『XZ』のサービス向上のために、当社では、クローゼットの診断機能の開発に取り組んでいます。ユーザーの持っている服の傾向を分析したりユーザーに似合う服を提案したりすることで、ユーザーの持つ服を似合うものへと最適化していくような診断機能を制作しています。

また、今後はECやリアル店舗と連携し、サービス規模の拡大を目指します。トレジャーファクトリー社と資本業務提携し、服の買取リユースを強化しています。ユーザーの着用頻度の低い服を良く着る服と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しています。

さらに、クローゼットに関するビッグデータを活用したBtoB（toC）のビジネス展開を進めていて、イオングループや三井不動産（ららぽーと）などとも業務提携しています。 ユーザーの嗜好性に合わせてコーディネートをパーソナライズ化。インフルエンサーやモデルのAIを作り、ユーザーの手持ちの服でモデルなどのコーディネートを再現できる取り組みもしていきます。 自分の体や服を3D化して、コンビニや駅などリアルな店舗で計測やバーチャルで試着ができるサービスを制作するなど、販売している服に限らず、自宅にある服も利用できるサービスを目指します。

これまでのアパレル業界では、各ブランドは衣類を製造して販売するだけの一方通行な産業構造がありました。当社では、『XZ』をはじめとするユーザー視点・ユーザー本位の情報技術によってこの産業構造を変革し、ユーザーに新たなファッション体験を提供していきます。

デジタル・クローゼットを通じて、ECとリアル店舗が融合（OMO）することにより、手持ち服と新品を組み合わせたコーディネートをAIが提案するサービスを提供。一人ひとりのユーザーが世界に一つのオンライン・クローゼットを形成し、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することを目指します。

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。

『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大幅に変更。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サービスが生まれました。

当社の開発組織は、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教師データとして登録します。現在は服のカテゴリと色を中心に判定していますが、今後は丈や素材なども含めて判定できるよう精度を向上させたり、ユーザーのパーソナルカラーや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。

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。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。開発したサービスを通して、利益を生み出すというエンドユーザー志向でプロダクトの開発に取り組める方を求めています。 現状では評価制度は設けていませんが、今後の組織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ます。