとアウトプットも同じく多様にすることができます。
ECは便利ですが、まだまだ不便なところもあるのでAIによる接客で更に利便性を高められる余地があります。
意識しているのは、the answerを提示しないようにするということです。
「あなたにはこれしかありません！」というのを突きつけられて嬉しい人はあんまりいないと思っています。一方で10万点の選択肢を提案されても困ります。そうではなくてある程度の幅を持たせて提案して、その中から選んでもらうというフィルタリングとしてのAIを目指しています。
マガシークさん、FLAGSHOPさん、アダストリアさん、ディノスさん等、既に大手各社にうちのAIをご導入いただいているので、みなさん意識しないうちにご利用いただているかもしれません！笑
