たくさんの商品の他、スタッフのスナップコンテンツやユーザーがInstagram等にポストした画像など、世の中にはたくさんのファッション画像が溢れています。
これらを画像解析して、タグ付け・分類することによって、データ分析に役立てたり、似た要素を持った画像同士を紐付けたりすることができます。
ニューロープが2014年から培ったデータを元に開発したファッション画像認識AI『#CBK scnnr』で、あらゆる画像を定量データに。
[{"keywords":["グレー","ハンチング","帽子"],"category":"hat"},{"keywords":["レッド","ニット","プルオーバー","クルーネック"],"category":"tops"},{"keywords":["コート","チェック","グレー","オレンジ","ロング","ニット"],"category":"tops"},{"keywords":["ベージュ","ロング","パンツ","チノパン","クロップド"],"category":"bottoms"},{"keywords":["レッド","レザー","ローカット","スニーカー"],"category":"shoes"}]
商品が大量にあり、カテゴリー分け等はできているものの、細かな特徴情報を網羅的に付与するオペレーションを、コスト的な観点からも組めていない、というケースは少なくありません。
店舗スタッフさんは接客やVMD、商品管理等の合間にスナップを撮影してアップするため忙しく、タグ付けの機能があっても、粒度がまちまちになりがちです。
複数のモールに出品しているものの、それぞれカテゴリー構造が異なっていて、うまく露出するかたちでの連携が難しいという課題もよく耳にします。
#CBK scnnrはファッションスナップを1秒で解析し、色・柄・素材・丈感・シルエットなど、600種類以上の特徴から該当するものを付与します。
着用画像の場合は、トップス・ボトムス・バッグ・シューズなど画像に含まれているアイテムを同時に認識することができます。
開発は不要。スクリプトを埋め込むだけで、簡単に画像検索の機能を既存のECサイトに導入できます。
画像に複数のアイテムが含まれる場合もそれぞれ認識。スタイリングの分析や、スタッフスナップのデータ化などをスムーズに行うことができます。
一般的にレコメンドには学習期間が必要ですが、画像認識のAIモデルが既にあるため、導入したその日から適切な商品提案ができます。シーズンの変わり目にも精度が落ちることはありません。
利用方法はドキュメントにまとめられています。エンジニアさんがすぐに開発に着手できます。
RailsとJS用のOSSをご用意しています。ご利用いただくことでエンジニアさんの工数削減に。
1day
1
API利用に必要なキーを弊社にて発行します。
2days
2
貴社にてAPI導入に必要な開発をしていただきます。
1day
3
組み込み後、リリースして運用開始となります。
実装時から導入後の運用・最適化のご提案まで、ニューロープの担当メンバーがサポート。
活用方法についてデータの持ち方やUIを含めてご提案したり、ECの開発会社さまと直接コミュニケーションを取って進行していくこともできます。
ニューロープが自社サービスを通して2014年から培ってきたデータを元に開発したAIモデルを利用するため、学習期間は不要です。
利用期間は半年間からとなっています。
解析料に応じてサーバをスケールするため、枚数に上限はありません。