バーチャル試着とは、AR（拡張現実）やAI（人工知能）などの技術を活用して、オンライン上で実際に商品を試着しているかのような体験ができるシステムのことです。

 

これにより、実店舗に行かなくても、自宅にいながら様々な服やアクセサリーを試着し、自分に似合うかどうかを確認することができます。

 

本記事ではそのバーチャル試着をECに導入するメリットや活用方法、システムの種類について解説します。

 

アパレル業界のEC担当者様、導入を検討されている方はぜひご一読ください。

 

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バーチャル試着とは

 

バーチャル試着は、ユーザーのカメラ映像や写真・アバター上に商品を合成し、「画面の中で実物を身に着けている」ように見せるEC向け体験技術です。

 

現在主流の方式は以下の3つです。

 

①AR重ね合わせ型（映像に3Dモデルをリアルタイム合成） ②アバター型（体型データをもとにしたデジタル分身に着せ替え） ③生成AI（1枚の静止画から多角度画像を生成）

 

とくに生成AI型は、布のしわや落ち感まで再現し、サイズ・体型のバリエーションにも自動対応できる点が注目されています。

 

ブラウザ完結型のためアプリ不要で、顧客はワンタップですぐ試着可能です。

 

こうした仕組みを組み込むことで、購入前の不安を解消してコンバージョン率向上と返品率削減を同時に狙えるほか、試着画像のSNS共有によるUGC拡散も期待できます。

 

バーチャル試着をECに導入する企業側のメリット

バーチャル試着をECに導入するメリットは企業側にも消費者側にもあります。

 

この章では、企業側のメリットについて解説していきます。

 

購入率（CVR）の向上

バーチャル試着を導入することで、顧客は自分の体型や好みに合わせた着用イメージをリアルタイムで確認できます。

 

サイズや似合うか同化への不安が大幅に減るため、カート放棄が抑制され、購入完了率が高まります。

 

さらに、試着体験の楽しさがサイト滞在時間を延ばし、関連商品の追加購入を促す効果も期待できます。

 

また、実店舗へ足を運ぶ手間を省ける利便性が購入意欲を後押しし、モバイル決済との相乗効果でスムーズな決済体験を提供できます。

 

広告やSNSからの来訪者にもワンクリックで試着を促せるため、マーケ施策のROIが向上します。

 

返品率の低下

オンライン購買で最も多い返品理由はサイズ不一致とイメージ違いですが、バーチャル試着はこれらのギャップを事前に解消します。

 

顧客が自分の体格に合わせたフィット感を確認し、色味やシルエットも多角度で把握できるため、発送後のミスマッチが減少します。

 

結果として返品・交換対応や再検品・再梱包などのロジ作業が削減され、送料や倉庫費用も圧縮されます。

 

さらに、不要な返品が減ることで在庫回転が早まり、機会損失の防止にもつながります。

 

購入体験の向上

バーチャル試着により自宅でも実店舗と遜色ない「リアルな試着体験」が得られるため、ECサイトの利便性が大幅に向上し、購入前の迷いを解消できます。

 

合わない商品を事前に除外できるので、本当に欲しい・使えるアイテムだけをスムーズに選択可能です。

 

一度この体験をしたユーザーは満足度が高く、次回も同じサイトで試着から購入までを行う傾向が強まるため、リピーター獲得とLTV向上に直結します。

 

さらに、試着データを活用したレコメンド精度の向上も期待でき、シームレスな購買導線が整います。

 

バーチャル試着をECに導入する消費者側のメリット

この章ではバーチャル試着をECに導入する消費者側のメリットについて解説します。

 

時間をかけずにたくさん試着できる

バーチャル試着なら、画面をタップするだけで色違いやサイズを即座に切り替えられるため、店舗で試着室の順番を待つ必要がありません。

 

気になる商品を短時間で次々と比較できるので、コーディネートの全体像を把握しやすく、衝動買いを防ぎつつ納得感の高い選択ができます。

 

忙しい日常の合間でも効率的にショッピングを楽しめるのが大きな魅力です。

 

さらに、試着画像を保存しておけば後から見返してじっくり比較検討できるため、買い物の失敗を減らせます。

 

家にいても簡単に試着できる

スマートフォンやPCのカメラを使うだけで、自宅はもちろん通勤中や旅行先でも気軽に試着できるのがバーチャル試着の強みです。

 

アプリ不要のブラウザ型ならログイン後ワンタップで起動し、姿勢を変えるだけでフィット感を確認できます。

 

悪天候や子育て・介護などで外出が難しい場合でも、店舗と同等の判断材料が得られるため、ライフスタイルを犠牲にせずにお買い物を楽しめます。

 

