Google Awarenessはスカート以外に何を変えましたか？

「シャツをぶつけても怖くない。誰が醜くても気まずい」というネタは2016年にかなり流行しています。スターたちはシャツを突き合わせてPKのようなニュースを見て、よく各娯楽サイトのトップに登録しています。

特に女性にとっては、パーカーは気持ちが悪いものです。

しかし、実際に流行している服裝ブランドはその數軒だけで、一年三百六十五日間、ぶつかっていかないと難しいです。

Googleはこのほど、有名なパリファッションウィークの開催を前にH&Mと正式に発表しました。

Ivyrevelの提攜で、両者が発表した製品はData＿Dressで、このアプリはユーザーの日常活動の多くのデータを追跡して、アルゴリズムとデータ分析を通じて、ユーザーに個性的な服裝のカスタマイズを提供します。

このアプリを持っていると、自分だけのカスタマイズ服を簡単に購入できます。Googleは技術開発を擔當しています。Ivyrevelは服作りを擔當しています。

しかし、現在のアプリケーションはまだテストの中で、一部の世界的な有名なファッションパーソンだけにオープンした試みや、ファッションウィークにショーを行うことを選択します。

個性のカスタマイズを言い出してみんなは決してよく知らないと感じなくて、生産のモジュール化の時代の到來、多くの企業に工業化の時代に規模と個性の間の平衡點を探し當てさせました。

これまでのデルは、個性的なカスタマイズPCを通じてIBM、HPを逆襲してきました。

Google、モトローラ力押しのモジュール化カスタマイズ攜帯電話も、業界の注目の的となっています。

このクラスはB側からモジュール化オプションを提供し、ユーザーが主導した個性的なモデルはいずれも個性1.0時代とすることができる。

例えば2011年9月には、ハイアールがインターネット上でユーザーカスタマイズのテレビ活動を開始したことがある。

お客様はテレビの生産前にサイズ、フレーム、鮮明度、エネルギー消費、色、インターフェイスなどの屬性を選択して、メーカーによって生産して、お客様の家に配送することができます。

インターネットの普及の深化とともに、データアルゴリズムの反復的な更新は、個性的にカスタマイズされて2.0時代に入る。

2.0年代とは、ビッグデータを把握している科學技術大手が主導または協力の形で、ビッグデータに基づいて分析した結果、特定の時間、特定の人、特定の地域に対して、より當該消費者のニーズに合致した個性的な製品を生産することである。

このモードでは、消費者は自分が何を必要とするかを考える必要がなく、生産者が大きなデータ分析とアルゴリズムによって得られた結果、ユーザーグループに対して異なるラベルを生産して固定化製品を作る。

2014年には阿里が美の、九陽、蘇泊爾など十ブランドの12本の生産ラインを包み、天貓のために小型家電を提供しています。

アリさんは把握したデータと分析成果を通じて、これらの生産ラインの研究開発、設計、生産、定価を指導します。

第一のユーザー主導モードのカスタマイズにも関わらず、第二のビッグデータ指導の量産モードにも関わらず、本當の千人の千人には明らかに差があります。

まず、個性1.0の欠陥は、ユーザーが専門家ではないとして、自己主導の選択または望んでいない結果です。例えば、ハイアールのカスタマイズテレビの例では、私のようにサイズ、鮮明度、エネルギー消費、インターフェースのような元素に対して、認知はほとんど白癡の人で、個性の制定は論外です。

また服裝を例にとって、ユーザーにモジュールの組み合わせを自分で選択させると、ほとんどの人にとっては難しいことです。

第二に、個性2.0はユーザーが恐怖癥を選択することを解決しましたが、問題は、このオーダーメイドは大きなデータ分析とアルゴリズムの上に構築されていますが、まだ大量生産の範囲から逸脫していません。

IvyrevelとGoogleは協力して以上の両者の優位を結び付けて、大きいデータの分析と計算方法を通じて、個人のために個性的に注文することを提供します。

実は、これまでIvyrevelはアルゴリズムとデータ分析を使ってカスタマイズを試みてきましたが、自身の技術に限定されています。

Googleの加入があって、これはすべてとても簡単になります。

Data＿Dressはユーザーの一週間の行方を記録するだけで、Google內蔵のAwareness_APIを通じてユーザーの日常活動、ライフスタイル、攜帯電話の位置情報を監視し、ユーザーがどのような活動をしているかを判斷し、現地の気象情報などを収集している。

