

購入・着用前にすべてのコーディネートを自分で確認
ユーザーが自分自身とワードローブの写真をアップロードしてコーディネートの組み合わせを視覚化し、天候条件とスタイルの好みにパーソナライズされた毎日のレコメンデーションを提供するAIバーチャル試着プラットフォームです。
35%
返品率低下
4x
より多くのコーディネート探索
毎日
パーソナライズレコメンデーション
プロジェクト概要
このプラットフォームは2つの異なる問題を解決します:オンラインショッピングの購入不安と、既存のワードローブオーナーの日常的なコーディネート決定疲れです。ユーザーが衣類アイテムの写真をアップロードすると、AIが背景を除去してクリーンなガーメントアセットを作成し、バーチャル試着エンジンがユーザーの写真に組み合わせをオーバーレイします。毎日のレコメンデーションは、ローカル天気データと個人のスタイル履歴を考慮してユーザーの既存ワードローブからコーディネートを提案します。
業界
ファッションテクノロジー
所在地
グローバル
期間
2024 - 現在
タイプ
コンシューマーモバイルアプリ

プロジェクト目標と目的
プロジェクト目標
購入の可視化向上によりオンラインファッションの返品率を削減する。
ワードローブオーナーの日常的なコーディネート決定の摩擦を排除する。
天候と好みに基づくパーソナライズされたレコメンデーションを提供する。
ユーザーが毎日利用するデジタルワードローブ管理ツールを構築する。
専用ハードウェアなしでAI搭載試着をアクセス可能にする。
小売在庫だけでなくあらゆる衣類アイテムに対応するプラットフォームを作成する。
プロジェクト目的
ユーザーがアップロードした衣類写真のAI背景除去を構築する。
ユーザー写真にコーディネートをオーバーレイするバーチャル試着エンジンを開発する。
カテゴリ整理ツールを備えたワードローブ管理を実装する。
ロケーションベースの毎日のレコメンデーションのための天気APIを統合する。
時間とともにレコメンデーションを改善する好み学習エンジンを構築する。
モバイルでの高速試着レスポンスのために画像処理を最適化する。
成果と測定可能なアウトカム
インパクト
実際のビジネス価値と変革的な成果を示す測定可能な結果です。
35%
返品削減
4x
コーディネート探索
毎日
アクティブ利用

