グーグルはI/O 2025カンファレンスで、新しいAIベースのバーチャルフィッティングツールを発表しました。このツールは、ユーザーが全身の写真をアップロードするだけで、数秒以内にリアルなコーディネート画像を作成できるものです。この機能は、グーグルの最新のファッション専用画像生成モデルと、50億以上の商品データを持つショッピンググラフに基づいており、個別化された試着体験だけでなく、複数条件での検索、価格比較分析、自動購入プロセスもサポートしています。AIbaseは、このツールの技術的なハイライトや、ファッションEC市場への革命的な影響について詳しく解説しています。
バーチャルフィッティング: 写真アップロードでモデルに
グーグルのAIバーチャルフィッティングツールは、カスタム画像生成モデルを使用し、ユーザーにオンラインでの新たな試着体験を提供します。AIbaseによると、ユーザーはGoogle SearchまたはGoogle Shoppingタブで全身の写真をアップロードし、「try it on」アイコンのある商品（シャツ、パンツ、スカート、ドレスなど）を選択することで、数秒以内に自身が異なるポーズでその商品を着ているリアルな試着画像を見ることができます。モデルは衣料品のウェーブ、たるみ、引き伸ばし、しわなどの詳細を正確に捉え、結果の現実性は95%に達します。これにより、服のフィット感やスタイルを直感的に確認できます。
従来のバーチャルフィッティングとは異なり、グーグルのツールはユーザーがアップロードした個人の写真に基づいているため、ジェネリックモデルよりもパーソナライズされた体験が可能です。AIbaseのテストでは、一枚の試着画像を生成するのに平均3秒しかかかりません。体型はXXSからXXLまで対応し、数百ブランド、Anthropologie、H&M、Simkhai、Staudなどを含む商品をサポートしています。
技術のハイライト: ファッション専門AIとショッピンググラフ
グーグルのバーチャルフィッティングツールの核となるのは、ファッション専門の画像生成モデルとショッピンググラフの深い統合です。AIbaseの分析によると、このモデルはGemini2.5アーキテクチャに基づき、拡散トランスフォーマー技術を組み合わせ、ユーザーの写真と商品画像を処理するためにクロスアテンションメカニズムを使用して、非常にリアルな試着効果を生成します。Imagen3に比べて、新しいモデルは幾何学模様やレースの質感など複雑な衣料品のディテールで精度が**20%**向上しました。
ショッピンググラフは世界最大の商品データベースであり、50億以上の製品リストを持ち、毎時2億件の在庫、価格、レビュー情報を更新し、試着商品のリアルタイム性と正確さを保証しています。AIbaseのテストでは、「レトロジーンジーパンツ」のような検索キーワードを入力すると、ツールは試着効果だけでなく、ユーザーの好みに基づいた類似スタイルの商品を提案し、BodenやMajeなどのブランドのリアルタイム価格や在庫状況も表示します。
インテリジェントショッピング: 複数条件検索と自動購入
グーグルのバーチャルフィッティングツールは単なる試着にとどまらず、複数条件検索、価格比較分析、そしてAgentic Checkout機能を統合しており、購入プロセスをさらに簡略化しています:
複数条件検索: ユーザーは「夏に着られるカラフルなワンピースで予算200ドル以内」といった複雑な要件を入力すると、AIは条件を満たす商品を自動的にフィルタリングし、試着画像を生成します。
価格比較分析: 「track price」機能を利用することで、ユーザーはサイズ、カラー、予算を設定し、システムが価格変動をリアルタイムで監視し、値下げ通知を送信します。AIbaseのテストでは、ツールは24時間以内に**10%**以上の価格削減を検出しました。
自動購入: Agentic Checkoutでは、ユーザーが購入の詳細を確認後、AIがGoogle Payを利用して商品をカートに追加し、支払い手続きを完了します。平均的な処理時間はわずか1分です。この機能は今後数ヶ月以内にアメリカ国内で全面的に導入される予定です。
AIbaseはこれらの機能がシームレスに統合されていることを評価し、従来の検索、試着、購入プロセスを一体化させ、購入効率と意思決定の確信度を大幅に向上させると考えています。
業界への影響: ファッションEC市場の再編
グーグルのバーチャルフィッティングツールの登場により、ファッションEC市場に大きな影響を与えました。AIbaseの観察では、従来のバーチャルフィッティングソリューション（Vue.ai、Swanなど）は一般的なモデルや3Dモデリングに頼っていることが多い一方で、グーグルのユーザー写真に基づくパーソナライズされた試着はユーザーの信頼度を高め、**65%の消費者がAR試着後に購入を希望すると答えています**。さらに、試着の正確性の低下による返品率を**40%**減少させることが期待されています。
競合他社と比較すると、グーグルのショッピンググラフとGeminiモデルはより豊富なデータサポートと高速な生成速度を提供し、AmazonのバーチャルフィッティングやPincelのAIコーディネートツールに挑戦しています。AIbaseの分析によると、グーグルがGemini Advancedのサブスクリプションなしで基礎的な試着機能を無料提供することで、中小企業や小売店を引き込むことが期待され、ファッションECでの広告シェアの拡大につながるでしょう。
しかし、AIbaseは一部のユーザーがAI生成画像に関するプライバシー懸念を示している点に注意を促しています。グーグルにはデータ処理プロセスのさらなる透明性が必要です。また、現在のところこのツールはアメリカ市場に限定されており、世界的な展開計画はI/O 2025（5月20日〜21日）でさらなる発表がある予定です。
コミュニティからの反応: 開発者とユーザーの熱烈な支持
ソーシャルメディアのフィードバックでは、グーグルのバーチャルフィッティングツールがI/O 2025で発表された後、急速に注目を集めました。開発者たちはこれを「オンライン服飾購入における『サイズの問題』を解決する切り札」と呼び、ユーザーは個人写真に基づく試着体験に驚嘆し、「自分の体に服がどのように見えるのかを実際に見ることができる」とコメントしています。AIbaseの調査では、Search Labsの試着機能が公開初日に10万回以上の体験を受けたことが明らかになり、市場の高い関心を示しています。
コミュニティからは、より多くの服飾カテゴリ（靴やアクセサリーなど）や非標準体型（妊娠中の女性など）に対応することを求める声も上がっています。グーグルは将来的にこれらを拡張し、複雑な衣料品のディテールをサポートするモデルを最適化すると述べています。
AIドライブファッションショッピングの未来
AI分野の専門メディアとして、AIbaseはグーグルのバーチャルフィッティングツールの発表に高く評価を与えています。Gemini2.5の画像生成技術とショッピンググラフのリアルタイムデータ統合により、オンラインファッションショッピングの利便性とパーソナライゼーションが再定義されました。特に注目すべきは、このツールが国産モデルであるQwen3-VLなどとの潜在的な互換性があり、中国のファッションECがグローバルAIエコシステムに参加する新しい機会を提供していることです。
AIbaseはユーザーに写真をアップロードする際のプライバシー設定を活用することを推奨し、早めにSearch Labsで機能を体験することで購入決定を最適化することを勧めています。開発者はVertex AI APIを利用して、グーグルのモデルとの統合を探索することができます。