FashionTech Talks Tokyo #2	第1回　みらいファッションラボ
日時	2016.11.24 17:00〜	2016.11.25 17:00〜
主催	NHN テコラス株式会社、株式会社ライフスタイルデザイン	ifs未来研究所、三越伊勢丹HD
趣旨	ファッション×テクノロジーのトレンドを追いかけるエンジニアをつなぎ、イノベーションを加速させるための議論の場を作る目的。登壇者は技術テーマに沿った事例や開発経験などを紹介する。	「デジタルは、ファッションを幸福にできるか。」についてトークする。
登壇者	山本圭（グーグル株式会社パートナービジネスマネージャー）、武部雄一（カラフル・ボード株式会社CTO）、相田哲宏（同リードエンジニア）、吉井伸一郎（サイジニア株式会社代表取締役CEO）	林信行（ITジャーナリスト兼コンサルタント）、市川渚（ファッションコンサルタント）、孫泰蔵（Mistletoe株式会社代表取締役社長）、金森香（「THEATRE PRODUCTS」プロデューサー）

（＝敬称略）

これまで、2つのイベントで紹介されたファッション×テクノロジーの関わりの事例を、「表現（クリエーション）のためのテクノロジー」「ビジネスのためのテクノロジー」「出会いの場をつくるテクノロジー」という3つに分類し、事例を整理しつつ、指摘された課題などを紹介してきた。

今回は、この3つを支えるインフラ的なテクノロジーについて、挙げられた事例を紹介しつつ、今後の展望を考える。

4. テクノロジーを支えるテクノロジー

これまで紹介されたテクノロジーは、クラウドやAI（人工知能）など、さまざまな基礎的なテクノロジーの“組み合わせ”によって実現している。

FashionTech Talksは、この「テクノロジーを支えるテクノロジー」の活用事例を紹介するもので、第2回は、現在特に注目を集める「AI（人工知能）」がテーマとなった。AIは、これまで紹介されてきた事例の中でも随所に使われているものだ。

「デクワス.CAMERA」は、モデルカット等の画像から個々のアイテムを識別するのに、AIにアイテム画像や人体骨格を学習させた。背景画像から人間を切り出し、頭・上半身・下半身と骨格を理解し、複数のアイテムがあっても別々で認識することができる。

「SENSY」は、新サービス「SENSY CLOSET」でもAIを活用した。カラフル・ボード株式会社のリードエンジニア・相田哲宏は、画像処理とコーディネート提案での活用事例について説明。例えば、画像の「切り抜き作業」には、AIにアイテムの画像を学習させ、自動化したという。

「みらいファッションラボ」でも、AIについて話題が及んだ。

「airCloset」は今後、スタイリストが手動で行ってきた提案を、一部AIで自動化することにより、スタイリストのコーディネート提案業務の効率化を図っていくという。さらに一歩進み、これまで集積したデータを基に、トレンドやニーズの提案ができるようになる可能性についても触れた。

膨大に集積されたデータは、確かにニーズの動向や嗜好の変化を予測することができるし、「いま」必要な、的確な提案もできる。顧客のアクションに対するリアクションも、膨大なデータがあればパターン化でき、自動化できるだろう。ならばいずれ、デザインも接客も機械任せにできるかもしれない……と、考えるのはあまりにも性急だ。

前出の相田は、「現状のAIは、『なんでもできるすごいモノ』というイメージが強いが、一企業がやるには完璧なものではなく、どんなことも解決できるものではない」と強調。

まずは、なにをAIにやらせたいのか、なにを解決させたいのかを決めることが重要。その課題をさらに分割し、分割した個々の課題について、人がやるよりも正確に解決してくれる、というもの。現状では、そういう使い方が良いと感じている。（相田）

また「みらいファッションラボ」で孫泰蔵は、「AIは、子どもを育てているような感覚」と紹介。

deep learningで機械に教えてみると、「なんでこんなバカなことやってるの？」と思うこともする。それで、もう一回教え方を変えてdeep learningさせると、前よりはちょっと賢くなってたり、ほかに「ここはダメだ」というところが出てくる。そんなトライ・アンド・エラーの繰り返し。教え方を考えるのが難しい。（孫）

現状は、機械にdeep learningでクリエイティブなことを教えて、クリエーターの補佐役を担わせるのが良いのでは。人間がやるべきことを全部AIに置き換えるのではなく、「やりたいことがあるけど、全部自分で調べたりしてたらたいへん」というときに、AIにサポートさせて、その結果を活用する。

そうして、デザインや色などを提案させたら「どうしてコレ?!」というような、おもしろいものをAIが出すかもしれない。そういう方向性でAIを使ってみたい。（孫）

こうした話を受けて、「THEATRE PRODUCTS」の金森は、「そういう使い方ならしてみたい」と関心を寄せた。

人間や人の考えがいらなくなるものだったら抵抗がある。でもそうではなく、人間の補佐をさせるという使い方なら期待してみたい。特に、斬新な間違いをしてくれるのはおもしろそう。（金森）

なお、「SENSY」ではファッションコーディネートの本という静的なデータベースを教科書データとしてAIに教えたため、実際のトレンドとの乖離が課題になっているとも。そこで、AIが生成したスタイリングを、実際のスタイリストに点数をつけてもらうことで改善していくと、相田は説明した。

ファッション×テクノロジーのこれから

これまで紹介された事例は、AIのみならず、さまざまな基礎的なテクノロジーを“組み合わせる”ことでできている。新しい“組み合わせ方”は、さらに新しい可能性を拓くだろう。

そして、それを生み出すものこそ、新しい発想だ。

その典型例こそ、ファッションコンサルタントの市川渚が「みらいファッションラボ」で言及した「SONY×ISSEY MIYAKE」のコラボレーションの事例だ。市川は、この取り組みに「希望を感じた」と、話す。

「ISSEY MIYAKE」のバッグでやったような、〈電子ペーパーに穴を空けてレザーを編み込む〉というのは、テクノロジーの人ならしない使い方だと聞いた。『常識』を打ち破った使い方ができたのは、異分野であるファッション業界の人たちの発想があったからこそ。この交わり方に希望を感じた。（市川）

このように、ファッション業界の感性は、テクノロジー側の人々が持っていない発想を提供できる。

クリエーション面だけでなく、現場のリアルな声はアイディアを掘り起こすうえで大きな役割を果たす。第0回「みらいファッションラボ」では、伊勢丹で今後予定している取り組みに言及があった。

アナログの世界にある課題を徹底的に洗い出すことが必要。店頭にいる方の「あれをやりたい」「これをやりたい」という希望を、徹底的に議論しようと思っている。

クラウドファンディングは、資金調達のあり方に新たな選択肢をもたらした。クラウドを通じて、これまで持ち得なかったリソースが手に入るようになった。AIは、これまで人ではできなかった高度な処理を可能にしている。

インフラとなるテクノロジーが進化している中、〈いままでできなかったこと〉が急激なスピードで可能になっている。これらを組み合わせ、活用していった先の世の中がどんなものになるかは誰にとっても未知数だ。

可能性ばかりが広がっているいま。ファッション業界とテクノロジー業界が、いっしょに手探りを重ねていく先にあるファッションはどんなものになるだろうか。ともにワクワクできれば素晴らしい。