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渋谷スクランブル交差点を行き交う人々のファッションコーデも一気に解析できる "#CBK scnnr" がマーケティングやファッションコンテンツのあり方を変える - 株式会社ニューロープ
[17/04/13]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
ファッションスナップを解析して情報化する人工知能API “#CBK scnnr（カブキスキャナー）” をリリース
レディースファッションアプリ『#CBK（カブキ）』を運営するベンチャー、株式会社ニューロープが、ファッションスナップを自動解析してタグ情報を返す人工知能 “#CBK scnnr（カブキスキャナー）” のAPI提供を開始しました。
スナップを一度言語化するため汎用性が高く、さまざまなファッションのサービス、Eコマース、イベントなどで活用することができます。
#CBK scnnrは、約3年に渡るサービス運営を通して培ってきた大量のファッション情報を元に開発されています。
[画像1: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-304201-0.jpg ]
[画像2: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-477249-9.jpg ]
ファッションスナップを情報化する#CBK scnnr API
従来、人工知能に画像の内容を認識させる「一般物体認識」は実現が難しい領域とされており、実用化に至っている分野は顔認識など一部に限られていました。
中でもファッションコーディネートの解析となると、画像中に複数の物体が含まれており、かつ背景にノイズも多いとあって、特に難易度が高くなっています。
これらをクリアした人工知能 "#CBK scnnr" を、ニューロープはAPIとして提供開始しました。
"#CBK scnnr API" にファッションスナップを送ると、「#ブルー デニムジャケット」「#ホワイト ロゴ トートバッグ」といった具合にそのスナップを自動で言語化することができます。
Eコマースやイベントなど、様々なシーンでの活用が可能です。
[画像3: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-820683-1.jpg ]
#CBK scnnrの特徴は次の3点です。
コーデに含まれる複数のアイテムを同時に認識できる。
数秒でコーデの解析が可能。リアルタイム性が重視される用途にも応えます。
画像に対して類似画像を返すのではなく、タグ情報（ワード）を返すため、既存の様々なサービスにも応用できます。
#CBK scnnr APIの活用例
コーデに含まれる複数のアイテムを瞬時に解析する#CBK scnnrは、シンプルさゆえにアイデア次第で活用方法は広がります。
- 自社商品を自動表示
[画像4: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-976407-4.jpg ]
ショップスタッフブログなど、オウンドメディアのスナップを解析して自社Eコマースの商品を自動表示できます。
過去の記事にも常に在庫のある新商品を表示できるため、アセットを最大限に活用できます。
- ファッションイベント活用
[画像5: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-832015-3.jpg ]
ファッションイベント来場者のコーデをリアルタイムに情報化。
採点したり、趣向の近いモデルさんをピックアップしてリコメンドしたりできます。
- 情報入力のサポート
[画像6: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-872322-2.jpg ]
Eコマースの商品登録や、フリマアプリでの出品時の情報入力をアシスト。
カテゴリーを自動登録したりタグ付けしたりして、情報の入力漏れをカバーすることもできます。
- 商品検索カメラ
[画像7: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-541520-7.jpg ]
雑誌やインスタのコーデをアップしたら自社Eコマースの類似アイテムを表示する機能を、既存のスマホアプリやウェブアプリに組み込めます。
- 本当に着られているアイテムを市場調査
[画像8: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-848297-5.jpg ]
防犯カメラの映像を解析するなど、例えば「表参道でどういったアイテムがコーデに取り入れられているか」といったマーケティング情報を得られます。
リアルタイムの市況を分析することで、商品開発に活かせます。
100万枚のファッションスナップを元に学習を重ねた#CBK scnnr API
#CBK scnnr APIは、#CBKのスナップを始めとして100万枚のファッション画像を元にニューラルネットワークのアプローチで学習を続けてきました。
1.5年の研究開発期間を経て、現在の精度にまでチューニングすることに成功しています。
[画像9: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-695033-6.jpg ]
人工知能の精度はLINEのチャットボットで試せます！
下記手順にて、人工知能をデモ環境で実行いただけます。
QRコードを読み込み（または下記URLにスマートフォンでアクセス）
「ファッションおじさん」を友達に追加
チャット上にファッションスナップを投稿
[画像10: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-311127-8.jpg ]
