大手導入実績多数！ファッション特化AIでアパレル業界のデジタル化を牽引する「ニューロープ」

ニューロープは、独自開発の画像認識AI（人工知能）をコア技術としたアパレル関連企業向けのバーティカルSaaSを提供するスタートアップです。

※バーティカルSaaS：ある業界・業種で使いやすいよう機能や使用感を深掘りしたSaaS。SaaSは「Software as a Service」の略で、クラウド上のソフトウェアをインターネット経由でユーザーが利用できるサービス

すでにイオンモール、ニッセン、著名ECモール、繊維商社など多数の顧客に導入されており、数少ない業界特化のAI提供で、アパレル業界を持続可能なビジネスモデルに導くデジタルインフラとなることを目指します。

なお、ニューロープは事業拡大の手段として将来的には会社売却（M&A）によるイグジットを目指しており、今回の募集において「参加型1倍」の種類株式での募集を行います。種類株式についての詳細は「株式種別」をご覧ください。

なぜやるのか転換期を迎えるアパレル業界、テクノロジーで持続可能なビジネスモデルに導く

ライフスタイルの多様化に伴い、消費者起点のサービス展開があらゆる業界に求められています。

アパレル業界も例外でなく、ブランド発の「ファッションコレクション」に限らず、「インフルエンサー」「骨格診断」「韓流」などさまざまな切り口でトレンドが生まれ、SNSなどを介して瞬時に広がっています。

こうした多様な消費者ニーズに押され、製造のリードタイムが短い「ファストファッション」が長らく業界内で存在感を示しています。近年は中国の新興ブランドなどが、製品の受注から納品まで1週間程度のサイクルを回す「リアルタイムファッション」を実現し、急成長を遂げています。

一方、大多数のアパレルブランドで製造のリードタイムを劇的に短縮することは困難な状況です。アパレルの供給網（サプライチェーン）は非常に複雑な構造になっており、生地の調達、裁断、縫製、加工、検品など、一連の工程に長い時間を要するためです。

このため国内のほとんどのアパレル企業は、商品を棚に並べる6か月ほど前に、半年後の需要を予測して工場に発注をかけています。ところが需要予測は人の感覚や経験に頼るところが大きく、ニーズが常に変化する状況下では、生産した商品の中には売れるものもあれば、売れないものも生まれます。

発注担当者がリスクを嫌い、結果的に無難な「トレンド」の生産に向かうことで商品が同質化すると同時に、ファストファッションとの価格競争に巻き込まれて正規価格での販売が低迷。値引き販売や廃棄が、利幅を圧縮する悪循環に陥りやすくなっています。

廃棄をめぐっては、日本でも年間13億着の服が処分されていると言われており、世界的にサステナブルな価値が志向される中、アパレル業界はまさに岐路に立たされている状態です。

※出所：小島ファッションマーケティング

こうした状況を打破するのが、膨大な情報をデータに落とし込み、消費者とオンデマンドに向き合うことを可能にするデジタル技術です。新型コロナウイルス感染拡大の影響もあり業界内でもDXニーズはかつてないほどに高まっていますが、供給網や商慣習が独特なために、デジタルに精通したプレイヤーがなかなか参入・定着してきませんでした。

ニューロープは、ファッションメディア事業からスタートし、業界内で蓄積したデータやノウハウを元に業界特化のAI（人工知能）を開発しました。

アパレルにテクノロジーをかけ合わせることで、「過剰な大量生産・大量消費」モデルから「適時・適品・適量生産」の業界モデルに変革し、ブランドディレクターやデザイナーの創造性が生きる高品質なものづくりに貢献することを目指します。

プロダクト・ソリューションファッション特化の画像認識AI「#CBK scnnr」で約640種類の特徴を言語化

ニューロープは、ファッションに特化した画像認識AI「#CBK scnnr」（カブキスキャナー）をSaaS提供しています。ファッションスナップから、色・柄・素材・シルエットなど約640種類の特徴を認識するAIで、ニューロープが人力で情報を付与した100万枚以上のファッションスナップを教師データとし、現時点で1億超の画像データを分析しています。

※教師データ：AIの機械学習において教師の役割を果たす情報。学習データ（素材）に対し人間が情報（ラベル）を付加し、学習の精度と速度を高めることができる

#CBK scnnrは主に「トレンド分析」「リコメンド」「アノテーション（自動タグ付け）」の3つの事業に活用されています。

#CBK scnnrを利用したサービスは、すでに大手アパレルブランド、著名ECモール、繊維商社など、数十社のクライアントに導入されています。

①トレンド分析：6か月先の流行を72％の精度で予測、在庫を最適化

SNSやECモールなどに掲載されているファッションスナップをAIが解析し、直近でどんなアイテムが好まれているのか、前年の流行との違いは何かを、ダッシュボードやレポートで報告します。

