生成 AI は仮想試着に革命をもたらします。買い物客はそれを使うでしょうか？

Zalando が最初に仮想試着の実験を始めてから 8 年近くが経ちました。

2018 年、このドイツの電子小売業者は、カタログから商品を着用している顧客の写真を生成できる独自のソフトウェアの開発を開始しました。しかし、オープンソースの大規模言語モデルの登場により状況が一変し、Zalando は画像生成機能を向上させ、顧客への仮想試着の展開を開始できるようになりました。 2022年に少人数のグループでテストを開始し、写真や3D回転画像から人の体型の画像を作成できる測定ツールなどの新機能を徐々に追加した。テスト段階でも同社はメリットを実感しており、2023年4月のテストでは利益が40％減少したとザランド社の応用科学部門ディレクター、レザ・シルバニー氏は語った。

現在、Zalando は 2026 年にすべての顧客を対象に仮想試着を開始する準備ができています。

生成 AI は「当社を含む企業が顧客のためにイノベーションを起こす際の多くの障壁を軽減しました」とシルバニー氏は言います。 「世界がLLMに投資しているため、この種のテクノロジーを社内で構築する科学的理由はますます薄れています。」

オンライン小売業者は、仮想試着が返品率の削減に役立つことを長い間期待していましたが、この技術では、衣服が実際の人間にどのように見えるかを正確に表現できないことがよくありました。しかし、生成 AI によってその可能性が実現に近づき、試着画像がより写真のようにリアルになり、特定の生地やカットがさまざまな身体にどのように配置される可能性があるかを表示できるようになりました。

こうした進歩は、Doji、Zelig、Stiled など、AI を活用した仮想試着スタートアップの新たな幹部に道を譲りました。ソフトウェア大手もこのテクノロジーに大きな賭けをしている。 2023 年以降、Google はショッピング カタログの商品数を拡大し、ユーザーがデジタル モデルに実際にフィットする様子を XXS から 4XL までのサイズまで表示できるようにしています。同社は5月に、ユーザーが自分の写真をアップロードして、出品されているアパレル製品を着たらどう見えるかを確認できる機能をリリースし、今月は自撮り写真から試着画像を生成できる新機能を導入した。 Googleの製品管理担当副社長のリリアン・リンコン氏によると、仮想試着は現在、ユーザーがソーシャルメディア上で共有するGoogleショッピングツールの中でナンバーワンとなっている。

電子商取引ソフトウェア会社コマースツールズの最高マーケティング責任者、ジェン・ジョーンズ氏は「生成型AIは主流だ。誰もがそれを利用しており、このテクノロジーを信頼し始めている」と語る。 「自分の自撮り写真をこんなサイトにアップロードしたことなど一度もなかったであろう人々は、 [Google’s] 2年前の双子座は、今日は何も考えずにそれを実行したでしょう。」

しかし、大量導入までにはまだ道があります。 eMarketerが10月に18歳から65歳までの成人約1,000人を対象に実施した調査では、何らかの形の仮想試着を定期的に利用している人はわずか1.4％であることが判明した。

このテクノロジーを電子商取引に不可欠な要素にするために、ソフトウェアスタートアップ企業は画像の生成速度を向上させ、3D画像やビデオなどの高度な機能を開発し、画像をソーシャルメディアで共有できるようにして、より多くの消費者にこのテクノロジーが楽しくて使いやすいものであることを納得してもらっています。

メンロ・ベンチャーズの投資家、エイミー・ウー・マーティン氏は、「画像の忠実度やパーソナライズの点で、バーチャル試着はますます優れたものになるだろう」と語った。 「重要なのは、それがユーザーの服を買いたいという気持ちにどれだけうまく反映されるかです。」

ジェネレーティブ AI がバーチャル試着をどう変えたか

これまで、仮想試着では、ユーザーが全身をスキャンして画像をレンダリングしたり、実際の見た目に近いアバターを作成したりする必要がよくありました。一方、生成AIモデルでは、ユーザーは自分の画像をアップロードし、服を「試着」した状態を即座に確認できると同時に、「生地のニュアンス」などの重要な機能も考慮できるとGoogleのリンコン氏は述べた。

