#1が開催されました。本イベントは、Fashiontechのトレンドを追いかけるエンジニア同士を繋ぎ、イノベーションを加速させるための議論の場を作る事を目的としており、当社と株式会社ライフスタイルデザインが主催したものです。Learningといったトレンドの技術を用いた最先端の取り組みについて、具体的な事例を交えて講演を行いました。システム開発部部長の中筋丈人氏。ポップアップストア(期間限定の店舗)を都内に展開し、実店舗でのIoT活用の試みをご紹介いただきました。Fabric』を運営する同社ですが、オーダーメイドに欠かせない正確な採寸を顧客自身で行うことが困難であったり、生地の実物を見たいというニーズに合わせて、「お客様とのリアルな場での接点が必要」と考え、実店舗展開とIoTの活用を検討するようになったそうです。店舗で取得されたセンシングデータは「Re:dash」というオープンソースのダッシュボードツールで可視化しているとのこと。Merchandising:売り場の陳列、POP設置等による訴求)に利用していきたいと展望を述べました。API』というテーマでご講演いただきました。Platformで提供されている機械学習の技術を利用した画像認識サービスで、画像に写っている物や人物を検知し、それに基づいたカテゴリ分けやタグ付けを行うことができます。APIによるタグ付けと色判定に挑戦しました。cream」というラベルが...?とはいえ、精度はそれほど悪くないようです。洋服のカテゴリ分けやタグ付けに利用できるとしつつも、多数の画像を同時に処理できなかったり、認識精度が今ひとつのラベルもあり、引き続き検証を行う必要があるとのことでした。創業5年目のスタートアップ企業である同社は、『SENSY』の開発に取り組み、現在はファッション領域におけるAI利用を推進しています。AIの開発で、まず最初に議論となるのが「AIが先か、サービスが先か」という開発方針だといいます。AIの開発を主導とするのか、サービス(プロダクト)が求めるAI機能を開発するのかという問題ですが、スタートアップならではの柔軟性でどちらの方針にも対応、氏曰く「進め方の最適解なんて誰も知らない。やればいい!」とのこと。開発環境のインフラはAWSを選択。AWSのスタートアップ支援制度を利用することで、社内にAWSに詳しい人がいなくとも、手厚いサポートで最適なITインフラを構築できたと語ります。Platform)との併用も考慮に入れ、マルチクラウドを意識した「CLOUD戦略」を強調しました。Clip』で投稿された写真から、その部屋のインテリアスタイルを判別する仕組み(インテリアスタイル判別器)を開発した事例をお話しいただきました。Clip』上で話題となった”男前インテリア”という新しいスタイルの誕生だといいます。男前インテリアとは、ブルックリンスタイルに類似しつつも、日本独自のDIY文化が混じった雰囲気を持つ内装を指すのですが、なかなか素人には判別が難しいスタイルです。Learningは、インテリアスタイルのような「定義があいまいだが、存在が認められている」、「モデル化が困難なもの」の識別に向いているとのこと。LearningのひとつであるTensorFlowに、インテリア写真2万枚(1,000枚×20スタイル)を3日かけて学習させたところ、なんとか判別が可能になったといいます。Learningの活用における専門家による支援の重要性を示唆しました。統括部長の西尾智春氏です。Fabric』と同様に、リアル店舗にも注力しているとのこと。同社はオムニチャネル戦略を掲げ、リアル店舗を、初回の顧客接点のための「セミショールーム型ストア」と位置づけ、ECサイトへの流入を促進するという手法を展開しています。そこで重要となるのが、「店舗とECをつなげる仕組み」「店舗と本社のコミュニケーションをつなげる仕組み」「継続したサービス改善を支える開発」の3つです。実際に導入したクラウドサービスを紹介しつつ、今後は3Dシミュレーションを用いた仮想的な眼鏡試着サービスを開発してみたいと、意欲を語りました。講演後は、楽しい懇親会!多くの方にご参加いただき、とても盛り上がりました。ファッションテックは、今後ますます注目度が上がると考えられます。これからも旬な企業、旬なテクノロジーを共有する場として開催を予定していますので、皆さんの参加をお待ちしております。本イベントの発表スライドはこちらで公開中です。Photo株式会社の協力によりご提供いただきました。講演中の熱気が伝わる素晴らしい写真をありがとうございます。Photo』は、”撮りたい”プロまたはセミプロのフォトグラファーと、”撮ってほしい”人を繋ぐフォトグラファーマッチングサイトです。ご興味のある方は、こちらもチェックしてみてください。Platform#TensorFlow編集部twiterfacebookAWSを中心としたクラウドインフラやオンプレミス、ビッグデータ、機械学習などの技術ネタを中心にご紹介します。