私たち株式会社ファッションデータラボ（FDL）は、
見えないファッションセンス
に関する悩みを
データで可視化で解決することを目指しています。
多くの人が一度はこう思ったことがあるのではないでしょうか。
「自分のファッションセンスって、いいの？悪いの？」
私たちFDLの代表も学生時代、同じように悩んでいました。雑誌を真似して服を選んでも、周囲の反応は変わらない。友人に聞いても「悪くないよ」と当たり障りのない答えしか返ってこない。 「本当のところ、自分のセンスはどうなんだ？」―そのモヤモヤを解決する手段がなかったのです。 この個人的な悩みは、実は多くの人が抱えている課題 = “社会的課題”でもあります。だからこそ私たち FDL は、この「見えない感性」を可視化しようと考えました。
SERVICES
Fype App
ファッションを可視化するアプリ
こうして生まれたのが “Fype”（ファイプ） です。
Fype は、誰もが安心してファッション写真を投稿し、
忖度のない評価を受けられる場を提供します。
SERVICES
Brand Account
スタッフと顧客の感性を資産化する
アパレル法人向けの “ブランドアカウント” は、
ブランドや企業が Fype 上のユーザー行動を統合的に把握できる専用機能です。
01
社員やショップスタッフが Fype App で投稿・評価したファッション写真や結果を、本社の管理部門が一元的に確認できます。これにより、店舗や担当者ごとに分散していた「感性データ」を組織全体で共有できます。
02
一定額以上の購入者などロイヤルカスタマーに専用コードを発行し、アプリに入力してもらうことで、その顧客の投稿・評価結果を参照できます。これにより、「ブランドを愛する人たちの感性」をリアルに把握できるようになります。
法人アカウントを活用することで、スタッフと顧客の双方の感性をデータという形でブランド資産として蓄積し、商品企画・販促・スタイリング提案など、あらゆる現場判断に反映できます
SERVICES
Fype DB
“市場の感性” を蓄積する
Fype DB は、Fype 上で生まれた匿名評価データを統合し、誰が、どんなコーデを、どのように評価しているのかを多面的に分析できるデータベースです。法人アカウントと連携することで、ブランド単位での傾向分析や顧客理解がさらに深まります。
アパレル法人様はFype DBという信頼できるデータベースを参照しながら
以下のような業務課題解決ができるようになります
多次元の感性データを統合
登録者・評価者の性別・年代・地域・体格、登録写真のスタイルや TPO を整理。今後は気温・天気・購買履歴との連携にも対応予定です。
セグメント別の “似合う” を発見
性別・年代・地域・体格など特定条件で絞り込み、そのセグメントに「似合う」「好まれている」ファッション傾向を抽出できます。
リアルな評価からトレンドを定義
どんなスタイルがどの層に刺さっているかを、感覚ではなくデータで導出します
TPO・気候・季節軸での分析
スタイルやシーンに加え、投稿時の気温や天気（※対応予定）を掛け合わせて、季節・イベント別に最適なコーデ傾向を導き出せます。
ブランド分析とクロスブランド洞察
自社ブランドのファンがどんなコーデを投稿し、どんな他ブランドに共感しているかを把握。ブランドポジションを“感性データ”で描き出します。
私たちはパートナーを募集しています
私たちファッションデータラボ（FDL）は、Fype を共に育ててくださる アパレル関連法人を募集しています。
Fype の法人アカウントを無料で発行し、実際の運用を通じて、サービスの可能性を一緒に検証していただくプログラムです。
PoC にご参加いただく
法人アカウントを発行し、6か月間無料で Fype DB を利用できます。実際の投稿・評価データをもとに、ブランド独自の分析を行うことが可能です。
ショップスタッフや販売員のみなさまに Fype App を活用していただき、日々の投稿・評価がそのままデータとして活かされます。
月2回の FDL とのミーティングを通じて、アパレル法人の視点からサービス改善のためのアドバイスをいただきます。
