商店街「狸小路」では、自動運転ロボットを使った観光客向けの荷物運搬介助のデモが行われた。実用化すれば、買い物の量にかかわらず、手ぶらでの移動が可能になる。北海道でアクセラレータプログラムを開始しており、その第1回デモデイが開催された。詳報はこちらの記事を参照。お酒を飲みながら会議をすると、果たして会議は活性化するのかを検証するセッション。搭載グラスを、富士通は映像・音声解析で会議が活性化しているかを定量的に把握できるシステムを導入。地域イベントが連携することで、日本のイノベーションが加速するだろうとの仮説を提言。海外事例などからも、おそらくこの仮説は正しい。田村カイ氏によるグラフィックレコーディング。チカホ」のステージで行われた、ナイトエコノミーに関するセッション。バンコクと札幌の間には直行便があることから、東南アジアからの観光客も増えつつあるが、まだまだ来訪客を楽しませる仕掛けが足りないのではないか、という議論が続いた。ライオンが出展していた、下着にセンサーをつけるだけで、恒常的に腹囲が測定できる「ながら腹囲チェッカー」。アプリと連動し、体型維持を支援してくれる。シャンプーやリンスの買い置きは、ついつい忘れるもの。シャンプー台の下に圧力センサーを入れることで、ポンプを押されたカウントに基づき残量を判定、シャンプーを自動注文できる。一歩進んでいるのかも。高齢者の遠隔見守りなどにも応用できる。2018.11.02SHARE:ニュースサマリ:人工知能(AI)によるファッションテクノロジーを研究開発するLiaro(リアロ)は11月2日、AI特化型インキュベーターのディープコアを引受先とする第三者割当増資の実施を公表した。LiaroはAIを活用したアパレル業界向けのソリューションを提供するスタートアップ。1年以上の研究開発を通じ...この記事を読む写真両サイドはディープコアメンバー。写真中央のしまむら着用が代表取締役の花田賢人氏ニュースサマリ:人工知能(AI)によるファッションテクノロジーを研究開発するLiaro(リアロ)は11月2日、AI特化型インキュベーターのディープコアを引受先とする第三者割当増資の実施を公表した。LiaroはAIを活用したアパレル業界向けのソリューションを提供するスタートアップ。1年以上の研究開発を通じて1000万枚以上のファッション関連画像とそれに付与されているデータを蓄積し、独自のアルゴリズムを生成した。現在はアパレルEC向けの商品紹介テキストの自動生成や類似商品のレコメンドシステム、自動タグ付けなどのシステムを提供している。話題のポイント:ファッションテックの話題をよく聞くようになりました。言わずと知れたZOZOの影響が大きいわけですが、人間のサイズをデータとして蓄積するというアプローチは世界的にみても珍しい取り組みだったそうです。この取材記事で指摘されている通り、ファッションにはサイズがぴったりだからOK、というワケにいかない「趣味嗜好」というハードルがあります。いわゆるダボダボの服が好き、というのは体の寸法からはわからないという理屈です。Liaroサイトからそれを解決してくれる一つのアプローチがファッションイメージによるレコメンドです。いわゆる画像解析の分野で、膨大なビッグデータからその人が「好きであろう」イメージを提案してくれるアレです。以前取材したニューロープさんでは、過去に運用していたファッション系のキュレーションメディアで蓄積した自然言語データをベースにレコメンドエンジンを開発されていました。今回、ディープコアから調達を受けたLiaroさんも同様のレコメンドエンジンを開発している一社です。リリースによれば、アパレル市場の約半分が売れ残る前提で製造販売されており、その無駄を人工知能をはじめとするテクノロジーで解決する取り組みを実施しています。Liaro代表取締役の花田賢人さんは高専時代からネットワーク解析に取り組み、大学で自然言語処理などの機械学習分野を研究したエンジニア系起業家です。同社に他のファッション系の解析エンジンとの違いを聞いたところ、そもそもアルゴリズムにいついてはオープンソース化が進んでおり、差別化要因にはなりにくくなっている状況があるそうで、これ自体を構築するのは感覚的にはレゴブロックに近いそうです。それよりもファッション業界にはデータを扱うという基盤が揃っていないことの方に課題があると指摘していました。そこでLiaroではその整備からアルゴリズム提供、最終的な需給予測まで一気通貫で提供することで差別化を図っているそうです。Lookのようなデバイス、製造販売まで手がけるD2Cなどにも範囲を広げている注目の分野です。プレーヤーも大手からLiaroのようなスタートアップまで増えてきてますから、それぞれがどういうポジションを目指し、獲得していくのか大変興味深いです。