GoogleのAI試着が「自撮りだけ」でOKに

アパレルECのハードルを一気に下げるアップデート

Googleは衣料品向けの「AIバーチャル試着機能」をアップデートし、
これまで必要だった“全身写真”の代わりに「自撮り（セルフィー）だけ」で試着ができるようにしました。

ユーザーは自分の顔写真と、いつも着ているサイズ情報を入力するだけで、
Googleの画像生成モデル「Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）」が、
本人そっくりの“フルボディのデジタル分身”を自動生成します。

このアバターに、Googleショッピング上の服を次々と着せ替えながら比較できるため、
これまで以上に「オンラインで服を選ぶ」体験がスムーズになります。

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新機能の概要

セルフィー → フルボディアバター → 試着、という流れ

今回のアップデートで、バーチャル試着のフローは次のようになります。

• ユーザーがセルフィーをアップロード

• 自分の普段のサイズ（例：S/M/L、号数など）を選択

• Nano Banana がセルフィーから全身イメージを生成

• 複数パターンのスタジオ風画像が自動生成される

• 気に入った1枚を「デフォルト試着画像」として保存

• そのアバターに対して、Googleショッピングの膨大な商品から服を試着

従来どおり、

• 全身写真をアップロードして使う方法

• 体型の異なる複数のモデルから選ぶ方法

も引き続き利用できます。

今回のセルフィー対応は、まず米国のユーザー向けに提供開始されています。

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どこで使える機能なのか

Google検索・ショッピング・画像検索と連動

AI試着機能は、Googleの「Shopping Graph」と連携しており、
以下の面から利用できます。

• Google検索のショッピング結果

• Googleショッピング

• Google画像検索

商品一覧の中から対象アイテムをタップし、「試着してみる（try it on）」アイコンを押すことで、
自分のアバターにその商品を着せたイメージを確認できます。

アパレルEC側から見れば、
「Google上のあらゆるタッチポイントで、ユーザーの“自分ごと化”されたビジュアルが出せるようになった」
というのがポイントと言えます。

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Dopplアプリとの関係

「フィード × AI試着」の組み合わせで発見体験も変える

Googleはブラウザ上のショッピング機能だけでなく、
バーチャル試着に特化したアプリ「Doppl」も展開しています。

• Dopplは、AIを使って「自分に合うコーディネート」をビジュアルで確認できるアプリ

• 直近のアップデートで、

  • ショッピング可能なレコメンドフィード

  • 実商品に紐づいたAI生成の動画コンテンツ

  • 商品ページへのダイレクトリンク
    を備えた“発見型”のUIになっています。

TikTok・Instagramのような縦長動画フィードに慣れたユーザーにとって、
「AIスタイリングされた動画を眺めながら、そのまま試着・購入まで行ける」導線は、
自然なショッピング体験として受け入れられる可能性が高いと考えられます。

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技術の裏側：Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）の役割

セルフィーからフルボディのアバターを生成しているのが、
Gemini 2.5ベースの画像生成モデル「Nano Banana」です。

公開情報から分かる特徴としては、次のような点があります。

• 人物の「一貫した見た目」を保ちながら画像を生成することが得意

• 背景の変更や部分的な編集など、ローカルな修正にも対応

• GoogleのSynthIDによるデジタル透かしで、AI生成画像であることを識別可能

ファッション分野では特に、

• 顔や髪型が自分らしく見えること

• 服の質感やシルエットが自然に表現されること

が重要になるため、人物画像に強いモデルを使っている点は納得感があります。

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ユーザー体験はどう変わるのか

「試着」の心理的ハードルを下げる3つのポイント

セルフィー対応によって、ユーザー体験には少なくとも次のような変化が生まれます。

利用開始のハードルが下がる

• 全身写真の撮影は、場所・服装・背景などの都合で敬遠されがち

• 自撮りなら、既に持っている写真を使うこともでき、撮り直しも容易

「ちょっと試してみよう」の一歩目を踏み出しやすくなります。

「自分ごと感」の強いビジュアル体験

• 自分の顔がしっかり映ったアバターで服を見ることで、
  単なるモデル写真を眺めるよりも購入イメージが具体的になります。

発見と購入がシームレスに

• Dopplのようなフィード型UIや、検索結果からの直接試着により、
  「発見 → 試着 → 比較 → カートイン」までを1つの流れとして設計しやすくなります。

