日々のファッションを“微調整”して、スタイリッシュに変えてくれる──。そんなAIのアルゴリズムを、米研究グループが開発した。コンピューターヴィジョンを用いて、タックインの勧めやアイテムの色の変更のようなアレンジを提案してくれる、スタイリストのようなAIである。研究者が思い描くのは、人々が家を出る前に、こうしたツールでファッションの最終チェックをするような世界だ。
TEXT BY ARIELLE PARDES
TRANSLATION BY YASUKO BURGESS/GALILEO
BAERBEL SCHMIDT/GETTY IMAGES
Netflixオリジナルシリーズ「クィア・アイ」のファンたちが、華やかなファッション担当のタン・フランスから学んだことがあるとすれば、それはほんのちょっとの微調整でファッションは「fine（素敵）」から「fabulous（素晴らしい）」にレヴェルアップできるということだろう。
例えば、フレンチタック（シャツの前裾だけを入れること）や、Tシャツの袖を折り返すことで、基本的なスタイルの構成要素を変えずに、ウェストを細く、あるいは二頭筋をたくましく見せることができる。要は、すでにあるもので自分をどうよりよく見せるか、ということだ。
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では、あなた専用のタン・フランスが、毎日のスタイルを整えてくれるとしたらどうだろうか。そうした「わずかな微調整」を新たな研究対象として、あるコンピューターサイエンティストのグループが「Fashion++」と呼ばれる機械学習システムを、フェイスブックの人工知能（AI）研究所と手を組んで開発した。
このシステムは服をちょっとだけアレンジして、よりスタイリッシュにしてくれる。まったく別の服に着替えるのではなく、「シャツの裾のタックイン」や「ネックレスの追加」「袖の折り返し」などを提案してくれるのだ。この研究は、このほど韓国・ソウルで開催されたコンピューターヴィジョンのカンファレンス「International Conference on Computer Vision （ICCV）」で披露された。
ファッションの機微をモデル化する難しさ
AI界隈では現時点で、物体の識別や画像内情報のラベリングなど、一般的な課題については十分な理解が進んでいる。ファッション業界ではそれらの技術をもとに、個別のファッションアイテム（シャツ、パンツ、靴など）を識別したり、画像内のアイテムとオンライン購入できる商品をマッチングしたりできるプログラムが誕生している。
コンピューターヴィジョンを使ったファッション用のアプリケーション研究で先頭に立つピンタレストは、「黒のチュールスカート」など画像内のアイテムを1点だけを特定して、類似アイテムを画像のデータベースから探し出すツールを提供している［日本語版記事］。アマゾンも、機械学習を活用した同様のツール「StyleSnap」［日本語版記事］を開発。画像内のアイテムと似たような服を、アマゾンが販売する商品から見つけ出してくれる。
ファッションにおけるクリエイティヴィティをモデル化するのは、もう少し複雑だ。「誰かにクリエイティヴな過程を説明することと、猫を見分けることを比較してしてみてください」と、フェイスブックAI研究所と共同研究を進めているテキサス大学オースティン校のコンピューターサイエンティスト、クリステン・グローマンは言う。「このふたつは思考方法がまったく異なるのです」
今回の新たな研究に貢献したグローマンにとって、この種の研究はAIにクリエイティヴな課題をモデル化させる取り組みの延長線上にある。「難しいのは、とても微妙で捉えにくいことがらを、どうやってモデル化するかということです」と彼女は言う。
「『よい服』と『それよりもう少しいい服』の違いを、どのようにシステムに訓練させ、教えればいいのでしょうか。ファッションスタイルをコンピューターサイエンス的に捉えるには、どうすればいいのでしょうか」
ファッション領域に力を入れるテック企業たち
Fashion++はいまのところ純粋な研究ではあるが、将来的にはヴィデオ通話端末「Portal」のようなフェイスブックのネット接続デヴァイスに搭載され、消費者向けの機能として提供されることは容易に想像がつく。またアマゾンは、AIが2種類の服からいいほうを選んでくれるカメラ搭載のパーソナルデヴァイス「Echo Look」をすでに販売している［編註：日本では未発売］。
「このような未来のAIアシスタントが、トレンドのファッションやユーザー個人のスタイル、所有するアイテムを把握し、聡明な提案をしてくれる日がやってくることが想像できるでしょう」と、グローマンは語る。テック企業のファッションに対する熱意から察するに、こうした未来はそう遠くない。
Fashion++用データセットの構築には、ファッション共有サイト「Chictopia」で公開されている何千もの一般公開データが使われた。同サイトでは、最新トレンドのファッションを身につけた人々の写真がシェアされている。
「スタイリッシュである」ことの定義は絶えず進化している。このため、研究グループは流行中のスタイルが反映されている一連の写真を選定し、画像内の服の一部を別の画像の服と交換するなどの処理を施し「いまいちな」ファッションをつくり出した。これらのミスマッチなファッションが、個々の服で構成される全身のファッション性を向上させるモデル化のトレーニングに役立つのだ。
まるでコンピューター版のココ・シャネル？
研究では、衣服のさまざまな構成要素を表現することにも力が入れられた。トップス、ボトム、靴などの個別のアイテムだけでなく、テクスチャーや形状もカタログ化している。テクスチャーに関しては素材や色、あるいはデジタル的な外見と関係のあるものがカタログ化されているとグローマンは言う。
デニムを履けばよりカジュアルに見えるかもしれないし、全身黒のコーディネートはより洗練された印象を与えることもある。タートルネックとVネックのような形の異なる服は、組み合わせに応じて違った雰囲気になる。「コンピューターモデルは、どのようなファッションのほうが魅力的か、トレンドファッションに近づくには何をどう変えるべきかを学んでいるのです」
コンピューターモデルは最終的に、全身が写った画像を分析し、シャツの裾をタックインしたり、ジャケットを羽織らせたり、スカートをジーンズに履き替えさせたりといった、小さくも具体的な調整が加えられた新しいイメージをつくり出せるようになる。
グローマンは、人々が家を出る前に、こうしたツールでファッションの最終チェックをするような世界を思い描いている。「家を出る前に鏡を見て、身につけているアクセサリーをひとつ外して」という名言を残したココ・シャネルのコンピューター版とでも言えるだろうか。
とはいえ、スタイリングであれ何であれ、コンピューターが人間のクリエイティヴィティを肩代わりできるわけではない。グローマンはこのように語っている。「クリエイティヴなプロセスにとって代わるのではなく、事前に思考するためのヒントになったり、提案や検討すべき新たなアイデアを提供したりするために、アルゴリズムが人間とデータから学ぶようになってほしいと思っています」
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