FashionAdvisor.AI
Fashion Advisor · 学習
Fashion Advisorは服の写真からデジタルワードローブを作り、シーンに合わせたコーデ提案を返し、実際に着た記録まで残すAIワードローブアシスタントだ。
FashionAdvisor.AI について
What Is Fashion Advisor
Fashion Advisorはfashionadvisor.aiで提供され、FashionAdvisor.AIとも表記される。スマートフォン向けのアプリで、デジタルワードローブを維持しながら「今日は何を着るか」という狭い問いだけに答える。手持ちの服を撮影すると、アプリが一点ずつタグを付け、AIスタイリストがそのワードローブの中から組み合わせを出す。小売店のカタログから引っ張ってくるのではない。
どこから服を持ってくるかで、提案の性質は変わる。すでに持っている服から作られたコーデなら、十分後にそのまま着て出られる。意思決定の途中で通販に飛ばされることもない。さらに各セッションは着用履歴を残し、その履歴がワードローブ分析になる。一着あたりの着用コスト、一度も選ばない服、ローテーションの穴が見えてくる。
現行バージョンは1.0.0で、スマートフォンのブラウザ上で動く。まだ若いプロダクトで、チームはアプリ内でテスターの意見を集めている。小売店との連携はなく、全身にコーデを合成する機能もなく、公開APIもない。Premiumは無制限のAIセッションと優先スキャンをうたっており、下位プランには回数制限があるとみてよい。
Getting Started
- スマートフォンでfashionadvisor.aiを開き、初期設定を終える。よく着るスタイル（Classic、Casual、Trendy、Minimalist、Bohemian、Sporty）と多用する色を選び、シルエットの参考が欲しければ体型も入力する。
- 服を登録する。Closetタブの＋で一点ずつスキャンするか、セッション中に写真を送る。AIがカテゴリ、色、季節、シーン、ブランドを割り当てるので、違うラベルは自分で直す。
- Style Meでセッションを始める。Work、Cocktail、Travelなどのシーンを選び、候補の服を撮って送る。AIは一案を選び、理由を添える。
- 写真か質問を返して2、3往復したらFinalize Lookを押す。完成したコーデは服と一緒にFinal Looksへ保存される。
AIツール情報
FashionAdvisor.AIの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- クローゼットが埋まっているのに着る服がない人。出発点が手持ちの服なので、買い物に行かずに答えが出る。ただし先に写真をある程度そろえる必要がある。
- 荷物を減らしたい旅行者。トップス数枚、ボトムス2本、靴1足で数日分のコーデを組める。スーツケースを閉じる前に組み終わる。
- 出費を抑えたい人。一着あたりの着用コストと未着用の件数を見れば、どの買い物が元を取れたかはっきりする。
タスク
- 決まった予定に着ていく服を選ぶ。Work、Cocktail、Formal、Date Night、Travel、Workoutから選び、候補を撮って送れば、一案と理由が返る。
- ワードローブの棚卸し。統計画面に90日以上着ていない服が並び、カテゴリ別の内訳も出る。捨てる判断が感覚ではなくデータから始まる。
- 出張や旅行の支度。少ない服でコーデを組み、Final Looksに残せば、旅先で同じ組み合わせを再利用できる。
シーン
- 平日の朝、残り5分で何も浮かばないとき。鏡の前でシャツを3枚着替えるより、セッション1回のほうが速い。
- デートや面接、結婚式の招待客として出かける1時間前。シーンで絞れば候補はすぐ減り、AIが組み合わせの理由まで説明する。
- 衣替えの時期。冬物のコートとブーツをスキャンし、前シーズンの着用記録を足して、手放すものを決める。
主な機能
写真スキャンと自動タグ付け
服を1枚撮ると、カテゴリ（Tops、Bottoms、Outerwear、Shoes、Accessories、Dresses）、色、季節、シーンのタグが付く。ブランドと購入価格は任意項目で、後から統計に効いてくる。黒いニットなど写真で判断しづらい服は手入力で補える。
Style Meセッション
Style Meはフォームではなく対話だ。シーンを選び、迷っている服を撮って送ると、AIが一案と理由を返す。反論してもいいし、別案を求めてもいいし、写真を追加してもいい。2、3往復で終わり、締めると保存される。
Final Looksのアーカイブ
締めたコーデは服とセットでライブラリに入り、シーンも記録される。ここが積み上がる部分だ。1か月も使えば仕事、会食、旅行の実績ある組み合わせが残り、組み直さずに開くだけで済む。
ワードローブ分析と着用コスト
統計画面は総点数、今月着た数、一度も着ていない数、最近増えた数を出す。棒グラフがカテゴリ別の内訳を示し、ランキングが一着あたりの着用コスト順に並べ、Items to Revisitが90日以上触っていない服を拾う。
スタイルプロフィール
よく着る色、ブランド、カテゴリはワードローブそのものから集計される。アンケートではなく鏡に近い。クローゼットの半分がネイビーだとか、特定ブランドばかり選んでいるといった傾向が、何も入力せずに見える。
毎日の提案と着用リマインダー
通知スイッチは3つ。毎日のコーデ提案、未着用の服のリマインド、週1回のスタイルTipsだ。すべて任意で個別に切れる。通知が多すぎると感じている人には重要な点である。
メリットとデメリット
メリット
- 手持ちの服から答える。提案はスキャン済みの服が基準なので、そのまま着て出られる。通販ページへ飛ばされない。
- 一案と理由が出る。AIは選択肢を1つに絞って組み合わせの根拠を説明する。5つの「かもしれない」を読むより速い。
- 数字が行動を変える。着用コストと未着用リストで失敗した買い物が可視化される。ここを省くワードローブアプリは多い。
- 始めるコストが低い。1点のスキャンは数秒で終わり、新規アカウントにはサンプル品が入っている。本格的に撮る前にセッションを試せる。
- シーンの設定が現実的。Work、Casual、Date Night、Cocktail、Formal、Travel、Workoutで、「何を着るか」と悩む理由はほぼ覆える。
デメリット
- ワードローブは手作業で作る。小売店アカウントからの取り込みも、写真ライブラリの一括スキャンもない。最初の1週間は作業になる。
- 写真の質が結果を決める。暗い場所で撮った黒いニットは情報が少なく、ラベルを間違えると後の提案が静かにずれる。
- 自分の体に合った見た目は確認できない。どの服が合うかは教えてくれるが、全身に合成はしない。シルエットとバランスは自分の判断になる。
- 料金はアプリ内でしか分からない。BasicとPremiumの公開価格がなく、予算を立てるには製品に入る必要がある。
よくある質問
AIワードローブアシスタントだ。服を撮影するとアプリがタグを付けて保存し、AIスタイリストが選んだシーンに合わせてコーデを提案する。
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