POLICY
Policy
FDLのポリシー
客観性
私たち FDL は、アパレル企業が冷静に市場を見つめ、確かな意思決定を行うための “信頼できる感性データ” を提供することを使命としています。 Fype App に投稿された写真や評価は、特定ブランドのファン層に偏らず、SNS のような人気・フォロワー数による影響も受けません。 評価者集団は広く一般のユーザーで構成されており、評価が低くてもデータとしてすべて Fype DB に蓄積されます。 そのため、ブランドや商品の立ち位置、競合との対比を最も現実に近いかたちで可視化することができます。 私たちはこのような偏りのない市場反応を測る姿勢を「客観性」と呼んでいます。
中立性
FDL は服の企画・販売には一切関与せず、アパレル関連企業のいずれとも排他的な関係を結びません。 また、Fype App はユーザーの顔やブランドロゴを自動的に加工・検閲することはなく、 あくまで投稿者の自己判断に委ねながらも、企業と癒着せずにデータを収集します。 この独立した立場と非排他的な運営姿勢こそが、どのアパレル企業も安心して Fype を活用できる環境を支えています。 私たちは「客観性」と「中立性」を両輪とし、業界全体が公平に利用できる “社会の感性インフラ” を築いていきます。
その他のポリシー
Message
代表メッセージ
創業者／代表取締役
アオキ・トモヒロ
金融やヘルスケアの世界では、年月・性別・年齢など、項目ごとに整理された「構造的なデータ」が整備されていました。データの意味と関係性が明確だからこそ、統計的で解釈性の高い分析ができ、それが分析の面白さでもありました。しかし、分析はあくまでビジネス課題を解くための手段であり、ビジネス課題が不在の分析はありえません。
ところで、私は学生の頃からファッションが好きでした。それゆえにいつも悩みの種でもありました。そしてこの悩みだけはデータ分析で解くことができませんでした。
なぜならファッション業界における「構造的データ」を見つけることができなかったからです。SNSには膨大なファッション画像が投稿されていますが、それらは構造的とは言えないデータであり、「写真投稿者の属性（性・年齢・体格・地域等）」「評価した人の属性（性・年齢等）」といった情報が欠けています。
「もしファッションを分析できる構造的データがあれば、消費者でも供給者でも、データに基づいた意思決定が身近になるはず。」そう考えて、私は金融・ヘルスケアのデータ分析の世界から一歩踏み出し、自らデータを作る挑戦を始めました。
最近はファッションの課題をAIで解こうとする動きが盛んですが、AIを育てるためには学習データが必要です。Fype DBは、その「AIを育てるためのデータ」としても活用できます。
ところで私たちは、AI開発そのものは行うつもりはありません。なぜなら、私はAIよりも集合知にこそファッションの本質的な可能性があると考えているからです。
ファッショントレンドは、アパレル産業側の提案が消費者に受け入れられることで初めて形になります。
その変化は非連続的で、過去の延長では予測できません。AIは過去からパターンを見出すことは得意ですが、人の美意識の変化までは読み切れません。
だからこそ、ファッションの良し悪しはAIで予測できるものではなく、世間の総意＝集合知の中に宿ると考えています。Fypeは、その集合知をそのままデータ化する仕組みです。特定ブランドやファン層に偏らず、社会全体の感性を客観的に記録します。そのデータが、ファッション業界の誰にとっても活用しやすい共通の基盤となることを目指しています。
私は、Fypeをファッション業界のインフラに育てたいと考えています。そのために私たちは中立性を大切にし、どのブランド・企業とも公平に向き合います。またファッション業界の皆様より安心してデータを提供いただくために、私たちは服を作る側とならないことを約束します。
ぜひFypeを使っていただき、貴社の課題を解くためにどんなデータが必要なのか教えてください。
この取り組みが、ファッションの悩みを課題に、感覚を確信に変えられると信じています。
