ECサイトなどでは、商品を検索したり分類したりするために、大量の商品画像を人手で確認し、カテゴリや形状、色やテイストといった情報を付与しており、多大な時間的、経済的コストがかかっていた。また、画像の数が増えれば増えるほど抜けや漏れなどのヒューマンエラーが発生するという課題もある。ALBERTではこの問題を解決する為に最先端の機械学習手法であるDeep Learning（ディープラーニング）を活用し、人手を介さずに大量の画像に対して自動的にタグ付けを行なうシステムを開発し、大幅なコスト削減と精度の向上を実現する。
ディープラーニングとは、人間の脳神経の働きをモデル化したユニットを多層的に配置することで、人間の脳の働きを再現したニューラルネットワークの一種。低次の特徴量から高次の特徴量を自動的に抽出し、人間の視覚認知に極めて近い認識能力を発揮することができる。
本サービスは、主にアパレルにおける自動タグ付けに強みを持つサービスとして提供。利用企業が、商品画像をALBERTが用意するAWS（アマゾン・ウェブ・サービス）サーバーにアップロードすると、それらの画像を自動的に解析し、基本ファッション用タグ（カテゴリ/形状/色/柄/素材/感覚表現など約200種類）を付与したファイルを生成することができる。現状におけるカテゴリ（トップス/ボトムス/インナー/レディース/メンズ/ティーンズ/キッズなど）、形状（Tシャツ/カットソー/半袖など）、色や柄（無地/ボーダー/水玉など）などの識別精度は人力で行なった際と同等以上を達成している。
さらに、基本ファッション用タグ以外のタグを付与したい場合は、タグマスターとタグ付き学習用画像があれば、ディープラーニングによりモデルを再学習し、利用企業専用のタグ（オプションタグ）に対応した結果を生成することができる。
