「SHOPLIST」がAI活用の画像解析レコメンド、デザインの類似性を主軸に提案

ファッションECを手がけるクルーズは3月29日、ファストファッションのECサイト「SHOPLIST.com by CROOZ」に人工知能（AI）技術を活用した画像解析レコメンド機能を導入したと発表した。ユーザーが閲覧している商品画像をAIが分析し、イメージが近い商品をレコメンドしていく。

3月初旬から試験運用を実施し、商品のクリック率の向上といった効果が表れたため本格導入を決定。ファッション通販で重要視されている画像による商品訴求の精度が上がり、買い物の利便性向上を通じて業績拡大が期待できるとしている。

クルーズが導入した画像解析システムは、サイジニアが開発したビジュアルAIレコメンデーションサービス「デクワス.VISION」。

サイジニアによると、「デクワス.VISION」は次のような特徴を持つ。

1. 「（ユーザーが）トップスを見ているのに、靴が表示される」ような、違和感を与えるレコメンデーションがない
2. まだ誰もクリックしたことがない、データのたまっていない新着商品でも、効果的にレコメンドできるため、移り変わりの早いファストファッションで高い効果を発揮する
3. まだ誰からもクリックされたことがないロングテールの商品でも、ユーザーが閲覧している商品にイメージが近ければ提案ができれるため、売れ筋商品に埋もれてしまうことがなくなる

クルーズによると、試験運用では既存の自社レコメンデーションエンジンと比べ、商品のクリック率など複数の数値が向上したという。

ファッションEC業界では、画像認識機能を活用したレコメンドエンジンを導入する動きが広がっている。2017年12月には、マガシークがECアプリをリニューアルし、画像に基づいて類似商品をレコメンドする機能を実装した。