Compath Night Vol.6 Deep Learning & Businessに参加してみた
こんにちわこんにちわ!
大学で専攻していた分野の話が聞けると聞いて、Compath Night Vol.6 Deep Learning & Businessに参加してみました。
講義してくれたのはカラフル・ボードCEOの渡辺さん。
人工知能によってユーザの感性を学習し、過多な情報からユーザの好きそうなものを推薦したい。 そんな背景をもっており、ファッションのレコメンドをするアプリ「SENSY」に関する話をしてもらいました。
ハイライト
SENSYって何だ AI搭載のファッション推薦アプリ 推薦された服がその場で買えます 提携業者はローンチ時点で世界企業が多く参入
人工知能がスタイリストになるファッションアプリ「SENSY(センシー)」がリリース、アートディレクションはライゾマの真鍋大度氏 - THE BRIDGE(ザ・ブリッジ)
- 好き嫌いはタップルのようなカードUI
- 50枚ほど好き嫌いの判断をしてもらえればユーザの完成
まとめ
先に個人的なまとめを書きます。 詳しいこと興味無いよって方はここだけ読んで終わりにしましょう。
- 人工知能によってアプリがパーソナライズされるので、ユーザがアクティブになる
- レコメンド時のクリック率の上昇:ランキングに対して、4倍以上のクリック率
- 1週間以内のリアクティブ率が非常に高い
- 好き嫌いのカードUIにより、ユーザの感性を学習できるだけの
- ライフスタイル全般に適用可能
- ユーザが知らない潜在的な欲求を推測可能
個々のユーザの好みのモノが多く推薦されることで、アクティブ率は上がる。 多くの情報から欲しい情報を探すコストは大きく、そこを人工知能でカバーする。
個人的メモ
なんで人工知能のアプリケーションが実現されたのか
deep learningの発展が大きいです。 最近ではgoogleがyoutubeで猫認識が有名です。 画像のカテゴライズのコンテストでは精度90%越えの手法です。 neural network(NN) x boltzmann machineによってdeep learningは今や世界で注目されている機会学習の手法になっています。
機会学習で感性を学習させる
NNは元々より人の神経モデルを基にして考えられた機会学習の手法です。 感性を学習させる分野では、注目されて使われています。 最近はc++,python,matlab等でライブラリが提供されているので、思ったより簡単にお試しできます。
なんで人工知能が必要なのか
インターネットの発展により情報過多になってしまっているから 探すコストが大きくなる中で、他人とは違う自分の趣味嗜好にあうものを手軽にアクセスしたい需要がある また、ECの市場も大きくなっていて、近い未来に、企業ECだけでなく、メルカリのような個人EC、リサイクルECがスタンダードになる時代がくることが想像できます。 さらに情報が多くなるにつれて、モノ、相手を探すコストも高くなっていきます。 そんな世界で、人工知能を利用したレコメンドは一つの解答だ。
1人1人工知能
1人が自分の感性を持つ人工知能を1つ持つような時代がくるのではないだろうか。 サンプルが定期的に与えられるのであれば、時系列の嗜好の変化にも追従できる。
人工知能ネットワーク
一人一台人口知能を持つ時代が来たならば、人口知能の間でネットワークを形成することができる。 感性の共有や、類似した感性の持ち主の検索が可能に
最後に
機会学習の発展によって、人口知能による事業の実現を目の当たりにした。 自分が感性工学を専攻していた時には、精度に苦しめられることしか無かった。 しかしながら、現実に、今自分が新しくでてくる漫画、ラノベ、ゲームを追いきれていないのを実感してる中で、 個々人の好み合わせたレコメンドができるアプリケーションの必要性を感じる。 というより、個人的に欲しいので作る(作りたい。