過去数年間のトレンド推移を参考に、3か月先、6か月先、12か月先のトレンド状況の予測値を参照することもできます。現段階のニューロープによる機能実証では、6か月先は72%、3か月先は78％程度の精度でトレンドの方向感を的中させられる状態です。

通常トレンド分析は、ブランドの商品開発や販売計画を行うマーチャンダイザー（MD）が行います。しかし担当者の主観的な情報収集や勘・経験に依存しがちで、「このアイテムの適正発注数を知りたい」といった意思決定の根拠となるデータを求める声が多くありました。

トレンド分析事業は、大手ブランドや繊維商社などに導入され、商品企画や営業支援にも役立てられています。

導入した商社などものづくり支援の企業では、「ドロップショルダーのトップスが6か月後もさらに40%伸びるので、1,400着在庫を積みましょう」といった数値に基づくコミュニケーションが取引先とできるようになったとの声がありました。以前は「気分じゃない気がする」など曖昧な議論に陥りがちでしたが、トレンドをAIに定量化させることで、売り逃しや過剰在庫の低減につながっているといいます。

また別の導入企業では、ECモールの傾向のリサーチに担当者が週1日程度費やしていたところ、ニューロープのトレンド分析により数分でレポートの作成が可能になったとのことです。レポートからは、隠れたトレンドの発掘や急上昇アイテムの特徴、ダウントレンドの傾向など、人間では精査しきれない動向を読み取ることができると評価されています。

また、ショッピングセンターのイオンモール株式会社【8905】と提携して全国約80店舗で来店客の服装データを収集しています。近年は店舗の防犯用カメラをマーケティングに用途を拡大する例が増えていますが、同様にプライバシー処理をした服装データを地域ごとに蓄積し、入居テナントに提供することで、販売計画やディストリビューション（商品の最適配置）、サイネージ広告の最適化などに役立てる計画です。

②リコメンド：ECで類似アイテムを自動提案、導入サイトでROAS2,000％超

ECサイトに掲載されている商品画像を分析し、類似アイテムや、おすすめのスタイリングを表示します。表示に際しては、アイテムの相性や類似性を数値化した独自のビッグデータを用います。

サイトに欠品している商品がある場合は、似た商品を表示することで、欠品に伴うユーザーの離脱防止や滞留商品の効率的な販売も期待できると考えています。

ECは実店舗に比べて着合わせ提案やついで買いを促しづらい面がありましたが、AIにより店員の接客を疑似的に肩代わりし、複数点販売につなげることを目指しています。

実際に、リコメンド事業を導入したアウトレット専門サイト「BRANDELI」を運営する株式会社ニッセンでは、リコメンド事業の検証導入の段階でROASベース2,000％超の成果を確認、本導入後も月間経由受注1,000万円以上となるなど成果が確認されました。

※ROAS：「Return On Advertising Spend」の略で、広告の費用対効果を確認するための指標

女性向けブランド「MAJESTIC LEGON」などを展開する株式会社シティーヒルでも導入後、経由CVRが全体平均の2倍近くとなる2.76%、経由売上が全体の1割近くとなるなど、上位顧客の積極的な利用が確認できました。

※CVR：「Conversion Rate」の略で、サイト訪問者のうちどれくらいそのサイトが成果とする行動（購入や申し込みなど）に至ったかを示す指標

このほか年間購入者数1,000万人を誇るアパレル特化の著名ECモール（社名非公表）や、総合通販大手の株式会社DINOS CORPORATIONなどが利用しています。

③アノテーション（自動タグ付け）：キーワードを均質化、需要分析やSEOに効果

スタッフがECサイトに商品画像やファッションスナップを登録する際に、AIが商品の特徴を言語化し「ブラウス」「フリル袖」「カーキ」などのタグ（キーワード）を自動で生成します。同一タグが付与された商品の一覧ページの生成にもつながります。

画像などのデータにタグ情報を付与することを「アノテーション」といいますが、こうしたタグを生成することでサイトの購入・閲覧履歴を特徴単位で定量的に測定でき、ユーザーのニーズを分析するのに役立ちます。またタグが検索キーワードとして機能するためユーザーのサイト内の回遊率を高め、SEO効果も期待できます。

