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  • 生成AIが変えるファッションの未来！WEARの進化と海外事例から見る業務活用の最前線

    生成AIが変えるファッションの未来！WEARの進化と海外事例から見る業務活用の最前線

    「今日の服、何着よう？」毎朝の悩み。

    特にファッションは言葉にしにくく、自分に「似合う」ものが何かを把握するのが難しいですよね。
    そんな悩みを解決するために、生成AIがファッション業界に革新をもたらしています。

    この記事では、ZOZOの「WEAR」リニューアルを例に、AIがどのようにファッションのパーソナライズを進化させているのかを解説。
    さらに、生成AIの業務活用における海外の成功事例を深掘りし、その可能性を探ります。

    AIがあなたのファッションセンスをより豊かに、そしてもっと楽しくしてくれる未来を、一緒に見ていきましょう！

    目次

    1. WEARリニューアルの全貌：AIによるパーソナライズの進化
    2. ファッションジャンル診断：AIが「好み」を数値化する
    3. WEARお試しメイク：ARで新しい自分を発見！
    4. ZOZOTOWN連携：シームレスな購買体験の実現
    5. ZOZOのAI戦略：ファッションテックで「似合う」を届ける
    6. Recommendations AI導入事例：ZOZOTOWNでの効果
    7. ファッション表現の曖昧さを解消：AIが言葉を理解する
    8. 生成AIの業務活用：海外の成功事例
    9. 生成AIの未来：パーソナルスタイリストは不要になる？
    10. まとめ

    1. WEARリニューアルの全貌：AIによるパーソナライズの進化

    2024年5月9日、ファッションコーディネートアプリ「WEAR」が「WEAR by ZOZO」としてリニューアル。
    最大の目玉は、AI技術を駆使したパーソナライズ機能の強化です。

    • ファッションジャンル診断：AIが好みを分析し、似合うジャンルを提案。
    • WEARお試しメイク：ARでフルメイクをバーチャルに試せる。
    • ZOZOTOWN連携：ZOZOTOWNのお気に入りや購入履歴に基づいた提案。

    これらの機能は、ファッションの「好み」をAIが数値化し、最適な提案を行うことで、パーソナルなファッション体験を提供。
    WEARは、10年間で1,400万件以上のコーディネートが投稿された実績を持ち、今回のリニューアルで、コーディネートとメイクの提案が可能になり、さらに進化しました。

    2. ファッションジャンル診断：AIが「好み」を数値化する

    （参考）

    注目すべき機能の一つが、AIを活用したファッションジャンル診断。
    ZOZOがリアル店舗で提供する「niaulab by ZOZO」の知見を基に開発されました。

    ファッションジャンル診断の仕組み

    1. アプリに表示されるコーディネート画像の中から、好みの画像を5枚以上（最大40枚）選択。
    2. AIが選択された画像を分析し、「好みのジャンル傾向」を診断。
    3. 診断結果は、12種類のファッションジャンルで構成された円グラフで表示。
    4. 各ジャンルの割合がパーセンテージで表示され、自身の好みを客観的に把握。
    ファッションジャンル診断の画面

    12種類のファッションジャンル

    • ガーリー
    • フェミニン
    • ヘルシー
    • きれいめ
    • マニッシュ
    • ナチュラル
    • ラフ
    • シンプル
    • モード
    • ポップ・ユニーク
    • ストリート
    • アウトドア・スポーツ

    自分では意識していなかった好みに気づいたり、新しいファッションの可能性を発見したりできます。
    診断結果を基に、WEARに投稿されている1,400万件以上のコーディネートから、自分の好みに近いものを簡単に検索可能。

    絞り込み機能では、最大3つのジャンルを任意で選択し、それらのジャンルで構成されたコーディネートを検索することも可能。
    「ガーリーだけどストリート要素も取り入れたい」といった細かいニュアンスのコーディネートも探せます。

    診断結果は、閲覧履歴に基づいて順次変化。
    好きなタイミングで再診断も可能です。

    ファッションジャンル診断の結果表示

    ファッションジャンル診断を活用したコーディネート検索

    ファッションジャンルおすすめコーディネート
    ガーリーパステルカラーのワンピースにフリルやレースをあしらった、可愛らしいコーディネート。
    ストリートオーバーサイズのTシャツに、ダメージジーンズやスニーカーを合わせた、カジュアルでラフなコーディネート。
    モードブラックやグレーなどのモノトーンカラーでまとめ、シルエットや素材で個性を表現した、洗練されたコーディネート。

    3. WEARお試しメイク：ARで新しい自分を発見！

    （参考）

    リニューアルでは、メイク投稿機能に加え、「WEARお試しメイク」が登場。
    スマホ1台で手軽にフルメイクをARで試せるというものです。

    WEARお試しメイクの仕組み

    1. アプリ上でメイク投稿時に表示されるお試しメイクアイコンからカメラを起動。
    2. ガイドに従い顔を撮影することで、自分のフルメイクをARのメイクデータとして登録。
    3. 他のユーザーが登録したフルメイクデータをARで自分の顔に乗せて試すことも可能。
    4. メイクの濃淡を調整したり、試着のON/OFFを切り替えたりすることもできます。
    WEARお試しメイクの画面

