コンピュータビジョンとAIで服のフィット感をより正確に見られる仮想試着室「Revery.ai」

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ウェブサイトで洋服のサイズやフィット感を確認する作業は、時としてオンラインショッピングの楽しみを奪ってしまう。そこでRevery.aiは、コンピュータビジョンとAIを活用したツールを開発し、より良いオンラインドレッシングルーム体験を実現しようとしている。

イリノイ大学Center for Computer ScienceのアドバイザーであるDavid Forsyt(デビッド・フォーサイス)博士の指導のもと、博士課程の学生であるKedan Li(ケダン・リー)氏、Jeffrey Zhan(ジェフリー・チャン)氏、Min Jin Chong(ミン・ジン・チョン)氏からなるチームは、既存のカタログ画像を利用して、従来のバーチャルドレッシングルームでは困難であった、毎週100万着以上の規模の処理を行う初めてのツールを作成しているとリー氏はTechCrunchに語った。

Revery.aiの共同ファウンダーのジェフリー・チャン氏、ミン・ジン・チョン氏、ケダン・リー氏(画像クレジット:Revery.ai)

カリフォルニアを拠点とするReveryは、Y Combinator(Yコンビネータ)の2021年夏のコホートに参加しており、8月末のプログラム終了を目指している。YCは、同社に12万5000ドル(約1370万円)投資している。リー氏によると、同社はすでに2年間のランウェイを持っているが、150万ドル(約1億6500万円)のシードラウンドを調達することで成長を加速させ、大手小売業者に対してより成熟した企業であることをアピールしたいと考えているという。

Reveryの前には、リー氏はパーソナライズされたメールの分野で別のスタートアップに取り組んでいたが、すでに大手レガシー企業の無料版があったため、うまく機能させることができなかった。独占が少なく、テクノロジーを収益化できる分野を探していたところ、ファッションに興味を持ったという。別のアドバイザーと協力してワードローブコレクションを始めたが、そのアイデアは頓挫してしまった。

チームは、フォーサイス教授との共同作業でエンジンがかかり、すでにウェブサイトに画像を掲載しておりユーザーはいるが、コンピュータビジョンの側面を求めていたB2B顧客をターゲットに、技術のイテレーションを数回行っている。

多くの競合他社は、3Dモデリングや画像を手作業で加工してモデルに重ね合わせる方法を採用しているが、Reveryはディープラーニングとコンピュータビジョンを活用することで、服のドレープ性を高め、さらにユーザーは肌のトーンや髪型、ポーズなどをカスタマイズして自分に似せたモデルを作ることができる。また、完全に自動化されており、何百万ものSKUを扱うことができ、数週間で顧客に提供することができる。

同社のバーチャルドレッシングルームは現在、東南アジア最大級のファッション企業であるZalora-Global Fashion Groupを含む多くのファッションECプラットフォームで利用されている、とリー氏はいう。

Revery.aiランディングページ(画像クレジット:Revery.ai)

「こんなに良い結果が出ているのはすごいことです」と彼は付け加えた。「お客様からは、3〜5倍といった、これまでになかったような高いコンバージョン率の報告を受けています。ZaloraでABテストを行ったところ、380%の増加が見られました。これから当社の技術をZaloraのすべてのプラットフォームに展開していくことを大変うれしく思っています」。

この技術は、2020年、パンデミックの影響でオンラインショッピングが急増した時期に登場した。米国だけでも、2020年にはファッションリテール売上高の29.5%をeコマースファッション業界が占めており、2021年に同市場の価値は1000億ドル(約11兆円)に達すると予想されている

Reveryは「オンラインレースで勝つためのロードマップにこれを入れている」40社以上のリテーラーとすでに交渉中です、とリー氏はいう。

同社はこれからの1年、より多くの顧客に採用され、本番運用を開始することに焦点を当てている。競合他社との差別化を図るために、リー氏は、リテーラーから求められているボディタイプ機能を搭載したいと考えている。このような技術は、多様な体型のモデルがあまり存在しないため、難度が高いと彼は語った。

Reveryがユーザーにアバターを作成して服の見え方を確認できる機能を提供するためには、自社で独自のデータを収集する必要があると同氏は考えている。

「もしかしたら今見ているのは実際に大きな波の始まりで、そのニーズに応える適切な製品を私たちは持っているのかもしれません」と彼は付け加えた。

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画像クレジット:Getty Images

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(文:Christine Hall、翻訳:Aya Nakazato)