ZOZO（ゾゾ）は9月15日、運営するファッションコーディネートアプリ「WEAR（ウェア） by ZOZO」で、同社独自のデータとAIを活用した〝似合う〟が見つかる新機能「似合うルーム by ZOZO」の提供を開始した。
新機能は、ゾゾが運営していたリアル店舗「niaulab（似合うラボ） by ZOZO」で提供していた〝似合う〟を探求する体験をデジタル化。言語化しづらいファッションの好みを可視化する診断から、診断結果や悩みに合わせたおすすめコーディネート提案、おすすめ理由の説明、生成AIによるコーデのバーチャル試着までを一連の体験として提供する。
診断については、従来の「ファッションジャンル診断」から「ファッションコア診断」にアップデート。診断画面で表示されるコーデ画像の中から、好みのコーデを5枚以上選択すると、AIがファッションの「ジャンル」「与えたい印象」「味付け」の3つを分析し、「無言のカリスマ」「シティなパンサー」「路地裏ランウェイ」「高嶺のアンニュイ」などウィメンズ16タイプ、メンズ12タイプの中から自分のファッションの方向性に合うタイプを教えてくれる。
診断結果画面では、タイプの特徴やあるある、おすすめの「ウェア」ユーザーやブランドに加え、「どんなスタイルに惹かれるか」「周囲からどう見られたいか」「どのくらい盛るか」などを表示。深層心理にある一人ひとり異なる「好み」からファッションスタイルの核を紐解くという。
次に、診断結果をもとにして「ウェア」に投稿された1500万件のコーデ画像の中から「今日のベストコーデ」を提案する。
さらに、「似合う」の構成要素の一つである「体型の悩み」や天気に応じたコーデ提案に加え、「ゾゾタウン」と「ウェア」のID連携をしているユーザーには、「ゾゾタウン」で過去に購入したアイテムやお気に入り登録したアイテムを使った着回し提案をすることもでき、新たな出会いや発見を促す。
その後、似合うラボで得たプロのスタイリング知見やデータを学習した「ラボくん」がコーデのポイントや、ファッションコア診断の結果に基づくおすすめ理由を、ファッションスタイリストのように詳しく解説。おすすめ理由まで分かることで、納得してファッションを選ぶことができるとする。
利用者は、自分の顔写真をアップロードし、体のラインを5段階から選択すると、提案されたコーデのバーチャル試着ができる。「ウェア」に投稿されたリアルなコーデの中から厳選された〝似合うコーデ〟の着用イメージが確認でき、コーデに使用したアイテムは「ゾゾタウン」でそのまま購入可能だ。
LINE公式アカウント「ZOZOの似合うコーデAIラボくん」でも、9月15日から「お試しコーデ」を展開している。
今後は、さまざまなチャネルで〝似合う〟を軸にしたファッション体験を提供することで、ファッションの買う前から買った後までのあらゆる接点に寄り添って、顧客一人ひとり合わせた〝似合う〟の提案や購買体験の向上を進めるとともに、将来的には「ゾゾタウン」上で〝似合う〟を提案したい考え。
藤本ディレクターに聞く
若年層がターゲット
EC送客でも手応え
「ウェア」の新機能「似合うルーム」について、ゾゾの藤本真美ブランドソリューション本部WEAR推進部ディレクター（写真）に聞いた。
――「似合うルーム」のサービス設計で重視したことは。
「表参道で展開していた『似合うラボ』は体験後の満足度が非常に高く、この体験価値をより多くの人に提供したかった。『ウェア』は毎日の服選びの参考になるサービスなので、〝似合う〟を日々の着こなしに活かしやすい。診断をして提案し、なぜ似合うのかを説明し、複数のパターンを試着し、選んでもらうという『似合うラボ』の一連の流れを『ウェア』の利用者一人ひとりに届けるという体験設計を大事にした。ファッションと〝似合う〟に関する膨大なデータとノウハウを分析してロジック化し、AIも使ってテクノロジーに落とし込むという作業はゾゾにしかできないことだと思う」
