ネット通販のレコメンド機能がさらに進化、色やイメージワードで「おすすめ」

ネット通販の「レコメンド（おすすめ）」といえば、多くの人にとって一番イメージしやすいのはamazonなどでネットショッピングをした時など、買おうと思ってた商品に他の「おすすめ」商品が表示されてて、ついついついでに買ってしまったというものではないだろうか？

レコメンド機能・・・これにより「ついで買い」が誘発されネット通販の売上が伸びた一因であるともいえるが、このレコメンド機能がさらに進化していきそうな気配である。

レ コメンデーションの専門企業、株式会社ALBERT（本社：東京都渋谷区）は、日本カラーデザイン研究所（本社：東京都文京区）、徳島大学高度情報化基盤 センター大規模情報システム研究部門北研究室と、画像の配色や模様を自動的に検出しイメージスケール上でのイメージワードとの関連性を自動的にマッチング させるエンジンを共同開発した。


今回共同開発した「画像とイメージワードのマッチングエンジン」は、類似画像検索システム 『SUDACHI』の色特徴量抽出技術を用いて商品画像の配色を解析し、イメージスケール上の色や色の組合せとの類似性を測定することで、商品画像とイ メージワードの自動的マッチングを可能にしたもの。

従来、商品のイメージである「ロマンチックな」「ナチュラルな」「ダンディな」等のワードは、供給側が自らの感覚で付与するか、消費者調査によって決定するしかなかった。

今回開発した「画像とイメージワードのマッチングエンジン」は、消費者が「格調のある、ダンディなネクタイを父の日にプレゼントしたい」と思えば、その要求を満たすことができるようになるものである。

心理的なイメージワードを指定することで、インターネット上のショップを横断的に検索しそのイメージの商品を検索、推薦することが可能になった。


イ メージスケールとは、日本カラーデザイン研究所が独自に開発したノウハウで、万人にほぼ共通なデザイン色彩感覚を長年の心理的研究によって明らかにしたも ので、個々の色彩とイメージ言語をWARM-COOL軸、SOFT-HARD軸からなる平面に表現し、等価変換することができるように構成したもの。

130色のカラーシステムとそれを組合せた配色パレット、180のイメージワードを用いる。

一方、徳島大学北研究室では、画像の他、多種多様な情報検索技術に関する研究を行なっており、ALBERTと共同でECにおける商品画像の背景除去を特徴とする「類似画像検索システム『SUDACHI』」の開発を行なっている。

日本カラーデザイン研究所のイメージスケールには、色だけではなく、模様や素材、形状などを重ねることができるので、『SUDACHI』のテクスチャや形状の特徴量を用いる事で、さらに幅広い商品への展開が可能になる。

ALBERTでは共同開発第一弾のレコメンドエンジンを2009年1月に発表する予定とのこと。