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  1. 1. 津田塾大学 総合政策学部 総合政策学科1年 InsensitiveSeason Google課題解決プロジェクト シーズン2
  2. 2. MISSION from Google AIを活用し、あなたが関心のある 社会課題の解決策を提案してください。 私たちが選んだ社会課題 衣類による「かゆみ」 その服、かゆくない? Analysis Idea Detail Impact
  3. 3. が社会課題なワケ この服 かゆい… もう着れない… c QOLの低下 衣類廃棄の増加 66% ※1の女子大生が 衣類のかゆみ経験アリ! 92% ※2の衣類かゆみ経験 者が「かゆみ」の出た服の 「着る回数が減る」か「着 なくなる」と回答! ※1, 2 の数値は、Insensitive Season が独自に女子大生103人に行ったアンケートの結果です Analysis Idea Detail Impact
  4. 4. かゆみとQOL 100% 60% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 健康な状態 かゆみのある状態 かゆみと労働生産性 労働生産性 皮膚科医の研究※によると、グラフに示されているように、皮膚の かゆみは集中力、判断力、パフォーマンスを低下させ、労働生産性 を下げる事が証明されています。 ※アレルギーiより(https://www.allergy-i.jp/performance/allergy-performance/performance-eikyo.html) 問題1 Analysis Idea Detail Impact
  5. 5. かゆみと衣類廃棄 薄利 多売 ファスト ファッ ション 志向 顧客アパレル業界 タイムセー ルだ!!今すぐ ポチっちゃ おう! SALE! ¥1500 安直な購買行動をする顧客の増加 買ったはいいけ ど、かゆい…。 安価な商品は低品質な素材で 作られている可能性が高く、 確認せず買うと、 「かゆみ」を誘発しやすい商品に 当たってしまいます。 問題2 ECサイトで衣料品購入に失敗した人は 全体の58.1%、その内26.5%は 「手触り・質感が思っていたものと違う」 と感じています。 年間日本で廃棄される衣料品、100万トン を減らすには購入した後を考えて買う、 賢い購買者を増やす必要があります。 特にECサイトは気軽に購入できますが、 実際に触るなどのチェックができないた め、「かゆみ」の出る商品を予想しにく いと考えられます。 Analysis Idea Detail Impact
  6. 6. 現在ある解決策 解決策 原 因 物理的刺激 着圧, 繊維・金具摩 擦 •脱ぐ とにかく皮膚科にいく 化学物質 化学やけど •石油臭がしないか確認する 加工剤かぶれ •脱ぐ •「有害 物質を含有する家庭用品の規制に 関する法律」に基づく製品表示の参照 •「SEKマーク」参照 •洗濯をしっかりする •アレルギーのある加工剤が使用された衣 類を使わない(加工剤は表示されないこと が多い) 実質、衣類のかゆみには 「脱ぐ」or「皮膚科に行く」 という対処療法しかない 個人に合った 予防法が必要 Analysis Idea Detail Impact
  7. 7. かゆみ AI OURVISION AIを利用して ECで購入した衣類による 「かゆみ」の予防策を提案 Analysis Idea Detail Impact
  8. 8. OUR IDEA ECでは服に 触れられない 服の製品表示を チェックしない で衝動買い ECの服を 触れられるように すればいい!! 買おうとしている服で 「かゆみ」が出るか、手軽 にチェックできればいい!! そもそもどの素材で自分が 痒くなるのかわからない そこで私たちが提案するのが… オノマト ペアリング Analysis Idea Detail Impact
  9. 9. の機能 ①Record 自分の持っている服について 「製品表示」「織り方の種類」「かゆみ」の情報が 記録できます。 ②My Closet 自分が過去に購入した服の 「製品表示」「織り方の種類」「かゆみ」の情報が 確認できます。 ③New Dress これから購入する服のサイトのURLを入力すると 「その服の生地感を表すオノマトペ」「かゆみが出る可能性があるか」「そ の服が自分の過去に購入したどの服の手触りに似ているか」がわかります。 Analysis Idea Detail Impact
  10. 10. の使い方 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Analysis Idea Detail Impact
  11. 11. New Dress モードのイメージ このスカート 買いたいなそのスカートは 「ふわふわ」な質感で、 リップル生地です。 あなたが前に買った 「B」という服と触り心地 が似ています。 なので、少し痒くなるか もしれませんね! Analysis Idea Detail Impact なるほど! この服に似てるんだ!! じゃあ、買っても大丈夫そう! 間接的に新しい 服の生地に 触れている 服「B」
  12. 12. TARGET 洋服をネットショッピングで購入する 10代〜50代までの女性で 衣類によるかゆみを感じた経験のある人 0 20 40 60 80 100 10代 20代 30代 40代 50代 60代 70代 ECを利用する人の割合(%) ECを利用する人の割合(%) 男性と女性では女性の方が ファッションに興味のある人 の割合が2倍でした。※1 女性をターゲットにしたワケ 10~50代をターゲットにしたワケ 右図※2のように、10〜50代で はECを利用する割合が50%を 超えています。 ※1ファッションに関する人々の意識調査 (https://www.readytofashion.jp/mag/news/ccc_serch_2017/ ) ※2野村総研調査(https://webtan.impress.co.jp/n/2018/12/13/31300) Analysis Idea Detail Impact
