ALBERTは9月8日、最先端の機械学習手法であるDeep Learning（ディープラーニング）を用いて大量の画像を解析し、自動的にタグ付けするサービスの提供を開始した。
主にアパレルでの自動タグ付けに強みを持つサービスとして提供する。
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。
現状でのカテゴリ（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、Deep Learning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。
これにより、商品データベース構築時のタグ付与作業のコスト低減、精度向上、マーケティング分析での活用、検索漏れによる機会損失防止、商品レコメンデーションへの応用などの効果を挙げている。
