ZOZOFITアプリにおけるGoogle Analytics 4導入の取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。計測プラットフォーム開発本部 計測プロデュース部の井上です。 私たちはZOZOFIT、ZOZOMAT、ZOZOMAT for HandsやZOZOGLASSなどの計測技術に関わるプロダクトのサービス開発をしています。先日ローンチしたZOZOFITではGoogle Analytics 4(以下、GA4)を導入しました。本記事ではGA4を導入する際に工夫した点と注意点について紹介します。 目次 はじめに 目次 計測プラットフォーム開発本部 計測プロデュース部とは 計測プロダクトとデータ分析 ZOZOFITとは GA4の導入 自動計測screen_viewイベントの無効化 手動計測screen_viewイベントの実装 GA4のDebugView設定 GA4とBigQueryの連携 Looker Studio Looker Studioのフィルタ機能 Looker Studi
ZOZO「売らない店」体験ルポ 3日で2万件応募の実力は - 日本経済新聞
NIKKEI Primeについて 朝夕刊や電子版ではお伝えしきれない情報をお届けします。今後も様々な切り口でサービスを開始予定です。
metric learning のファッション分野における活躍
この記事の目的は？ ファッションの3つの研究分野において、 metric learning がどう使われているかを説明し、関連文献をいくつか紹介します。 metric learning やファッションの研究に興味を持たれた方が、研究を始めやすくなればと考えています。 street-to-shop image retrieval どんな研究か？ ファッションアイテムの自撮り画像から、ECサイトで使われるような商品画像を検索 するための研究です。ファッションに限らない、一般的な呼び方だと cross-domain image retrieval と呼んだりもします。 図：自撮り画像の例 図：商品画像の例 出典: (M. Hadi Kiapour et al., 2015, ICCV) Where to Buy It: Matching Street Clothing Photos in Onl
意思決定の理由の可視化が可能なグラフ構造の学習アルゴリズムの紹介 - ZOZO TECH BLOG
ZOZO研究所の清水です。弊社の社会人ドクター制度を活用しながら、「社内外に蓄積されているデータからビジネスへの活用が可能な知見を獲得するための技術」の研究開発に取り組んでいます。 弊社の社会人ドクター制度に関しては、以下の記事をご覧ください。 technote.zozo.com 私が現在取り組んでいるテーマの1つに、「機械学習が導き出した意思決定の理由の可視化」があります。この分野は「Explainable Artificial Intelligence（XAI）」と呼ばれ、近年注目を集めています。 図．XAIに関連する文献数の推移（引用：https://arxiv.org/abs/1910.10045） その中でも今回はユーザに対するアイテムの推薦問題に焦点を当て、「なぜこのユーザに対して、このアイテムが推薦されたのか？」という推薦理由の可視化が可能なモデルを紹介します。 本記事の概要
CTOに求められる3つの能力 ～EMやTLとの違いとは？～｜MIDAS Technology Review
今回は、ZOZOテクノロジーズ（現ZOZO）でCTOを務め、現在はバイセルテクノロジーズ 取締役CTOの今村さんの「CTO論」を伺いました。 今村さんは、12年間のCTO経験があり、その間「エンジニア組織づくり」「技術広報」「情報システムの整備」「技術戦略策定」「人事制度策定」など、様々なCTO経験をお持ちの方です。 それらの経験を元に「CTOに求められること」特に「CTOと、EM（エンジニアリングマネージャー）やTL（テックリード）との違いは何か」について伺いました。 参考）ZOZOのテックカンパニーへの変遷、CTOとしての取り組みを振り返る ① 「登る山」を決める判断力と、中長期的な課題解決を行う実行力 ■ CTOとEMやTLとの違い まず、CTOがEMやTLと違う大きな点は、より広範囲・より長期的な課題解決を行う点です。 EMやTLは短期的（半年程度先）、そして事業やプロジェクト単位
Open Bandit Dataset and Pipeline: Towards Realistic and Reproducible Off-Policy Evaluation
Off-policy evaluation (OPE) aims to estimate the performance of hypothetical policies using data generated by a different policy. Because of its huge potential impact in practice, there has been growing research interest in this field. There is, however, no real-world public dataset that enables the evaluation of OPE, making its experimental studies unrealistic and irreproducible. With the goal of
「ゾゾタウン」が奈良裕也やMBらが手掛けたリーバイスデニム発売、体型に合ったマルチサイズで展開
「505 Customized by Backside works.」」 IMAGE by: ゾゾタウン
ZOZO研究所、ファッションの流行変化を検証する 大規模データセットと実装基盤をオープンソースとして公開 〜 実データを活用し、分布シフト研究の促進を目指す 〜 - ニュース - 株式会社ZOZOテクノロジーズ
株式会社ZOZOテクノロジーズ（本社：千葉県千葉市 代表取締役社長：久保田竜弥、代表取締役CINO：金山裕樹）の研究開発組織「ZOZO研究所」は、当所研究員が研究において使用している大規模データセット「Shift15M」および実装基盤をオープンソースとして公開したことをお知らせいたします。 「Shift15M」は、ファッションアプリ「IQON」（※1）に投稿されたコーディネート（※2）を基に構成された大規模データセットです。本データセットは、IQONのサービス提供期間である2010年から2020年までに投稿されたコーディネート約255万件のほか、これらのコーディネートを構成する約1,500万件（※3）のアイテムに関する特徴量、アイテムカテゴリに関するデータやコーディネート投稿への「いいね」数などの関連データも含みます。 併せて公開する実装基盤では、コーディネートデータの年ごとに異なる傾向を
