DEIM Forum 2019 P1-122

コーディネートスタイルとアイテムの類似度指標に基づく
アイテム検索システム
知見 優一†

北山 大輔†† 工学院大学情報学部 〒 163-8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †j115072@ns.kogakuin.ac.jp, ††kitayama@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし

一般に，衣服のコーディネートには TPO（時，場所，場合）と呼ばれる要素が重要とされる．そのため，それらに適した衣服を選択したいという要求がある．一方で，自分の好みの衣服を着たいという要求もありえる．こうした要求に答えるため，ユーザの所持している衣服と類似し，かつユーザの求めるコーディネートスタイルに適した衣服を検索するシステムを提案する．具体的には，あるアイテムにつけられたタグの希少度を χ2 値で求めること
で，アイテムの特徴量とし，特徴ベクトルを得る．スタイルについてもそのスタイルを表すタグと共起するタグで同様の操作を行い，特徴ベクトルを得る．これにより，ユーザの入力したアイテムとスタイルに対し，それぞれ類似度を算出することが可能になる．その結果，ユーザの入力に対し，アイテムおよびスタイルの類似度が高くなるアイテ
ムを検索結果として提示する．本論文では，プロトタイプシステムを作成し，特徴ベクトルの生成，それぞれの類似度指標について評価する．
キーワード 検索，コーディネートスタイル，タグ，χ2 値，Jaccard 係数
索することができる．

1 はじめに従来，コーディネートの情報を集める手段はコーディネートに関する本や，店頭のマネキンなどと，収集難易度が高く，情報の量も限られていた．しかし近年のインターネットの発達と，WEAR 1 をはじめとするコーディネート投稿サイトの隆盛により，コーディネートの情報を容易に，かつ大量に収集できるようになった．しかし，その反面で，情報量が多すぎることで，自身の求めるコーディネートの情報を探し出すことは困難になっている．
他の問題点も存在する．例えば，TPO に適した衣服を決定する場面を考える．この際に，自分の好みの衣服を着たいとい

本論文の構成を以下に述べる．2 章では，本研究のアプロー
チについて述べる．3 章では，アイテムタグの定義とアイテムタグの特徴ベクトル，カテゴリの特徴ベクトル，スタイルタグの特徴ベクトルの定義を行う．4 章では，目標とするアイテム
検索システムの説明と用いる類似度について述べる．5 章では，4 章で定義した類似度の評価とその考察を行う．最後に 6 章でまとめと今後の課題について述べる．

2 本研究のアプローチ
2. 1 対象データの構造
本研究では，対象とするデータの構造として以下の 4 点を想う要求が少なからずある．しかし，TPO に適した衣服の一覧

定している．

から自分の好みの衣服を見つけることは難しい．

（ 1 ） コーディネート投稿サイトのデータである

例えば，キレイめ系と呼ばれるスタイルの衣服が好きな人が（ 2 ） コーディネートに対してタグ付けがされている

バーベキューに行く際のことを考える．この人はキレイめな衣（ 3 ） コーディネートに使用されているアイテムを識別で服が好きなので，バーベキューに適しているキレイめな衣服をきる着て行きたい．しかし，バーベキューに適した衣服を検索する（ 4 ） アイテムにはカテゴリが付与されていると，バーベキューに適した衣服としてカジュアルな衣服が検索

なお，2．のタグの中にはコーディネートスタイルを表すスタ

されることが多い．そのため，自身の求める衣服の検索に時間

イルタグ (「カジュアルコーデ」や「秋コーデ」など) と，一般がかかってしまう．

的なアノテーションとしてのタグがある．以上を満たすデータ

そこで本研究では，ユーザの好みのファッションアイテムと，として，図 1 のような WEAR のデータがある．

TPO に相当するコーディネートスタイル名をシステムに入力することで，入力アイテムに似ていて，かつユーザの求めるス

2. 2 提案システムの概要

タイルに適したアイテムを検索するシステムを提案する．これ

まず，コーディネートに使われる各アイテムの特徴をベクト

により，自身の好きな衣服の特徴を残しつつコーディネートス

ルで表現する．次元は個々のコーディネートに付与されている

タイルを変更することで，TPO に即した自分好みの衣服を検タグの個数であり，要素にはアイテムで特徴的に使われるタグほど大きくなる重みを付与したものを用いる．また，重みには1：https://wear.jp/

