Google はこのほど、生成AIを搭載した洋服のバーチャル試着機能を開発したことを発表しました。この革新的なツールは、ユーザーがオンラインで購入する前に、実際のモデルで服のアイテムをプレビューできるようにすることで、店舗でのショッピング体験を再現することを目的としています。
この画期的な機能は、Googleショッピングに統合され、自社で開発した拡散ベースのモデルを利用する予定です。このモデルは、最先端のテキスト・トゥ・アートジェネレーター「Stable Diffusion」や「DALL-E 2」でも使用されており、ノイズに満ちたスタート画像から徐々にノイズを引き、ターゲット画像に近づけていくことで学習していきます。
Googleは、様々なポーズで服を着た人物を撮影した膨大な数の画像ペアを用いて、実物そっくりのファッションモデルを選び、服のドレープ、折り畳み、ストレッチ、ディスプレイを正確に行うようにモデルを学習させました。その結果、ユーザーは、よりリアルな衣服の視覚的表現が可能になり、オンラインショッピングをより楽しむことができるようになりました。
この画期的なバーチャル試着機能は、GoogleショッピングでAnthropologie、Everlane、H&M、LOFTなどのブランドの女性用トップスを購入する米国在住の買い物客に提供されます。試着」バッジがGoogle検索で表示されるようになり、男性用トップスは今年後半に導入される予定です。
Googleのコンシューマーショッピングプロダクト担当シニアディレクターであるLilian Rinconが指摘するように、オンラインショッピング体験では顧客満足度が最も重要であり続けるべきです。実際、最近の調査では、オンラインショッピングを利用する人の42％がモデルの画像に魅力を感じず、59％が試着時に予期せぬ相違があったために商品に不満を感じていることが明らかにされています。
バーチャル試着技術は、Amazon、Adobe、Walmartなどの企業が同様の技術を実験的に導入しており、全く新しいコンセプトではありませんが、GoogleのAIを活用したアプローチは、オンラインショッピング業界に革命をもたらすと考えられています。
バーチャル試着機能に加え、Googleはショッピングプラットフォームにおいて、AIを活用した衣料品検索のフィルタリングオプションとビジュアルマッチングアルゴリズムを発表しています。これらのフィルターにより、ユーザーは色、スタイル、パターンなどの要素を考慮しながら、様々な店舗で検索を絞り込むことができるようになります。これにより、オンラインショッピングがさらに効率化され、お客様の好みに合った完璧な衣料品を見つけることができるようになります。
AppMasterのプラットフォームで見られるような、no-code 、low-code 技術の世界におけるこのような進歩は、費用対効果が高く効率的なソリューションを提供することによって、オンラインビジネスに間違いなく利益をもたらします。ジェネレーティブAIのような次世代ツールの力を活用することで、より高度なアプリケーションが生まれ、世界中のユーザーのオンライン体験がよりシンプルになります。
