ファッションECを手がけるマガシークは12月18日、ファッションECサイト「MAGASEEK」のセール通知アプリ「MAGASEEK SALE SEARCH」をリニューアルし、画像に基づいて類似商品をレコメンドする新機能を実装した。

SNS上のファッション写真やスマホカメラで撮影したコーディネート写真などをアプリに読み込ませると、類似商品がレコメンドされる。商品名やブランド名がわからなくても商品を探せるようにした。

画像によるレコメンド機能は、ウェブサービス事業を手がけているニューロープが開発した人工知能「CBK scnnr(カブキスキャナー)」を利用している。

マガシークは、画像に基づいて類似商品をレコメンドする新機能をアプリに実装

アプリに実装した商品検索機能(画像は編集部がキャプチャ)

マガシークのアプリの画像検索レコメンド機能には、次のような特徴があるという。

  1. コーディネート画像に含まれる複数のアイテムを同時に認識し、わずかな時間で解析が完了する
  2. 解析したデータのイメージに合った商品をレコメンドする
  3. レコメンドされた商品を選択し、「MAGASEEK」で購入することができる

「MAGASEEK SALE SEARCH」はこれまで、セール商品に特化したセール通知アプリだったが、リニューアル後は「MAGASEEK」のすべての商品を検索できるようにした。

アプリの名称は「MAGASEEK(マガシーク)ファッション通販」に変更している。

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渡部 和章

ライトプロ株式会社 代表取締役

渡部 和章(わたなべ・かずあき)

新聞社で約7年半、記者を務めた後、2015年に編集プロダクションのライトプロを設立して代表に就任。編集者兼ライターとしても活動中。

趣味は料理と漫画を読むこと。東京都在住。1983年生まれ。

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