これらの改善により、企業は T シャツのグラフィックやブレザーの襟の形状などの衣服の詳細を正確に表示できるようになりました。これは、小売業者が最大 100 サイズまで対応できるデニムなど、レンダリングが難しいカテゴリーでも試着ソフトウェアを使用できることも意味します。

ソフトウェア会社スワップの最高マーケティング責任者フアン・ペレラーノ・レンドン氏は、「私たちはもはや、拡張現実によってこれが行われる世界ではありません。Gen AIは、現実世界のあなたと同じように感じられるものを作り出しています」と述べた。 「それがさらなる需要を生み出すことになるだろう。」

Gen AI は、仮想試着スタートアップの社内開発コストの削減にも貢献しています。 3月には、Revolveのような小売業者向けの試着テクノロジーを開発する創業4年のZeligが、オープンソースのLLMと、生地の自然な動きを表現する独自のソフトウェアとの組み合わせを開始した。パンツの上部の束ねを思い浮かべてほしい。 Zelig の創設者兼最高経営責任者である Sandy Sholl 氏は、既存のモデルと生成 AI を融合することでこれらの画像を作成できたため、同社は数百万ドルを節約できたと述べています。

「私たちのやり方では拡張性がありませんでした」とショール氏は言う。

ソフトウェア プロバイダーは、画像やビデオの回転などの複雑な機能を実験するために LLM も使用します。 Swap がブランド向けに独自のサービスを開始したとき AIエージェント 9月には、ユーザーが服を着て振り向く様子を映す静止画と動画の両方を生成する試着ツールが組み込まれたとペレラノ＝レンドン氏は語った。

「私たちは、方向転換したり歩いたりするときの服のフィット感や自然な体の動きなどが、試着するときの動きと同じであることを確認しています」と彼は付け加えた。

バーチャル試着の未来

ただし、これらすべての改善は、人々が実際に仮想試着を実際に使用しなければ、あまり意味がありません。

消費者を惹きつけるために、一部のスタートアップは返品ソリューションではなくスタイリングツールとしてそれを再構築しています。たとえば、2024年にローンチしたDojiでは、このアプリで最もよく使われている機能により、ユーザーは服装をシャッフルし、スタイルや製品の推奨を受け取ることができると、Dojiの共同創設者兼最高経営責任者であるドリアン・ダーガン氏は述べた。

「バーチャル試着により、人々は水に足を浸し、ブランドとの感情的な関係を実際に築くことができます」とダーガン氏は言いました。 「主に収益とコンバージョンのみに焦点を当てていると、インスピレーションや探索に関する機会を逃す可能性があります。」

一部の仮想試着プロバイダーは、ブランドと直接提携するのを待つ代わりに、ブラウザー拡張機能を通じてリーチを拡大しています。 Doji は 11 月に Apple の Safari で拡張機能をリリースし、ユーザーがインターネット上でより多くのブランドの製品を使用した画像を生成できるようにしました。 AI を活用したショッピング アプリ Stiled は、あらゆるブランドや小売店のサイトの商品をユーザーの画像に重ね合わせます。同社の創設者兼最高経営責任者ウィル・ハンソン氏は、スタイルド社がこれらの結果を利用してブランドにパートナーとして契約するよう説得できることが期待されていると述べた。

「あなたは基本的に作り方を考えているところです [virtual try-on] ウー・マーティン氏は、「それは毎日の習慣だ。結局は、それをもっと見ることだ」と語った。

次の課題は、バーチャル試着が明らかに収益源であることをブランドに証明することです。 Zelig の Sholl 氏は、ソフトウェア プロバイダーにとって、ブランドと提携し、販売増加がソフトウェアの試用によるものであると直接的に帰すためにデータを整理することが重要になると述べています。

「本当の変化は、このテクノロジーが誰にでも大金をもたらすということを誰もが知ったときに起こります」とショール氏は語った。