着用タグ

コーディネート

アイテム

カテゴリ

ら [5] は，衣服の組み合わせの似合い度合いを，画像処理を用いて推定する手法を提案した．顔のタイプによって似合うコーディ

秋コーデ

Tシャツ・カットソー

ネートに違いがあるという仮定に基づいて，顔画像情報を利用してコーディネート推薦を行った．佐藤ら [6] は，試着画像を用シンプル

いたコーディネート支援を行うシステムである suGATALOG
デニムパンツTシャツの提案，試作および評価実験を行った．山本ら [7] は，多くの要素が複雑に関係している服飾コーディネートを効率的に支援するために，衣服をパラメータの調整によってデザインするシ

図 1 WEAR のデータの概念図

ステムの提案をし，衣服単体，またそれらを組み合わせた際に見た者に与える印象についての分析を行った．これら 5 つの研

入力

システム

究では画像を入力や画像の認識と識別，生成を主に行っている

アイテムベクトル

点で本研究と異なる．

カテゴリベクトルコーディネート
スタイル

画像以外に着目した研究もおこなわれている．小林ら [8] は，

スタイルベクトル

アイテムDB

時間のない朝に，服選びに困っている人を対象に，簡単に最適なコーディネートを支援するシステムを提案．あらかじめ登録

出力アイテムベクトル

された個人の好みと，その日の天気や気温，スケジュール，着カテゴリベクトル

用履歴などからコーディネートを絞り込み，ユーザに提示する．
山本ら [9] は，ユーザにコーディネートに求める印象を形容詞

図2

提案システムの概念図で入力させ，システムがその単語の印象推定を行い，その印象に合った服飾コーディネート候補を複数提示する手法を提案し

χ2 値を用いる．これにより，各アイテムの特徴を表現するベ

た．吉田ら [10] は，自身の好みやイメージから大きく外れるこ

クトルを作成する．これをアイテムのカテゴリ，スタイルタグとなく，今までの自分のイメージにはなかった新規性のある衣についても同様に行う．

服を推薦する手法を提案している．

提案する検索システムにおいては，ユーザはアイテムと自分

タグとスタイルを用いたコーディネートの研究も行われていが求めるコーディネートスタイルを入力する．システムは，入る．吉越ら [11] はユーザに任意のコーディネートとスタイルを力されたアイテムと検索対象の各アイテムとの類似度を，アイ選択させ，選択されたコーディネートと類似していて，かつ選

テム，カテゴリおよびスタイルの特徴ベクトルを用いて算出す

択コーディネートより選択されたスタイルに近づけたコーディ

る．さらに，入力スタイルと検索対象アイテムの類似度を求め，ネートを提示するシステムを提案した．本研究とは提示するもその順位を決定する．システムの概念図を図 2 に示す．

のがコーディネートである点や，タグの重みの決定方法，類似

2. 3 関 連 研 究
衣服に関する研究は多く行われている．佐藤ら [1] は，トップ
スとボトムスのそれぞれのイメージと，その組み合わせによる
全身コーディネートのイメージの関係について明らかにするこ度の算出方法などの点で異なる．

3 アイテム，カテゴリ，スタイルの特徴ベクトル
3. 1 アイテムタグの特徴ベクトルとを目的とした．目的達成のために，SD 法でアイテムとコー

アイテムタグの特徴ベクトルについて説明する．
「アイテムタディネートのイメージについて因子分析を行った．井上ら [2]グ」はアイテムに付与されたタグのことを指す．今回使用したは，従来のブラックボックス手法ではなく，グラスボックス手