※SEO：「Search Engine Optimization」の略で、検索エンジンからサイトに訪れる人を増やしてWebサイトの成果を向上させる施策を指す

ニューロープの分析では、同等のタグ付け作業を人力で行うと1件あたり100円程度かかります。10万件で1,000万円程度の計算となりますが、ニューロープの自動タグ付けにより理論的にはこのコストを数十分の一まで削減できることになります。

自動タグ付け事業は、ECサイトを持つアパレルブランドや小売大手、ウェブメディアなどが導入しています。

このうち女性向けブランド「ROPÉ」「ViS」などを展開する株式会社ジュンは、月間数千枚の画像がアップされている、ECサイト内の「スタッフスタイリング」に活用しています。スタッフが手入力してきたタグを自動化することで、タグの表記揺れや入力漏れによって発生していた機会損失の抑制につながっているといいます。

事業の開発・提供に当たっては、デジタルマーケティング企業のシルバーエッグ・テクノロジー株式会社【3961】との連携もしています。

その他事業：デジタルサイネージ接客

全身を映す「スマートミラー」型のデジタルサイネージに来店客の服装を解析する機能を持たせ、着ている服に合うアイテムを提案したり、気になるアイテムをかざすと着こなしイメージを提示したりして、商品の購入を後押しします。

予測される性別、年齢、身長などを自動解析して最適なコーディネートを提案するサイネージも、株式会社電算システム（DSK）と共同開発しています。店内への誘導も行い、実店舗での店員の一次接客をAIが補助する計画です。

競争優位性 優れたデータを強みに売上高67％増。解約率は1％程度と低く着実に収益を積み上げる

ニューロープは主に、ファッションに特化していること、データの質と量が充実していること、適正な価格戦略をとっていることの3点を優位性と考え、業界内で独自のポジションを確立していく計画です。

SNSでの反響やバズなどを調査する一般的なソーシャルリスニングを目的としたトレンド分析サービスは存在するのに対し、ニューロープは、ファッションに特化した画像認識技術を基にAI事業を展開しています。長くアパレル関連企業にヒアリングしながら技術開発を進め、顧客理解のもと、実用性に着眼した機能やサービスを提供しています。

また、ニューロープは、データ収集元がSNSから実店舗まで幅広いうえに、ファッションスナップについてライターがそのスタイリングのポイントを解説したテキストなど質の高い教師データを大量に保持しています。テキストデータはニューロープがファッションメディア事業を中心としていた時期から蓄積しているもので、これらの情報はインターネットの公開データからは収集しづらいものと考えています。

さらに既存プレイヤーの画像認識技術は200〜300種類の特徴を認識するのに対して、ニューロープは約640種類の特徴を認識します。ファッション特化でかつデータの質と量が充実しているために、高精度な機械学習ができており、トレンド分析の粒度が細かく、実用性の点で顧客から評価を得ています。

ニューロープのビジネスモデルは、APIへのリクエスト数や組織規模に応じた従量課金制を採用しています。このため中小から大手まで、顧客が費用対効果を出しやすいといったコストメリットも訴求点のひとつと考えています。

※API：「Application Programming Interface」の略。APIリクエストはサービスや情報提供を依頼するためにサーバーに送信されるメッセージを指す

こうした優位性を背景に、2022年のリクエスト数は前年の2.3倍に増加。2023年も好調で直近3か月のリクエスト数は前年同期の9倍程度に伸びています。SaaS事業を継続的に成長させるサービスの「解約率」の目安は3％程度とされますが、ニューロープの平均解約率は、2021年は0.52％、2022年は1.00％でした。

ニューロープのサービスに乗り換える顧客も増えており、2022年の売上高は前年比で67％伸長しました。2023年も売り上げ増加を見込んでいます。

一方でSaaSサービスは顧客が増えることによる追加的コストは低く、多くの顧客にサービスを提供することが収益性に直結します。収益性を高めることでサービスを磨き、顧客の満足度を高めたいと考えています。

市場の成長性成長続くファッションEC市場、国内ターゲット約2,600億円市場を視野に顧客開拓を計画

世界的な人口増加や中間所得層の拡大を背景に、世界のアパレル市場は今後も継続的に成長することが見込まれています。

とりわけ近年は新型コロナの影響でECサイトによる売上が増加し、2021年の世界のアパレルEC市場規模は約71.9兆円となりました。2022年から2030年にかけての年平均成長率（CAGR）は8.6%、2030年の市場規模は150.9兆円を記録すると予測されています。

特にアジア太平洋地域は、現在世界市場の4分の1程度を占めていますが、スマートフォンの普及などを背景に、今後大幅に成長することが見込まれています。

※出所：Grand View Research "GVR Report coverE-commerce Apparel Market Size, Share & Trends ReportE-commerce Apparel Market Size, Share & Trends Analysis Report By Type"、1ドル130円で換算

