オンラインショッピングが日常化する中で、アパレルECには長年残されてきた課題があります。
それは、消費者が抱く「自分に似合うかわからない」という不安です。
この不安は、購入の見送りやイメージ違いによる返品の一因となっています。

この課題に対するアプローチとして注目されているのが「バーチャル試着（VTO：Virtual Try-On）」です。

本記事では、従来型バーチャル試着の現状を整理した上で、シルバーエッグ・テクノロジーが提供する「Try-oooon!!（トライオーン）」が、どのような考え方でこれらの課題に向き合っているかを解説します。

【この記事の内容】

• バーチャル試着（VTO：Virtual Try-On）とは
• バーチャル試着の普及状況と効果
• バーチャル試着の現状と、従来型が抱える課題
• Try-oooon!!の考え方
• 従来型バーチャル試着との比較
• まとめ

バーチャル試着（VTO：Virtual Try-On）とは

バーチャル試着（VTO：Virtual Try-On）とは、AIやAR（拡張現実）を活用し、オンライン上で商品を疑似的に試着できる技術です。ユーザーは自分の写真やカメラ映像、あるいは数値データを反映したアバターを使い、洋服のサイズ感やメイクの色味、メガネの形状などを画面上で確認できます。
店舗へ行かずに「自分に似合うか」を直感的に判断できることから、アパレルECで普及が進んでいます。

バーチャル試着の普及状況と効果

バーチャル試着の利用はユーザーの購買意欲を高め、返品率の低減に大きく貢献します。

具体的な事例として、Anthropics社では小売企業において売上の30％以上が自社のバーチャル試着サービス「Zyler」を使用したことがあるユーザーによるものであることを報告しています。また、この事例では「ウェブサイト訪問者の16％がZylerを利用し、1ユーザーあたり平均52着を閲覧」していたことも示されています（1）。

Snap社はSnapchat内で使えるバーチャル試着を提供しています。Snap社はその効果について、Diorが試着技術を導入した事例において、広告費用対効果が6.2倍になったことを報告しています（2）。

さらにバーチャル試着は返品率を低減することにも効果的です。
Googleもまた、2023年に生成AIを活用したバーチャル試着をリリースしました。その背景として同社の調査では、オンライン購入者の55%が「予想と実際の見え方が違ったため返品した」経験を持っており、42％が「服を購入する際にモデルの画像が自分に合っていないと感じている」という結果となりました（3）。
バーチャル試着はこのギャップを埋めることで、顧客満足度やロイヤルティを高め、購買や売上の増加へと繋げる役割となりえます。

バーチャル試着の現状と、従来型が抱える課題

バーチャル試着は、自宅にいながら商品の着用イメージを確認できる機能であり、EC事業者にとっても購入前の不安軽減によるコンバージョン率（CVR）の向上や返品率の改善が期待されきます。

一方で、従来のソリューションにはいくつかの障壁があり、広く普及するには至っていません。

1. 利用ハードルの高さ
   精度の高い試着イメージを生成するために、全身写真の撮影や身長・体重などのサイズ入力が求められるケースが多く、この手間が利用者の離脱につながりやすくなっています。
2. 仕上がりのリアリティ不足
   顔のみを差し替えるなど、合成感の強い仕上がりになることがあり、「実際に着ているイメージ」を掴むには十分でない場合があります。
3. 導入企業側の工数
   商品マスターデータとの連携やサーバー側の改修など、導入にあたっての工数・コストが小さくなく、手軽に始めにくいという声もあります。

Try-oooon!!の考え方

Try-oooon!!は、これらの課題に対して「ユーザーの手間」「仕上がり」「導入のしやすさ」の3点を軸に設計されています。

1. セルフィ1枚で完結する入力フロー

Try-oooon!!では、全身写真やサイズ入力は不要です。セルフィ（自撮り写真）1枚をアップロードするだけで試着イメージを生成できます。

画像生成AIモデルにより、利用者の顔立ち、髪型、肌の色、体型、背景をそのまま保持したフォトリアリスティックな着用イメージを出力します。商品の単純な着せ替えではなく、ユーザー自身の生活シーンに商品が馴染むかどうかを確認しやすい設計です。

2. タグ設置だけで導入できる構成

導入企業側では、バックエンド開発や商品マスタ連携は必要ありません。ECサイトにHTML/JavaScriptのタグ（試着ボタン）を設置することで導入が完了します。既存システムに手を入れずに試せるため、検証から本格運用までの立ち上がりが早いのが特徴です。

3. SNSシェアによる二次的な波及

生成された着用イメージは、ワンタップで各種SNSへシェアできます。ユーザー自身の発信を通じて自然なUGC（ユーザー生成コンテンツ）が生まれやすく、ブランド認知の拡大につながる可能性があります。

4. プライバシー・セキュリティへの配慮

ユーザーの写真データを扱うサービスとして、以下の設計を採用しています。

• アップロードされたセルフィおよび生成画像は、処理完了後にサーバーから即時削除
• AIモデルの学習用途への利用、恒久保存は行わない
• 機械学習による不適切コンテンツの自動検出・ブロック
• 日本の個人情報保護法に準拠した設計

従来型バーチャル試着との比較

まとめ

Try-oooon!!は、「似合うかわからない」というオンライン特有の不安に対して、ユーザー・事業者双方の手間を抑えながら向き合うためのサービスです。

貴社ECサイトでの活用可能性について、ご関心があればぜひ一度ご相談ください。資料請求やデモのご依頼も承っております。

着て、楽しんで、シェアする。セルフィ1枚で、試着体験をECに。「Try-oooo!!」

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