WEAR に投稿されているコーディネートにはタグが付与され法を用いて創造性を加味したコーディネートサポートを行うたているが，アイテム単位では付与されていないため，アイテム

めに，SD 尺度 5 段階によるアンケート調査を行い，コレスポ

タグとして，コーディネートの着用タグを集約したものを使用

ンデンス分析とクラスター分析をした．

する．アイテムベクトルの特徴ベクトルの生成方法について述

また，画像処理を用いたコーディネート支援に関する研究もべる．まず，対象のアイテムが使用されているコーディネート

多く行われている．福本ら [3] は，ユーザの好みに合い，新規を取得する．次に，その各コーディネートに付与された着用タ性もあるコーディネート実現を目的とした．目的達成に向けて，グを取得し，アイテムタグを求める．その後，各アイテムタグ

入力に着用履歴のあるコーディネートの写真と好みのモデルをの χ2 値を算出する．こうして求めたアイテムタグを次元，各用いた．これにより，ユーザが自身と似ているモデルが着用しアイテムタグの χ2 値を要素とする特徴ベクトルを生成する．

ている衣服をもとにコーディネートを推薦する手法を提案している．堀ら [4] は，ユーザの所持する写真を入力とし，オンラ

アイテム i を使用したコーデ数を Ni ，全コーデにおけるタグ t の出現確率を Pt とすると期待値 mi,t は式 1 で表せる．

インカタログの画像，文字，コーディネートの情報を利用して，画像だけでは判別できない服の特徴が考慮された，入力した服に似合ったコーディネートを推薦するシステムを作成した．嵐

mi,t = Ni × Pt

(1)

ここで，アイテム i とタグ t を使うコーデ数を Ni,t とすると

イテム検索システムについての説明をする．ユーザはアイテム

χ2 値 fi,t は mi,t を用いて式 2 で表すことが出来る．

fi,t =と付与したいスタイルを入力する．その後，システムは入力さ((Ni,t ) − mi,t )2
mi,t

(2)

れたアイテムと検索対象となるアイテムの類似度を求める．検索結果として，類似度によりランキングされたアイテム集合を

本来であれば，観測値が期待値を下回るものも χ2 値として扱うが，今回はアイテムの特徴を表しているかどうかを測ることが目的であることから，観測値 Ni,t が期待値 mi,t を下回るものは χ2 値を 0 として扱う．これにより，アイテム i において，表示する．これにより，入力したアイテムをスタイルに合わせて変化させたアイテムを検索することが可能となる．
アイテム A と B のスタイル U を加味した類似度の式を式 6で定義する．

タグ t の出現数がコーディネート全体から予測される期待値よ

Score(A, B, U ) = β(αsim(IA , IB )りも大きいほど特徴的なタグであると判断できる．
これを基にタグを次元，f を特徴量とした特徴ベクトルを作+ (1 − α)sim(Ccat(A) , Ccat(B) ))成する．こうして作成したアイテム i の特徴ベクトル Ii は，タ(6)+ (1 − β)sim(TU , IB )グが n 種類存在するとき，式 3 で表現できる．

ここで，sim 関数は入力された 2 つのベクトルの類似度を返Ii = [fi,1 , fi,2 , ..., fi,n ](3)

また，予備実験により，Ni における Ni,a の割合が 0.01 未満のタグは特徴として不適切なタグが多く存在することが確認できすものであり，cat 関数はアイテムのカテゴリを返す関数である．U はユーザが入力した任意のスタイルを表す．また，第 1
項はアイテム自体の類似度を表し，α はアイテム自体の類似度を調整する重みである．第 2 項により，入力スタイルに近い特たため，特徴量を 0 として扱う．