アパレルECは国内でも成長が続いており、2021年の衣類・服装雑貨などの消費者向けEC市場規模は2兆4,279億円に上り、前年比9.35%の増加となりました。

※出所：経済産業省「令和3年度電子商取引に関する市場調査報告書」

転換期を迎えるアパレル業界では、新たなブランドの導入や成長市場であるEC強化を目的とした買収や提携が複数生まれています。今後も競争力強化を狙った業界構造の変化が加速する可能性があります。

ニューロープはアパレル産業のデジタル化を推し進める企業として、製造、卸、小売など業界の幅広い層をターゲットユーザーに据えています。

現時点で国内のターゲット市場は延べ約70万社の約2,600億円と推計しており、うち5％にあたる約130億円を当面の目標シェアとしています。

事業戦略・マイルストーン営業強化とプロダクト改善に注力。新サービスも計画し、業界のデジタルインフラを目指す

今回の募集でご支援いただく資金は、営業体制の強化やプロダクト開発に活用する計画です。

営業体制の強化については、これまで代理店に依存していた顧客開拓を、インサイドセールスにより自社で担っていく考えです。顧客開拓にあたっては、多数の顧客を持つシルバーエッグ・テクノロジーやイオンモールなど、2022年から協業開始した両社のネットワークも活かし、新たな顧客層にアプローチしていく計画です。

プロダクト開発については、既存事業の中でも収益性と成長余地を見込んでいるトレンド分析事業に関して、より顧客の商品計画に活用しやすい機能へと改善していく考えです。トレンド分析に関心があってもデータ分析の知見が少ない企業からはより手軽な機能を望む声が多いため、2023年中に改善版ダッシュボードをリリースし、見込み顧客の取り込みと単価アップにつなげていく考えです。

資金調達後には既存事業を応用し、新サービスへの垂直展開と、コスメ・インテリア領域への水平展開に取り組むことを計画しています。

垂直展開としては「需要予測」「コンサルティング」「広告」事業に取り組む計画です。

需要予測は、顧客が今後新たに生産する商品に関して「5,000枚売れる見込み」「カーキ色だと販売がアップする」などと予測を立てる事業とする計画です。新商品のデザイン改善や価格設定に役立ててもらう計画で、現在、DINOS CORPORATIONをはじめとする複数社とサービス実証を行っています。

画像生成などを得意とする「ジェネレーティブAI」を取り入れ、デザイン案を作成するといった機能の開発も検討しています。

コンサルティング事業では、AIが分析した各種データの提供にあたり、データを渡すだけでなく専門チームを組んでデータ分析まで支援する計画です。定量的な分析をしたくても分析を得意とする担当者がいない事業者も少なくなく、準大手から中小規模の顧客に需要があると見込んでいます。

広告事業に関しては、ECサイトなどでの広告最適化システムを提供する計画です。東証プライム上場のインターネット広告大手（社名非公表）との協業でニューロープの画像認識技術が広告最適化に応用できることが検証されており、早ければ今年中にも実運用が始まる計画です。

水平展開としては、トレンド予測技術をコスメやインテリア領域にも応用する計画です。2022年から各トレンドデータの蓄積を始めており、商品開発や売り場の改善に役立ててもらう考えです。

これらの取り組みにより、サービスの組合せ導入（クロスセル）や高単価なサービスへの切り替え（アップセル）を促します。幅広い顧客ニーズをカバーすることで、国内アパレル関連業界のデジタルインフラとしての地位を築きたいと考えています。

また、2026年ごろには、今後の成長が予想される東南アジア市場への進出を計画しています。画像認識技術は言語に左右されにくいというメリットがあり、すでに代理店を経由して東南アジアの企業と打合せを開始しています。

ニューロープは、会社売却（M&A）によるイグジットを目指しています。売却先としては、モール型EC、大型小売、商社などアパレルに広く関連する企業を想定しています。

ニューロープのAI事業と親和性の高い相手とM&Aを行うことで、大手の経営資源を活かしながら業界の課題解決を目指します。

メンバーファッションとエンジニアリングに精通した多国籍チーム

なぜ私がこの事業をやるのか

受賞歴・プログラム採択歴など

メディア掲載実績

既存株主 ニューロープの株主

ニューロープは以下のベンチャーキャピタルや事業会社などから出資を受けています。

【ベンチャーキャピタル】

• 大和ベンチャー1号投資事業有限責任組合
• 大和スタートアップ支援投資事業有限責任組合
• Reality Accelerator1号投資事業有限責任組合
• 株式会社クロスベンチャーズ

