AI Styling Analysis

スタイリング品質の可視化と
AIインサイトの自動生成

こんな課題ありませんか？

現在の課題

  • スタイリング品質の分析が属人的
  • NGが出ても原因が分かりにくい
  • ユーザーの嗜好変化を追いきれない
  • スタイリスト間の品質差が見えにくい

眠っているデータ

日次 ~1,000件 のスタイリング
~3,000-5,000件 のフィードバック
~16万SKU の画像・スペック
ユーザーの写真・プロファイル

データはあるのに、活用しきれていない

やりたいこと

スタイリングデータをAIで自動分析し、毎朝レポートを届ける

  1. 📊 品質スコアを自動算出
    SKUのサイズ・デザイン評価を集計

  2. 🔍 NG原因をAIが特定
    「なぜNGか」を画像も含めて分析

  1. 📈 スタイリストの品質を追跡
    個人別のパフォーマンス推移

  2. 🚨 異常を自動検出
    NG率急上昇などを即座にアラート

データの流れ

どんなデータを → どう分析し → 何を届けるか

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集めるデータ

4カテゴリ・13テーブルを毎日自動で収集

カテゴリ 内容 活用場面
スタイリング 実績・コーディネート（日次~1,000件） 日次KPI・パフォーマンス分析
フィードバック レーティング・コメント（日次~3,000件） 品質分析・NG因果分析
SKU 商品スペック・倉庫写真（~16万SKU） SKU品質スコア・画像分析
ユーザー プロファイル・全身写真・お気に入り 嗜好分析・サマリー生成

過去 2年分のデータをバックフィル済み + 毎日自動で差分を同期

自動集計される分析ビュー

常に最新のデータで5つの集計が自動更新

SKU品質スコア

  • サイズフィット評価
    VKU単位のサイズ合致率
    最新のFBほど重視する時間減衰つき

  • デザイン・色・季節感評価
    FKU単位でデザイン面を集計

パフォーマンス指標

  • スタイリスト別 品質評価
    個人ごとの評価推移・品質指標

  • 日次KPI + 異常検知
    NG率・返品率が通常の範囲を超えたら検出

  • スタイリング単位の総合評価
    1回のスタイリングに対するFBまとめ

AIが毎朝やること

5つの分析が毎朝自動で動き、レポートにまとまる

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AI分析 1: 画像でSKUを理解する

倉庫写真からSKUの視覚的な特徴を自動抽出

AIが読み取ること

  • シルエット・フォルム
  • 色味・配色
  • 素材の質感
  • デザインの特徴
  • スタイルタグの自動付与

活用イメージ

テキスト情報だけでは伝わらない
「見た目の印象」をデータ化

NG分析・ユーザーマッチングの
精度向上に活用

AI分析 2: なぜNGになったか

「NG原因」をAIが構造的に特定

AIへの入力

  • NG追加されたFB情報
  • 直前のスタイリング内容
  • SKUの画像・スペック
  • ユーザーの過去の傾向

AIからの出力

  • 推定原因（サイズ？ デザイン？ 季節感？）
  • 信頼度スコア
  • 類似NGケースのパターン
  • 再発防止のための改善提案

AI分析 3: ユーザーを写真で理解する

プロファイル + 写真群からユーザーの嗜好を総合的に把握

分析対象の写真

  • 全身写真
  • 雰囲気写真
  • クローゼット写真
  • 着用写真（アルバム）

把握できること

  • 体型の印象（テキストでは限界がある）
  • 実際のスタイルテイスト
  • 手持ち服の傾向
  • 着こなし方の好み
  • 嗜好の変化を時系列で追跡

AI分析 4: 異常を自動検出

統計的な異常をキャッチし、AIが原因を解釈

監視する指標

  • NG率
  • NG追加率
  • 返品率
  • 平均レーティング

過去データから**±2σの範囲**を算出
範囲を超えたら異常と判定

AIによる解釈

単なる数値の異常だけでなく

  • なぜ今日は異常値なのか
  • 過去に似たケースはあったか
  • どんな対応が考えられるか

をAIが自動で解釈して通知

スタイリスト評価

個人ごとのパフォーマンスを自動で追跡

追跡する指標

  • 件数（月次・週次）
  • 平均レーティング
  • NG率・NG追加率
  • デザイン/サイズの高評価率
  • 利用シーン対応度

期待できる活用

  • 品質が安定しているスタイリストの
    成功パターンを共有
  • NG率が上昇傾向のスタイリストへの
    早期フォロー
  • 期間別トレンドで成長の可視化

レポートの種類

日次・週次・月次の3段階でインサイトを届ける

頻度 内容 届け方
日次 コメント分類・NG因果分析・異常アラート Slack通知
週次 スタイリスト別パフォーマンス推移・SKU品質トレンド Slack + レポート
月次 全体傾向サマリー・改善提案・スタイリスト評価一覧 Slack + レポート

日次 = 即座に対応すべき問題を検出
週次 = 短期トレンドを把握、フォロー対象の特定
月次 = 全体の振り返りと改善施策の立案に活用

期待される効果

⏱️ 分析時間の削減

スタイリング品質の集計・分析
手動 → 日次/週次/月次で自動で届く

🔍 NG原因の構造化

「なぜNGか」を
画像も含めてAIが特定

📈 品質トレンドの可視化

スタイリスト・SKU・ユーザー
品質の変化を週次・月次で追跡

🚨 問題の早期発見

異常値を統計的に自動検出
大きくなる前にキャッチ

進捗状況

フェーズ 内容 ステータス
Phase 1 データ収集パイプライン（13テーブル） ✅ 完了
Phase 2 自動集計ビュー（5指標） ✅ 完了
Phase 3 AI分析 + 日次レポート配信 🔧 開発中
Phase 4 分析結果の閲覧画面 📋 計画中

Phase 3 完了後、毎朝 Slackにレポートが届くようになります

まとめ

スタイリング品質を
データとAIで可視化する

日次1,000件のスタイリング × 画像AI分析で
これまで見えなかった品質課題を自動で発見

フィードバック × SKU画像 × ユーザー写真 を掛け合わせ
AIが 品質分析・NG原因特定・異常検知 を毎朝自動で実行