東京大学生産技術研究所によると、グッチやプラダなどファッションブランドは毎年2回、パリやミラノなどでコレクションを発表している。しかし、発表されるファッションの数が膨大なため、ブランドやシーズンだけの検索で見たいファッションにたどり着くのが難しかった。

　そこで、研究グループは各ファッションの画像データを一元管理するためのフォーマットを整理し、数理解析に適した変換を施した。多数のデータを類似した傾向を持ついくつかのグループに分類するための数学的手法「クラスタリング」を活用、編集者が簡単に取り扱えるシステムとして実装した。

　その結果、これまでブランド別でしか検索できなかったのに対し、色やアイテムの種類でファッションを横断検索することが可能になったほか、コーディネート方法についてブランドを気にせずに把握できるようになった。

　これにより、ポータルサイトが最新のトレンドを新しい切り口で紹介できるようになる一方、一般読者はより洗練されたコーディネートを追求することが可能になる。

参考：【東京大学】最新ファッショントレンドの分析をAIがサポート～有名ブランドのコーディネートを色やアイテムで気軽に検索～