オンライン上でファッションアイテムを試着できたら、どんなに良いだろう。アイテムを選ぶ際、サイズが合うか、似合うかと悩む人は多いはずだ。そんな悩みを解決する、バーチャル試着アプリ「Zeekit」が注目を集めている。ASOS（エイソス）や、Tommy Hilfiger、adidasといった有名企業との協業も行なっている。今回はZeekitについての紹介、ファッション業界に与えている影響について説明していく。

Zeekitとは

イスラエル発のアプリZeekitは、ユーザーそっくりのモデルを使用してファッションアイテムを着せ替えできるサービスを提供している。自分と似たモデル画像で、アイテムのフィット感を確認できるのだ。オンライン上や実店舗にZeekitボタンが設置されており、購入前にバーチャル試着が可能だ。

この技術は、創業者兼CEOのYael Vizelがイスラエル空軍予備軍のキャプテンを務めた頃に使用していた、ヘリコプターから撮影した2D画像を3Dデータに変換する技術を参考に開発された。

Zeekitでできること

実際にどのようにモデル画像を作成し、バーチャル試着できるのだろうか。

画像作成のためには、タンクトップとショーツだけを着用した状態の全身写真をアプリ上にアップロードし、身長を入力する。すると、AIが身体特徴を計算し、モデル画像を作成してくれる。この時、身体画像を約8万分割して3D化しているため、見た目もサイズもユーザーにそっくりなモデル画像を実現できるという。

Image Credit : Zeekit

試着方法は、ECや店舗で買い物する前にモデル画像をアップロードすると、カタログ内のファッションアイテムをバーチャルで試すことができる。アイテムもモデル画像と同様に約8万分割して3D化されているので、フィット感も正確に再現できる。

Image Credit : Instagram by Zeekit

Zeekitは、ECサイト大手で自社ブランドも展開するASOS（エイソス）やadidasなど様々なブランドと協業している。また、アメリカの女性ファッション誌『Style Watch』ともコラボレーションし、18ページにも及ぶ秋のトレンド紹介企画に掲載された、約180個のアイテムをZeekitでバーチャル試着できる仕組みをつくった。

Zeekitが解決する課題

このZeekitのバーチャル試着サービスは、返品率を10%抑えるのに成功している。アメリカでは店舗販売における返品率が8%であるのに対し、ECでの返品率は15〜30%と高い。返品額は2015年から53%も増加しており、返品された商品の処理にかかる高額なコストが業界の大きな課題となっている。商品がユーザーにフィットするかを購入前に把握できることは、サイズ違いによる返品抑制を可能にするのだ。

Image Credit : Zeekit

またZeekitは、老若男女1人1人の体型に合ったサイズ選びを可能にした。
S、M、Lと規格化されたサイズにフィットせず、オンライン上での服の購入を躊躇してしまう人、またサイズの選び方が上手くいかずに返品した経験のある人も少なくないだろう。各ブランドによって同じサイズでも着用感が異なり、普段はMサイズを選ぶ人でも別のブランドではSサイズを選ぶこともある。自分の体型に合うサイズを選ぶのは一苦労だ。しかしZeekitでは、ユーザーの体型やアイテムのサイズを正確に再現してフィット感を確認できるため、より安心して購入品を選ぶことができる。

さらに、Zeekitではオンライン上での試着に加え店舗でもバーチャル試着ができるため、脱ぎ着する手間も削減できる。また、在庫切れ商品や予約販売商品も店舗で試着して購入できるようになる。商品購入に至る機会が増え、試着なしでの購入による失敗は減るだろう。

Image Credit : YouTube by Zeekit

AIによってサイズ計測が不要なZeekit

Zeekitの他にも、バーチャル試着を可能にするサービスは存在する。
専用の測定用デバイスを用いてユーザー自身がサイズ計測してバーチャル試着できる「XYZE」や、ユーザーがサイズを入力することでモデル画像を作成、フィットするサイズを提案する「Fits.me」などだ。

それぞれのサービスと比べると、Zeekitはユーザーによるサイズ計測が不要で利用できる。また、ユーザーにそっくりな顔や体型のモデル画像を作成できるので、サイズ感だけでなく色やデザインが自分に似合うかどうかの視覚的な確認もでき、実際の試着に近い体験が可能となる。
今後、ZeekitのようなAIを使用したバーチャル試着サービスがさらに発展していくことで、より正確な着用感や素材感を再現できるようになり、誰もがいつどこにいても、服を試着できるようになるかもしれない。

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