バーチャルショッピング体験は、テクノロジー大手企業がオンラインブラウジングと店舗内体験の間のギャップを埋める方法を模索する中で進化し続けています。 Google の最新イノベーションは、オンライン衣料品ショッピングの最大の課題の一つを解決することを目指しています：購入前に服が実際に自分の体にどのように見えるかを視覚化することです。
Google の新しいAI搭載バーチャル試着室
Google は正式に新しい「try it on」機能を発表し、ショッパーがスマートフォンやコンピュータだけを使って、衣料品がどのように見えるかをバーチャルに確認できるようになりました。この機能は Google I/O 2025 で発表され、現在アメリカ合衆国の Google Search Labs を通じて利用可能です。このAI搭載ツールはオンラインショッピング技術における大きな進歩を表し、ユーザーは自分の全身写真をアップロードし、参加小売業者からのさまざまな衣装を着用した場合の現実的な画像を即座に生成することができます。
Google の「Try It On」の主な特徴
- 米国では Google Search Labs を通じて現在利用可能
- 全身写真のアップロードが必要
- シャツ、パンツ、ドレス、スカート、一部のアウターウェアに対応
- 画像を他者と共有してフィードバックを得ることが可能
- 今後登場予定の「エージェント型チェックアウト」機能により、AI支援による価格追跡と購入が可能に
テクノロジーの仕組み
このシステムは、人間の体と衣服の関係を理解するために特別に訓練されたAIモデルで動作します。ユーザーが全身写真をアップロードすると、テクノロジーは彼らの体のプロポーションを分析し、選択した衣服をリアルにレンダリングし、異なる体型に対して布地がどのようにドレープ、ストレッチ、集まるかを正確に描写します。最適な結果を得るために、 Google はフィットした服を着用し、良い照明の下で撮影された写真をアップロードすることを推奨しています。これによりAIが体のプロポーションを正確にマッピングし、よりリアルなバーチャル試着を提供できます。
Try It Onの始め方
この機能の使用は簡単です。ユーザーは Google の Search Labs ページにアクセスし、アカウントにサインインして、「try on」実験にオプトインする必要があります。有効化されると、 Google を通じてショッピングする際に対象商品リストの横に「try it on」アイコンが表示されます。全身写真をアップロードした後、ショッパーはさまざまな衣装を自分に視覚化し、これらのAI生成画像を友人と共有してフィードバックを得て、より自信を持って購入決定を行うことができます。
現在の制限と実用的な考慮事項
革新的ではありますが、このテクノロジーにはいくつかの制限があります。現在、この機能は主にシャツ、パンツ、ドレス、スカートで機能しますが、ユーザーはショーツ、ジャケット、コートでも成功を報告しています。水着や一部の衣装などの特定のカテゴリはまだサポートされていません。さらに、小売業者はバーチャル試着のために彼らの製品が利用可能になるようにプログラムにオプトインする必要があります。システムの精度は小売業者が提供する製品写真の品質にも依存します - 最も高度なAIでも、誤解を招くまたは不正確なリスト画像を補うことはできません。
最適な結果を得るためのベストプラクティス
- 良い照明の写真を使用する
- 参考写真では体にフィットする服を着用する
- 結果は小売業者の商品画像の正確さに依存することを認識する
- 一部の衣料品カテゴリ（水着など）はまだサポートされていない
将来のショッピング強化
Google はこのテクノロジーについてより野心的な計画を持っています。 Google I/O 2025 でのデモンストレーション中に、同社は今後の「agentic checkout」機能を明らかにしました。これにより、ユーザーは Google のAIに、バーチャルに試着して気に入った商品の価格を追跡するよう依頼できるようになります。商品が希望の価格に達すると、 Google はアラートを送信し、ユーザーは Google Wallet に保存されている情報を使用して購入を完了するようAIに指示できます。この機能は今後数ヶ月以内にリリースされる予定で、オンラインショッピング体験をさらに合理化します。
Eコマースへの潜在的な影響
「try it on」機能は、オンライン衣料品小売の最大の課題の一つを大幅に軽減する可能性があります：高い返品率です。購入前に商品が自分の体にどのように見えるかをより明確にプレビューすることで、 Google のテクノロジーは消費者がより情報に基づいた決定を下すのを助け、オンライン小売業者を悩ませ、包装資源を無駄にする不必要な返品を潜在的に減少させる可能性があります。このテクノロジーはまた、将来的にはよりパーソナライズされたAIスタイルアドバイスへの扉を開き、オンラインでの衣料品ショッピング方法を変革する可能性があります。