徴を持つアイテムを判断する．β はアイテムとスタイルのどち

3. 2 カテゴリの特徴ベクトルらを重視するかという重みである．

カテゴリの特徴ベクトルは，カテゴリに属するアイテムのア

sim には重み付き Jaccard 係数を用いる．まず，Jaccard 係

イテムタグを集約して生成する．その重みである χ 値は，式数について説明する．集合 A と集合 B についての Jaccard 係

1，2，3 の Ni ，Ni,t の代わりに，カテゴリ c のアイテムを使用

数 Jaccard(A, B) は，以下の式で定義される．

2

したコーディネート数 Nc ，カテゴリ c のアイテム集合に出現

Jaccard(A, B) =するタグ t の数 Nc,t を用いて算出する．カテゴリ c の特徴ベ
クトル Cc はアイテム特徴ベクトル同様に，タグが n 種類のとき，式 4 で定義できる．

Cc = [fc,1 , fc,2 , ..., fc,n ]|A ∩ B||A ∪ B|(7)

Jaccard 係数の拡張が重み付き Jaccard 係数（Weighted Jaccard similarity）である．ベクトル X(x1 , x2 , ..., xn ) とベクト

(4)

なお，アイテムタグと同様に不適切なタグの特徴量は 0 としている．

ル Y (y1 , y2 , ..., yn ) の要素 xi ,yi が 0 以上の実数である時，重み付き Jaccard 係数は以下の式で定義される．
∑nmin(xi , yi )sim(X, Y ) = ∑ni=1
max(xi , yi )i=1(8)

3. 3 スタイルタグの特徴ベクトル
まず，スタイルタグについて述べる．本論文では，スタイル
タグをユーザが求めるスタイルを表すタグとし，末尾に「コーデ」とつくタグと定義する．スタイルタグの特徴ベクトルは，
スタイルタグに属するアイテムのアイテムタグを集約して生成する．その重みである χ2 値は，式 1，2，3 の Ni ，Ni,t の代わりに，スタイルタグ s をアイテムタグとして持つアイテムを使用したコーディネート数 Ns ，スタイルタグ s をアイテムタ
グとして持つアイテム集合に出現するタグ t の数 Ns,t を用いて算出する．スタイルタグ s の特徴ベクトル Ts はアイテム特徴ベクトル同様に，タグが n 種類のとき，式 5 で定義できる．

Ts = [fs,1 , fs,2 , ..., fs,n ](5)

なお，アイテムタグ，カテゴリと同様に不適切なタグの特徴量は 0 としている．

4 アイテム検索システム
コーディネートスタイルとアイテムの類似度指標に基づくア5 類似度の評価
5. 1 概要4 章で定義した類似度の評価を行う．式 6 では第 1 項がアイ
テム自体の類似度であり，第 2 項がスタイルとアイテムの類似度であるため，それぞれ個別に評価する．また，第 1 項中のカ
テゴリベクトルの類似度は独立して評価できるので，それについても行う．まず，カテゴリ，アイテム，スタイルについてそれぞれ質問を作成する．質問の概要は以下のとおりである．

•

1 つのカテゴリに対して他のカテゴリを似ている順番に

並び替える

•

1 つのアイテムに対して他のアイテムを似ていると思う

順番に並び替える•

1 つのスタイルに対してアイテムがどの程度相応しいか

5 段階評価で答える
カテゴリは 1 つのカテゴリに対して他のカテゴリを似ている
順番に並び替えるという質問，アイテムは 1 つのアイテムに対して他のアイテムを似ていると思う順番に並び替えるという質表 1 カテゴリの類似度と正解データとの平均適合率
カテゴリ

