ファッションアイテムのトレンド情報を時系列で分析する「#CBK forecast」

株式会社ニューロープは、独自のファッション特化型画像認識AIで、トレンド情報を時系列で分析する「#CBK forecast（カブキフォーキャスト）」を開発。これまでβ版として提供してきましたが、このたび正式リリースすることとなりました。

同社は「#CBK forecast」を通じ、ブランドやリテールにおける発注量・在庫量の適正化、ひいては利益向上に貢献したいとしています。

1,000万点以上のアイテムを分類

「#CBK forecast」は、ファッションコレクション、Instagram、ECなどから収集した画像をAIで解析。カテゴリー・色・柄・シルエット・素材など約600種類のタグと顔認識による性別・年齢などの推定情報をかけ合わせ、1,000万点以上のアイテムを分類し、そのデータを蓄積してきました。

AIによる解析結果は、統計的に利用できる状態に加工、BIツールに集約します。導入企業は、BIツール上で、どういったアイテムがトレンドとなっているのかを直感的に確認・分析することが可能。また、毎月発行されるレポーティング資料からトレンド変遷の概要を把握したり、CSV形式でエクスポートされたトレンド情報を自社に最適な方法で分析したりもできます。

この「#CBK forecast」によって、色・柄・素材などのトレンドの52週の中の推移、天気や気温よる変化、Instagramとコレクションでの違いなどを詳細に把握することができるようです。

時系列で分析することの意味

「#CBK forecast」の大きな特徴は、トレンド情報を時系列で可視化するところでしょう。SNSやメディアに目を向けると、「現在のトレンド情報」はすぐにわかります。しかし、ブランドやリテールにとって「現在の」情報は発注量・在庫量の適正化に役立つとはいえないようです。

そこで「#CBK forecast」は、トレンド情報を時系列で分析。例えば、ここ数年トレンドとなっている「ワイドパンツ」は2018年1月時点と比較して、2021年5月時点で2.7倍にまで出現量が増えていることがわかっています。

ここで重要なのは、出現量が2.7倍となっているという具体的な数値。「ただ流行っている」というトレンド分析ではなく、「いつから何がどのくらい出回っているのか」という分析を行うことで、発注量・在庫量の適正化を図り、在庫過多による値引きなどを減らすと共に、顧客ニーズを満たした品揃えで売り切り収益性を向上させる経営方針をサポートしていくとのことです。

ただし同社によると、「#CBK forecast」は、あくまでも人の意思決定を部分的にサポートするツール。コンセプトの策定やデザインディティールの作り込みなど、データ化が困難な「センス」に依存する領域はやはり人に分があるとしています。

PR TIMES

（文・Higuchi）