解説
さらに詳しく解説
バーチャル試着とは
バーチャル試着（Virtual Try-On）は、AIを活用して衣服やアクセサリーを仮想的に試着できる技術です。EC事業者の返品率削減や顧客体験向上に貢献しています。
技術の仕組み
バーチャル試着の処理:
1. 入力画像取得
└── ユーザー写真or 3Dスキャン
↓
2. 体型推定
└── AIで身体のポーズ・サイズ推定
↓
3. 衣服の変形
└── 体型に合わせて衣服を変形
↓
4. 合成
└── 人物画像に衣服を合成
↓
5. 出力
└── 試着イメージを表示活用事例
| 分野 | 用途 |
|---|---|
| アパレルEC | 服の試着 |
| メガネ | フレームの試着 |
| アクセサリー | 指輪、ネックレス |
| コスメ | 口紅、ファンデーション |
| 家具 | AR配置 |
主要サービス
| サービス | 特徴 |
|---|---|
| ZMO.ai | EC向け、高品質 |
| Zeekit | 衣服特化（Walmart傘下） |
| Snap AR | SNS統合 |
| Perfect Corp | コスメ特化 |
導入効果
バーチャル試着の効果:
├── 返品率削減
│ └── 30-40%削減の事例
├── コンバージョン向上
│ └── 購入率20%+向上
├── 顧客体験
│ └── 購買前の不安軽減
└── コスト削減
└── 実店舗試着の代替技術的アプローチ
課題
バーチャル試着の課題:
├── 精度
│ └── 体型の正確な推定
├── 素材感
│ └── 生地の質感再現
├── 照明
│ └── 環境光との整合性
└── サイズ感
└── 実際のフィット感実装例
python
# 概念的なAPI利用例
from virtual_tryon import TryOnAPI
api = TryOnAPI()
result = api.try_on(
person_image="user.jpg",
garment_image="dress.jpg",
size="M"
)
result.save("result.jpg")今後の展望
| 動向 | 詳細 |
|---|---|
| 精度向上 | AI技術の進歩 |
| リアルタイム化 | 即時フィードバック |
| 3D統合 | メタバース連携 |
| パーソナライズ | 体型・好みに最適化 |
