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【経済】【クラファン】ファッション特化AIでアパレル業界をDX！ 大手導入実績多数 ニューロープ、4月15日募集開始
独自の画像認識AIを用いたアパレル関連企業向けSaaSを提供する株式会社ニューロープ（東京都渋谷区）が、株式投資型クラウドファンディング（種類株式型）による出資を募集します。申し込みは4月15日10時開始を予定しています。
※「みなし時価総額」はミンカブ編集部が「発行済み株式数×募集株式の払込金額」により試算
アパレル業界を「適時・適品・適量生産」モデルに
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（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）を提供するスタートアップです。
サービスはすでに、イオンモール <8905> [東証Ｐ]、ニッセン、ECモール、繊維商社など多数の顧客に導入されており、業界特化型の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を目指しています。
ニューロープによると、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おり、アパレル業界でも、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るそうです。
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」が業界内で存在感を示しており、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約1週間のサイクルを回す「リアルタイムファッション」を実現し、急成長をとげているといいます。
一方、大多数のアパレルブランドが製造のリードタイムを劇的に短縮することは困難であり、理由としては、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であるため、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ことが挙げられるそうです。
国内のほとんどのアパレル企業は商品を棚に並べる約6カ月前に、半年後の需要を予測して、工場に発注をかけているものの、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、売れない商品も生まれてしまうといいます。
そのため、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、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い現状があるそうです。
（出典：イークラウド）
廃棄については、日本では年間13億着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、アパレル業界は岐路に立たされている状態だといいます。
こうした状況を打破するには、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が必要だと同社は考えています。
同社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を開発、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ています。
（出典：イークラウド）
1億超の画像データを分析している「#CBK scnnr」
同社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、同社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て、現時点で1億超の画像データを分析しています。
（出典：イークラウド）
「#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事業に活用されており、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に導入されているそうです。
（出典：イークラウド）
【トレンド分析】
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カ月先、6カ月先、12カ月先のトレンド状況の予測値を参照することもでき、機能実証では、6カ月先は72％、3カ月先は78％ほどの精度でトレンドの方向感を的中させられるそうです。
（出典：イークラウド）
トレンド分析は通常、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）が行いますが、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」など意思決定の根拠となるデータを求める声が多かったといいます。
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活用されているそうです。
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カ月後もさらに40％伸びるので、1400着在庫を積みましょう」など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るといいます。
別の企業では、ECモールの傾向のリサーチに担当者が週1日ほど使っていたところ、同社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そうです。レポートから、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が読み取れると評価されているといいます。
また、同社はイオンモールと提携し、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、店舗の防犯用カメラの用途をマーケティングに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たいとしています。
【リコメンド】
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するもので、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ています。
サイトに欠品している商品がある場合、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そうです。
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。
アウトレット専門サイト「BRANDELI」を運営するニッセンでは、リコメンド事業の検証導入の段階で、ROAS（Return On Advertising Spend：広告の費用対効果を確認するための指標）ベース2000％超の成果を確認、本導入後も月間経由受注1000万円以上となるなど成果が確認されたそうです。
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（Conversion Rate：サイト訪問者のうちどれくらいが、そのサイトが成果とする行動に至ったかを示す指標）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たといいます。
このほか、年間購入者数1000万人を有す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などが利用しているそうです。
（出典：イークラウド）
【アノテーション（自動タグ付け）】
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、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）を自動で生成するもので、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。
（出典：イークラウド）
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つほか、タグが検索キーワードとして機能するため、回遊率を高め、SEO（Search Engine Optimization：検索エンジンからサイトに訪れる人を増やしてサイトの成果を向上させる施策）効果も期待できるそうです。
同等のタグ付け作業を人力で行うと1件あたり約100円かかり、10万件で約1000万円ですが、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といいます。
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おり、女性向けブランド「ROPÈ」「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、スタッフが手入力してきたタグを自動化し、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そうです。
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 <3961> [東証Ｇ]と連携しています。
【その他事業】
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）と共同開発しており、店内への誘導も行い、実店舗での店員の1次接客をAIが補助する計画です。