表 2 「ポロシャツ」の χ2 値上位 10 件のタグとその χ2 値

平均適合率

コーディネート数

タンクトップ

0.806

1385

ポロシャツ

67618.4

パーカー

0.700

5020

ラコステ渋谷店

3604.7

シャツ・ブラウス

0.700

17440

ニットポロ

1440.0

ポロシャツ

0.533

204

ラコステ

1221.3

カーディガン

0.500

5754

SQUOVAL

1154.5

平均

0.648

5961

スイコック

1027.3

夏コーデ

645.3

マリンスタイル

554.3

LACOSTE

484.2

ショーツスタイル

473.7

タグ名

問，スタイルは 1 つのスタイルに対してアイテムがどの程度相応しいかという質問である．

χ2 値

次に，これらの質問に被験者が回答する．その後，回答結果
から正解データを作成し，提案手法で算出した類似度の順位に

表 3 「カーディガン」の χ2 値上位 10 件のタグとその χ2 値
χ2 値

対する平均適合率で評価する．被験者の募集にはクラウドソー

タグ名シングサービスである CrowdWorks 2 を用いる．

ロングカーディガン

25526.7

カーディガン

19949.5

ニットカーディガン

4487.5

アイテムの類似度を評価する前に，カテゴリの類似度の評価

コーディガン

2198.2を行う．カテゴリの類似度はアイテムの特徴を測る際に参照す

肩掛けカーデ

978.3

ロングカーデ878.2

DouDou876.9

doudou staﬀ

814.9

大人カジュアル

386.3

5. 2 カテゴリの類似度るため，出力された類似度がカテゴリ間の特徴を表しているか
評価しなければアイテムの類似度の評価を行えないからである．そこで，正解データ作成のため基準となる 5 個のカテゴリと，比較するためのカテゴリを各 5 個ずつ用意した．用意した

ガウン

326.9

基準となるカテゴリは「シャツ・ブラウス」，「パーカー」，「タ

平均

5642.3ンクトップ」，「ポロシャツ」，「カーディガン」の 5 つである．
その後，1 カテゴリあたり 6 人に基準となるカテゴリに似ている順番に各カテゴリを並び替えさせ，最も高い評価を 4，最も低い評価を 0 とするスコアに換算した．半数が最高評価を行っていればそのカテゴリは，基準のカテゴリと似たカテゴリであるという考えのもと，合計スコアが 12 以上を正解データとした．回答データは 30 件である．その後，正解データと式 6 のsim(Ccat(A) , Ccat(B) ) により算出した順位とで評価した．表 1にカテゴリの類似度と正解データとの平均適合率とそのコー
ディネート数を示す．全体としては約 65%の適合率であった．
適合率を下げる要因となっている「ポロシャツ」と「カーディいえるが，ラコステ渋谷店，ラコステ，SQUOVAL，スイコッ
ク，LACOSTE はいずれもファッションブランドであり，「ポロシャツ」の特徴を直接的に表しているとは言い難い．
同様に，表 3 に「カーディガン」の χ2 値上位 10 件のタグとその χ2 値を示す．DouDou と doudou staﬀ はファッション
ブランドとそのスタッフを指し，「カーディガン」の特徴を直接的に表しているタグとは言い難い．
このような，各カテゴリの特徴を直接的に表していないタグが共通して出現すると，類似度に悪影響をあたえるものと考えられる．

ガン」について，カテゴリに属するアイテムを使用している
コーディネート数，χ二乗値上位 10 件がカテゴリの特徴を表しているかどうかの観点から考察する．

5. 3 アイテム自体の類似度
アイテムの類似度の評価のために，アイテムの正解データを

まず，コーディネート数について考察する．表 1 に示したカ作成した．まず，基準となるアイテム 9 件（以下，各アイテム

テゴリとそのカテゴリに属するアイテムを使用したコーディをアイテム 1，アイテム 2，．
．
．
，アイテム 9 とする）を用意し，ネート数より，使用コーディネートについては「シャツ・ブラ

各アイテムにつき比較するアイテムを 5 つ用意し，基準とな

ウス」が最も多く，「ポロシャツ」が最も少ないことが分かる．

るアイテムに似ていると思う順番に回答させた．回答データは一方，「カーディガン」についてはコーディネート数は 2 番目に45 件であり，その内不適な解答を除いた 38 件を使用した．次多いことが分かる．このことから，ベクトル生成に用いたデーに，回答者の各アイテムにつけた順番を最も高い順位を 4，最タ数が少ないために精度が低いのではないかと考えられる．

