人工知能は、個々のスタイル提案をパーソナライズすることでファッションを変革しています。今日の消費者は、自分の独自の好みや価値観を反映した服を求める傾向が強まっています。
このニーズに応えるため、AIツールは体のサイズやワードローブの写真、アンケート回答、さらには顔の表情など膨大なデータを分析し、各人が好む服の種類を学習します。これらのデータから好みを予測し、まるでオーダーメイドのようなデザインやコーディネートを提案できるのです。
例えば、Perfect Corpの「AI Personality Finder」は顔分析を用いてユーザーのビッグファイブ性格特性（外向性、開放性など）を測定し、「顧客の独自の個性に最適なパーソナライズされた商品提案を行います」。このように、AIスタイリストは単にサイズや色を合わせるだけでなく、あなたという人に合ったコーディネートを目指しています。
AIがあなたのスタイルと個性を学ぶ仕組み
AIスタイリストは、クイズやワードローブの棚卸し、画像解析を通じてユーザーのスタイルプロファイルを構築します。多くのサービスは簡単なアンケートから始まり、体型や好きな色、普段の服装スタイルについて質問します。
例えば、Marks & Spencerはオンラインショッピング利用者にサイズや体型、スタイルの好みを尋ねるクイズを提供しています。AIはその後、小売店のカタログから数千万通りの組み合わせの中からコーディネート案を厳選します。
他のシステムでは写真を直接分析します。あるAIツールはセルフィーから顔の特徴をマッピングし、性格特性を推定します。（Perfect Corpは、顔をスキャンして外向性や開放性などの特性を特定し、それに合った服の提案を行います。）
明示的な入力（クイズの回答やタグ付けされた写真）と暗黙的な手がかり（購買履歴、SNSの「いいね」、顔分析など）を組み合わせることで、AIはあなたの個人的なスタイルを豊かに把握します。その結果、AIはあなた専用のスタイルプロファイルを作成し、それに基づいてコーディネートを選び、組み合わせます。
AIによるコーディネート提案
AIスタイリストがあなたの好みを把握すると、トータルコーディネートを提案できます。最新のAIシステムは、あなたの服や商品の画像を分析し、どのアイテムが組み合わせやすいかを判断します。
例えば、GoogleのGemini Live機能はスマートフォンのカメラを通じてあなたの着ている服を「見て」、リアルタイムで「最適なコーディネート案」を提示します。ジャケットを見せると、画面上で合うシャツやパンツを指し示し、まるでスマートミラーのアシスタントのように機能します。
同様に、Microsoftは生成AIを使ってコーディネートを完成させるデモを行っています。例えば「トープ色のチノパンを履いています」とAIに伝えると、色やスタイルに合ったトップスを提案します。これらのツールはファッションデータで学習したアルゴリズムを活用し、伝統的に相性の良い色や柄、服の種類を「理解」しています。
さらに、バーチャルトライオン技術（セルフィーや3Dモデルをアップロードする機能）と組み合わせることで、AIは提案した服を実際に着ている様子を見せることも可能です。例えば、GoogleのDopplアプリは写真の服を新しいスタイルに入れ替え、アニメーションで動きを再現します。これにより、派手な新しいスタイルが自分に似合うかどうかを直感的に判断しやすくなります。こうしたAIによるミックス＆マッチ機能は、既存のワードローブや小売店のカタログをインタラクティブなスタイルガイドに変えます。
AI技術は仮想的に新しい服を着せることも可能です。例えば、GoogleのDopplアプリ（Gemini AI）はあなたの写真を使い、服を別のコーディネートに置き換えます。さらに、その服を着て動く様子までアニメーションで表現し、「どのように動くか」を視覚的に確認できます。
GoogleはDopplを「顔や体、変化する好みを活用するパーソナルスタイリングアシスタントの始まり」と呼んでいます。このようなツールは、物理的に服を着替えずに画面上でスタイルを試せることで、AIがカスタムファッションのアイデアを実現する様子を示しています。
主要なAIスタイリングツールとサービス
AIを活用したスタイル支援を提供するアプリやサービスは増加しています。大手小売業者やテクノロジー企業は、AI搭載の「パーソナルスタイリスト」提供を競っています。
例えば、英国の小売業者M&SはすでにウェブサイトでAIスタイルクイズを導入しており、Perfect Corpのようなソフトウェアスタートアップはファッションブランド向けにAIパーソナライズプラットフォームを販売しています。技術面では、GoogleやMicrosoftがファッションに特化したAIアシスタントを開発しています。GoogleのPixelスマートフォンにはGemini Liveが搭載され、視覚的にコーディネートを提案し、GoogleのDopplアプリ（ベータ版）は異なる服を着たあなたの顔を表示します。MicrosoftのCopilotや他のAIチャットボットもスタイルに関する質問に答え、クローゼットの内容を伝えると1週間分のコーディネートを提案することも可能です。
消費者向けアプリの分野では、多くのスタートアップがデジタルワードローブの管理を可能にしています。例えば、FitsやAclosetのようなアプリは服の写真を撮影して仮想クローゼットを作成し、天候やシーンに合わせた毎日のコーディネートをAIが提案します。
（リアルなバーチャルトライオン機能で見た目を事前に確認できる機能もあります。）StyleDNAはセルフィーを分析して最適なカラーパレットを割り出し、それに合った服を提案するアプリです。Altaはワードローブや予算、ライフスタイルを学習し、コーディネートを提案するAIスタイリストアプリです。これらのアプリはアプローチは異なりますが、コーディネート計画を自動化しパーソナライズするという共通の目的を持っています。
裏側では、大手ECプラットフォームもAIによる「スマートショッピング」機能を統合しています。マッキンゼーの報告によると、AIは顧客プロファイルを分析することで「オンライン消費者の購買体験やオファーをパーソナライズ」できるようになっています。
Swarovskiのようなファッションブランドは、AI搭載のレコメンデーションエンジン（自動スタイリスト）が売上の大部分を占めると報告しています。例えば、Swarovskiはオンライン売上の約10％がAIによる「コーディネート提案」から生まれていると述べています。
ファッションパーソナライズの未来
AIスタイリングツールが成熟するにつれ、コーディネート提案は個人の性格や状況にさらに適合するようになります。専門家は、パーソナライズされたAIスタイリストがデジタルプレイリストやニュースフィードと同じくらい一般的になると予測しています。
すでにマッキンゼーは、パーソナライズに優れた企業はそうでない企業に比べて約40％高い収益を上げていると指摘しています。つまり、「あなたを理解する」AIは消費者と小売業者の双方に利益をもたらすのです。
将来的には、AIエージェントがカレンダーや気分、SNSのトレンドに基づいて積極的にワードローブをキュレーションし、専属スタイリストのように機能するかもしれません。理想は、体型や好みに合うだけでなく、あなたという個性を反映する服を知るオンデマンドのファッションアシスタントです。
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まとめると、AIコーディネートツールは新奇性から実用性へと進化しています。個人データ（性格の洞察を含む）とファッションの専門知識を組み合わせることで、これらのツールは本当にあなたらしいスタイルを提案することを目指しています。その結果、服があなたのアイデンティティに真にマッチする、よりカスタマイズされ自信に満ちた着こなしが実現するでしょう。