（出典：イークラウド）
「データの質と量」などに強み
ニューロープは「ファッションに特化」「データの質と量」「適正な価格戦略」という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しますが、同社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、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、顧客理解の下、実用性に着眼した機能やサービスを提供しているといいます。
また、同社はデータ収集元がSNSから実店舗まで幅広いほか、ライターがファッションスナップについて、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おり、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が認識できる特徴が200～300種類であるのに対し、同社は約640種類を認識、ファッションに特化し、かつ、データの質と量が充実しているため、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るそうです。
同社はAPIへのリクエスト数（API＝Application Programming Interface。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）や組織規模に応じた従量課金制を採用しており、顧客が費用対効果を出しやすいなどのコストメリットも訴求点の1つだとしています。
（出典：イークラウド）
これらを背景に、2022年のリクエスト数は前年の2.3倍、2023年も直近3カ月は前年同期比約9倍に伸長。SaaS事業を継続的に成長させるためのサービスの解約率の目安は約3％とされますが、同社の平均解約率は2021年0.52％、2022年1.00％で推移しています。
同社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、2023年も増加を見込んでいるそうです。
「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」（同社）
転換期を迎えるアパレル業界
同社によると、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おり、特に近年は新型コロナの影響で、ECサイトによる売上が増加。2021年の世界のアパレルEC市場規模は約71.9兆円、2022年～2030年の年平均成長率（CAGR）は8.6%、2030年の市場規模は150.9兆円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ほどを占めていますが、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るそうです。
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2兆4279億円で前年比9.35%の増加となっています。
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おり、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るそうです。
「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。国内のターゲット市場は延べ約70万社、約2600億円と推計しており、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」（同社）
今後の成長に向けて
同社は今回の調達資金を、営業体制の強化やプロダクト開発に活用する計画です。
前者については、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、自社で担っていきたい考えです。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のネットワークも生かし、新たな顧客層にアプローチしていくとしています。
後者については、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計画です。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といい、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きたいといいます。
資金調達後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計画です。
前者としては「需要予測」「コンサルティング」「広告」事業を想定しています。需要予測は顧客が今後、新たに生産する商品に関して、「5000枚売れる見込み」「カーキ色だと販売がアップする」などと予測を立てられる事業とする計画で、新商品のデザイン改善や価格設定に役立ててもらうことを考えています。
コンサルティングは、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いため、準大手～中小規模の顧客に需要があると見込んでいます。
広告に関しては、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といいます。
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、各トレンドデータを蓄積しており、商品開発や売り場の改善に役立ててもらうといいます。
「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」（同社）
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おり、すでに代理店を経由して、東南アジアの企業と打ち合わせを開始しているそうです。
（出典：イークラウド）
同社はM＆Aによるイグジットを目指しており、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。自社のAI事業と親和性の高い相手とのM＆Aにより、大手の経営資源を生かしながら業界の課題解決を目指したい考えです。
株主構成
同社は以下のベンチャーキャピタル、事業会社などから出資を受けています。
・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
・サイバーエージェント <4751> [東証Ｐ]
・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
類似上場企業（業態やサービス・製品などで類似性の見られる企業）
・エアークローゼット <9557> [東証Ｇ]
・ロコンド <3558> [東証Ｇ]
・ＥＬＥＭＥＮＴＳ <5246> [東証Ｇ]
・プレイド <4165> [東証Ｇ]
・いつも <7694> [東証Ｇ]
発行者・募集情報
商号：株式会社ニューロープ
所在地：東京都渋谷区桜丘町14-1 都築学園ハッチェリー渋谷
ＵＲＬ：https://www.newrope.biz/
代表者：酒井聡
資本金：115,504,975円
発行可能株式総数：999,000株
発行済株式総数：517,482株
調達前時価総額：853,845,300円
設立年月日：2014年1月10日
決算期：12月
■募集株式の数（上限）
B2種優先株式 48,300株
※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、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る。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、さら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る。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る。
（出典：イークラウド）
■募集株式の払込金額
1株当たり 1,650円
■申込期間
2023年4月15日～5月2日
※上記申込期間のうち募集期間は4月15日～5月1日。早期終了の場合、予定した申込期間の最終日よりも早く、申し込みの受付を終了することがある。
■払込期日
2023年5月19日
■目標募集額
1,494.9万円
■上限募集額
7,969.5万円
■投資金額のコース及び株数
9.9万円コース（60株）
19.8万円コース（120株）
29.7万円コース（180株）
49.5万円コース（300株）
特定投資家向けコース
99万円コース（600株）
198万円コース（1,200株）
■資金使途
・調達額1,494万円（目標募集額）の資金使途
研究開発費用 941万円
営業体制整備費用 257万円
手数料 295万円
・調達額4,732万円の資金使途
研究開発費用 2,981万円
営業体制整備費用 813万円
手数料 936万円
・調達額7,969万円（上限募集額）の資金使途
研究開発費用 5,100万円
営業体制整備費用 1,438万円
手数料 1,430万円
■連絡先
株式会社ニューロープ
sakai@newrope.biz
※本株式投資型クラウドファンディングの詳細については、イークラウドの下記ページをご覧ください。
▼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」
株探ニュース
