アルタ・デイリーがメタのSegment Anythingを活用してデジタルクローゼットを再構築

ほとんどの人は、クローゼットにある衣類の推定 20% しか着用していませんが、残りの衣類が無用というわけではありません。それは未開拓の可能性です：所有しているものを記憶し、さらにそれらがどのように組み合わさるかを想像することが、言葉にするほど簡単ではないため、組み合わせがうまくいかないことが多いのです。

AI ファッションアプリ「Alta Daily」は、まさにこの洞察に基づいて構築されました。2025 年にローンチされた同アプリでは、ユーザーが衣類全体を写真撮影してデジタル化できます。自然言語によるプロンプトを使用することで、アプリはユーザーのデジタルクローゼットから情報を引き出し、あらゆるシーンに最適なコーディネートをお勧めし、それを個人の「Alta アバター」に着用した姿として表示します。また、毎日着用したアイテムを追跡できるため、同じコーディネートを繰り返すのを防ぐことも容易です。

Alta の中核をなしているのは、Meta が開発したセグメント・エニシング・モデル（Segment Anything Model: SAM）です。この技術は、数百万点のコーディネートアイテムをセグメンテーションし、デジタル化するために活用されています。創業当初から、Alta Daily の創設者兼 CEO であるジェニー・ワン氏は、「ファッション雑誌のページに載っているかのような清潔感のある美学」を持つアプリを構築したいと考えていました。そのためには、ユーザーがアップロードしたすべての画像から背景を除去する必要がありましたが、これは技術的な大きな課題となりました。

「私たちはさまざまなセグメンテーションモデルを調査していました」と王氏は語ります。「特にファッション分野では、ユーザーがアップロードするコンテンツの一貫性のなさから、画像データセットが最も複雑なものの一つとなっています。例えば、白い壁に置かれた白いスニーカーの写真や、悪い室内照明のしわだらけの青い毛布の上に広げられた青いセーターなど、これらをセグメント化するのは困難です。」

チームはまた、他の困難なシナリオも考慮する必要がありました。適切なモデルは、ジュエリーの細部を捉え、反射面が実際の色を変えないようにする必要があると同時に、細い衣類ハンガーや人形モデルの周囲でも正確にセグメント化できるものでなければなりませんでした。

Altaチームは、サングラスから靴まで8つの製品カテゴリーにわたってさまざまなセグメンテーションモデルをテストしましたが、MetaのSegment Anything Model（SAM）が一貫して最も優れた結果をもたらすことを発見しました。鏡でのセルフィーからカーペットの上に置かれたアイテムまで、多様な画像を処理できるSAMの能力が、その成功における重要な要因となっています。

これはSAM 1とSAM 3の間で示された改善点を表しています。

「アップロードされるすべての画像が美しいモデルショットであるとわかっていたら、セグメンテーションははるかに容易だったでしょう。しかし、ユーザーがアップロードするコンテンツの性質上、可能な限り最良のセグメンテーションが必要です」と王氏は語ります。「SAM 3 を使用することで、デジタルスタイリングをシームレスで楽しい体験にする、清潔感のある編集スタイルのインターフェースを作成することが可能になりました」。

優れたパフォーマンスだけでなく、SAM は同社に大きな財務的影響も与えています。王氏は、最初に検討した外部セグメンテーション API のコストに「驚愕」したと振り返ります。そのコストは画像あたり数セントでした。

「これは、特にユーザーが毎秒アップロードする画像数を考えると、非常に急速に積み上がります」と彼女は言います。「初期段階の企業としては、最良の体験を提供することに注力しつつも、コストについても認識しておく必要があります。人々が愛する製品を構築する必要がありますが、無限のお金があるわけではないことを理解していなければなりません」。

SAM を使用することで、Alta チームは莫大な費用を負担することなく 2,000 万枚以上の画像を処理できるようになり、ユーザーのための最良の製品の構築に集中することができました。このアプリはすでに世界的な支持を集めており、米国、フランス、ドイツ、メキシコ、オランダで強力なユーザーベースを有しています。

将来、Alta チームは新しい AI 研究が、さらに没入感のある体験の創出に役立つことを期待しています。チームはすでに Meta の SAM 3D モデル を実験しており、これによりユーザーがデジタルな Alta アバターと対話する新たな方法が開かれる可能性があります。

「私たちは何でも試します」と王氏は語ります。「新しいモデルの実験を愛しています。私たちは大規模なファッション特化型のデータセットを持っており、モデル間で常に評価（evals）を実行しています。」

AI と SAM などのオープンソースモデルの助けを借りて、Alta は人々が自分自身のスタイルを表現し、ワードローブを最大限に活用するのを支援しています。王氏が言うように、「AI を用いることで、ついに次世代のショッピングやスタイリング体験を構築できるようになります。」