ALBERT/アパレルでの自動タグ付けサービス開始

2015年09月08日 

ALBERTは9月8日、最先端の機械学習手法であるDeep Learning(ディープラーニング)を用いて大量の画像を解析し、自動的にタグ付けするサービスの提供を開始した。

主にアパレルでの自動タグ付けに強みを持つサービスとして提供する。

利用企業が、商品画像をALBERTが用意するAWS(アマゾン・ウェブ・サービス)サーバーにアップロードすると、それらの画像を自動的に解析し、基本ファッション用タグ(カテゴリ/形状/色/柄/素材/感覚表現など約200種類)を付与したファイルを生成することができる。

現状でのカテゴリ(トップス/ボトムス/インナー/レディース/メンズ/ティーンズ/キッズなど)、形状(Tシャツ/カットソー/半袖など)、色や柄(無地/ボーダー/水玉など)などの識別精度は人力で行なった際と同等以上を達成している。

さらに、基本ファッション用タグ以外のタグを付与したい場合は、タグマスターとタグ付き学習用画像があれば、Deep Learningによりモデルを再学習し、利用企業専用のタグ(オプションタグ)に対応した結果を生成することができる。

これにより、商品データベース構築時のタグ付与作業のコスト低減、精度向上、マーケティング分析での活用、検索漏れによる機会損失防止、商品レコメンデーションへの応用などの効果を挙げている。

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