さらに、24時間いつでも利用可能なため、深夜のセールや急なイベント前でも安心して最適なアイテムを選択できます。

 

バーチャル試着をECで活用するポイント

バーチャル試着は入れるだけでは十分な成果を生みません。

 

ターゲット像を定め、AIによるサイズ推奨やレコメンドを強化しつつ、クーポンやライブ配信などの販促施策と連動させることで、購買体験をシームレスに進化させられます。

 

さらに運用データを分析しUIを磨き、実店舗とのオムニチャネル施策を回すことで、中長期的なブランド価値向上にもつながります。

 

ここでは詳しいバーチャル試着をECに活用するポイントを解説していきます。

 

ターゲット層に合わせた

想定顧客の年齢・性別・購買シーンによって訴求ポイントは変わります。

 

Z世代にはSNS共有ボタンとカラー変更を強調し、40代以上には正確なサイズ推奨と素材感の再現を重視すると効果的です。

 

ターゲット別にUIやクリエイティブを最適化すればエンゲージメントと購入率が大きく向上します。

 

また店舗施策と連携し、試着コードを店頭に掲示するなど顧客導線を統一すると体験価値がさらに高まります。

 

AIやパーソナライズ機能を活用する

AIによるパーソナライズは、過去の試着データや購入履歴を解析し、体型・カラー・スタイルの嗜好に合った商品を即時提案します。

 

自分に最適化されたカタログが表示されるため、比較検討にかかる時間が減り満足度が向上します。

 

推奨アイテムをそのまま試着→購入できる導線が整うことで、リピート率と客単価が同時にアップします。

 

さらに、学習を重ねるほど精度が向上するため、中長期でLTV最大化に貢献します。実店舗で得た計測データを同期すればオムニチャネルの一貫性も保てます。

 

販促施策と組み合わせる

バーチャル試着と販促を組み合わせることで体験が即購入へつながります。

 

試着完了後にその場で使えるクーポンやポイントを配布すれば、行動喚起が高まり利用頻度が増加します。

 

さらに、期間限定の「バーチャル試着フェア」を打ち、ランキングやライブ配信と連動させると、SNSでのUGCが拡散し新規流入を呼び込みます。

 

また、クーポン付与率や使用率を可視化し、顧客セグメント別に最適化すればさらに成果が高まり、施策効果のPDCAを回してROASを継続的に改善できます。

 

バーチャル試着システムの種類

バーチャル試着には用途や導入コストに応じて複数の方式があります。

 

ここでは代表的な四つを取り上げ、それぞれの仕組みとメリットを紹介します。

 

スマホアプリ

スマホアプリ型は、利用者のカメラ映像に3Dモデルをリアルタイムで重ねることで、ARによる試着体験を提供します。

 

アプリを起動して身長や体型データを入力するだけで、自宅でも外出先でも即座に試着できる点が魅力です。

 

画像を保存してSNSに共有したり、購入画面へ直接遷移できたりする機能が標準的に備わっており、気に入った商品を見つけた瞬間にスムーズに購入へ進めます。

 

オフライン動作に対応するキャッシュ機能を持つものもあり、通信環境に左右されにくい点も評価されています。

 

サイネージ

サイネージ型は、店舗に設置した大型ディスプレイと深度センサーを組み合わせ、来店客が画面の前に立つだけで仮想試着を体験できるシステムです。

 

複数人が同時に映り込めるため、友人や家族とコーディネートを確認しながら買い物を楽しめます。

 

タッチレス操作やジェスチャー認識でサイズやカラーを切り替えられるほか、QRコードを使って試着結果をスマホに保存し、後日ECサイトで購入する導線を作ればO2O施策にもつながります。

 

店舗滞在時間を延ばし、購買意欲を高める効果が期待できます。

 

ボディスーツ

ボディスーツ型は、センサーを内蔵した専用スーツを着用して全身を3Dスキャンし、正確な採寸データを取得するハードウェア中心の方式です。

 

得られたデータはクラウドに連携され、ECサイト内で高精度なサイズレコメンドやフィットシミュレーションに活用されます。

 

カスタムオーダーやスポーツアパレルのパターン設計にも応用できるため、高機能ウェアを扱うブランドで導入が進んでいます。

 

初期コストは高めですが、返品率を大幅に削減し、顧客ロイヤルティを向上させる投資効果が大きい点が特徴です。

 

バーチャルモデル

バーチャルモデル型は、ユーザーの顔写真や体型パラメータをAIで解析し、アバターを生成して多角度の試着イメージを提供します。

 