これらのデータを分析することによって、Appはユーザーのためにあなただけのスカートを設計しました。

ユーザーはスカートの色、材質、裝飾、輪郭も自由に調整できます。

個性3.0の出現は、Android攜帯の普及のおかげで、スマートフォンはPCのようにユーザーがインターネットに接続した記録だけを記録するのではなく、時間、位置（経緯度）、場所、活動、beaconsビーコン、ヘッドフォン（挿入/引き抜き）と天気などのデータも含まれています。

二次元のインターネット記録に比べて、これらのデータはユーザーのためにより立體的な個性的なラベルを作ります。未來はより多くの種類のスマート?ハードウェアが普及するにつれて、個人データの豊富さは有利な個性3.0の普及につながります。

IvyrevelとGoogleの提攜に基づくGoogle Awarenessは閉鎖されたプラットフォームではなく、昨年5月にGoogleで開催されたI/O_2016開発者大會では、GoogleがAndroid Nearby（近く）とGoogle Awareness（情景感知）を含むシナリオモードの開発者機能を公開し、開発者はユーザーによりダイナミックな體験を提供することができます。

ここで、Google Awareness APIは、デバイスのデータとセンサを呼び出して、ユーザーが置かれている狀態とシナリオを検出します。主に二つのAPIから構成されます。Fence_APIとSnapshot_APIは、開発者がユーザーに現在位置している情景要素を要求します。

時間、位置（経緯度）、場所、活動、ベクネスのビーコン、イヤフォン（挿入/抜き出し）と天気を含みます。

これらのデータを収集することによって、Google［Awareness］APIを使用するアプリケーションは、ユーザーにより親密なサービスを提供することができる。

を除いて

スカートへの応用で、住宅不動産サイトTruliaはユーザーの部屋を見ながら體験することもできる。

Fence_APIを使って空き部屋を表示することができます。天気がよくて、ユーザーが家に接近して興味があるという條件で、Truliaのウェブサイトは通知を送ります。

このオーダーメイド通知は、ユーザーが最適なタイミングで部屋を見ることを助け、すなわち取引機會を高め、また「怠惰」ユーザーの利用體験を大幅に向上させる。

また、ユーザは、Snapshot APIとFence＿_APIを使用して、即座な気分に適した音楽を再生することができる。

ジョギングを終えても、運動を始めても、長い旅に出ても、ジムに行ったばかりでも、そのアシスタントは情景判斷をして適切なプレイリストを紹介してくれます。

明らかにスマートフォンで収集されたこれらの個人データをめぐって、Google Awarenessはまだ多くの分野で活躍できます。地理的な位置、ユーザーのアイデンティティ、行動習慣、地域に基づいています。

などのデータは、より多くのアプリをスマートにして、ビッグデータのサポートのもと、個人秘書になります。

國內では、ファーウェイのEMI 5.0のような情景はすでに同様の機能を持っています。メールで注文して、あなたが乗る飛行機や高速鉄道、ホテルなどの情報を得て、注意喚起、ナビゲーションなどのサービスを提供しています。

また、友人の誕生日の挨拶＋直接にメッセージを送り、通勤ルートの自動企畫、定時疲労の注意喚起、天気狀況などもこの機能に含まれています。

例えば、最近、自分の駐車位置がよく見つからないという初心者ドライバーとして、新しく買ったMate＿9は自動的に運転行動を識別するために提供された駐車位置記録とナビゲーションで、自分のために大きな問題を解決しました。

Google Awarenessは機能が強いので、情報セキュリティ上の心配をかけています。

今はGoogleだけでなく、國內のBATでも同様のオープンビッグデータがあります。GoogleのAwarenessより、主にユーザーに密著した情報データを収集しています。BATはインターネットユーザーの検索、オンライン購入、ソーシャルデータに焦點を當てています。これらの大手データをすべて効率的なアルゴリズムで統合分析すれば、より高いデータ価値が生まれます。

今は自動車、PC、家電、衣類、住宅、旅行などの分野でも個性的なカスタマイズを強調しています。より多くの科學技術大手がビッグデータツールを開放するにつれて、未來の個性的なカスタマイズ市場の潛在的な爆発力は次第に釈放されます。

もっと多くの情報を知りたいのですが、世界のファッションネットの報道に注目してください。