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サブスクリプション、ファッションレンタルアプリ「メチャカリ」。マーケットプレイス(50ブランド、3万点から選べます)、
服のシェアリングエコノミー。当初、販売員を活用しリアルチャットを考えましたが、販売員の接客を観察しているとリアルだから最適な商品を勧めているとは限らないと感じました。例えば、20歳の販売員が50代の女性を接客していると「色やデザインの提案」が全く噛み合っていないケースも。一方、AIも全く噛み合っていないケースも多い事は否めないが、最適な提案になっているケースもある。即ち、どちらも最適な提案の確率は50%くらいならAIの方がコスト的に最適だと判断しました。3〜4年、データーを食わせた後にAIの方が最適になる可能性を信じて導入を決定。AI接客は上手くいくはずがないというアパレルの妄想を改革したいと思います。
AIでコーディネートを生成する難易度はかなり高い(コーディネートには正解がないので、そもそもAIの精度が高いのか低いのかを判断する基準がなく、改善を進めることが難しい)ので、コーディネート自体は人間が組み合わせをパターンとして考えて登録しておき、ユーザーに最適なものをそこから提案するという、仕組み的には協調フィルタリングかそれに近いものが利用されているのではないかと思われます。
そのことが良いとか悪いとかではなく、意外と枯れた技術でも新しく面白いユーザー体験は生めるという話で、コストに対するインパクトは大きい、良い施策だと思います。
精度の問題もあるだろうけど、ブランド側が自社内のサービスとしてやるならAIのコーディネート提案はCVR上がるみたいだしいいのではないかと思う。

PRIMODEやSENSYみたいにブランドが提案する以外のサービスでAIのコーディネート提案って流行ってるの見たこと無いんだけど、提案する側の選択肢少ないと致命的な気はしてる。
人でも人工知能でも、洋服を勧められる前に自分とは何者で誰に何を伝えたいかを知ろう。
ある一定のコーディネートは機械学習のAIでできることは同意。年齢や体型、服でいうと素材やパターン、色のデータが溜まれば7-80%まではいくのではと感じた。
アパレルECのレコメンデーションでは、マルイウェブチャネルでしこたま鍛えられているチームラボ。丸井でも細かい頻度でチューニングを行なっていると聞きますが、このAIも今後育っていくんでしょうね。
石川社長のコメントにあるように、店頭だと年齢のギャップがある時のミスマッチはありえます。ECの場合、ターゲット年齢よりも上のゾーンにふれるケースが多いため、AIが少しずつ活躍する可能性はあるかもしれません。
もちろん、コメントのように「AIでのコーディネートの難易度」は高いようですが、この領域は実験も必要。
なおかつ、メチャカリは「購入」ではなく、基本的には「レンタル」であることも、このチャレンジとの相性が良いかもしれません。
今後のアップデートに注目したいです。
メチャカリユーザーです。
自分の好みのテイストに合わせてなのか、ブランドのテイストが好きなのか裏っかわの仕組みはわかりませんが(前者であることを期待したい)、比較的すぐ「あっ。これほしい!」という商材にヒットします。
サブスクリプションモデルで月々5400円は高いかなーと思ってたのですが、毎月選ぶのを楽しみにしている自分がいます。
なぜか?というと、混雑してるお店にいきたくない、とか、店員の方に声をかけて欲しくない、とか、という今まで洋服を買いに行くちょっとした煩わしさから解放されたのが楽しいのかもしれません。
もちろん、月イチくらいでは人間観察でウロウロするんですけどね笑
ビジネスカジュアルのAIコーディネート&サブスクリプションが欲しいと思いました。でもよく考えたら、自分には欲しい服もセンスも無いので、私の好みとか入れないで選んで欲しいかも。
本当にAIによるコーディネートによってお客様の欲求を満たせるのでしょうかね?ブランド起点でコーディネートを押したい気持ちはわかりますが、多くのお客様は指向性以前にそもそも自分が何が好きなのか、何を着たら似合うのか、わかっていないと思いますし、インプットデータが必要なAIによって、その欲求が満たせるとは思えません。
アパレルにおいてAIが活きるのは、MDのように、個人の指向性ではなく変数の多いものを解析して答えを出す部分ではないかと考えています。
レコメンド機能をAIによるコーディネートと、言い換えたものじゃない?チャットベースなのは、販売員の置き換えっていうクライアント側からの要望な気がする😌
株式会社ストライプインターナショナル(英称:STRIPE INTERNATIONAL INC.)は、アパレル(衣料品)の製造・販売を展開する日本の会社(SPA)である。 ウィキペディア