人工知能スタートアップ取締役 橋崎良哉のブログ(はてな)

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【新規事業/取り組みアイデア】鞄・袋物業界×人工知能(画像認識)

今日は、鞄・袋物業界×人工知能(画像認識)です。

画像認識多いですね~

■なんで新規アイデア考えてるの? 新規アイデア作成のためのシートの公開もしています

http://yoshiyah.com/%E6%96%B0%E8%A6%8F%E3%82%A2%E3%82%A4%E3%83%87%E3%82%A2%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%82%B7%E3%83%BC%E3%83%88%E3%81%A8%E3%83%AB%E3%83%BC%E3%83%AB/

では以下今日のアイデアです。


【市場整理】

まずは市場規模から。

2010年度の落ち込みから回復し、近年も微増傾向で、1兆8百億円程度となっている。

 

国内鞄・袋物小売市場規模推移

1

出所 : 矢野経済研究所(2016)「国内鞄・袋物市場に関する調査結果 2015」

http://www.yano.co.jp/press/pdf/1517.pdf

消費者のアンケート状況を見てみると、

かばんを購入するタイミングとしては、先日記事を書いた靴の購買理由と同様に、

壊れたタイミングで購入するというものが最も多く、

次いで、気に入った商品を見つけた、用途にあわせて必要になった、

という理由が並ぶ。

2

出所 : マイボイスコム(2014)「かばんに関するアンケート調査」

http://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000086.000007815.html

 

以上のことから、今日はまたまた決め打ちで、アンケート2位に入っている、

気に入った商品を見つけてもらい、興味喚起をしていくための

イデアを考えてみた。

 

【対象企業】

・鞄の製造販売企業や鞄輸入販売企業で、ECサイトを持っているところ

【アイデア内容】

・海外での売れ筋カバン抽出システム(レコメンドツールとしても利用可)

【ビジネス詳細】

・海外のInstagramPinterestに投稿されている人気があるカバンで、まだ日本になさそうなものを抽出する

・(1)インスタやピンタレストの画像をスクレイピングし、自動でラベル付けを行い、いいね数順でランキングとして保有しておく

・(2)現状の日本の売れ筋はamazonのカバンの詳細カテゴリごとのランキングデータを持っておく

・上記(1)と(2)を突合して、同一商品やよく似ている商品がないかを識別

(類似画像を認識出来るシステムを組むのも一つだし、それが難しければもう少しアナログにやるとして、UpWorkなどのグローバルソーシングを用いて、日本側の該当カテゴリトップ100の商品と、海外人気の当該カバンが類似しているか、同一かといった判定を、画像を見て人間に判断してもらう。海外の方なら人にもよるが、時給100円~200円程度で可能だし、言語関係なく出来ることなので良いかなと)

・上記差分で出てきた商品を、レコメンド対象とする

・実際に仕入れるか、無在庫販売のような形にするか運用は別途判断

【効用/解決する課題】

・輸入企業としては、仕入れ・調達業務の効率化

・製造販売企業としては、いいかどうかは別にして海外の人気カバンのデザイン要素を参考にしつつ、安い版を提供する等、ビジネスのタネになる

【インプットデータ】

amazonの画像データ及びランキングデータ、ラベルデータ

・インスタ、ピンタレストの画像データ及びいいねデータ

https://www.instagram.com/explore/tags/bag/

https://jp.pinterest.com/search/pins/?rs=ac&len=2&q=bag&0=bag%7Cautocomplete%7C0

【教師データ】

商品ラベル付けをするための学習をしなければならないので、

・アマゾンの画像及びカテゴリをスクレイピングして、利用する

この商品でいくと、

https://www.amazon.co.jp/gp/product/B019H08Y6U/ref=s9_acsd_hps_bw_rw_x_p2_i?pf_rd_m=AN1VRQENFRJN5&pf_rd_s=merchandised-search-4&pf_rd_r=X2YZNMRS7NJRZQ6264V4&pf_rd_t=101&pf_rd_p=316839629&pf_rd_i=2221077051

1308位 ─ シューズ&バッグ > レディース > バッグ・財布 > バッグ > トートバッグ 16348位 ─ シューズ&バッグ > かばん・ラゲッジ

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今日は以上です。

※30分~1時間程度での思考訓練のための記事ですので、厳密性にはこだわっていません。