https://line.me/ti/p/@gpk6359w
#CBK: https://cubki.jp/
#CBK scnnr API: http://scnnr.cubki.jp/
解析結果例: https://goo.gl/Kxu5fm
レディースファッションアプリ『#CBK（カブキ）』を運営するベンチャー、株式会社ニューロープが、ファッションスナップを自動解析してタグ情報を返す人工知能 “#CBK scnnr（カブキスキャナー）” のAPI提供を開始しました。
スナップを一度言語化するため汎用性が高く、さまざまなファッションのサービス、Eコマース、イベントなどで活用することができます。
#CBK scnnrは、約3年に渡るサービス運営を通して培ってきた大量のファッション情報を元に開発されています。
[画像1: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-304201-0.jpg ]
[画像2: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-477249-9.jpg ]
ファッションスナップを情報化する#CBK scnnr API
従来、人工知能に画像の内容を認識させる「一般物体認識」は実現が難しい領域とされており、実用化に至っている分野は顔認識など一部に限られていました。
中でもファッションコーディネートの解析となると、画像中に複数の物体が含まれており、かつ背景にノイズも多いとあって、特に難易度が高くなっています。
これらをクリアした人工知能 "#CBK scnnr" を、ニューロープはAPIとして提供開始しました。
"#CBK scnnr API" にファッションスナップを送ると、「#ブルー デニムジャケット」「#ホワイト ロゴ トートバッグ」といった具合にそのスナップを自動で言語化することができます。
Eコマースやイベントなど、様々なシーンでの活用が可能です。
[画像3: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-820683-1.jpg ]
#CBK scnnrの特徴は次の3点です。
コーデに含まれる複数のアイテムを同時に認識できる。
数秒でコーデの解析が可能。リアルタイム性が重視される用途にも応えます。
画像に対して類似画像を返すのではなく、タグ情報（ワード）を返すため、既存の様々なサービスにも応用できます。
#CBK scnnr APIの活用例
コーデに含まれる複数のアイテムを瞬時に解析する#CBK scnnrは、シンプルさゆえにアイデア次第で活用方法は広がります。
- 自社商品を自動表示
[画像4: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-976407-4.jpg ]
ショップスタッフブログなど、オウンドメディアのスナップを解析して自社Eコマースの商品を自動表示できます。
過去の記事にも常に在庫のある新商品を表示できるため、アセットを最大限に活用できます。
- ファッションイベント活用
[画像5: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-832015-3.jpg ]
ファッションイベント来場者のコーデをリアルタイムに情報化。
採点したり、趣向の近いモデルさんをピックアップしてリコメンドしたりできます。
- 情報入力のサポート
[画像6: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-872322-2.jpg ]
Eコマースの商品登録や、フリマアプリでの出品時の情報入力をアシスト。
カテゴリーを自動登録したりタグ付けしたりして、情報の入力漏れをカバーすることもできます。
- 商品検索カメラ
[画像7: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-541520-7.jpg ]
雑誌やインスタのコーデをアップしたら自社Eコマースの類似アイテムを表示する機能を、既存のスマホアプリやウェブアプリに組み込めます。
- 本当に着られているアイテムを市場調査
[画像8: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-848297-5.jpg ]
防犯カメラの映像を解析するなど、例えば「表参道でどういったアイテムがコーデに取り入れられているか」といったマーケティング情報を得られます。
リアルタイムの市況を分析することで、商品開発に活かせます。
100万枚のファッションスナップを元に学習を重ねた#CBK scnnr API
#CBK scnnr APIは、#CBKのスナップを始めとして100万枚のファッション画像を元にニューラルネットワークのアプローチで学習を続けてきました。
1.5年の研究開発期間を経て、現在の精度にまでチューニングすることに成功しています。
[画像9: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-695033-6.jpg ]
人工知能の精度はLINEのチャットボットで試せます！
下記手順にて、人工知能をデモ環境で実行いただけます。
QRコードを読み込み（または下記URLにスマートフォンでアクセス）
「ファッションおじさん」を友達に追加
チャット上にファッションスナップを投稿
[画像10: https://prtimes.jp/i/24452/11/resize/d24452-11-311127-8.jpg ]
https://line.me/ti/p/@gpk6359w
#CBK: https://cubki.jp/
#CBK scnnr API: http://scnnr.cubki.jp/
解析結果例: https://goo.gl/Kxu5fm
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