感想

あえて先に感想を。
参加されていたどの企業もファッション業界を盛り上げていくぞ！という勢いとエネルギーを感じました。
ただ技術ファーストではなくて、ファッションの中での課題に対して技術をうまく使って解決していきたい、社会へ貢献したいという想いがあるな、と想いました。
それぞれ会社が目指すファッションへの課題解決のアプローチが適切ですごいなーという印象です（小並感）。
あと、CTOや社員の方も日本籍ではない方が多く、グローバルな会社が多い印象でした。グローバルな企業で働きたい（英語勉強しなおさないと…）。

内容

主催企業LT

嶌克繁氏@株式会社オムニス
- それぞれのプロダクトに合わせて技術、アーキテクチャ選定を行っているそう
  株式会社オムニスの技術スタック

LT

Jin Koh氏@Bodygram Japan株式会社

ざっくり内容

デジタルの身体データベースが作れる
- 保険、ライフスタイルなどとアパレル外にも展開できる
- エンジニア(DL,ML, Front,Backend) への投資を行っている

和泉信生氏＠シタテル株式会社

ざっくり内容

服作りをかんたんに
- Vチューバーと視聴者と一緒に作って、Tシャツを売ったりしています
- ストーリーがあるからこそ売れる服がある

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村上大昌@株式会社Sapeet

ざっくり内容

着用のイメージを持ってもらうためのサービス
会社で工夫していること
- 作業の効率化
- 時間が一番貴重
- デザイナーにはデザインをしてもらいたい
- 取り組んだこと
  - 構成構成のコード化
  - 繰り返し処理を自動化
  - ノイズ検知プログラムの開発

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荒井浩己@株式会社ニューロープ

ざっくり内容

AIシステムとはなにか、どう作るのか
画像認識のSassを作っている
AIシステムならではの課題も多く存在する

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森永マーク氏@株式会社Virtusize

ざっくり内容

もともとスウェーデンの会社
使用技術　- Front：Vue.js 　- Back：Pythonなど
弊社で成功するエンジニア
- プロダクトファースト

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どちらの企業も人を募集しているようです。

Bodygramのデモタイム

上記のBodygramのデモタイム！

専用の服の着用なし
背景には計測する本人以外も写っている

という状況で、正面と横の2枚の画像から計測。算出までかかる時間は30秒〜40秒で、誤差は数cm〜数mmという精度…すごい。
そもそもブランドや企業によって、首周りの算出の仕方が違うため、撮影した画像から3Dモデルを作り計測したところから値を算出して、どの企業にも合わせられるようにしているとか。さすがのこだわりです。

パネルディスカッション

質問に対して各企業の方が答えてくださる形式でした！