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2020.06.05

エアークローゼットが2000万以上のデータ分析から得たノウハウを特設ページで公開 −ファッション業界でのデータ活用推進に貢献

最終更新日:

パーソナルスタイリング サービスの運営を通して得られた2000万以上の実績データをもとに、ファッション領域で独自のデータ活用を推進する株式会社エアークローゼットは2020年6月5日、データ活用特設ページ『airCloset Data Sciense Collection(エアークローゼットデータサイエンスコレクション)』を開設しました。

同社は、ファッションテック企業として、250万以上のスタイリングデータだけでなく、ファッションの感性・好みやセンスなどの定性的なデータをはじめ、複数項目に紐づく膨大なデータを解析してきました。

同社は、データ解析・AI 開発専門チームとして『データサイエンスチーム』を社長室直下に設立しています。

 

今回は、その専門部隊であるデータサイエンティストが、日頃どのような思考に基づきデータ活用をし実装している かの“独自の視点とおもしろさ”について、取り組みの一部を特設ページでご案内します。

同社は2015 年 2 月に月額制ファッションレンタルサービス『airCloset(エアークローゼット)』をリリースして以来、パ ーソナルスタイリングに関するすべてを、独自のオンラインシステムである『スタイリング提供システム』で一元管理をすることで2000万を超える膨大なデータを蓄積しています。

同社によると例えば、ファッションアイテムの購入もできるファッションレンタルサービス『airCloset』では、スタイリング、バイイングやサービス設計、UI/UX デザインなど担当部門によって「見るべき観点」を適切に選び、時に組み合わせて評価・判断をすることが重要です。

その中でデータサイエンスチームが、よりサービスを包括的に、さらに課題点は特にピンポイントに焦点をしぼり深化させた視点でデータを扱っているといいます。

データサイエンスチームは、以下の画像のように、まずは膨大な保有データをグルーピングし、各所が適切に活用できるようロードマップとして活用しています。

『airCloset Data Science Collection』のコンテンツ
●01:Styling Support AI
スタイリスト×AIについて:スタイリストに関するデータ活用
●02:Styling Matching System
スタイリストとお客様のマッチングにおけるデータ活用
●03:Inventory Optimizer
在庫最適化に対するデータ活用
●4:Logistics Forecast
『airCloset』のレンタルサービスに紐づく物流・メンテナンスでのデータ活用

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