  13. 13. Why “オノマトペ”? SALE! ¥1500 このスカートはこ のズボンの生地に 似てるのか… Onomato paring Onomato Pairingでは新品 の前提での情報提供 実際は50回洗濯された生地 触感に差が出る オノマトペで 差を埋める オノマトペと触感 触感は、圧覚、触覚、力覚という3つの感覚に分けら れています。(今回着目した生地については、力覚が ほぼ同一であるので、無視するものとします。)早川 智彦らの論文「オノマトペを利用した触り心地の分 類手法」によれば、オノマトペは、この3要素の中 の「圧覚」と「触覚」要素を組み合わせて生成され るため、触感を示す指標にふさわしいと判断しまし た。 「オノマトペを利用した触り心地の分類手法」 (http://www.junji.org/papers/2010VRSJonomatopoeia.pdf ) Analysis Idea Detail Impact
  14. 14. “オノマトペ”のデータ化 オノマトペを指標として生成する場合、オノマトペを数値データにする必要があるた め、 「オノマトペを利用した触り心地の分類手法」を参照してオノマトペのグラフ を作成し、その中から洋服の生地の触感に日常的に利用されていると考えられるオノ マトペを13個抽出※しました。 また、オノマトペは人の「感性」に基づ くため、任意の生地Aに対して多数決で決 定されたオノマトペが、任意の1名が選択 したオノマトペと一致する確率が低い可 能性があると考えました。そこで、男女 10名を対象に実験を行ったところ、約 95%一致することがわかりました。 オノマトペを指標とすることは 可能であることがわかります。 ※抽出は、客観性を保つため、Twitterで「(任意のオノマトペ) 服」と検索欄に記入し、2年分遡って10回以上使用されているか否かで判断した。) Analysis Idea Detail Impact
  15. 15. AIをどう使うか-Recordモード 個人データ データバンク • オノマトペ • 製品表示 • 織り方 • かゆみ 文字認識AI 画像パターン 認識AI 手持ちの服A Ex) “リップル”という織り方かつ”綿100”という 製品表示→”ザラザラ”というオノマトペ ※オノマトペの策定は同様の生地にオノマトペ評価をした他者のデータと 照らし合わせて、多数決で決定(精度や一致可能性については前頁参照) オノマトペの 生成 パターン学習 AI Analysis Idea Detail Impact
  16. 16. AIをどう使うか-New Dressモード データバンク 個人データ パ タ | ン 認 識 AI 文字認識AI 画像パターン 認識AI 新しく買う服C • 製品表示 • 織り方 生地とオノマトペ のパターン • 持っている服の生地 データ • 生地とかゆみの パターン Cの服は 「ふわふわ」な質感で、 リップル生地です。 あなたが前に買った 「A」という服と触り心地 が似ています。 なので、少し痒くなるかも しれませんね! Analysis Idea Detail Impact
  17. 17. データの収集 ① 個人データ 個人データはユーザ個々人が入力した結果を用います。 ②織り方パターン 画像認識AIを用います。生地は織り方のパターンによって名前や 触り心地が変化するため、パターン学習させたAIで分類することが 可能です。 ※生地の織り方のデータは以下のURL先を参照 (https://www.seni-search.jp/fabric.html) ②オノマトペパターン 初めは開発側でデフォルトのデータを作成しますが、 ユーザーが参加次第、ユーザーのデータを利用するため、 ユーザーが増えれば増えるほど精度が高くなります。 Analysis Idea Detail Impact
  18. 18. 開発側の利潤 リリース開始 エシカルファッションブランドなどの広告を出すようにする →クリック数に応じて収入が入る +@のオプションとして、かゆみ度合いの細分化、カスタマ イズを設け、利用料金をとる 将来像 将来的にはエシカルファッションブランドと提携して、安 定収入を得られるようにする Analysis Idea Detail Impact
  19. 19. IMPACT 痒いけど仕方ない 着なくなる服&返品の発生 衣料廃棄物の発生 今まで この服大丈夫かな? 大丈夫! あなたの ○○という服に 似ていますよ! QOLの低下 USER • 製品表示を確認する癖がつく! • ECでの失敗の可能性が低く! • もう痒くない! QOLがUP! アパレル • 返品トラブルが起きにくい • 品質を気にする賢い消費者が増え、質の良い服 の人気が高まる SOCIAL • 衣料廃棄物が減る • 賢い消費者が増える • エシカルファッションへの関心UP Analysis Idea Detail Impact
  20. 20. あなたも!! 使って、快適にオシャレを楽しみませんか? #かゆみを無視しない #QOLUP #エシカルファッション #失敗のないEC #AI #コットン100 #インスタ映えアプリ #オノマトペ #サラサラ #賢い消費者 Analysis Idea Detail Impact

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