| ・ | 種類株式型（B2種優先株式） |
| ・ | 目標募集額：1494万9000円、上限募集額：7969万5000円 |
| ・ | VC出資実績あり |
| ・ | 事業会社/CVC出資実績あり |
| ・ | エンジェル出資実績あり |
| ・ | エンジェル税制あり（優遇措置B） |
| ・ | みなし時価総額：8億5384万5300円 |
| ・ | 類似上場企業：エアークローゼット <9557> [東証Ｇ]、ロコンド <3558> [東証Ｇ]、ＥＬＥＭＥＮＴＳ <5246> [東証Ｇ]、プレイド <4165> [東証Ｇ]、いつも <7694> [東証Ｇ] |
アパレル業界を「適時・適品・適量生産」モデルに
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（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）を提供するスタートアップです。
サービスはすでに、イオンモール <8905> [東証Ｐ]、ニッセン、ECモール、繊維商社など多数の顧客に導入されており、業界特化型の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を目指しています。
ニューロープによると、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おり、アパレル業界でも、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るそうです。
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」が業界内で存在感を示しており、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約1週間のサイクルを回す「リアルタイムファッション」を実現し、急成長をとげているといいます。
一方、大多数のアパレルブランドが製造のリードタイムを劇的に短縮することは困難であり、理由としては、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であるため、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ことが挙げられるそうです。
国内のほとんどのアパレル企業は商品を棚に並べる約6カ月前に、半年後の需要を予測して、工場に発注をかけているものの、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、売れない商品も生まれてしまうといいます。
そのため、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、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い現状があるそうです。
（出典：イークラウド）
廃棄については、日本では年間13億着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、アパレル業界は岐路に立たされている状態だといいます。
こうした状況を打破するには、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が必要だと同社は考えています。
同社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を開発、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ています。
（出典：イークラウド）
1億超の画像データを分析している「#CBK scnnr」
同社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、同社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て、現時点で1億超の画像データを分析しています。
（出典：イークラウド）
「#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事業に活用されており、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に導入されているそうです。
（出典：イークラウド）
【トレンド分析】
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カ月先、6カ月先、12カ月先のトレンド状況の予測値を参照することもでき、機能実証では、6カ月先は72％、3カ月先は78％ほどの精度でトレンドの方向感を的中させられるそうです。
（出典：イークラウド）
トレンド分析は通常、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）が行いますが、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」など意思決定の根拠となるデータを求める声が多かったといいます。
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活用されているそうです。
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カ月後もさらに40％伸びるので、1400着在庫を積みましょう」など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るといいます。
別の企業では、ECモールの傾向のリサーチに担当者が週1日ほど使っていたところ、同社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そうです。レポートから、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が読み取れると評価されているといいます。
また、同社はイオンモールと提携し、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、店舗の防犯用カメラの用途をマーケティングに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たいとしています。
【リコメンド】
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するもので、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ています。
サイトに欠品している商品がある場合、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そうです。
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。
アウトレット専門サイト「BRANDELI」を運営するニッセンでは、リコメンド事業の検証導入の段階で、ROAS（Return On Advertising Spend：広告の費用対効果を確認するための指標）ベース2000％超の成果を確認、本導入後も月間経由受注1000万円以上となるなど成果が確認されたそうです。
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（Conversion Rate：サイト訪問者のうちどれくらいが、そのサイトが成果とする行動に至ったかを示す指標）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たといいます。
このほか、年間購入者数1000万人を有す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などが利用しているそうです。
（出典：イークラウド）
【アノテーション（自動タグ付け）】
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、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）を自動で生成するもので、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。
（出典：イークラウド）
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つほか、タグが検索キーワードとして機能するため、回遊率を高め、SEO（Search Engine Optimization：検索エンジンからサイトに訪れる人を増やしてサイトの成果を向上させる施策）効果も期待できるそうです。
同等のタグ付け作業を人力で行うと1件あたり約100円かかり、10万件で約1000万円ですが、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といいます。
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おり、女性向けブランド「ROPÈ」「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、スタッフが手入力してきたタグを自動化し、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そうです。
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 <3961> [東証Ｇ]と連携しています。
【その他事業】
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）と共同開発しており、店内への誘導も行い、実店舗での店員の1次接客をAIが補助する計画です。
