ヤフー株式会社(以下Yahoo! JAPAN)が提供するAndroidアプリ「Yahoo!ブラウザー」では2023年8月2日から、独自開発の人工知能(AI)による画像解析技術を用いた「洗濯マーク検索」の提供を開始。洗濯タグを写真に撮るだけで、適切な洗濯方法を調べることができるようになった。
複雑な洗濯マークをわかりやすく
「Yahoo!ブラウザー」が2020年8月より、画像から似ている商品などを検索できる機能「カメラ検索」をトップ画面に設置。「画像から気になる物や欲しい物などを検索したい」というユーザーの高いニーズにマッチし、高評価を得ている。「ファッション」「食品」「インテリア」「家電」「有名人」「スポット」など対応カテゴリーも随時拡大しており、生活に役立つサービスや、新たなユーザー体験の提供を行ってきた。
今回の「洗濯マーク検索」は、そうした一連の流れに乗って、汗をかきやすく洗濯物が増える夏に合わせてスタートした新機能だ。
日本の衣類に付けられている洗濯マークについては、2016年に国際規格(ISO)に準じた新表示へと一新されてから新表示と旧表示とが混在する状態が続いており、「複雑でわかりにくい」との声も多い。
実際、Yahoo! JAPANが実施した洗濯マークに関するアンケート(※1)からも、洗濯マークの意味が「わからないものがある」との回答が98％、「洗濯機で洗ってはいけないもの(色落ちするもの、撥水加工のものなど)を洗ってしまったことがある」との回答が66％と、多くの人が複雑な洗濯マークに頭を悩ませていることがわかっている。
また、別のアンケート(※2)では74％の回答者が本機能への利用意向を示すなど、洗濯の悩みを解決に導く機能へのニーズの高さも読み取れる。
※1：Yahoo! JAPAN調べ(調査期間：2023年7月6日～7月12日、調査対象：1000人、調査方法：Webアンケート)
※2：Yahoo! JAPAN調べ（調査期間：2022年9月1日～9月5日、調査対象：2000人、調査方法：Webアンケート）
イラスト＆テキストで端的に結果を表示
本機能では、洗濯タグをカメラで撮影するだけでAIが洗濯方法を判定。結果として「洗濯機で洗えます」「手洗いできます」「おうち洗濯できません」の3パターンが、イラストとテキストでわかりやすく表示される。さらに、家庭での洗濯方法、漂白方法、乾燥方法、アイロンのかけ方、クリーニングの種類といった各洗濯マークの意味を確認することも可能。洗濯マークは基本記号に加えて付加記号・数字などで構成されるため、複雑なものや似通っているものも見受けられるが、本機能を使えば新旧合わせ84種類ある小さな洗濯マークを高精度で識別できるようになる。
さらには、「Yahoo!天気」や「Yahoo!マップ」などとも連携。検索結果画面から、洗濯の乾き具合を表す洗濯指数(「Yahoo!天気」)や近隣のクリーニング店(「Yahoo!マップ」)の確認も可能になるという。
●「洗濯マーク検索」の使い方
(1)「Yahoo!ブラウザー」で「カメラ検索」をタップ
(2)「洗濯マーク」を選択し、洗濯タグを撮影する
(3)検出されたマークを確認し、「洗い方を見る」をタップ(手動での編集も可能)
今回の新機能について、担当者に話を聞いてみた。
「(今回の新機能の狙いは？)Yahoo! JAPANが実施した各種アンケートでは、意味のわからない洗濯マークがある人の割合、洗濯機で洗ってはいけないものを洗ってしまったことがある人の割合などが高いことがわかり、また、洗濯のお悩み解決につながる機能のニーズの高さもうかがえました。独自AIやカメラ検索を活用して、ユーザーのみなさんの洗濯、日々の生活が少しでも快適になればと思い、取り組みました」
「(今回の新機能のイチオシポイントは？)ユーザーへのわかりやすさの観点で工夫したのは、結果表示の部分です。読み取った洗濯マークの解説よりも前に、その衣類が自宅で洗濯できるかなど最初に大きく表示するようにしました。『洗濯機で洗えます』『手洗いできます』『おうち洗濯できません』の3種類の結果を“けんさく”と“えんじん”のキャラクターも配置しわかりやすく表示し、まず目が行くように工夫しました」
「(今回の新機能のアイデアはどのようにして生まれた？)日々の生活で生じる疑問では言葉で検索できないことも多く、検索ワードに依らない検索を検討しているなかで、出た案のひとつが『洗濯マーク検索』です。いろいろな案を並べてユーザーアンケートを複数回行いましたが『洗濯マーク検索』は常に利用意向上位であり、また生活に密着した施策案であることから開発を進めることとなりました」
「『Yahoo!ブラウザー』アプリの『洗濯マーク検索』は独自AIを活用し、洗濯タグを写真に撮るだけで適切な洗濯方法が調べられる機能です。本機能は社内で実績のあるAIモデルを利用し、さらなる精度向上のための学習データ収集に一番工夫をしています。実データを集めて学習する方法で時間もリソースもかかるため、学習データ自体を生成するというアプローチをとりました。地の色や柄や向きを変えてリアルな洗濯タグの画像のように仕上げた合成データを30万枚以上も短期間で用意し、それらを学習させることで精度の向上と短期間での開発に成功しました」
「(今後の展開は？)今後も、みなさんの生活に寄り添ったサービスや機能を提供していきたいと考えています。特に、AIは難しそうなイメージがあるかもしれませんが、使いやすいサービスや機能にしてユーザーのみなさんに届けていければと思います」
「(ユーザーへのメッセージは？)日常の衣類の洗濯に加え、シーツやクッションカバー、キャンプで使ったアウトドアアイテムなど、さまざまなお洗濯の際にぜひお役立てください。服を買う際に、おうちで洗えるかなど洗濯方法をあらかじめ確認できるのもおすすめです」
日々の洗濯の助けとなりそうな新機能の登場を歓迎したい。