――「似合うルーム」の一連の体験でAIを活用している部分は。
「診断については、リアル店舗で得たデータやプロのスタイリストから得たティップスのようなデータを取り込み、『ウェア』のコーデデータベースを活用した上で、どのタイプに振り分けるかの部分に自社開発のAIを活用している。提案の場面では、このタイプの人にはこういうコーデが合うというのを出すために、各コーデに特徴量を付与していて、その部分に自社開発AIを使っている」
「一方、『ラボくん』の説明文については外部のAIツールを活用しながら、なぜ似合うのかという理由を抽出している。その後のバーチャル試着に関しても外部のAIツールを使っているので、自社開発AIと外部ツールの両方をかけ合わせて一連の体験を提供している」
――ジャンル診断をコア診断にアップデートした理由は。
「従来のファッションジャンル診断はすごく好評で、診断完了率がかなり高い数値だった。伝わりやすいコンテンツなので今回のタイミングでアップデートした。与えたい印象と味付けを追加することで、ユーザーの〝似合う〟の納得感は高まるし、〝似合う〟の構成要素を足したことで言語化の水準も高くなり、より利用者の深層心理みたいなものが反映されていると思う」
――「似合うルーム」を使ってほしいユーザー層は。
「コンテンツとしては幅広い層に利用してもらえると思うが、今回の『似合うルーム』でコアターゲットにしているのは10代後半から20代の若い層になる。そのため、診断結果のタイプ名はキャッチーで覚えやすく、SNSで拡散したときも楽しんでもらえるようにした」
――新機能の告知や利用状況は。
「リリース日にオフラインイベントを開催し、ウェアリスタや一般ユーザーを招待し、SNSではウェアリスタへのインタビューなどを発信した。すでに多くのユーザーに利用されていて、新機能を利用したユーザーは利用していないユーザーと比べて『ゾゾタウン』への送客率が高いという結果が出るなど手応えを感じている。診断結果を拡散するとポイントを付与するキャンペーンも実施し、ファッションコア診断の結果をSNSで発信して楽しんでもらえている」
ZOZO（ゾゾ）は9月15日、運営するファッションコーディネートアプリ「WEAR（ウェア） by ZOZO」で、同社独自のデータとAIを活用した〝似合う〟が見つかる新機能「似合うルーム by ZOZO」の提供を開始した。
診断については、従来の「ファッションジャンル診断」から「ファッションコア診断」にアップデート。診断画面で表示されるコーデ画像の中から、好みのコーデを5枚以上選択すると、AIがファッションの「ジャンル」「与えたい印象」「味付け」の3つを分析し、「無言のカリスマ」「シティなパンサー」「路地裏ランウェイ」「高嶺のアンニュイ」などウィメンズ16タイプ、メンズ12タイプの中から自分のファッションの方向性に合うタイプを教えてくれる。
診断結果画面では、タイプの特徴やあるある、おすすめの「ウェア」ユーザーやブランドに加え、「どんなスタイルに惹かれるか」「周囲からどう見られたいか」「どのくらい盛るか」などを表示。深層心理にある一人ひとり異なる「好み」からファッションスタイルの核を紐解くという。
次に、診断結果をもとにして「ウェア」に投稿された1500万件のコーデ画像の中から「今日のベストコーデ」を提案する。
さらに、「似合う」の構成要素の一つである「体型の悩み」や天気に応じたコーデ提案に加え、「ゾゾタウン」と「ウェア」のID連携をしているユーザーには、「ゾゾタウン」で過去に購入したアイテムやお気に入り登録したアイテムを使った着回し提案をすることもでき、新たな出会いや発見を促す。
