2014年から「#CBK（カブキ）」というウェブサービスを運営しています。女性のインスタグラマーを中心に約300人からスナップを提供していただいています。

たくさんのスナップをタグ付けして、そのデータを学習させたのがファッションAI「#CBK scnnr（カブキスキャナー）」です。１枚の画像からニット・スカート・パンプスなどの色や形、ディテールを解析できます。開発には2年ほど時間がかかりました。

画像タグ付けの精度は７～８割ぐらいだと思います。例えばフレア系のパンツを着ている場合、スカートなのかパンツなのかAIがうまく判断できないことがあります。物撮り（人が着ていない商品そのもの）の画像はサイズ感や丈感がわかりにくい場合も多いです。人間が見ても画像だけでは判断が付かないのと同様です。

この1年間では、画像解析精度の改善に加えてタグの種類も増やしています。色ではパープルに類似するラベンダーを入れたり、柄ではボーダーだけではなく太ボーダーといったバリエーションを追加したり、認識できるタグを100～200コほど増やしています。

毎日「#CBK（カブキ）」のサイトにインスタグラマーがアップした画像がどんどん溜まっていくので、これを元に日々精度向上をさせています。

100%にするのはなかなか難しいかと思いますが、少しでも精度を上げてより正確な分析ができるようにしていきたいです。

ここ数年で、ファッションにおける「画像検索」の事例は海外・国内で増えてきています。画像から似たようなアイテムを探すという検索方法です。ファッションは、言語化しにくい部分がありますので、画像解析AIと相性が良いと思います。

自社開発できない企業などは、ニューロープのファッションAIを導入して、手軽にAIをECサイト内で活用していただけます。

クラウドサービスなので、月額３万円ぐらいから、割と安価に提供しています。導入社数は順調に伸びています。実際に営業していて感じるのですが、昨年までは、とりあえずどういうものか知りたいということが多かったですが、今年に入って、具体的にいついつまでにこういう機能を入れたいという検討段階に入っています。

日本でECなどやっている規模の大きなファッション関連企業は現状1000社くらいなので、海外も攻めていきたいと考えています。

ECサイト以外では、ファッションメディアなどにAIを導入いただいています。itSnapさんでは、記事中の写真を解析して、似たようなアイテム提携先のECサイトにて購入できるようにしています。ディノス・セシールさんとは、カタログのパーソナライズ施策をご一緒しています。通常、紙媒体は、すべての人に同じものが届くのですが、そうではなく、購入した商品を基に、一人一人違うものをお勧めしています。何をお勧めするかについてAIが提案しています。

インスタグラマーなどに「#CBK（カブキ）」の登録モデルになっていただき、投稿画像をニューロープが使用することへの許諾をいただいています。

ニューロープはファッションメディアを運営しており、１日10本のファッションに関する記事をアップしていています。LINEニュースやライブドア、ファッション通販「ZOZOTOWN」の「ファッションまとめ」などにも掲載されます。

インフルエンサーからすると、自分の写真がいろんなメディアに露出すると、自分のインフルエンス力が上がる一つのきっかけになるので、お互いにウィン・ウィンです。また収益の一部を還元するということも続けています。

モデルさんの数とバリエーションが大事だと考えています。今女性のインフルエンサーは30代の方が多いのですが、幅広い年齢層やファッションテイストのモデルさんに登録いただきたいと思っています。最近では、マタニティの方や50代・60代のおしゃれな方を探して、お声掛けしています。

この数年のアパレル業界では、「フォーエバー21（FOREVER21）」や「オールドネイビー（Old Navy）」「バーニーズ（Barneys）」など海外アパレルが日本から撤退したり、大手が倒産したりといったネガティブな側面もありますが、一方で（国内の）ECやデジタルへの期待は高まっていますので、AIを導入する会社は増えてくると考えています。

海外では、東南アジアはこれからさらにEC市場が伸びてきます。ニューロープのAIは、ほとんど言語に依存しないサービスなので、海外展開していこうと思っています。

ニューロープはエンジニアが多いテック系の会社ですが、エンジニアの半数は外国籍のメンバーのため英語で会話をすることが多いんです。海外へ向けた環境を整えています。

2018年、バーバリーが売れ残った洋服を燃やしていたことがニュースで取り沙汰されました。売れ残っているからといって大幅な値引きをかけるとブランドを毀損してしまうため、苦肉の策として行われていたものです。ファッション業界では当たり前のことだったのが、世の中には受け入れがたい事実だったということです。

一方、サプライチェーンが長いために実際に販売する2-6か月前には工場に発注をかけていて、この見込み生産の都合上、アイテムによっては余ってしまうのが現状です。売り切るために少なめに作ったとして、お店に十分な商品が並べないような状況になっても消費者にとっての不便を生みます。かと言って燃やしてしまうのは環境にも悪いですし、収益悪化の原因になっているので、そこをどうにかできないかということで、AIで需要やトレンドを予想するところに力を入れていきたいと考えています。

一つがトレンド分析です。ツイッターやインスタグラムでたくさんアップされる写真を解析して、どんな色や柄、丈、素材、ディティールのアイテムが着られているのかを日々解析し、レポートとして提供しています。

徐々にAIの導入企業が増えてきています。アパレル企業に課題をヒアリングさせていただきながら、サービスの改善に努めているところです。外部投資家にも入っていただいており、当然ながらIPO（新規株式公開）を目指しています。