DRESSX

DRESSXのAIバーチャル試着はブランドの商品ページに入り、顧客の写真やAI Twinに商品を着せる。購入前に現実に近いプレビューを見られる仕組みだ。顧客が用意した写真と既存の商品画像だけで動き、実店舗の試着室を挟まない。DRESSXによると、フィットの確度は最大75%に達し、導入ブランドでは転換率が約40%上がり、返品率が約30%下がったと同社は報告する。これはDRESSXの数字であり、価値の主張を支えるものであって結果を保証するものではない。

AI Twinは1枚の写真から再利用できる顧客のバーチャルな分身を作る。一度できれば、試着のたびに写真を送り直さずに着せ替えとスタイリングができ、体験が途切れない。ブランドにとっては、再訪時もゼロから始まらず個別対応が続くということだ。商品ページから個別キャンペーンまで、同社のパーソナライズの主張の中心にある。

サイズレコメンドは顧客の体型データと商品の寸法からフィットを提案する。サイズの不確かさが返品の大きな割合を生むため、この機能だけで連携コストを回収できることが多い。試着と一緒に動くので、顧客はコーデとサイズを同じ手順で確認できる。精度は商品のサイズ情報の充実度に左右され、データが薄いと結果も限られる。

AI Studioは、フラットな物撮りを大規模にEC用の写真と動画へ変えるセルフサービス型のプラットフォーム。トップス、ボトムス、コーデ一式をアップロードし、靴を足し、クリエイティブの方向を決めて、数分で素材を生成する。バッチ処理ならコレクション全体を、スタジオで何週間もかけずに一晩で作れる。撮影が多いブランドにとって、削れるのは制作時間とスタジオ費用であり、画質の話でもある。

DRESSXは独立したファッションAI APIをそろえる。サイズレコメンド、アバター生成、ジュエリー試着、モデルから衣装、ミックスアンドマッチ、全身試着、画像から動画と、それぞれ1つの用途に絞っている。各APIは専用のドキュメントと従量課金を持ち、開発者はセット全体を買わずに1つの機能だけ足せる。既製ウィジェットを入れるのではなく、自前のファッション体験を組みたいチームに向く。

アパレル試着やECバーチャル試着の場面では、独自実装向けのREST API、数時間で商品ページに出せるウィジェットやインジェクション、Shopify・Magento・Salesforce Commerce Cloud向けのネイティブ経路、Shopifyバーチャル試着のようなネイティブアプリの3系統で接続する。CRM・ESPの互換はKlaviyoとSalesforceを覆う。すべての製品は完全なホワイトレーベルで提供され、体験はDRESSXではなくブランドのidentityとドメインをまとう。標準的な連携での公開までの平均は24時間だと同社は説明する。