【事業会社】

• 株式会社サイバーエージェント【4751】
• 株式会社DINOS CORPORATION
• 中京テレビ放送株式会社

その他財団法人、事業会社、個人株主

応援コメントニューロープへの応援コメント

募集情報本案件には以下の募集情報があります

エンジェル税制：所得税の優遇措置Bの対象です

対象企業へ投資した年の株式譲渡益から対象企業への投資金額全額を控除できる「優遇措置B」の対象です。

エンジェル税制や申請手続きの流れについての詳細は「エンジェル税制について」をご確認ください。

株式種別：種類株式での取り扱いです

本募集は、普通株式およびA種優先株式を有する株主に優先して残余財産の分配がB種優先株式と同順位の「残余財産分配権」を持つB2種優先株式での募集となります。

本件株式は「参加型1倍」のB2種優先株式であり、M&Aなどにより会社売却に至った場合に、普通株主およびA種優先株主に先立って、B種優先株主と同順位で出資額と同額（1倍）の残余財産の分配を受けることができます。その後残余財産がある場合はA種優先株主が分配を受け、更に残余財産がある場合は、普通株主とA種優先株主とともに持ち株比率に応じて分配を受けることができます。ただし、会社売却額によっては、最初に受ける分配が出資額を下回る可能性があります。

このように、M&Aなどによる会社売却時に、普通株やA種優先株式に比べてリターンを確保しやすいというのが本B2種優先株式の特徴です。ただし、今後、残余財産の分配においてB種及びB2種優先株式より優先する優先株式が発行された場合は、残余財産の分配順位が下がることがあります。

【残余財産分配にかかる優先順位】
種類株式（B種優先株式およびB2種優先株式）　＞　種類株式（A種優先株式）　＞　普通株式

※M&Aに至ることや、出資額と同額以上のリターンを保証するものではありません
※本B2種優先株式において株主総会における議決権の特別な制限はありませんが、発行者の定款において、以下のように、種類株主総会の決議を要しない旨の定めが規定されています。

本B2種優先株式の権利内容の詳細については「契約締結前交付書面」のタブより、契約締結前交付書面および募集株式の募集事項に関する通知書をご確認ください。

投資金額コース：6つの投資金額コースを設けています

本募集は、以下の投資金額コースを設けています。

• 99,000円コース
• 198,000円コース
• 297,000円コース
• 495,000円コース
• 990,000円コース ※
• 1,980,000円コース ※

※50万円を超えるコースへのお申込みには特定投資家への移行が必要です。特定投資家の概要、特定投資家への移行申請手続きについては「特定投資家について」のFAQをご確認ください。移行申請の受領から登録完了までお時間をいただく場合があります

事業に関するリスクニューロープの事業に関するリスク

ニューロープの事業に関わる主要なリスクには、次の3点が挙げられます。

1点目は競合（技術の進歩）に関するリスクです。
AIに対する世界の注目度は高く、今後の技術開発で他社に遅れを取った場合、業績や財務内容に影響を及ぼす可能性があります。一方で、精度の高いAIの構築には質の高い教師データが不可欠です。ニューロープは海外企業の参入など環境変化への対応策として、実店舗からのトレンド情報やプロのライターによるコメントなど、一般的なネットの公開情報からは収集しづらいファッション特化のニッチなデータを蓄積し、機能を差別化していく計画です。

2点目は市場開拓に関するリスクです。
ニューロープは営業体制を強化すると同時に、現在の協業先を生かした顧客開拓にも注力する方針です。協業先との良好な関係維持が不可欠となりますが、何らかの理由で関係が悪化した場合、業績や財務内容に影響を及ぼす可能性があります。

3点目は法規制に関するリスクです。
AIはインターネット上のデータを学習に用います。将来、新たな法規制などが導入された場合、事業計画に影響を及ぼす可能性がありますが、ニューロープは実店舗など独自のデータソースを増やすほか、専門家らと協議しながら追加開発など適法な対応を取り、AIの精度を担保していく計画です。

リスクの詳細については、ページ上部の「企業のリスク」タブよりご確認ください。

事業ピッチ・質問回答投資家の皆さまからのご質問にお答えしました

21号案件「ニューロープ」の酒井代表による事業ピッチ動画と、いただいたご質問への回答を掲載しました。

※事業概要説明およびご質問への回答はニューロープによるものであり、内容はあくまで現時点での計画に基づいたものです。

▼事業概要説明