![良品計画がZOZOと販売委託契約を締結、「無印良品」の商品を「ZOZOTOWN」で販売 | Web担当者Forum](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c73ee3e0a34a9d0ce7472850721f390cbfc0398c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwebtan.impress.co.jp%2Fsites%2Fdefault%2Ffiles%2Fimages%2Fnews1200.png)
同店舗は販売を目的としない「売らない店」だ。来店客は事前にファッションの好みや悩みをインターネットを通じたアンケートで回答する。来店時は、独自のAI(人工知能)サービスとプロのスタイリストに相談。1人当たり2時間以上かけて似合いのコーディネートを提案する。最後はプロのヘアメークを受け、気に入ったスタイリングで写真撮影をして終了だ。これら一連のサービスはすべて無料となる。 来店は完全予約制。対話アプリ「LINE(ライン)」の専用アカウントから応募し、当選者が店に訪れる。来客数は1日当たり4~5人を想定しており、年間で1000人程度を見込んでいる。サービスを受けた来店客に商品情報が登録されたQRコードを送り、ZOZOのEC事業サイトへの流入を促す。 表参道に店舗を構え、プロのスタイリストを採用するなど、似合うラボのサービスを無償提供するにはコストがかかる。ZOZOの澤田宏太郎社長は「似合うラボ
はじめに こんにちは、推薦基盤部の与謝です。ECサイトにおけるユーザの購買率向上を目指し、レコメンデーションエンジンを研究・開発しています。最近ではディープラーニングが様々な分野で飛躍的な成果を収め始めています。そのため、レコメンデーション分野でも研究が進み、精度向上に貢献し始めています。本記事では、ディープニューラルネットワーク時代のレコメンド技術について紹介します。 目次 はじめに 目次 パーソナライズレコメンドとは 深層学習より前の推薦手法 協調フィルタリング Matrix Factorization SVD(Singular Value Decomposition) Factorization Machine 深層学習を使った推薦手法 ニューラルネットワーク推薦手法に対する警鐘 Recboleプロジェクト Recboleプロジェクトを用いた各アルゴリズムの検証 General Re
ニュース 【調査リリース】令和はワントーンコーデが増加。平成の定番「秋冬=ダークカラー」はもう終わり?気分の上がるペールトーンが新常識! ~ ファッションコーディネートアプリ「WEAR」のデータから解析した流行カラーの変化 〜 ZOZOグループが運営するファッションコーディネートアプリ「WEAR(ウェア)」は、ZOZO研究所福岡の画像解析技術を活用し、平成と令和の秋に着用されたカラーの変化について調査を実施しましたのでお知らせします。 本調査は、平成(2017年と2018年の各9月1日から10月31日)と令和(2019年と2020年の各9月1日から10月31日)を比較し、累計13,275名が投稿した計194,917件の女性のコーディネート画像を対象に実施しました。 平成に比べ、令和はワントーンコーデが増加 WEARに投稿されたコーディネート画像から、背景などを除いたファッションアイテム部分
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