【 手持ちの服からAIスタイリストがコーデ提案してくれるアプリを開発・運営】 株式会社STANDING OVATIONは、前例のない新しいサービスを創るファッションテック企業です。「毎日同じ服ばかり着たくない」という「着回し」の課題からサービスを企画。「クローゼットをスマホで持ち歩く」ライフスタイルの実現を目指しています。 当社では、AIが手持ちの服からコーディネートを自動で提案してくれるオンライン・クローゼットアプリ『XZ（クローゼット）』を開発・運営しています。ユーザーが持っている服の画像をアプリに簡単登録することで、カテゴリと色で洋服を認識し、AIスタイリストが毎日のコーディネートを提案。アプリのDL数は140万、手持ち服データ登録数は2,500万点を突破し、App Storeでは「コーディネート」「コーデ」の検索で1位をとり、いくつもの情報番組でも紹介されました。 最近では、大手リサイクルショップと資本業務提携し、使用頻度が低い服のリユース（宅配買取）の領域も展開しています。また、ショッピングモールや大手アパレル企業と業務提携し、toB向けのソリューション『XZ biz』も提供。アパレルブランドが「他社ブランドも含んだユーザーの手持ち服」と「自社の商品」とで着回しコーディネート提案ができるようになるサービスを開発し、ショッピングモールでのテストマーケティングを進めています。『XZ』を通じて、ECとリアル店舗の垣根を超えた融合（OMO）を実現します。

【 AI技術で「着回し」の課題を解決 】 『XZ』は、リリース当初はユーザー間でコーディネートを提案し合うコミュニティサービスとして提供していましたが、AI技術の大幅な進化の潮流に乗り、2018年にサービスの方向性をリノベーション。機械学習に特化したエンジニアがジョインし、ユーザーの手持ち服を起点とした現在のAIサービスに進化しました。 「洋服はたくさん持っているはずなのに、今日も着ていく服がない」 「いつも同じ服ばかり着ているとは思われたくない」 多くの人が抱える「着回し」の課題を解決するために、私たちは『XZ』『XZ biz』を開発・運営しています。画像認識とAI技術を活用したユーザーのペイン（悩み）を解決するソリューションです。 ユーザーの持っている服の傾向を分析することで、ユーザーのクローゼットを最適化していくようなクローゼット診断の機能をリリース。これはクローゼットの総価値・着用回数・コスパ・色・ブランドを「数値・ランキング・グラフ」として可視化する機能です。ユーザーの着用頻度の低い服をコーデで再活用して蘇らせられない場合は、宅配買取を促す仕組みを構築。これらにより、ファッションにおける「購入→有効活用→リユース」というサスティナブルなエコシステムを実現します。 また、これまでのアパレル業界では、各ブランドは「ユーザーがどんな服を持っていて、どんな着回しができるか分からない」という状態で自社商品の提案をしなければならず、「ブランドは衣類を製造して販売するだけ」という一方通行な産業構造がありました。しかし、私たちは、『XZサービス』で「手持ち服を起点」にこの情報流通を変革し、ブランドや新品・中古の垣根を超えるユーザー本位なファッション体験を提供していきます。

【 少数精鋭で一丸となり、ありそうでなかった新しいファッション体験の発明を 】 現在の社員数は5名で、フロント、機械学習、ディレクターが在籍。UX/UIデザイナーやデータサイエンティスト等のパートナー社員とも協業しながら開発に取り組んでいます。少数精鋭のチームでアジャイル開発を採用しており、流動的かつスピーディーに開発ができるのも魅力の一つです。また、エンジニアは企画などの上流から開発に携われるため、納得感のあるものづくりができます。 私たちの開発組織は、最新技術の導入に積極的で、機械学習の高い精度や情報量の多さが特徴です。機械学習としてブランドのスナップ画像やInstagram等の画像をクローリング。画像解析でアイテムごとに画像を分解してデータを登録します。現在は服のカテゴリと色を中心に判定していますが、丈や素材なども含めて判定できるよう精度を向上させており、今後はユーザーのパーソナルカラーや骨格、嗜好性に合わせてコーディネートをできるように、AIスタイリストの提案をパーソナライズ化させていきます。 社名のSTANDING OVATION（スタンディングオベーション）には、「思わず立ち上がって拍手を送りたくなるようなサービスを創る」という思いを込めています。今後の事業拡大に向けた仕組みづくりの最中であるため、プロダクトだけでなく組織づくりにもコミットできるフェーズです。日本発で世界に羽ばたくために、まだ前例のない新しいファッションサービスを創るという大きなビジョンに共感できる新しい仲間を探しています。

自社プロダクト「XZ（クローゼット）」の継続的なリテンションや、CVRなどのKPI改善をお任せします。特に、ユーザーの手持ち服（他社ブランドの服も含む）と自社商品とで着回しコーディネート機能をECサイトに組み込める「XZbiz」は、我々ならではの価値であり、ブランド様や大手ECモール様からも大きな期待を寄せられています。 その期待に答えるため、他社サービスに比べても高いCVRを出そうと日々A/Bテストと改善を行っています。CTOやエンジニア、ディレクターと共に、施策の立案から実行まで一緒に作り上げていきたいと考えています。 ▼具体的な業務内容 ・CVRやリテンション率の改善施策の提案・実施 ・改善施策をプロダクトに組み込むための参考実装や設計 　※最終的な製品コードはエンジニアが実装しますので、簡単なサンプルコード等でエンジニアに説明できれば問題有りません。 ・A/Bテストの統計解析のレポーティング ▼必須条件  ・toC向けサービスにおいてデータ解析、KPI改善に携わった経験 ・SQLを用いて数千万件規模の実績データを収集・集計するスキル ・統計解析、データマイニングなどのいずれかの分野の専門知識、研究実績 ・Python, GO, R,Javaいずれかでの解析の実務経験1年以上 ▼歓迎スキル ・Webサイト/アプリの利用記録からの会員行動分析と、分析に基づくリコメンド 　機能の開発経験やKPI改善経験 ・ECサイトのCVR改善経験 ▼求める人物像  ・ご自身の意見を論理的に伝え、合理的な議論ができる方  ・主体的な取組みや発信ができる方 ▼勤務スタイル ・週3日〜、リモート可 少しでもご興味を持っていただいた方は、ぜひ当社オフィスかオンラインで一度お話しましょう！