服のオーダーメイドは3.0年代に入り、Googleとh&Mが一斉に力を出すようになりました。

世界服靴帽子ネットの記者によると、最近、有名なパリファッションウィークの開催を前に、GoogleはH&M傘下のオンラインファッションブランドIvyrevelと提携すると正式に発表しました。両者はData_Dressで、このアプリはユーザーの日常活動の中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、ユーザーのために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は技術開発を担当しています。Ivyrevelは服作りを担当しています。

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。

IvyrevelとGoogleが協力してカスタマイズして3.0時代に持ち込みます。

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来、多くの企業に工業化の時代に規模と個性の間の平衡点を探し当てさせました。

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携帯電話も、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属性を選択して、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。

に従って

普及の深化、及びデータアルゴリズムの反復更新、カスタマイズは2.0時代に入ります。

2.0年代とは、ビッグデータを把握している科学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、より当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、天猫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、本当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、認知はほとんど白痴の人で、個性の制定は論外です。

また服装を例にとって、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はユーザーが恐怖症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脱していません。

IvyrevelとGoogleの提携は以上の二つのメリットを結びつけて、

分析とアルゴリズムは、個人にカスタマイズを提供します。

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が内蔵するAwareness_APIを通じてユーザーの日常活動、ライフスタイル、携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断し、現地の気象情報などを収集する。

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、装飾、輪郭も自由に調整できます。

個性3.0の出現は、Android携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体的な個性的なラベルを作ります。未来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。

Google Awarenessはスカート以外に何を変えましたか？

IvyrevelとGoogleの提携に基づく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開発者大会では、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体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状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。

スカートの上でIvyrevelとの応用に加えて、住宅不動産サイトTruliaはユーザーの部屋を見る体験を向上させます。

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条件で、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、すなわち取引機会を高め、また「怠惰」ユーザーの利用体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断をして適切なプレイリストを紹介してくれます。

これらの個人データは明らかにスマートフォンで収集されたもので、Google Awarenessはまだ多くの分野で活躍できます。地理的な位置、ユーザーの身分、行動習慣、地域環境の特徴などのデータに基づいて、より多くのアプリをよりスマートにして、ビッグデータのサポートの下で、個人秘書になります。

国内では、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画、定時疲労の注意喚起、天気状況などもこの機能に含まれています。

例えば、最近、自分の駐車位置が見つけられないことが多い初心者ドライバーとして、新しく買ったMate 9は自動的に運転行為の提供する駐車位置記録とナビゲーションを認識して、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、Googleだけでなく、国内のBATにも同様のオープンビッグデータがあります。Google®Awarenessは主にユーザーに密着した情報データを集めています。BATはネットユーザーの検索、ネットショッピング、SNSのビッグデータに注目しています。

これらのビッグスリーが開いている大きなデータをすべて効率的なアルゴリズムで統合して分析すれば、より高いデータ価値が得られます。

今は自動車、PC、家電、

住宅、旅行などの分野でも個性の固定化を強調しています。より多くの科学技術大手がビッグデータツールを開放するにつれて、未来の個性カスタマイズ市場の潜在的な爆発力は次第に釈放されます。

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