Crop.photo AI for Shopify

レシピはCrop.photo AI for Shopifyの動作の背骨だ。目標寸法、DPI、背景色、ファイル形式、余白を一度決めてレシピとして保存し、それをバッチ全体に適用する。Amazon、Zalando、ASOS、Myntra、Nordstrom、Macy'sといった主要マーケットプレイス向けの既成レシピがあり、各小売店の仕様書を自力で読み解く必要はない。時短効果が積み上がるのはこの再利用の部分だ。レシピを組んでしまえば、100枚目の画像にかかる手間はほぼゼロになる。

一般的なトリミングツールはフレームの中央から切る。Crop.photoの頭部なしトリミングは、モデルの頭がどこにあるかを検知し、そこから切る。これはアパレルで効く。写真の上部が切れていると素人っぽく見えるからだ。身体検知トリミングは、着用した服とアクセサリーを基準に製品を収める。数千枚のモデル着用ショットを処理するとき、1枚ずつ手で確認できない場合にこの2つがものを言う。

背景除去はバッチで走り、製品を真っ白ではなく自社のブランド背景色や背景画像の上に置ける。背景要件が異なる複数チャネルで売るチームにとって、手作業の切り抜きがバッチ処理に変わる。ブランド背景のオプションは、カタログ全体で商品ページの見た目をそろえるのにも役立つ。ストアを眺める顧客は、仕入れ先の写真が寄せ集まった雑多な印象ではなく、統一された見た目を得られる。

1枚の製品写真から、プラットフォームはモデル着用ショットとスタジオ風の製品写真を生成する。従来の製品撮影で最も費用のかかる部分、つまり撮影そのものを置き換える機能だ。旗艦商品のメインビジュアルでプロの照明付きスタジオに勝つことはないが、本格的な撮影に見合わなかったロングテールのSKUにとって、プロ並みに見える画像を手頃な価格で用意できる。

Crop.photoは製品動画生成ツールとして動き、静止画を商品ページ用の短いクリップに変える。商品ページの動画は通常エンゲージメントを押し上げる。ただし全SKU分を制作するとなると話は別だ。すでに手元にある画像からクリップを生成すれば、別途動画制作にかかるコストを避けられ、出力も短いのでファイルサイズを抑えられる。

Shopifyアプリではストア管理画面の中で画像をリサイズ、編集できるので、ツール間でファイルを行き来させる必要がない。商品ページアナライザーは、商品ページをマーケットプレイスのルールに照らして確認し、適合していない画像を指摘する。このチェックは、バッチを公開した後で返品通知や再出品の手間が発生するのを防ぐ。派手さはないが、効いてくる。