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写真などから類似するモノを探すサービスといえばAmazonの商品検索だったり、Googleの画像検索だったりというものがしばらく前から存在し、近年の人工知能の浸透により精度が高まるといった機能向上が顕著になっています。
日本のサイジニアが2017年2月13日にリリースしたiPhone用アプリ「PASHALY(パシャリィ)」は、単なる画像検索ではありません。写真に写った人物が着用しているファッションアイテムを、アウターやパンツ、シューズ、ストールといった具合に分類し、かつそれぞれにおいて実際にECで販売されているものの中で類似するものを提案してくれる機能を持っています。
このアプリはサイジニアがマーケティングなどに活用できるデータ分析技術ラインナップの一貫として誕生した「デクワス.CAMERA」という技術を使用したもので、人工知能分野のディープラーニング技術によりコーデ写真から何を着用しているか識別しています。
実際、タレントのりゅうちぇるさんが自身のブログに掲載しているコーデを「PASHALY(パシャリィ)」で撮影すると、どのようなファッションアイテムを着用しているかを分析して、そのジャンルごとにボタンが表示されます。（？が付いているのは、確実性が不足していると認識エンジンが判断している場合。また現時点でF1層（20歳から34歳までの女性）を対象としているためそれ以外の層のアイテムはマッチ度が甘い傾向が見受けられます）
例えば「トップス？」をクリックすると、約６０万点のECデータベースから類似するファッションアイテムを探し出してくれる仕組みです。この場合、全く同じものは見つかりませんでしたがどれも雰囲気が似ています。これらの商品情報をクリックするとECサイトに遷移し、直接購入することが可能です。
ブログやInstagram、SNS、雑誌やフライヤー、広告など「素敵なコーデだな」と思っても名前が解らなくて買えないといったシーンの救世主となるだけでなく、画像認識の確実性が増せば わざわざキーワード検索をせずとも、日常のコミュニケーションの中で商品に出会う機会が増えると考えられます。
複雑ネットワーク理論からビジュアルコマースへ、参入のなぜ？
スマートフォンの普及率は20代半ばを中心に依然として向上し続けており、SNSへの投稿は写真を加工したりスタンプを活用したりとビジュアルが欠かせない存在となっています。特にファッションアイテム消費者の主役であるF1層（20歳から34歳までの女性）におけるビジュアル重視志向は強まるばかりで、多くのEC等がビジュアル系SNSの活況ぶりを取り込もうと模索を続けています。
「PASHALY(パシャリィ)」は、写真などのビジュアル素材をECに結びつけるまさに新時代のコマース＝「ビジュアルコマース」のエンジンとして投入されたものです。北海道大学大学院とサイジニアの共同研究の成果として誕生しました。現時点ではF1層を中心に展開。今後、提携するECサイトやブランドを拡大し、国内はもちろん海外で流通しているファッションアイテムすべてを対象としていく考えです。
サイジニアは、工学博士である代表取締役CEO 吉井伸一郎 氏率いる企業です。物事の事象に関する普遍的な法則・原理を見い出すサイエンスと、人間が直面する課題を解決するエンジニアリングの融合を標榜しています。同氏は「目に見えるものすべてを購入可能にし、 ビジュアルコマースでオンラインショッピングの習慣を変えていく」とこの分野への注力を力強く語ります。
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