も低い順位を 0 としたスコア付けを行った．その後各アイテム

次に，生成された特徴ベクトルを考察する．表 2 に「ポロのスコアを平均し，半数が最も高い評価を付けたアイテムは正シャツ」の χ2 値上位 10 件のタグとその χ2 値を示す．上位

解データであるという考えのもと，スコアが 10 以上のアイテ

10 件の内「ポロシャツ」，ニットポロ，夏コーデ，マリンスタイ

ムを正解データとした．こうして得た正解データと提案手法

ル，ショーツスタイルは「ポロシャツ」の特徴を表していると（式 6 の第 1 項）により求めた類似度との平均適合率を求めた．
表 4 にアイテム自体の類似度の平均適合率と各アイテムのコー

2：https://crowdworks.jp/

表 4 アイテム自体の類似度と正解データの平均適合率

表 5 「オンブレチェックバンドカラーシャツ長袖/569134」の χ2 値
上位 10 件のタグとその χ2 値

アイテム名ビエラチェックシャツ長袖/568980【追加】Champion T1011 JS Exclusive
半袖 Tee シャツ/チャンピオン #BREEZE ニットデニムパンツ
MEN
セルビッジレギュラーフィットジーンズ
テーパードスキニーデニム

WOMEN コットンカシミヤ
ケーブルクルーネックセーター（長袖）WEGO/カラー裏毛プルオーバー
オンブレチェックバンドカラーシャツ
長袖/569134

平均適合率

コーディネート数

1.000

75

タグ名

χ2 値

オンブレーチェックシャツ

7168.3

レイジブルー

5514.1RAGEBLUE

3880.71.000

43

レイジブルー祭り

3709.51.000

35

プチ断食フェス

2783.1

1.000

68

Ｗライダース

1668.70.917

56

RAGEBLUE 天王寺ミオ店

1150.8309

WEAR8 月会

926.8

AIRWALK

833.3

レイジブルー (RAGEBLUE) 1384.5

0.700
0.700
0.450

ワイドタックテーパードパンツ/570398

0.417

平均

0.798

43
表 6 「ワイドタックテーパードパンツ/570398」の χ2 値上位 10 件
51のタグとその χ2 値
52
スタイルタグ
平均適合率
81
イケア
3817.9JEANASiS

2024.5

ディネート数を示す．全体としては，約 80%の適合率であり，

紙袋バッグ

1526.5類似度の有効性を確認できる．

ロングガウンコート

1272.0

ワンレン

692.9

好き

544.0

ランドセル

400.3

huarache

362.0

ジーナシス

332.9

実家

316.5

特に適合率が低かった「オンブレチェックバンドカラーシャ
ツ長袖/569134」「ワイドタックテーパードパンツ/570398」にてついて考察する．
カテゴリ同様に，コーディネート数で差が出るかについて考察する．表 4 に示したアイテムと各アイテムを使用したコー
ディネート数より，アイテムの平均適合率とコーディネート数との間には関係性はないことが分かる．
次に，各アイテムの特徴ベクトルにてついて考察する．表5，表 6 にそれぞれ「オンブレチェックバンドカラーシャツ長
袖/569134」，「ワイドタックテーパードパンツ/570398」の χ2
値上位 10 件のタグとその χ2 値を示す．なお，全コーディネー
ト中で 1 回しか使われていないタグは類似度計算に影響を及ぼさないため，省いている．
表 5 の「プチ断食フェス」について調べたところ，このタグはあるユーザのみが付与しているタグであったため，今回の結果にほとんど影響を与えないと考える．また，「Ｗライダース」
は本アイテムと異なるアイテムであるため，よく一緒に使われるアイテムであると考えられる．
「AIRWALK」はアイテムのブランド（RAGEBLUE）とは異なるため，特徴を表しているタグとは言い難い．
表 6 の「イケア」「huarache」はアイテムのブランド（JEANA-