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アパレル・EC事業者にとっての意味

「写真」から「体験」へと価値の重心が移動

このアップデートは、単なる機能改善以上に、アパレルECの前提を変える可能性があります。

プロダクトページの役割が変わる

• これまでは「商品画像＋サイズ表＋レビュー」が中心

• これからは「自分のアバター上での見栄え」が重要情報のひとつになる

結果として、

• 商品画像のクオリティよりも、「AI試着に適したデータ（シルエットが分かる角度・解像度など）」

• 商品情報（丈、シルエット、フィット感など）の構造化

が、より重要度を増していきます。

リターン（返品）リスクの低減につながる可能性

数値は公表されていませんが、一般論として、

• 試着前後でのイメージギャップが小さくなる

• シルエットや丈感の認識違いが減りやすい

ことから、返品率の抑制やサイズ交換の減少につながる可能性があります。

ブランド体験の新しい接点

• Google上の試着体験は、「ブランドの世界観」に触れる最初の接点にもなりえます。

• 商品写真やカラーリングだけでなく、

  • コーデ提案

  • 推奨スタイリング（シーン別・テイスト別）
    など、ブランド側が提供する情報次第で体験価値は大きく変わります。

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デジタルマーケターが今やるべき3つのアクション

プロダクト情報・画像の「AI試着前提」リデザイン

• フロント・サイド・バックなど、シルエットが明確な画像セットを用意

• 素材・フィット感・丈・サイズ感を、テキストだけでなく構造化データでも整理

• カラー展開は「試着時に混乱しない」命名とバリエーション設計に見直し

Googleショッピングへのフィードや、他モール向けの商品情報も、
「AI側が理解しやすい」構造になっているかを確認するとよいでしょう。

ブランドとしての「AI試着ポリシー」を決める

• どのチャネルで、どの機能まで活用するか（Google検索、ショッピング、Dopplなど）

• モデル画像 vs ユーザーアバター、どちらに重きを置くのか

• ブランドの世界観を損なわないための最低限のルール（背景、ポーズ、スタイリングなど）

を整理し、社内外の制作パートナーと共有しておくことが重要です。

計測と改善のフレームを先に作る

AI試着を実装したあとに慌ててKPIを考えるのではなく、事前に

• 「AI試着あり／なし」で比較したい指標（CTR、詳細ページ到達率、カート投入率など）

• 「試着体験 → カート → 購入」までの簡易ファネル

• 試着利用ユーザーのLTVやリピート率

など、見たい観点を整理しておくと、効果検証がスムーズになります。

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具体的な活用アイデア

レコメンドと組み合わせた「スタイル提案」

• Dopplのようなフィード型UIを参考に、

  • 1枚のアイテムではなく「コーデ一式」での提案

  • シーン別（オフィス・週末・旅行など）のスタイル提案
    をAI試着導線に組み込むことで、客単価向上の余地が生まれます。

インフルエンサー／スタイリストとの連携

• 有名インフルエンサーのスタイリングを参考にした「AIスタイルプリセット」を用意

• ユーザーが自分のアバターで同じコーデを試せるようにする

といった取り組みも、今後現実味を帯びてきます。

オフライン施策とのブリッジ

• 店頭ポップやDMで「オンライン試着はこちら」とQRコードを掲載

• 実店舗の試着待ち時間に、AIで別のサイズ・色を試してもらう

など、オンライン試着をオフラインの顧客体験に組み込む設計も可能です。

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今後の展望

「自分のデジタル分身」がショッピングの標準インターフェースに？

今回のセルフィー対応は、まだ米国のみ、衣料品のみの機能ですが、

• 他のカテゴリ（アクセサリー、メイク、ヘアスタイルなど）

• 他地域への展開

• Google以外のECプラットフォームとの連携

といった拡張が進めば、「自分のデジタル分身」があらゆるショッピングの起点になる未来も見えてきます。

一方で、

• どこまでリアルな自分を再現するべきか

• 体型やスタイルに関するセンシティブな情報をどう扱うか

といった配慮も欠かせません。

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まとめ：AI試着は「体験デザイン」の主戦場へ

GoogleのAI試着機能のアップデートは、

• ECサイトの画像やサイズ表をどう作るか

• 商品情報をどう構造化するか

• ブランドとしてどんなスタイリング体験を提供するか

という「体験デザイン」の考え方に、確実に影響を与えていきます。

デジタルマーケターとしては、

• まずはGoogleショッピング・自社ECのプロダクト情報を棚卸しし、

• 「AI試着前提で最適か？」という視点で改善ポイントを洗い出す

ところから着手するとよいでしょう。

セルフィー1枚から始まる新しいショッピング体験は、
ユーザーの「服選びの当たり前」を、静かに塗り替え始めています。

参考サイト

TechCrunch「Google’s AI try-on feature for clothes now works with just a selfie」