画像とタグの埋め込み表現を活用

　研究成果は17日、オランダのエルゼビア社が発行するジャーナル『Expert Systems with Applications』で公開された。

　例えば、「この服装はどれくらいカジュアルなのだろうか？」に対する回答は、ユーザーにとって難易度が高く、専門家にとっても簡単ではない。そうしたファッション特有の曖昧性は、ユーザーが新たなジャンルの服装にチャレンジしにくい要因となっている。

　そこで研究グループは、全身コーディネート画像と画像に付与された複数のタグ情報を同じ空間に写像し、画像とタグの埋め込み表現を活用することで、ユーザーからの曖昧な問いに回答できる技術を開発した。

購買アイテムの選択・行動を支援

　開発した「Fashion Intelligence System」は、ファッションを自動的に解釈し、ユーザーと協働することで、ファッションに関する新しい知識の発見と新しい価値の創造を促進する仕組みという。

　新技術による回答をユーザーに提供することで、ファッション特有の曖昧性を軽減し、購買アイテムの選択・行動を支援することが期待される。「オフィスカジュアル」についてよくわからない場合、同システムの画像並べ替え機能を用いることで、「オフィスカジュアル」タグが付与された服装の中でも、より「オフィスカジュアル」な服装と、そうではない服装を判断することができる。

　今回の新技術は、比較的きれいに撮影された画像と、ある程度の専門性を持つユーザーが付与したタグが揃ったデータセットでのみ機能するが、今後の課題として、あらゆる投稿データに対して適用できるように改善することを挙げている。