ZOZO、曖昧なファッションの表現をAIが自動で解釈する技術を開発

ZOZOは11月22日、早稲田大学とZOZO NEXTの研究開発組織「ZOZO研究所」の共同研究成果として、曖昧なファッションの表現をAI（人工知能）が自動で解釈する技術を開発したと発表した。

早稲田大学大学院創造理工学研究科博士後期課程とZOZO研究所による研究グループが、ファッションへのイメージをAIが自動で解釈し、ユーザーからの曖昧な問いに対して回答する「Fashion Intelligence System」という新たな技術を開発した。

新技術を用いて得られた回答をユーザーに提示することで、ファッション特有の曖昧性を軽減、ファッションに関するユーザーの着る服や購買するアイテムなどの選択・行動を支援することが期待されるとしている。

「オフィスカジュアル」がよくわからない場合、提案システムにおける画像並べ替え機能を用いることで、「オフィスカジュアル」タグが付与されている服装のなかで、より「オフィスカジュアル」な服装とそうではない服装を判断。ユーザー自身が現在所有している服装に対して「もう少しカジュアルにしたい」と思ったとき、画像検索機能を用いることで、どのような服装が「少しカジュアルにした」服装に当てはまるかを把握することができるという。

研究グループは、全身コーディネート画像と画像に付与された複数のタグ情報を同一の空間に写像し、この空間における画像とタグの座標（埋め込み表現）を活用することで、ユーザーからの曖昧な問いに対する回答を獲得する「Visual-Semantic Embedding」（ある画像とその画像に関連する文章や単語などの情報を同一空間に写像する技術）に基づく「Fashion Intelligence System」という新たな技術を開発。併せて、この新たな技術に基づき、そのさまざまな活用方法を論文で提案した。

この技術を活用した研究は多く存在するが、それらと比較して今回の研究では「（複数のパーツの組み合わせにより構成されている）全身コーディネート画像」と「（ファッション特有の曖昧な表現を多く含んだ）タグの集合」という、単純な方法では対象とすることが難しい要素を扱うための様々な工夫が含まれている。

「Fashion Intelligence System」は、ファッションを自動的に解釈し、ユーザーと協働することで、ファッションに関する新しい知識の発見と新しい価値の創造を促進する仕組み。人々の好みや価値観、文化的背景によって評価やイメージが異なる「ファッション」を対象とした、新しい知識の生成と発見を想定している。

今回開発した提案システムは、比較的きれいに撮影された画像、ある程度専門性を有するユーザーが付与したタグが揃ったデータセットで機能する。どのようなユーザーの投稿データに対しても適用できるように発展させていくことが今後の課題としている。