（出典：イークラウド）
「データの質と量」などに強み
ニューロープは「ファッションに特化」「データの質と量」「適正な価格戦略」という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しますが、同社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、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、顧客理解の下、実用性に着眼した機能やサービスを提供しているといいます。
また、同社はデータ収集元がSNSから実店舗まで幅広いほか、ライターがファッションスナップについて、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おり、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が認識できる特徴が200～300種類であるのに対し、同社は約640種類を認識、ファッションに特化し、かつ、データの質と量が充実しているため、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るそうです。
同社はAPIへのリクエスト数（API＝Application Programming Interface。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）や組織規模に応じた従量課金制を採用しており、顧客が費用対効果を出しやすいなどのコストメリットも訴求点の1つだとしています。
（出典：イークラウド）
これらを背景に、2022年のリクエスト数は前年の2.3倍、2023年も直近3カ月は前年同期比約9倍に伸長。SaaS事業を継続的に成長させるためのサービスの解約率の目安は約3％とされますが、同社の平均解約率は2021年0.52％、2022年1.00％で推移しています。
同社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、2023年も増加を見込んでいるそうです。
「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」（同社）
転換期を迎えるアパレル業界
同社によると、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おり、特に近年は新型コロナの影響で、ECサイトによる売上が増加。2021年の世界のアパレルEC市場規模は約71.9兆円、2022年～2030年の年平均成長率（CAGR）は8.6%、2030年の市場規模は150.9兆円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ほどを占めていますが、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るそうです。
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2兆4279億円で前年比9.35%の増加となっています。
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おり、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るそうです。
「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。国内のターゲット市場は延べ約70万社、約2600億円と推計しており、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」（同社）
今後の成長に向けて
同社は今回の調達資金を、営業体制の強化やプロダクト開発に活用する計画です。
前者については、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、自社で担っていきたい考えです。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のネットワークも生かし、新たな顧客層にアプローチしていくとしています。
後者については、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計画です。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といい、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きたいといいます。
資金調達後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計画です。
前者としては「需要予測」「コンサルティング」「広告」事業を想定しています。需要予測は顧客が今後、新たに生産する商品に関して、「5000枚売れる見込み」「カーキ色だと販売がアップする」などと予測を立てられる事業とする計画で、新商品のデザイン改善や価格設定に役立ててもらうことを考えています。
コンサルティングは、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いため、準大手～中小規模の顧客に需要があると見込んでいます。
広告に関しては、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といいます。
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、各トレンドデータを蓄積しており、商品開発や売り場の改善に役立ててもらうといいます。
「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」（同社）
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おり、すでに代理店を経由して、東南アジアの企業と打ち合わせを開始しているそうです。
（出典：イークラウド）
同社はM＆Aによるイグジットを目指しており、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。自社のAI事業と親和性の高い相手とのM＆Aにより、大手の経営資源を生かしながら業界の課題解決を目指したい考えです。
株主構成
同社は以下のベンチャーキャピタル、事業会社などから出資を受けています。
・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
・サイバーエージェント <4751> [東証Ｐ]
・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
類似上場企業（業態やサービス・製品などで類似性の見られる企業）
・エアークローゼット <9557> [東証Ｇ]
・ロコンド <3558> [東証Ｇ]
・ＥＬＥＭＥＮＴＳ <5246> [東証Ｇ]
・プレイド <4165> [東証Ｇ]
・いつも <7694> [東証Ｇ]
発行者・募集情報
商号：株式会社ニューロープ
所在地：東京都渋谷区桜丘町14-1 都築学園ハッチェリー渋谷
ＵＲＬ：https://www.newrope.biz/
代表者：酒井聡
資本金：115,504,975円
発行可能株式総数：999,000株
発行済株式総数：517,482株
調達前時価総額：853,845,300円
設立年月日：2014年1月10日
決算期：12月
■募集株式の数（上限）
B2種優先株式 48,300株
※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、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る。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、さら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る。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る。
（出典：イークラウド）
■募集株式の払込金額
1株当たり 1,650円
■申込期間
2023年4月15日～5月2日
※上記申込期間のうち募集期間は4月15日～5月1日。早期終了の場合、予定した申込期間の最終日よりも早く、申し込みの受付を終了することがある。
■払込期日
2023年5月19日
■目標募集額
1,494.9万円
■上限募集額
7,969.5万円
■投資金額のコース及び株数
9.9万円コース（60株）
19.8万円コース（120株）
29.7万円コース（180株）
49.5万円コース（300株）
特定投資家向けコース
99万円コース（600株）
198万円コース（1,200株）
■資金使途
・調達額1,494万円（目標募集額）の資金使途
研究開発費用 941万円
営業体制整備費用 257万円
手数料 295万円
・調達額4,732万円の資金使途
研究開発費用 2,981万円
営業体制整備費用 813万円
手数料 936万円
・調達額7,969万円（上限募集額）の資金使途
研究開発費用 5,100万円
営業体制整備費用 1,438万円
手数料 1,430万円
■連絡先
株式会社ニューロープ
sakai@newrope.biz
※本株式投資型クラウドファンディングの詳細については、イークラウドの下記ページをご覧ください。
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