    気になるユーザーのメイクから自分に似合うメイクを探したり、購入したいコスメアイテムを使ったフルメイクをイメージしやすくなります。
    友達同士でメイクを試し合うことも可能。

    リニューアル時点では、80名のインフルエンサーのフルメイクを含む、約500種類のフルメイクをARで試すことができます。
    今後、WEARISTAやユーザーの投稿により、試着できるフルメイクがさらに追加される予定。

    WEARお試しメイクは、新しい自分を発見するきっかけにもなります。

    WEARお試しメイクの使用例

    試すメイクメリット
    インフルエンサーのメイク憧れのインフルエンサーのメイクを参考に、自分のメイクに取り入れることができる。
    普段挑戦しないメイク新しい自分を発見したり、メイクの幅を広げたりすることができる。

    4. ZOZOTOWN連携：シームレスな購買体験の実現

    （参考）

    今回のリニューアルでは、ZOZOTOWN IDとWEARを連携することで、ZOZOTOWN上でお気に入り登録しているブランドやショップのコーディネートや、過去に購入・お気に入り登録したアイテムを使用したコーディネートを簡単に探すことが可能になりました。

    ZOZOTOWNでお買い物をする前に、気になるアイテムのコーディネートをイメージしたり、購入したアイテムの着回し方を提案したりすることができます。

    ZOZOTOWN連携のメリット

    • ZOZOTOWNのお気に入りアイテムを使ったコーディネートを簡単に探せる。
    • 購入を検討しているアイテムの着回し方を事前に確認できる。
    • ZOZOTOWNとWEARをスムーズに連携して利用できる。

    ZOZOTOWN連携によって、WEARは単なるコーディネートアプリから、ショッピングのサポートツールへと進化しました。

    5. ZOZOのAI戦略：ファッションテックで「似合う」を届ける

    （参考）

    WEARのリニューアルは、ZOZOが推進する「MORE FASHION × FASHION TECH ～ ワクワクできる『似合う』を届ける ～」という経営戦略の一環。
    AIやARなどの最先端技術を活用し、ユーザー一人ひとりに最適なファッション体験を提供することを目指しています。

    ZOZOの強みは、長年培ってきたファッション領域における経験や実績、ノウハウ、知見です。

    ZOZOのAI戦略における主な取り組み

    • AIを活用したパーソナルスタイリング：niaulab by ZOZOなどのリアル店舗で提供。
    • AIを活用した商品レコメンデーション：ZOZOTOWNで、AIが好みに合わせた商品をレコメンド。
    • AR技術を活用したバーチャル試着：WEARお試しメイクなどの機能で提供。

    ZOZOは、ユーザーが自分に「似合う」ファッションを見つける手助けをし、ファッションをより楽しむことができるようにサポートしています。

    6. Recommendations AI導入事例：ZOZOTOWNでの効果

    （参考）

    ZOZOは、Google CloudのRecommendations AIを導入し、ZOZOTOWNにおける商品レコメンデーションの精度を向上させた。

    Recommendations AI導入の背景

    ZOZOTOWNでは、常時90万点以上のアイテムを提供。
    AIを活用してユーザーごとにパーソナライズされた商品レコメンデーションを提供することで、ユーザー体験を向上させることを目指しました。

    Recommendations AI導入の効果

    A/Bテストの結果、Recommendations AIは、推薦経由の商品閲覧数217.03%、注文金額262.21%という効果を達成。
    ZOZOTOWN全体の指標としても、注文金額101.29%、注文数101.69%、商品閲覧数105.76%という結果が出ています。

    指標改善率
    推薦経由の商品閲覧数217.03%
    注文金額262.21%
    ZOZOTOWN全体の注文金額101.29%
    ZOZOTOWN全体の注文数101.69%
    ZOZOTOWN全体の商品閲覧数105.76%
    Recommendations AI導入による効果

    7. ファッション表現の曖昧さを解消：AIが言葉を理解する

    ファッションの世界では、「オフィスカジュアル」など、曖昧な表現が頻繁に使われます。
    そこで、ZOZOは早稲田大学と共同で、曖昧なファッションの表現をAIが自動で解釈する技術を開発しました。

    AIによるファッション表現の解釈

    この技術は、全身コーディネート画像と画像に付与された複数のタグ情報を同一の空間に写像。
    ユーザーからの曖昧な問いに対する回答を獲得します。

    例えば、「オフィスカジュアル」がよくわからない場合、提案システムにおける画像並べ替え機能を用いることで、「オフィスカジュアル」タグが付与されている服装のなかで、より「オフィスカジュアル」な服装とそうではない服装を判断することができます。

