コンピュータービジョンをファッション業界に応用するバーチャル試着室スタートアップ企業、Revery.ai

ウェブサイトで服のサイズやカットを調べるのはオンラインショッピングの楽しみを台無しにする可能性がありますが、Revery.ai はコンピュータービジョンと人工知能を活用して、より優れたオンライン試着室体験を生み出すツールを開発しています。

イリノイ大学コンピュータサイエンスセンターのアドバイザーであるデイビッド・フォーサイスの指導の下、博士課程の学生であるケダン・リー、ジェフリー・チャン、ミン・ジン・チョンからなるチームが、既存のカタログ画像を使用して毎週100万着以上の衣服を処理できる、彼らが考える初のツールを開発中だ。これは以前のバージョンのバーチャル試着室では困難だったことだとリーはTechCrunchに語った。

カリフォルニアに拠点を置くReveryは、Yコンビネーターの2021年夏のプログラムに参加しており、今月末のプログラム完了に向けて準備を進めています。YCは同社に12万5000ドルの出資を行いました。リー氏によると、同社は既に2年間の資金調達期間を確保していますが、成長を加速させ、大手小売業者に対してより成熟した企業として認識してもらうために、シードラウンドで150万ドルを調達したいと考えています。

Reveryに入社する前、リーはパーソナライズメール分野の別のスタートアップに携わっていましたが、既に大手の既存企業の無料版が蔓延していたため、事業の成功には苦戦しました。独占が少なく、テクノロジーを収益化できる分野を模索する中で、彼はファッションに興味を持つようになりました。別のアドバイザーと協力し、ワードローブコレクションを立ち上げようとしましたが、そのアイデアは頓挫しました。

チームは、Forsyth と協力し、Web サイトやユーザーにはすでに画像があるもののコンピューター ビジョンの側面を求めている B2B 顧客をターゲットにするために、テクノロジーを何度も繰り返し改良することで、順調に進みました。

3Dモデリングや、画像を撮影して手動でクリーンアップし、モデルに重ね合わせる競合他社とは異なり、Reveryはディープラーニングとコンピュータービジョンを活用することで、衣服のドレープ性を向上させます。また、ユーザーは肌の色、髪型、ポーズなどを調整することで、衣服モデルを自分に似せるカスタマイズも可能です。さらに、Reveryは完全に自動化されており、数百万SKUに対応し、わずか数週間で顧客への提供を開始できます。

同社のバーチャル試着室製品は現在、東南アジア最大のファッション企業の一つであるザロラ・グローバル・ファッション・グループを含む多くのファッション電子商取引プラットフォームで公開されているとリー氏は語った。

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「驚くほど良い結果が得られています」と彼は付け加えた。「お客様からは、これまでにないほどの3～5倍ものコンバージョン率の向上を報告いただいています。Zalora向けにA/Bテストを実施したところ、380%の増加が見られました。今後、Zaloraのすべてのプラットフォームに当社の技術を展開できることを大変嬉しく思っています。」

この技術は、パンデミックの影響で昨年オンラインショッピングが急増した時期に登場しました。米国だけでも、2020年のファッション小売売上高の29.5%をeコマースが占め、市場規模は今年1,000億ドルに達すると予想されています。

レベリーはすでに40社以上の小売業者と協議中で、各社は「これをオンライン競争に勝つためのロードマップに組み込んでいる」とリー氏は語った。

同社は今後1年間、より多くの顧客を獲得し、導入を拡大することに注力していく。オンライン化を進める競合他社との差別化を図るため、Li氏は小売業者が求めている体型情報機能に投資したいと考えている。Li氏によると、この種の技術は、多様な体型モデルがあまりないため、難しいという。

ユーザーが自分のアバターを作成し、その服がどう見えるかを確認できる機能を Revery が提供できるようにするには、同社自身が独自のデータを収集する必要があるだろうと彼は予想している。

「我々は実際に潮流の始まりを目撃しており、そのニーズに応える適切な製品を持っているのかもしれない」と彼は付け加えた。

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