SiS）とは異なるため，特徴を表しているタグとは言い難い．また，「紙袋バッグ」「ロングガウンコート」「ランドセル」はいず
れも本アイテムと異なるため，特徴を表しているタグとは言い難い．
以上より，アイテム自体の類似度の平均適合率が低くなるア
イテムの χ2 値の上位のタグの傾向としては，あるユーザのみが使用しているタグ，異なるブランドを表すタグ，異なるアイ
テムを示すタグの 3 つの傾向があることが分かる．そのため，
これらのタグを判別し，適切にフィルタリングする必要がある．

5. 4 アイテムとスタイルの類似度
アイテムとスタイルの類似度は，アイテムが対象のスタイル
タグらしさをどの程度持っているのかを表現するために用いる
ので，出力された値がどの程度アイテムとスタイルの関係性を表現できているかを知る必要がある．正解データ作成のため，10 個のスタイルタグを用意し，各タグを持つアイテムを 3 件ずつ，計 30 アイテムを用意した．使用した 10 個のスタイルタ
グは秋コーデ，大人コーデ，カジュアルコーデ，シンプルコー
デ，夏コーデ，春コーデ，冬コーデ，モノトーンコーデ，ゆるコーデ，ラクチンコーデである．その後，1 スタイルタグあたり 5 人に各アイテムがそのスタイルタグにどの程度相応しいかを 5 段階評価で付けさせた．回答データは 900 件であった．
その内不適切データ 23 件を除いた 877 件を正解データ作成に用いた．正解データの基準としては回答者 5 人の平均評価が 4以上であるアイテムはスタイルタグらしいアイテムであると考え，正解データとした．なお，正解データは 146 件あり，その内対象のスタイルタグを持たないデータは 71 件あった．つまり，正解データのおよそ 49%はスタイルタグを持たないが，そのスタイルタグらしい特徴を持っているといえる．このことから，単にスタイルタグを持つか持たないかで検索をするのではなく，アイテムのスタイルタグらしさを求める必要があることを確認した．
この正解データにより，式 6 の第 2 項により算出した順位を評価した．表 7 にスタイルタグとその平均適合率，およびタ表 7 スタイルの類似度と正解データとの平均適合率
スタイル名

表 9 大人コーデの χ2 値上位 10 件のタグとその χ2 値

平均適合率

コーディネート数

シンプルコーデ

0.950

29092

大人カジュアル232279.4

ラクチンコーデ

0.843

11283

RAGEBLUE

219447.0

カジュアルコーデ

0.745

13080

レイジブルー

207677.5

夏コーデ

0.583

13199

秋コーデ

164588.9

春コーデ

0.522

4539

ニット

161847.9

モノトーンコーデ

0.469

2379

シンプルコーデ

161760.9

冬コーデ

0.455

3246

シンプル

149628.8

秋コーデ

0.436

22077

秋のコーデ

138819.6

ゆるコーデ

0.331

7497

ハット

103739.3

大人コーデ

0.328

2545

ワイドパンツ99520.1

平均

0.566

10894

表 8 ゆるコーデの χ2 値上位 10 件のタグとその χ2 値
タグ名

χ2 値

シンプルコーデ 319204.3

χ2 値

タグ名

6 ま と め
本論文では，ユーザの所持している衣服と類似し，かつユー

シンプル287534.6

スニーカー

233155.3

秋のコーデ

221015.5

ニット215899.0

ルの類似度を定義し，実験を行い評価とその考察を行った．まカジュアル

ザの求めるコーディネートスタイルに適した衣服を検索するシ
ステムを提案した．それに先立ち，アイテムの類似度とスタイ

208783.1

た，実験により，ブランド名のタグなど，特徴を直接的に表さ

大人カジュアル 202971.2

ないタグの問題を発見した．今後の課題としては，使用されてワイドパンツ200640.2

いるタグが特定のユーザのみが利用しているタグではないかの

RAGEBLUE

183364.5

判別の追加，重みの最適化による類似度の改善があげられる．

秋コーデ

162866.9

その後，検索システムのプロトタイプの作成，およびその評価をする予定である．

グが用いられているコーディネート数を示す．全体としては約57%の適合率であり，アイテムやカテゴリに劣る結果となった．
なお，シンプルコーデ，ラクチンコーデ，カジュアルコーデについては，正解数が 19 から 27 個あり，平均適合率で評価すると値が高くなりやすい．そのため，数値よりも実際の精度はさらに悪くなると考えられる．