その後、似合うラボで得たプロのスタイリング知見やデータを学習した「ラボくん」がコーデのポイントや、ファッションコア診断の結果に基づくおすすめ理由を、ファッションスタイリストのように詳しく解説。おすすめ理由まで分かることで、納得してファッションを選ぶことができるとする。
利用者は、自分の顔写真をアップロードし、体のラインを5段階から選択すると、提案されたコーデのバーチャル試着ができる。「ウェア」に投稿されたリアルなコーデの中から厳選された〝似合うコーデ〟の着用イメージが確認でき、コーデに使用したアイテムは「ゾゾタウン」でそのまま購入可能だ。
LINE公式アカウント「ZOZOの似合うコーデAIラボくん」でも、9月15日から「お試しコーデ」を展開している。
今後は、さまざまなチャネルで〝似合う〟を軸にしたファッション体験を提供することで、ファッションの買う前から買った後までのあらゆる接点に寄り添って、顧客一人ひとり合わせた〝似合う〟の提案や購買体験の向上を進めるとともに、将来的には「ゾゾタウン」上で〝似合う〟を提案したい考え。
藤本ディレクターに聞く
若年層がターゲット
EC送客でも手応え
――「似合うルーム」のサービス設計で重視したことは。
「表参道で展開していた『似合うラボ』は体験後の満足度が非常に高く、この体験価値をより多くの人に提供したかった。『ウェア』は毎日の服選びの参考になるサービスなので、〝似合う〟を日々の着こなしに活かしやすい。診断をして提案し、なぜ似合うのかを説明し、複数のパターンを試着し、選んでもらうという『似合うラボ』の一連の流れを『ウェア』の利用者一人ひとりに届けるという体験設計を大事にした。ファッションと〝似合う〟に関する膨大なデータとノウハウを分析してロジック化し、AIも使ってテクノロジーに落とし込むという作業はゾゾにしかできないことだと思う」
――「似合うルーム」の一連の体験でAIを活用している部分は。
「診断については、リアル店舗で得たデータやプロのスタイリストから得たティップスのようなデータを取り込み、『ウェア』のコーデデータベースを活用した上で、どのタイプに振り分けるかの部分に自社開発のAIを活用している。提案の場面では、このタイプの人にはこういうコーデが合うというのを出すために、各コーデに特徴量を付与していて、その部分に自社開発AIを使っている」
「一方、『ラボくん』の説明文については外部のAIツールを活用しながら、なぜ似合うのかという理由を抽出している。その後のバーチャル試着に関しても外部のAIツールを使っているので、自社開発AIと外部ツールの両方をかけ合わせて一連の体験を提供している」
――ジャンル診断をコア診断にアップデートした理由は。
「従来のファッションジャンル診断はすごく好評で、診断完了率がかなり高い数値だった。伝わりやすいコンテンツなので今回のタイミングでアップデートした。与えたい印象と味付けを追加することで、ユーザーの〝似合う〟の納得感は高まるし、〝似合う〟の構成要素を足したことで言語化の水準も高くなり、より利用者の深層心理みたいなものが反映されていると思う」
――「似合うルーム」を使ってほしいユーザー層は。
「コンテンツとしては幅広い層に利用してもらえると思うが、今回の『似合うルーム』でコアターゲットにしているのは10代後半から20代の若い層になる。そのため、診断結果のタイプ名はキャッチーで覚えやすく、SNSで拡散したときも楽しんでもらえるようにした」
――新機能の告知や利用状況は。
「リリース日にオフラインイベントを開催し、ウェアリスタや一般ユーザーを招待し、SNSではウェアリスタへのインタビューなどを発信した。すでに多くのユーザーに利用されていて、新機能を利用したユーザーは利用していないユーザーと比べて『ゾゾタウン』への送客率が高いという結果が出るなど手応えを感じている。診断結果を拡散するとポイントを付与するキャンペーンも実施し、ファッションコア診断の結果をSNSで発信して楽しんでもらえている」