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人工知能とファッションの話

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東京ガールズコレクションで人工知能が審査を行う

9DW 井元剛氏が「東京ガールズコレクション」で人工知能にファッションを学ばせた方法

第25回TGCにおけるファッションコンテストには変化があった。これまでのファッションコンテストでは、実行委員会やモデル、ファッションブランドの関係者が審査員を務めたが、今回は人工知能が審査を務めたのだ。

人工知能が審査員を努めた。という記事がありました。 ファッションのように、芸術性が高く、感性によって評価が決まっていくような分野へ人工知能を導入するというのはとても興味深い事例だと思います。

学習データ

井元氏は「私をはじめ、開発メンバーはファッションのファの字も分からないファッション素人集団です。どういうデータを学習すればよいのか、池田さんに相談しました」と語る。

人工知能開発において重要な事は、対象への理解だと思います。

分野の理解がそのまま人工知能の精度、結果への満足度に繋がるため、どのようなデータを学習するのかは重要です。

今回のケースも同様に、「ファッション」を知らない開発陣がファッションを理解する事によってファッションと人工知能をどのように結びつけるのかを探っていっています。

その結果、以下のように学習データを取得しています。

この学習データの取得方法はとても参考になります。

抽出した全身写真を画像解析系の人工知能で人物と背景により分け、人物だけにフォーカスしてコーディネートを解析。その際、洋服だけではなく、バックや靴など身につけている小物も背景から切り分け、色合いや形を人工知能で解析させ、そのコーディネートにいくつ「いいね!」が付いたかカウントさせる。たくさん付いているものはおしゃれ度の高いコーディネート、少ないものはおしゃれ度の低いコーディネートとして人工知能に学習させた。

ファッションの流行りへの対応

ファッションには流行り、廃り、好みなどの要素が複雑に絡んでいます。

その為、過去から現在までのすべてのファッション情報を学習させる事によって、より精度の高い結果が得られるわけではないのは難しい部分かと思います。

とはいえ、ファッションには流行がある。過去のファッションを学習しても、今のファッションを審査するための学習にはならない可能性がある。 その問題点について、池田氏は「ファッションには流行があります。そのため、今回はTGC開催時にオンシーズンの秋冬ものを人工知能に学習させました」と付け加える。

感性の係る分野と人工知能の判断

今回記事は感性が大きく絡む分野に対して人工知能を使って評価をしてしまうという試みであり、とてもおもしろいです。

感性が大きく絡む分野で人工知能をうまく活用させる事ができれば人によって評価がブレることのない軸をつくる事ができるのかなと思っています。

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