ニューローブ、ファッションAIで1000万アイテムを解析！トレンド分析で在庫問題の解決に貢献

最終更新日:2024/04/10

ニューロープが、ファッションAIによるトレンド分析データの提供を開始しました。
コロナの影響で「規模拡大」が望みにくい中、商品を必要量だけ作って売り切り収益性を向上させる、新たな経営方針の一助となります。

このAIニュースのポイント

ニューローブがファッションAIによるトレンド分析データの提供を開始
トレンド情報を時系列で分析し意思決定に使えるツールとして提供
必要量の商品作成で収益性を向上、新たな経営方針の一助としてアフターコロナを下支えする存在に

株式会社ニューロープでは、ファッションコレクション、Instagram、ECなどから収集した画像を、自社開発したファッション特化の画像認識AIで解析します。カテゴリー、色、柄、シルエット、素材、丈感、襟のタイプなど約600種類のタグと顔認識による性別・年齢などの推定情報をかけ合わせて1,000万点以上のアイテムを分類し『#CBK forecast』をβ版として提供しています。

トレンドを時系列で分析し「意思決定に使えるツール」に

トレンド情報を単純に集計したデータは意思決定に寄与しません。ブラック・ホワイト・ベージュといった定番カラーや、ワイドパンツ・ボリューム袖といった明らかにトレンドとなっている要素が頻出していることをデータで示したところで「言わずもがな」です。

ただしこのデータを時系列に分析すると話が一変します。下図では、ここ数年トレンドとなっている「ワイドパンツ」が、2018年1月時点と比較して、2021年5月時点で2.7倍にまで出現量が増えていることを示しています。

一方で、「スキニーパンツ」は40%強減少していることが見て取れます。ワイドパンツがトレンドであることは明らかですが、「その量が昨年度と比較して1.5倍なのか1.6倍なのか」といった定量的な判定は人よりもデータが得意とする領域です。

トレンドは人の意思決定を部分的にサポートするツール

AIやトレンド情報はすべてを立ちどころに解決するものではありません。例えばコンセプトの策定やデザインディティールの作り込みなど、データ化が困難な「センス」に依存する領域は圧倒的に人間に分があります。プロダクトのライフサイクルの中で、トレンド情報は主に定量的な側面で意思決定をサポートする立ち位置となります。