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AI骨格診断サービス

私たちのファッションを、すべて「似合う」へ。

 

 

NIAiNOは、ファッション系ECサイトやリアル店舗

その他アパレルを取り扱う業界(小売、百貨店、通信販売、ウェディング)に向けた

BtoBtoCのファッション関連プラットフォームです。

 

「AI骨格診断サービス」を第一弾サービスとし

今後「サイネージ連携」「パーソナルカラー診断」などを

「NIAiNO」のサービス群として追加予定です。

NIAiNOブランドサイトはこちら

AI骨格診断サービスとは

「AI骨格診断サービス」は、TISのファッション関連プラットフォーム「NIAiNO(ニアイノ)」のサービス群の一つで、利用者の全身や手などの体のパーツの画像を、株式会社アイシービー(以下:アイシービー)の二神弓子氏が提唱する骨格診断理論に基づき作成したAIにて判定を行い、その人に本当に似合うアパレル商品を提案するサービスです。

骨格診断とは、持って生まれた身体の質感やラインの特徴から自分自身の体型を最もキレイに見せてくれるファッションアイテムを導き出すメソッドです。骨格タイプは次の3タイプがあります。グラマラスなメリハリボディの「ストレート」。華奢でしなやかなボディの「ウェーブ」。フレーム感が持ち味のスタイリッシュボディの「ナチュラル」。太っている、痩せている、年齢、身長などは関係ありません。どんな人でも骨格タイプに似合うファッションを身につければ、自分の個性・魅力を引き出すことができます。

株式会社アイシービー  https://www.icb-image.com/

開発の背景

アパレル業界ではEC市場が拡大していますが、実際に着てみないと似合うかが分からず、ECサイトでファッションアイテムを購入することに不安を感じている利用者は多くいます。また、コロナ禍で外出の機会が減っているなか、店舗に足を運ぶ体験の重要性はいっそう増しています。
このような現状を踏まえ、TISとアイシービーでは理論的な「似合う」を提案し、顧客の満足感をより高める「AI骨格診断サービス」を共同開発しました。

利用効果

AIを活用した高度なファッション提案により、集客から販促、そしてデータの利活用にまでつなげていくことが可能です。
その人に本当に似合うアパレル商品を提案いたします。

集客効果

ファッション提案を手軽にいつでも受けることが可能になるため、ECサイトやアプリ、カタログにとっての強力なコンテンツをつくることができます。

販促効果

プロ目線による骨格などのタイプをベースとしたファッションコーディネートのため、顧客の納得度が高く、販促につなげることができます。

データ活用

取得したお客様の骨格情報とファッション嗜好性といったビジネスに有益なデータを活用して、新たなビジネスの開発に役立てることができます。

サービスメニュー

AI骨格診断と商品分類を提供します。
提供方法はAPI版とWeb版の2種類があります。商品分類はアイシービーでの実施を前提としており、AI骨格診断と商品分類はセットでご利用いただきます。

AI骨格診断(API版)

API版では、AI骨格診断のWebAPIをご提供させていただき、導入企業様ではサイトデザインに合わせ、WebAPIを呼び出す画面を作成いただきます。本機能では、事前に実施した商品分類の結果に応じた骨格タイプ別に似合う商品の情報も取得することができます。

AI骨格診断(Web版)

AI骨格診断用のWebサイトをTISがご提供いたします。
導入企業様では、AI骨格診断用のWebサイトへアクセスするためのページ(A)と診断結果に応じた骨格タイプ別の商品レコメンドページ(B)をご用意いただくだけで導入することができます。

商品分類

アイシービーにて骨格診断による商品分類を行います。
導入企業様のファッションアイテムがどの骨格タイプの人に似合う商品なのか、実際に手に取って分類します。
骨格タイプ別に分類した商品はAI骨格診断結果と紐づけて登録し、骨格タイプ別の商品リコメンドページに連携いたします。

サービスに関する資料をご希望の方は、フォームに必要事項を入力いただき、ご送信ください。

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受付時間 9:00~12:00 13:00~17:00(土・日・祝日を除く)
AI骨格診断サービス-TIS Direct Web
AI骨格診断サービスのページです。TIS Direct Webではお客様の最適なパートナーとして様々なITソリューションを提供しています。業種やキーワードなどからお客様に最適なソリューションをご紹介。また実際のITソリューションのケーススタディ・事例も豊富にご紹介しています。AI骨格診断サービスのご相談ならTIS Direct Webにおまかせ下さいませ。

更新日時:2021年9月6日 20時38分

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