    曖昧な表現AIによる解釈
    オフィスカジュアルジャケットやシャツに、カジュアルなパンツやスカートを合わせた、清潔感のある服装。
    大人可愛い上品なデザインや素材に、フリルやレースなどの可愛らしい要素を取り入れた、大人の女性に似合う服装。
    AIによるファッション表現の解釈例

    8. 生成AIの業務活用：海外の成功事例

    生成AIは、ファッション業界だけでなく、様々な分野で業務効率化や顧客体験向上に貢献しています。
    ここでは、海外における生成AIの業務活用事例を3社ご紹介します。

    8.1 ベストバイ（アメリカ）：リアルタイムAIサポートで顧客満足度向上

    米大手家電量販店ベストバイは、AIを活用して顧客サービスの向上と従業員の労働環境改善に取り組んでいます。
    AIツールは、リアルタイムで顧客との会話を評価し、関連性の高いコンテンツをオペレーターに推薦することで業務を支援します。

    このツールは、会話の要約、感情の検出、通話データの活用により、将来的な同様の問題発生を減少させる効果も期待されています。
    これにより、エージェントは顧客のニーズに的確に対応でき、顧客満足度の向上が期待されます。

    ベストバイの事例は、生成AIが人間の能力を拡張し、より付加価値の高い仕事に専念できる環境を作ることを示しています。

    8.2 クラーナ（スウェーデン）：AIチャットボットによる顧客対応の自動化

    スウェーデン発のフィンテック企業クラーナは、生成AIを搭載したチャットボットを活用し、顧客対応を大幅に自動化しています。
    このチャットボットは、カスタマーサービスチャットの3分の2の業務を担い、フルタイムオペレーター700人分の業務量に相当します。

    驚くべきことに、顧客満足度において人間のオペレーターと同等の評価を得ており、一次解決率の向上にも貢献。
    チャットボット導入により、再問い合わせが25%減少し、以前11分かかっていた用件の解決が2分以内で完了するようになりました。

    クラーナは、このチャットボットによって2024年に4,000万米ドルの利益改善を見込んでいます。

    8.3 DigitalGenius (アメリカ)：AIによる顧客サポートの効率化

    DigitalGenius社は、「Human+AI」というカスタマーサービスのAIプラットフォームを提供しており、導入企業の様々な顧客からの問い合わせ対応履歴からディープラーニングによる学習モデルを構築し、Eメール、チャット、SNS、SMSなどのテキストベースでの顧客対応を自動化、AIのサポートによるオペレーターの対応業務の効率化を実現しています。

    例えば、航空会社のカスタマーサポートに、「搭乗予定だった飛行機が突然キャンセルになって困っている。明日の午後に大事な会議があるんだ」というメッセージが来ると、「Human+AI」は問い合わせ内容を解析し、「緊急度：高」、「感情：平常」、「問い合わせ時の状況：旅行当日」、「問い合わせの種類：質問」、「問い合わせ詳細：遅延」といった、付帯情報（メタデータ）を問い合わせに付与し、事前設定した回答精度の基準に応じて自動生成された返信の実施、または適切なオペレーターへの問い合わせ対応指示を飛ばしていきます。

    問い合わせを受けたオペレーターは「Human+AI」が提示する回答を目視で確認し、問題なければ「送信」ボタンをクリックするだけです。

    DigitalGenius社のHuman+AIはカスタマーサポートの対応に人員を割くことが難しい企業にとってカスタマーサポートの生産性向上や、顧客満足度向上など攻めのカスタマーサポートを実現する強力なツールになり得ます。

    9. 生成AIの未来：パーソナルスタイリストは不要になる？

    WEARのリニューアルや、海外事例を通して、生成AIが様々な業界に大きな影響を与えていることが分かります。

    近い将来、AIはパーソナルスタイリストのような役割を担うようになるかもしれません。
    AIは、ユーザーの体型、肌の色、ライフスタイル、好みなどを分析し、最適なコーディネートを提案したり、着こなしのアドバイスをしたりすることができるようになります。

    AIは、あくまでサポートツールとして、人間の感性や創造性を刺激し、より良い選択をサポートする役割を担うことになるでしょう。

    10. まとめ

    この記事では、WEARのリニューアルを例に、生成AIがファッションのパーソナライズに与える影響と、海外における生成AIの業務活用事例を解説しました。

    • AIを活用したファッションジャンル診断により、自分の好みを客観的に把握。
    • AR技術を活用したWEARお試しメイクにより、手軽にフルメイクを試すことができ、新しい自分を発見。
    • ZOZOTOWN連携により、シームレスな購買体験。
    • 海外事例から、顧客サポートや業務効率化における生成AIの可能性が示唆された。

    生成AIは、ファッション業界を含む様々な業界に革新をもたらし、ユーザーに新しい価値を提供しています。

    次のアクション：

    • WEARアプリをダウンロードして、ファッションジャンル診断を試してみましょう。
    • WEARお試しメイクで、新しい自分を発見してみましょう。
    • ZOZOTOWNと連携して、ショッピングをより楽しんでみましょう。
    • 自社の業務に生成AIをどのように活用できるか検討してみましょう。