ユシンサ - YouTubeの靴・ファッション写真および動画まとめ - 根拠動画付きでファッション推薦を提供するサービスPOC

(labs.foldalpha.com)

3 ポイント投稿者 sbyoun 25 일 전 | まだコメントはありません。 | WhatsAppで共有

ファッション系YouTubeを見ていると、「Tシャツはこれが良い」「このブランドはコスパが良い」「これはフィット感がいい」といった推薦がたくさん出てきます。

でも、いざ後で何か買おうとすると、なかなか思い出せません。どのYouTuberがどの動画でなぜ推薦していたのかを、あらためて探すのも大変です。

そこで、ユシンサという小さなPOCを作ってみました。

YouTubeのファッションクリエイター動画から、タイムスタンプ区間ごとにブランド、製品、カテゴリ、推薦理由を抽出し、ユーザーが質問するとその根拠をもとにブランドや製品を推薦してくれるサービスです。

たとえば、こんな感じです。以下の質問は実際に試してみて、結果が良かった例です。

「30代の男性で、白/黒のベーシックなTシャツを探しています。薄すぎず、フィットが洗練されているものがよくて、予算は5万ウォン以下。ユニクロっぽい感じは悪くないけど、あまりに定番すぎるものは避けたいです。」
「通勤にも週末にも履けるデイリースニーカーをおすすめして。足幅が少し広くて、派手なロゴは苦手。ジーンズにもスラックスにも合うと嬉しい。」
「きちんと感のある女性向けオフィスルックを探しています。ただ、あまり華やかすぎないモノトーン系のブランドがよくて、予算はDraw Fitくらいだとよさそうです。」
「ファッションYouTuberたちがよくおすすめしていたTシャツブランドを、根拠となる動画と一緒に見せてください。高すぎるブランドより、実際に買いやすいベーシックなTシャツ中心だと嬉しいです。」

一般的なチャットボットのように「このブランドがいいです」と答えるよりも、このYouTuberが / この動画の / この区間で / こういう理由で推薦したという点をすぐ確認できるようにすることに重点を置きました。

現在のDBには、おおよそ以下の内容が入っています。

今できることはこのあたりです。

技術スタックはシンプルです。Gemini CLIで動画を分析し、Pythonスクリプトで後処理してSQLiteに保存しました。Webは静的HTML/JSと軽量なPythonサーバーで構成しています。

最近は、必要なものがあればとりあえず作って使ってみる、ということが思っていた以上に簡単にできる時代だと強く感じます。以前ならサービスを1つ作るだけでも大ごとでしたが、今では小さなPOC程度ならはるかに素早く作れるようになりました。

ただ、そのぶん難しいのは差別化だと思います。UIや機能はすぐ真似できますが、本当に使える推薦を作るには、根拠となるデータを継続的に蓄積し、整理していく必要があります。それにはどうしても時間がかかるので、むしろそうしたデータの蓄積こそが差別化になるのではないかと考えています。

いろいろな試みを続けています。フィードバック歓迎です。

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