世界中には、まだ自分の知らない大好きな服がたくさんある

ECサイト名、ブランド名、検索スキルといった知識を必要とせず、好きなときに、好きなだけ、自分好みの商品を探せるウインドウショッピングアプリ「Wishfeed」が11月27日（木）にリリースされた。
運営はNewelse.inc。若手の起業家が立ち上げた会社だ。

オンラインショッピングを利用する人は増加している。しかし、問題とは、自分が欲しいと思った商品を探し出すことができるかという点だ。
確かに検索によって、商品を探すことはできる。しかし、「世界中には、まだ自分の知らない大好きな服がたくさんある」という考えに基づいて、このアプリは生まれた。　
代表取締役の菅谷駿治氏はあるレインウェアブランドに出会ったのがきっかけとなって、そのようなことを思いついたという。

「1年間くらいずっと自分好みのレインウェアを探している中で、雑紙を見ても、店舗で探しても、ネットで調べても、好みのものに出会えずにいました。
そうした中でも諦めず、情報収集や、ググったりを繰り返してようやく見つけた商品がNorwegian Rainというノルウェーのブランドのものです。特殊な素材を用いて、レインウェアを開発しています。
これがめちゃくちゃかっこよくてぜひみなさんにも見て欲しいのですが、高校生の時からファッションECで購入をしていた自分でさえも、その好みの商品に出会うまでに１年かかってしまったのです。
まだ、ネットで服を買うことに慣れていない人、ブランドやECの知識が少ない人では、もっと大変なんじゃないかとそのときに強く感じました。もちろん知らなければ購入の際の意思決定にも影響を与えませんが、もっと知られるべき商品がたくさんあるなと思いました。」（菅谷氏）

独自のアルゴリズムと簡易UIでユーザーの好みを解析

言われてみれば、「盲点」だったかもしれない。検索して調べるためには、検索する言葉を知っていなければならない。従って、自分の知識や思いつきの領域から人は出ることはできない。

たとえばあるアフィリエイターは、アイデアを得るのにキーワードサービスは使わないと言う。キーワードからは「知っていること＋アルファ」しか得られないからだ。
そのアフィリエイターは書店に行って、雑誌をめくる。あえて普段は読まない雑誌をめくる。知らない情報によって自分の脳を活性化させて、アイデアに結びつける。

「Wishfeed」の発想の根底はそれに近いが、実際に商品を見つけ出せるようにしたところがユニークだ。

アプリを使うと、ファッションアイテムが次々と表示される。そこで「LIKE（好き）」または「SKIP（好きではでない）」を選択していく。すると、独自のアルゴリズムと簡易UIがユーザーの好みを解析し、3000以上のブランドの中の数万ものアイテムの中からおすすめのアイテムをレコメンドしてくれるのだ。
特徴的なのは、提案される商品が今までユーザーが探せなかったものにフォーカスしていることだ。海外のファッションブランドや小ショップに及ぶこともある。

未知の「自分の好み」のファッションに出会えるという発想は楽しい。思わず試してみたくなる。