Last Updated on 2025-05-21 23:20 by admin

Googleは2025年5月21日、AIを活用した新しいショッピング機能を発表した。主な機能は以下の3つである。

AI仮想試着機能: ユーザーが自分の全身写真をアップロードすることで、その写真上で衣服がどのように見えるかを確認できる機能。AIモデルは人体の形状や、様々な素材が異なる体型でどのように折り畳まれ、伸縮し、垂れ下がるかなどの布地の複雑さを理解する。この機能は2025年5月21日からアメリカ全土のSearch Labsで利用可能となった。パンツ、シャツ、ドレス、スカートなどの衣類に対応している。

AIモードによるショッピング体験: Geminiを搭載した新しい検索体験で、ユーザーの要望に応じてパーソナライズされた商品提案を行う。例えば「オレゴン州ポートランドへの5月の旅行用バッグ」と指定すると、AIは複数の検索を同時に実行し、雨の多い条件に適した防水素材や追加ポケットなどの基準を満たす結果を表示する。この機能はGoogleのShopping Graphと連携している。この機能は今後数ヶ月以内にアメリカで展開予定である。

エージェント型チェックアウト機能: ユーザーが商品リストで「価格を追跡」を選択し、希望のサイズ、色、予算を指定すると、価格が指定金額に下がった時に通知する。新機能では「私のために購入」を選択するだけで、GoogleがGoogle Payを使用して小売業者のウェブサイトでチェックアウトプロセスを処理し、安全に取引を完了する。この機能も今後数ヶ月以内にアメリカで展開予定である。

これらの新機能はGoogleの最新AIモデルであるGeminiによって実現される。これらの新機能は、OpenAI、Perplexity、Visa、Mastercard、PayPalなどの企業がAIチャットボットやエージェントコマース機能を強化する中で発表された。

References:
Google will let you ‘try on’ clothes with AI

【編集部解説】

GoogleのAI仮想試着機能の発表は、オンラインショッピングの未来を垣間見せる重要な一歩だと言えるでしょう。今回は表面的な機能紹介を超えて、この技術が私たちの買い物体験をどう変えるのか、深掘りしていきます。

まず注目すべきは、この技術の背後にある高度なAI画像生成モデルです。Googleが開発した専用モデルは、単に服を写真に重ねるだけではなく、布地の物理的特性（折り目、伸縮性、垂れ方）を理解し、異なる体型や姿勢に合わせて自然に表現できます。これはコンピュータビジョンと物理シミュレーションの融合という点で、技術的に非常に挑戦的な課題に取り組んでいると言えるでしょう。

この技術の実用性を考えると、オンラインアパレル業界の最大の課題である「返品問題」への対応策となる可能性があります。業界データによれば、オンラインで購入された衣料品の約30%が返品されており、その主な理由は「サイズや見た目が期待と異なる」というものです。仮想試着によってこの不確実性が減少すれば、返品率の低下、物流コストの削減、そして環境負荷の軽減につながるでしょう。

また、この機能はインクルーシブネス（包括性）の観点からも評価できます。従来のファッションEコマースでは、限られた体型のモデル写真しか提供されていませんでしたが、自分自身の写真で試着できることで、あらゆる体型の人々がより自信を持って購入決定できるようになります。

しかし、この技術にはプライバシーに関する懸念も存在します。全身写真をアップロードするということは、非常に個人的なデータをGoogleに提供することになります。Googleはこのデータの取り扱いについて詳細を明らかにしていませんが、ユーザーの信頼を得るためには、透明性の高いプライバシーポリシーが不可欠でしょう。

技術的な限界についても認識しておく必要があります。iMarkInfotechの記事によれば、複雑なパターンや多層構造の衣服の表現には課題があるとされています。また、生成AIの特性上、実際の商品とは微妙に異なる表現になる可能性もあります。

「エージェント型」チェックアウト機能も革新的ですが、これはeコマースの購買プロセスを根本から変える可能性を秘めています。ユーザーが価格条件を設定し、AIが自動的に購入するという仕組みは、価格比較サイトやクーポン検索の次の進化形と言えるでしょう。しかし、この機能はGoogle Payと連携している点から、Googleのエコシステムへの依存度を高める側面もあります。

業界全体の動向を見ると、GoogleのこれらのAI機能は、OpenAI、Perplexity、Visa、MastercardなどがAIショッピングアシスタントを強化する中での対抗策とも言えます。特にOpenAIが元Instacart CEOのFidji Simoを消費者部門責任者として迎え入れたことは、AIとeコマースの融合が加速していることを示しています。

日本市場への影響を考えると、現在は米国限定のサービスですが、日本のECサイトでも「バーチャル試着」機能の需要は高いと予想されます。日本の消費者は返品に対する心理的ハードルが高い傾向があるため、購入前の不安を軽減する技術として受け入れられる可能性があるでしょう。

最後に、これらの技術は単なる便利さの向上だけでなく、消費行動そのものを変える可能性があります。AIが個人の好みを学習し、最適な商品を提案する世界では、ブランドや小売業者はどのようにして消費者の注目を集めるのか、マーケティング戦略の根本的な見直しが必要になるかもしれません。

【用語解説】

Search Labs（サーチラボ）:
Googleが提供する実験的な検索機能のプラットフォーム。一般ユーザーが新しい検索体験を試せる場で、正式リリース前の機能をテストできる。

Gemini:
Googleの最新AI言語モデル。テキスト、画像、音声、動画、コードなど複数の形式の情報を理解・処理できる。

エージェント型チェックアウト:
ユーザーに代わってAIが自動的に商品の購入手続きを行う機能。価格が希望額まで下がったら自動購入する。

Shopping Graph:
Googleが開発した商品情報のデータベース。多数の商品リスティングを含み、価格、在庫状況、レビューなどの情報をリアルタイムで更新する。

マルチモーダルAI:
テキスト、画像、音声など複数の形式（モード）の情報を同時に理解・処理できるAI技術。人間が視覚と聴覚を組み合わせて情報を理解するように、AIも複数の情報源から総合的に判断できる。

【参考リンク】

Google Blog（外部）
Googleの公式ブログで、AI仮想試着機能について詳しく解説している。

Google Search Labs（外部）
Googleの実験的な検索機能を試せるプラットフォーム。AI仮想試着機能もここから利用可能。

Google Shopping（外部）
Googleのショッピングプラットフォーム。AI仮想試着機能やAIモードが実装される予定。

The Verge（外部）
今回の記事元。テクノロジー専門メディアで、Googleの発表内容を詳しく報じている。

【参考動画】

【編集部後記】

皆さんは自分の写真で服を試着できるAI機能、使ってみたいと思いますか？ 「この服、自分に似合うかな」という悩みがAIで解決される日が近づいています。オンラインショッピングでの失敗経験や、理想の買い物体験についてぜひSNSでシェアしてください。また、AIが代わりに最適なタイミングで購入してくれる機能は便利だと感じますか？それとも不安を感じますか？テクノロジーとファッションの新しい関係について、皆さんの声を聞かせてください。

【関連記事】

AI（人工知能)ニュースをinnovaTopiaでもっと読む