謝

辞

本研究の一部は，平成 30 年度科研費基盤研究 (C)(課題番号：

18K11551) によるものです．ここに記して謝意を表すものとします．

適合率の低かった「ゆるコーデ」，「大人コーデ」について考察する．まず，表 7 に示した各スタイルタグとそのスタイルタ
グが付与されたコーディネート数より，平均適合率が低いスタ
イルタグはコーディネート数が少ない傾向にあることが分かる．
次に，各スタイルの特徴ベクトルについて考察する．表 8，
表 9 にそれぞれゆるコーデ，大人コーデの χ2 値上位 10 件のタグとその χ2 値を示す．どちらの表にも「RAGEBLUE」というファッションブランドのタグが存在することが確認できる．
他のモノトーンコーデ，冬コーデ，秋コーデにも同じ傾向が見られた．
以上の結果から，スタイルの平均適合率が低いスタイルタグの特徴ではファッションブランドが上位に出やすい傾向にあると考えられる．しかし，アイテムやカテゴリと異なり，ブランドがスタイルの特徴となることも考えられるため，一概にブランド名のタグが悪影響を与えるとは言えない．例えば，アウト
ドア系のスタイルにおけるアウトドアブランドはスタイルの特徴を表していると言えるだろう．そのため，そのスタイルの特徴となり得るブランド名のタグとそうでないブランド名のタグを区別する必要がある．

文献[1] 佐藤美雨，加藤俊一，ファッションにおいてのアイテムのイメー
ジがコーディネートのイメージにもたらす影響の分析，情報処
理学会研究報告，2017-HCI-172 巻，8 号，pp.1-4，2017[2] 井上勝雄， 堀いずみ，コーディネートの調査分析法の提案，日本デザイン学会第 65 回春季研究発表会，A3-05，2018[3] 福本真奈美，吉田拓也，原田史子，島川博光，印象変更のための差集合を用いたコーディネート推薦，情報科学技術フォーラム
講演論文集，13 巻，4 号，pp.401-402，2014[4] 堀和紀， 岡田将吾， 新田克己，オンラインファッションカタロ
グを利用した画像とテキストからの組み合わせ推薦，人工知能学会全国大会論文集 29， pp.1-4， 2015
[5] 嵐一樹，手塚太郎，画像処理を用いたパーソナライズドコーディ
ネートシステム，第 10 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム，D3-2，2018[6] 佐藤彩夏，渡邊恵太，安村通晃，姿を利用したファッションコー
ディネート支援システム suGATALOG の提案と評価，情報処
理学会論文誌，53 巻，4 号，pp.1277-1284，2012[7] 山本萌絵， 鬼沢武久，衣服の印象を考慮した服飾コーディネート
に関する研究，第 29 回ファジィシステムシンポジウム，TG1-3，
2013[8] 小林瞳，植竹朋文，様々な要因を考慮したコーディネート支援シ
ステムの提案，情報処理学会第 77 回全国大会講演論文集，2015
巻，1 号，pp.343-344，2015[9] 山本萌絵， 鬼沢武久，ユーザーの感性を考慮した対話型服飾デ

[10]

[11]

ザイン・コーディネートシステム，日本感性工学会論文誌，15巻，1 号，pp.135-143，2016
吉田拓也，原田史子，島川博光，ポリシーとイメージチェンジを両立させる衣服コーディネート支援，情報科学技術フォーラム
講演論文集，13 巻，4 号，pp.397-400，2014
吉越優美，北山大輔，コーディネート投稿サイトのユーザタグを用いたコーディネート間の類似度に基づく検索ナビゲーションシ
ステム，第 8 回データ工学と情報マネジメントに関するフォー
ラム ，B3-1，2016