「年々変化するファッションの流行を捉えられる」 ZOZOが大規模データセットと実装基盤を公開：データ分布のシフトを再現

ZOZOテクノロジーズは、大規模データセット「Shift15M」と実装基盤をオープンソースとして公開した。ファッションアプリ「IQON」に投稿されたコーディネートなどのデータと、データ分布のシフトが生じる条件の下で検証するためのコードを用意した。

[＠IT]

　ZOZOテクノロジーズは2021年9月2日、同社の研究開発組織「ZOZO研究所」の研究員が使用している大規模データセット「Shift15M」と実装基盤を公開したと発表した。

ファッションに関するデータは「分布シフト」と呼ばれる数理的現状が生じる（出典：ZOZO研究所）

　ZOZO研究所はファッションの流行が変化しても、継続的に認識精度を高く保てるAI（人工知能）技術を研究しているが、「データ分布のシフトの検証は、AI技術の実用性に関わる重要なテーマであるものの、検証に用いる実用的なデータセットが不足しており、こうした分野の研究の進展が制限されてきた」という。

　今回のデータセットと実装基盤を公開は、こうした分布シフトの研究の発展を支えることが目的だ。

　なお、データ分布のシフトとは、ファッションのように流行の変化による影響を受けて、データ量が変化する数理的現象。流行や時間などの変化に伴って入力データの分布が変化することで生じる。分布シフトによって、AIの認識精度が低下することが知られている。

コーディネートの特徴量や「いいね」の数から分布シフトを再現

　Shift15Mは、スマートフォン向けファッションアプリ「IQON」に投稿されたコーディネートを基に構成した大規模データセット。

　2010〜2020年に投稿された約255万件のコーディネートに加え、これらのコーディネートを構成する約1500万件のアイテムに関する特徴量や、コーディネート投稿への「いいね」の数などの関連データを含む。

　実装基盤には、データ分布のシフトが生じる条件の下で「回帰問題」「分類問題」「集合マッチング」などさまざまなタスクを検証するためのコードが格納されている。「コーディネートデータの年ごとに異なる傾向を認識し、その変化によって生じるデータ分布のシフトを再現する」といった使い方ができ、ZOZO研究所は「年々変化するファッションの流行を捉えられる」としている。

　データセットと実装基盤は、GitHubでダウンロードできる。