こんにちは。株式会社ZOZO NEXTにあるZOZO ResearchのApplied MLチーム所属の後藤です。社内の様々な課題を機械学習を活用して解決する仕事に取り組んでいます。

弊社（当時は株式会社ZOZOテクノロジーズ）では2019年1月より、ZOZO Researchと同志社大学 桂井研究室の共同研究を開始しました。本記事では、共同研究を行う際のポイントと、その成果を紹介します。

はじめに

ZOZO ResearchはZOZOグループが保有するファッションに関する多様な情報資産を活用し、「ファッションを数値化する」ことをミッションとしている研究組織です。

これまでに、プロダクトの運用を通じて得られたデータの公開や、ファッション特有の課題設定を機械学習を使って解く研究論文などを発表してきました。

それに並行して、大学との共同研究も進めています。現在までに同志社大学、九州工業大学、九州大学、東京大学、早稲田大学、上智大学、イェール大学の研究室との共同研究を行ってきました。

本記事では、その中でも、同志社大学 桂井研究室との共同研究の取り組みにフォーカスします。

同志社大学 桂井研究室は、同志社大学 理工学部 インテリジェント情報工学科 桂井麻里衣准教授の研究グループです。ビッグデータを活用したデータマイニング、ソーシャルネットワーク解析、マルティメディア処理などをテーマに様々な情報技術を研究しています。

そのような桂井研究室の強みとZOZO Researchの情報資産をかけ合わせることにより、ファッションコーディネートアプリ「WEAR」のデータから「ファッションを数値化」する方法の研究を進めることにしました。

なぜ大学との共同研究を行うのか

なぜ大学との共同研究を行うのか、その理由は「これまでにない価値を持つ発明をし、会社の非線形成長を促進させるため」です。既存プロダクトの一部の最適化や運用コストの軽減など、研究開発の課題は社内に山程あります。プロダクトの品質を上げるために、時間と労力をかけてこれらの課題を解決し続けるべきですが、会社が大きく成長するためにはこれまでにない価値をもつ発明をする必要があります。ZOZO Researchは「ファッションの数値化」を行うことで、この課題に挑戦しています。ファッションの数値化には、高度な情報処理技術と独創的なアイデアが必要です。大学と共同研究を進めることで技術力と発想力を備えた人たちとのコミュニケーションを生み、ZOZOの情報資産を使ったイノベーションを創出できる環境を目指しています。

共同研究を行う際のポイント

本章では、共同研究の道のりを振り返った際に、実施して良かった点を紹介します。

社内の喫緊の課題を研究テーマにしない

桂井研究室と研究テーマを決める際は、社内の喫緊の課題や現場の声を押し付けないように気をつけました。会社のKPIに紐付いた研究課題は、自由度が低く作業色の強いものになってしまいがちだからです。

大学は高い専門性と発想力を有した人材の宝庫なので、まずは自由な発想で課題設定をしていただくのが良いでしょう。一方で、ZOZO Research側はその自由な発想を、ビジネスへの応用や社内活用の文脈に位置づけるといった役割に回ります。

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