ZOZO研究所が実施する「検索/推薦技術に関する論文読み会」 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ZOZO研究所の山﨑です。 ZOZO研究所では、検索/推薦技術をメインテーマとした論文読み会を進めてきました。週に1回の頻度で発表担当者が読んできた論文の内容を共有し、その内容を参加者で議論します。 本記事では、その会で発表された論文のサマリーを紹介します。 目次 目次 検索/推薦技術に関する論文読み会 発表論文とその概要 SIGIR [SIGIR 2005] Relevance Weighting for Query Independent Evidence [SIGIR 2010] Temporal Diversity in Recommender System [SIGIR 2017] On Application of Learning to Rank for E-Commerce Search [SIGIR 2018] Should I Follow the Crow
ディープラーニングを活用したレコメンドエンジン改善への取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、推薦基盤部の与謝です。ECサイトにおけるユーザの購買率向上を目指し、レコメンデーションエンジンを研究・開発しています。最近ではディープラーニングが様々な分野で飛躍的な成果を収め始めています。そのため、レコメンデーション分野でも研究が進み、精度向上に貢献し始めています。本記事では、ディープニューラルネットワーク時代のレコメンド技術について紹介します。 目次 はじめに 目次 パーソナライズレコメンドとは 深層学習より前の推薦手法 協調フィルタリング Matrix Factorization SVD（Singular Value Decomposition） Factorization Machine 深層学習を使った推薦手法 ニューラルネットワーク推薦手法に対する警鐘 Recboleプロジェクト Recboleプロジェクトを用いた各アルゴリズムの検証 General Re
「SocSci Meetup 2～社会科学をビルドする～」イベントレポート - Sansan Tech Blog
2019年6月18日、Sansan株式会社DSOC R&D発の社会科学分野の勉強会 「SocSci Meetup 2～社会科学をビルドする～」が開催された。今回も Sansan DSOC研究員の前嶋が、当日の熱量そのままに、イベントレポートをお届けする。 ※第1回のレポートはこちら SocSciとは 「Tech全盛の時代に、社会科学が立ち上がる。」 DSOCはSansan株式会社のデータ化・データ活用の統括部門である。DSOCには、画像処理・機械学習のチームだけでなく、社会科学をバックグラウンドとしたデータサイエンティストからなるチームが存在する。このチームのミッションは、社会科学の知見をサービス開発に応用することである。 sansan-dsoc.com …が、その試みはまだ十分に達成されているとは言えない。そこで、社会科学の有用性を徹底的に考えていくためのコミュニティ”SocSci”を立
Ambient Weaving ― 環境と織物
テキスタイルは、ファッションから住環境に到るまで私たちの生活に欠かせないものです。近年では様々な機能が統合されたスマートテキスタイルの技術も盛んに開発され、さらなる利活用に向けた取り組みが盛んに行われています。 株式会社ZOZO NEXTは2020年より東京大学筧康明研究室、株式会社細尾と共に、西陣織の伝統工芸技法に先端テクノロジーを組み合わせることで、機能と美しさを両立する新たなテキスタイルの開発を行ってきました。 「環境情報を表現する織物」、「環境そのものが織り込まれた織物」を指す、Ambient Weavingのコンセプトを提案し、周囲の環境情報と織物を媒介する様々な機能と美を両立させた体験の拡張を試みました。 織物を環境とのインタフェースとしてのアンビエントメディアと見立て、環境変化に呼応するように変化する布の表現や、環境に働きかけるように変化を生む布のありかたをプロトタイプを通じ
「天才・逸材採用」から1年──ZOZO研究所が見据えるファッションテックの未来 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
「7人の天才と50人の逸材求む」 この強烈な採用のキャッチコピーが話題を集めた、ZOZO研究所。2018年4月の発足から約1年。「ファッションを数値化する」というミッションの実現に向け、同研究所にはさまざまな専門分野の人材が集まってきているという。 「我々は実績も歴史もないチャレンジャー。だからこそ、もっと挑戦していかないといけない」──立ち上げからの1年を振り返り、ZOZOテクノロジーズ代表取締役CINOの金山裕樹はこう語る。 民間の研究所としてスタートした、ZOZO研究所。AI（人工知能）やVR（仮想現実）など、目まぐるしいスピードでテクノロジーが進化している時代の今後を彼らはどう捉え、どんなことに取り組もうとしているのか。金山とZOZO研究所 青山拠点ディレクターの松谷恵に話を聞いた。 研究内容をビジネスとして永続的なものに ──ZOZO研究所を立ち上げる際、どのようなことを考えてい
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ZOZO NEXTとの産学連携企画「バーチャルインフルエンサープロジェクト」を実施 | BFGU
事業撤退したZOZOスーツ 米国でフィットネス用に復活 - 日本経済新聞
アパレルEC、実店舗で提案力競う ZOZOが16日開業 - 日本経済新聞
ZOZOの超パーソナルスタイリングサービス「似合うラボ」in 表参道 - niaulab by ZOZO
Machine Learning for Demand Prediction of Seasonal Second-hand Fashion Items Based on Prior and Fine-tuning Prediction Models
RIETI - Machine Learning as Natural Experiment: Method and Deployment at Japanese Firms
A Decision Model of Sales Period on List Price for Second-hand Fashion Items Based on Machine Learning Approach