エアークローゼットは16日、独自のデータ解析・AI開発について紹介する特設ページ「airCloset Data Science Collection」で、生成系AIを含む最新の研究成果を公開した。

本取り組みは、同社データサイエンスチームと、計算型人工知能で世界トップクラスの研究者である明治大学・高木友博教授が率いる高木研究室との共同研究事例の一部。

同社では、2014年の創業当初から実サービスへの導入に向けて、AI（人工知能）やデータの活用に積極的に取り組んできた。2022年4月から開始した本研究では、洋服の仕入れ・パーソナルスタイリング領域において、「ChatGPT」等に代表される生成系AIの活用を検討した。ファッションの体験データを用いたAI・データ活用には、大きな可能性が秘められているため、今後も実サービスへの導入に向けた研究開発を進めていく。

同社では、顧客に満足してもらえるよう常に幅広い洋服のバリエーションを担保しながら、商品調達を行っている。「airCloset」の商品調達では、「着用データ（アイテムの感想や評価）」「購買データ」「レンタル実績」「トレンド」など、様々な要素を考慮して調達方針を立てる。その方針に沿って、同社のバイヤーが調達を行っていく。バイヤーの意図通りのアイテムの調達を実現するためには、膨大な手間と時間を要する。この業務を効率的に実現するために、データサイエンスチームは、「トレンドの効率的かつ正確な把握と判断」と、自社の「ニーズに適うお洋服の正確な発注」 をサポートするAIを開発した。

『airCloset』が提供するパーソナルスタイリングは届ける「お洋服自体」とコーディネートの意図を説明する「スタイリングアドバイス」という二種類のコミュニケーションによって成立している。スタイリングアドバイスについては、知見として正確で、かつ一般の顧客に分かりやすい言葉で伝わることが重要だが、スタイリストの専門知の検索と文章入力という労力のかかる業務になる。

「airCloset」のパーソナルスタイリングでは、顧客に似合うコーディネートを届けることに加えて、顧客に寄り添ったコミュニケーションを大切にしている。このコメントの作成について、これまで蓄積されたデータをもとにスタイリストによるコミュニケーション業務のサポートを行う言語生成機能を構想し、研究開発を行った。

研究成果の公開「airCloset Data Science Collection」

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