肌色や体格、ポーズをリアルに再現できるため、歩いたり座ったりした際のシルエットを確認でき、購入前の不安を軽減します。

 

ブランド側は生成したアバターを広告素材やライブコマースに流用でき、UGCを起点としたマーケティング効率も向上します。

 

さらに、車椅子ユーザーや多様な体型を持つ顧客にも公平な購買体験を提供できる点が高く評価されています。

 

バーチャル試着をECに導入した成功事例

バーチャル試着をECに導入した成功事例について解説していきます。

 

JINS

JINS ではオンラインショップに「JINS VIRTUAL FIT」を実装し、Webカメラ撮影または写真アップロードだけでメガネをリアルに試着できます。

 

独自AIが顔型や瞳孔間距離（PD値）を自動測定し、フレームのかけ位置やカラーを調整しながら“似合い度”をスコア化する仕組みが特徴です。

 

気に入ったモデルはそのまま度数入力・決済までシームレスに遷移でき、店頭購入品の保証書情報を登録しておけば同じ度数のメガネをワンクリックでリピート注文可能です。

 

自宅にいながら実店舗と同等のフィッティング体験が得られることで平均購買単価が向上し、返品率の低下とファン化促進にも成功しています。

 

渋谷パルコ

渋谷パルコ は2019年のリニューアル時に5階「PARCO CUBE」に大型サイネージ型バーチャル試着システム「FXMirror」を導入しました。

 

来店客がディスプレイ前に立つと深度センサーが体型を読み取り、アバター上で店頭在庫だけでなく予約品やEC限定商品まで自由に試着できます。

 

ジェスチャー操作でカラーやサイズを切り替えられ、試着結果はQRコード経由でスマホに保存されるため、自宅で再試着してオンライン決済するO2O導線が確立しました。

 

キッズサイズにも対応しており、子どもが鏡の前で楽しむ姿がSNSで拡散され、話題性と集客効果を同時に実現しました。

 

MIKIMOTO

MIKIMOTO はAR技術を活用し、商品ページの「試着する」ボタンからスマホカメラを使ってリングやブローチ、イヤリングを装着イメージで確認できるサービスを展開しています。

 

リングは指を動かしながら重ね着けのバランスを確かめられ、ブローチは角度や位置をドラッグで変更可能です。

 

衛生面から店頭で試しにくいピアスも気軽に体験できるため、高価格ジュエリーのオンライン購入ハードルを大幅に下げました。

 

PC閲覧時にはQRコードでスマホに切り替えられるほか、生成した試着画像をSNSへ共有するとポイントが付与されるキャンペーンも実施し、若年層へのリーチ拡大とコンバージョン率向上に寄与しています。

 

ユニファイドコマース実現をサポートする「メルカート」

unisizeの活用

アパレルECにサイズ不安を解消するため、メルカートは「unisize」との連携が可能です。

 

顧客が身長や体型を入力すると、豊富なブランドデータベースを用いて最適サイズを瞬時に提案し、シルエットを可視化します。

 

キッズ服やバッグにも対応し、オンラインでも店頭同等の安心感を提供することで購入率向上と返品削減を同時に実現します。

 

AIレコメンドで欲しい商品と出会える

メルカートには12種類のレコメンドタイプを備えたAIレコメンド機能が搭載されており、閲覧履歴や購買データをリアルタイムで学習して一人ひとりに最適な商品を自動表示します。

 

ページ種別やユーザー行動に応じてロジックを切り替えられるため、回遊率と客単価が向上します。

 

これにより運営側は設定の手間なく、常にパーソナライズされた売り場を維持できる点が高く評価されています。

 

売上向上実現に充実のサポート

構築フェーズだけでなく公開後も、専任カスタマーサクセスが操作方法の相談から売上改善提案まで無料で伴走します。

 

ヘルプデスク満足度は97％、導入ショップの平均売上成長率は603％と高い実績を誇っています。

 

豊富なサポートメニューが、社内リソースに不安のある企業でも安心して成長を目指せる環境を整えています。

 

メルカートについて詳しく知りたい方は、以下のURLから概要資料をダウンロードしてください。

https://mercart.jp/wp-list/detail/dl-overview

まとめ

本記事では、バーチャル試着についてECでの活用方法や成功事例などを解説しました。

 

記事内でご紹介した「メルカート」は、やりたい施策を叶える高機能なクラウドECプラットフォームです。

 

ご利用中のECシステムに限界を感じている方や、マーケティング面のコンサルティングをご希望の方はお気軽にご相談・お問い合わせください。