ここ2年ほどのジュリー・ボーンスタインは、人工知能（AI）を用いたショッピングアプリ「THE YES」の開発に黙々と打ち込んできた。そして2020年3月、ついにサーヴィスの開始にこぎつけた。ところが、時を同じくして新型コロナウイルスのパンデミック（世界的大流行）が世界を襲い、人々が身に着ける衣服の種類がすっかり変わってしまったのである。
「いまのわたしたちは、この環境にすっかり馴染んでいます」と、ボーンスタインは語る。コロナ禍になって以来、スポーツ用のトラックパンツやリモートワーク用ウェアへの需要が高まっている。一方で、ワクチンの接種が進んで人々が“自由”になるにつれ、その傾向も逆転する可能性が予想されている。
こうしたなか、AIを使ったオンラインショッピングのカスタマイズサーヴィスを提供する企業が次々に現れている。THE YESも、そうした新興企業のひとつだ。ファッションブランドや小売業者のサイトから商品を引用し、アプリ内のフィードに表示するのが同社のサーヴィスである。
THE YESは、いわばファッション版の「Tinder」のようなものだ。表示されるドレスをユーザーが気に入れば、「YES」をタップする。気に入らなければ「NO」をタップする。Tinderと違うのは、THE YESはAIと機械学習を活用することで、「おすすめ」の精度を次第に高めていける点だろう。
すべての「YES」と「NO」は、アプリの基礎となっている機械学習モデルへとフィードバックされる。そして、カスタマイズされたフィードがユーザーに送信され、アイテムはその場で購入できる。おすすめはユーザーごとに異なり、同じものはふたつとない。
「シンプルに言えば、AIとは消費者の行動を把握し、それに基づいて動く能力のことです」と、ボーンスタインは語る。彼女はかつて、パーソナルスタイリングサーヴィスのStitch Fixで最高執行責任者（COO）を務めていた。「ネット通販の問題は、そのためのインフラが現時点では存在しないことです。つまり、テクノロジースタックをつくり直さなければなりません」
選択に基づいておすすめの精度が向上
THE YESは、活動を表に出さないステルスモードだった2年の間に、既存のブランドから商品データを引き込んで標準化するシステムと、レコメンデーションのアルゴリズムを開発していた。ユーザーがアプリをインストールすると、その人の好みに関するさまざまな質問が表示され、回答を促される。その後、表示される商品をユーザーが「YES」または「NO」で判断していくにつれ、その人へのおすすめの精度が上がっていく。
「何百というデータポイントを計算に入れています」と、ボーンスタインは語る。そこに含まれるデータには、例えば好きなブランドや価格帯、サイズ、アイテムのシルエットなどがある。
THE YESのレコメンデーションシステムには、20年3月のローンチから現在までに700万超の「YES」と「NO」が入力されている。現在稼働中のアルゴリズムはヴァージョン10だという。「実のところ、わたしたちが手がけていることは各ユーザーの意見に基づくウェブのランク付けなのです」と、ボーンスタインは語る。
いまのところTHE YESはは米国でのみ活動しているが、英国への事業拡大も計画している。同社以外にも、さまざまな企業がAIを活用したファッション業界の変革に乗り出している。Google Cloudが20年11月に発表したレポートによると、小売各社は自社事業の10のエリア（需要の予測やロイヤルティープログラム、商品のカスタマイズなど）でAIの活用を目指しているという。
また、調査会社Meticulous Researchの分析によると、小売のAI市場は27年までに190億ドル（約2.1兆円）規模に達することが確実になっている。各社はコロナ禍をきっかけに、AIの導入を加速させているという。
ヴァーチャル試着の技術も進化
ファッション分野では小売店もAIに目を向けている。その目的は事業の効率化や写真のヴァーチャル化、消費者が何を求めるようになるのかの予測だ。
例えばスタートアップのFinesseは、AIを使ってウェブ上での動向を調査して次のトレンドを予測する。そして人の手を介さないアルゴリズミックデザインを用いることで、25日以内に少量を素早く生産している。Finesseはジェンダーニュートラルな自社のウェアすべてに、3Dモデリングソフトウェアを用いている。そうすることでコストを削減し、サンプル製作の過程で生じる無駄を抑えているという。
コロナ禍の影響で人々が服を買いに行けなくなり、試着もできなくなったことで、ヴァーチャル試着室の展開に必要なテクノロジーの開発も急ピッチで進められてきた。イスラエルのZeekitは、AIを使ってASOSやMacy’s、アディダスなどのブランドがヴァーチャル撮影の機能を使えるようにしている。AIを用いれば、人の体の上に服をマッピングできる。マッピングの対象はモデルの場合もあれば、アプリに自分の写真をアップロードする潜在顧客の場合もある。
元モデルで現在はStyleScanのCEOのラリッサ・ポスナーは、「StyleScanのアルゴリズムを使えば、モデル1人につき服を1秒でレンダリングできます」と語る。同社が開発したヴァーチャル試着ソフトウェアを使うことで、写真をアップロードしてから自分の画像の上に新しい服を重ねて表示できる。
このシステムを現時点では、さまざまなモデルに着せた服を見せるために小売業者が使っている。一方でStyleScanは、一般消費者の利用拡大にも取り組んでいる。独自のニューラルネットワークがユーザーの関節の状況を検知し、動きや素材の種類を把握できる仕組みだ。
「小売店からStyleScanに、実物の服がワンサイズだけ送られてきます」と、ポスナーは説明する。「あとはシステムにアクセスしさえすれば、すべてのモデルたちがデジタルで服を着た状態で表示されるのです」。モデルの写真は、StyleScanに出資している企業のひとつであるロサンジェルスの制作スタジオで撮影されている。
インフルエンサーが“デジタルの服”を着る日
ポスナーによると、StyleScanはファッションブランドと協力しながら、各社の既存のアプリにStyleScanの技術を組み込んでいこうとしている。これらのブランドは、どこも「年間売上高が1億ドル（約110億円）以上のブランドばかり」なのだという。
StyleScanの最終目標は、各ブランドのアプリに小さなアイコンを追加し、それをユーザーがタップして写真を何枚かアップロードすれば、気に入ったアイテムを自分が試着している姿が表示されるようにすることだ。
またStyleScanはヴァーチャル試着室の画像を静止画ではなく、短い動画にする技術の開発にも取り組んでいる。「最終的には、インフルエンサーたちが“デジタルの服”を着ている姿を目にする時代がやってくると思いますよ」と、ポスナーは言う。
TRANSLATION BY GALILEO
