株式会社CbIR（本社：東京都文京区、代表：高瀬大輔）は８日、同社で独自開発した画像認識レコメンデーションエンジン「sen-sai」を、株式会社ニューエイジ（本社：東京都渋谷区、代表：金子洋平）の運営する「unbarStore Mobile（アンバーストアモバイル）」に提供した。

　レコメンデーションエンジン「sen-sai」は、対象となる画像と、近い雰囲気の画像を抽出／推奨する独自開発のレコメンデーションエンジン。近い雰囲気の認識には、対象画像の色／形／柄といった要素を解析する同社独自開発の画像認識エンジン「rasa」を活用している。

　CbIR代表の高瀬氏は「画像認識というと顔認識などで用いられる特徴量抽出をイメージされると思うが、sen-saiが行うのはそうではなく、画像全体から色／形／柄といった人間の視覚で理解する“見た目”に近い３要素をそれぞれ総合的に計算し、対象画像に雰囲気の近い画像を抽出するリコメンデーション」と説明する。

　「sen-sai」はASPで提供され、レコメンド対象となる商材が数百点であれば、初期費用150万円、月額15万円。もしくは、初期費用60万円、月額30万円（ともに半年契約から）の２体系がベース。その他、商材点数などの複数要因で変動する。

　unbarStore Mobileは、ニューエイジ運営のストリートファッション系Webマガジン「unbarStore（アンバーストア）」（利用者数は月間約60万PV、UU数10万〜15万：2008年５月９日現在）の携帯向けサービス。今回のリコメンデーション機能により、unbarStore Mobileの利用者は、気に入ったの商品の詳細を見ると同時に、形や色、模様など視覚的に類似する他商品をチェックすることが可能になった。

　ニューエイジ代表の金子氏は「CbIRとはこれまで取引等があったわけではないが、先行して同社システムを導入していた某企業より話を聞き、今回弊社でも導入するに至った。unbarStoreにて取り扱っているのは主にアパレル商材。unbarStore Mobileにおいてはこれまでも、他ユーザーが購入した商品を表示するといった形でのレコメンデーション機能は備えていたが、商材の特性上、模様や色、雰囲気が似ているなどニュアンス的、視覚的な部分でのレコメンドを実現できるのは大きな強みになると考えている」と話す。

　また同氏によると、rasa／sen-saiによるレコメンデーション機能を導入するのは当面携帯版（unbarStore Mobile）のみ。PC版（unbarStore）については「PCの画面に比べモバイル画面は見える領域が少ないことから、似ている商品を紹介することでどんどん他商品をチェックして行けるようにと考え、今回の導入に至る。PC版においては、unbarStore Mobileでのユーザーらの評価、反応をみてから検討していきたい」（金子氏）。

　CbIRでは、既に４月23日「ChokiChoki ON LINE」（運営：株式会社gift）に対して同エンジンを提供しており、「unbarStore Mobile」で導入は２サイト目。年内に、アパレル関連サイトのほか、不動産関連サイトに対する部屋の雰囲気や、飲食店サイトに対する店の雰囲気、旅先と近い雰囲気の景色など“近い雰囲気の画像”に対するレコメンデーションニーズを捉え、100サイトへの導入を目指している。

unbarStore／unbarStore Mobile
http://store.unbar.jp/

株式会社ニューエイジ
http://nage.jp

株式会社CbIR
http://www.cbir.jp/