AIを活用してブランドが直面する課題を解決しましょう
デジタル化はすでに多くの産業で進行中だが、アパレル業界は依然としてその流れから取り残されているように感じられる
新製品を製造・販売するたびに販売数量を記録し、残存数量が実際に存在するかどうかを確認するプロセス。ブランドを運営する者なら誰もが一度は考えたことがあるだろう：高額なサブスクリプション料金や開発コストをかけずに製品を管理することはほぼ不可能だ。オンライン売買が一般的になる前、実店舗が主流だった時代には、手作業による管理は現在ほど複雑ではなかったかもしれない。しかし現在でも、同一商品を複数プラットフォームにアップロードして販売する形態に移行したにもかかわらず、なぜ我々は依然として手作業による在庫管理に依存したり、自社ERPシステムの導入を怠り、人為的ミスに晒された状態を放置しているのだろうか？
製品登録代理店サービス
オンラインでの在庫管理に加え、販売プラットフォーム上で可能な限り詳細な商品ページを作成し、販売率向上を図るのはいかがでしょうか？特にビジネス初心者の方や、商品ページを非常に詳細に仕上げたい場合、このプロセスにはどれほどの時間と労力が必要なのでしょうか？消費者に伝えるべき情報は膨大で、単一のプラットフォームだけでなく各プラットフォームに合わせて商品を登録しなければならない負担は圧倒的です。そのため、ブランド商品のプラットフォーム登録を代行する商品登録代行サービスが登場しています。
SKLK-MGMT、在庫管理の核心：分類とセグメンテーション
シャカラカ在庫管理サービスは、上記の問題点を解決するために立ち上げられました。当社の目標は、自社製品を販売するブランドオーナーの在庫管理を容易にするだけでなく、シャカラカプラットフォームへの商品掲載に必要な時間を最小限に抑えることでした。複雑な商品登録プロセスを簡素化するため、AI分類モデルとセグメンテーションモデルを同時に開発しました。本記事では開発したAIの詳細を解説します。セグメンテーションモデルの役割は、シャカラカ管理アプリユーザーが登録希望商品の写真を撮影・アップロードした際の画像前処理です。これは各ユーザーの背景が必ずしも真っ白な壁とは限らないためであり、前処理済み画像を分類モデルに送ることで分類性能も向上します。分類モデルは、被写体が明確に定義された前処理済み画像を受け取り、12のカテゴリのいずれかに分類します。実世界ではより多くの衣類カテゴリが存在しますが、汎化性能を評価するには公開データセットを用いた検証が不可欠であるため、当初はこれら12カテゴリで学習を行いました。
アンサンブルモデルによる性能安定性の実現
ジャケットに似た形状のドレスを分類する際、ジャケットとドレスのどちらに分類すべきか判断が難しい場合があります。視覚的に類似したクラス間の分類性能が低下するこの問題は長らく存在し、衣服画像分類モデルに関する広範な研究にもかかわらず、精度と頑健性の両立が困難でした。そこで我々は、絶えず変化するスタイル・パターン・撮影条件の影響を受けるなど本質的に分類が困難なデータにおいても分類性能を最大化するため、投票ベースのアンサンブル学習手法を適用した。この手法は、様々なコンピュータビジョンベンチマークで安定した性能を示してきたモデル群の補完的特性を利用するものである。パターン分類では、各モデルの最終分類器層を再設計し、既存の分類器を削除して10ウェイ線形ヘッドに置き換えた。カテゴリ分類では、12クラスに対応した12ウェイ線形ヘッドで再設計した。その結果、単一モデルと比較して、パターン分類で4.8%、カテゴリ分類で1.2%の性能向上が達成された。
知識蒸留による高速推論
第一段階で導入したアンサンブルモデルの高い予測性能を維持しつつ、モデルの複雑性を低減し推論速度を向上させるため、知識蒸留（KD）技術を適用した。知識蒸留とは、複雑で大規模な教師モデルから、比較的小規模で効率的な生徒モデルへ知識を転移させる学習技術である。生徒モデルとしてConvNeXt-Tinyモデルを採用した。構造効率とパラメータ削減による軽量化を実現しつつ、高い表現力を保持している。アンサンブルモデルからのソフト投票結果を統合するパイプラインを構築し、一貫性と安定性を備えた最終分類結果を生成した。生徒モデルは、教師が生成したソフトターゲット（ソフトマックス出力またはロジット）とハードターゲット（真のラベル）の両方を使用して訓練された。ソフトターゲットはモデルの不確実性やクラス間の関係に関するより豊富な情報を符号化しており、生徒が教師の予測だけでなく推論プロセスも模倣することを可能にする。その結果、アンサンブルモデルと比較した性能低下を最小限に抑えつつ、パラメータ数は2800万個（アンサンブルモデルの約14.3%）に抑えられ、推論時間は6.6ミリ秒（アンサンブルモデルの58.0ミリ秒から88.6%の改善）を実現。軽量な単一モデルで高性能なアンサンブルアーキテクチャの性能に匹敵する性能を達成しました。
かつては負担だった製品登録が、わずか1分で完了
このサービスを計画し、現地の卸売業者にインタビューした際、彼らの在庫管理における主な課題は作業負荷の重さであることが判明しました。通常は手作業で管理していたため、入出庫の正確な把握が困難でした。実際、企業規模に関わらず、東大門市場で在庫管理用のERPシステムを見つけることはほぼ不可能でした。導入を希望しても、システム利用料という固定費が大きな財政的負担となっていました。この課題を認識し、当社はSKLK-mgmtを開発。国内ブランドの在庫管理を本サービスで支援します。無料で提供できる理由は？隠れた高品質な国内ブランドがより多くの商品を海外に紹介できるよう支援することが目的であり、この追加サービスを無償で提供することは十分に見合う価値があると考えています。では、ブランドに手数料を請求するのか？いいえ。一般的なショッピングプラットフォームのように、ブランドに販売手数料を請求することはありません。より多くのブランドに参加していただき、最終的には海外のお客様に韓国の高品質ブランドを愛していただくことが私たちの目標です。
閉会
現在、シャカラカはメンズ、レディース、キッズファッションを含む様々なカテゴリーの40以上のブランドと提携しています。単にこれらのブランドの商品をリストアップして表示するのではなく、卸売市場で長年関係を築いてきた高品質なブランドと協力しています。以前の投稿でも述べたように、当社が紹介するブランドの基準は明確です。高品質な韓国ファッションを紹介できるブランドです。私たちの使命は、これらのブランドが生み出す商品をより効率的に管理し、適正価格で顧客に届けることで、韓国ファッションを広く普及させることです。韓国ファッション業界は著しくデジタル化が進んでいます。しかし、ビジネスにデジタルソリューションを導入することには、依然として多くの課題や困難を感じている方も少なくありません。当社は技術開発に一層注力し、こうした方々が優れた製品を当社を通じて海外市場で販売できるよう支援します。次回投稿では、現在販売を停止しているシャカラカ製品がどのように変革を準備しているかを詳細に説明します。温かなホリデーシーズンをお過ごしください。
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