概要・2025年設立・フランス製

インターネットのために再構築された試着室。

オンラインでの服の購入は依然として推測に頼っています。GenlookのAIバーチャル試着なら、購入前に自分の体で着用イメージを確認できるため、売上拡大と返品削減を同時に実現します。

400以上のファッションブランドが導入

★★★★★5.0Shopify App Storeにて
Sanaulla International
BARABAS®
Kelly Felder
Noetic
Monastery
Daly Dress
SARA ELEMARY

01・ストーリー

すべては返品ラベルから始まりました。

Genlookは2025年、誰もが経験する「2つのサイズを注文し、1つを手元に残し、返品ラベルを印刷する」というオンラインショッピングの儀式から始まりました。買い物客には些細な煩わしさですが、ブランドにとってはすべての注文に重くのしかかる隠れたコストです。

Thibault MathianはShopifyエコシステムでの開発に長年携わり、マーチャント側の同じ課題を目の当たりにしてきました。バーチャル試着は存在していましたが、高額な契約、3Dスキャン、数ヶ月の導入期間など、エンタープライズ向けに販売されており、ほとんどのブランドには手が届きませんでした。

そこでGenlookは逆の道を選びました。3Dモデリングの代わりに生成AIを、スタジオスキャンの代わりに標準的な商品写真を活用し、数ヶ月かかる営業サイクルの代わりに数分で完了する導入を実現しました。現在、個人ブランドから有名企業まで、400以上のファッションブランドでGenlookの試着が稼働しています。

2025フランスで設立。自己資本による独立系企業。
400+ShopifyやWooCommerceなどでGenlookを利用するファッションブランド数。
5.0Shopify App Storeでの平均評価。
< 10s買い物客の写真からリアルな試着画像を生成。

02・私たちの取り組み

最適化の指標

測定可能な成果

試着は数字を動かしてこそ価値があります。Genlookは最初のクリックからアトリビューション収益までのフルファネルを追跡するため、ストアへの貢献度を常に把握できます。

プライバシー・バイ・デザイン

買い物客の写真は暗号化され、試着の生成にのみ使用されます。7日後には自動的に削除され、AIモデルのトレーニングに使用されることはありません。

独立性

Genlookは自己資金で運営されています。ロードマップは投資家のタイムラインではなく、マーチャントのニーズによって決定されます。

直接サポート

サポートはプロダクトの開発者が直接対応します。チケット番号ではなく、的確な回答を提供します。

03・テクノロジー

ファッションに特化した設計。

Genlookは独自の生成パイプラインを運用し、「実際の体に服を正しくフィットさせる」という単一の目的のために構築・調整されています。

スマートトリミング

パイプラインが買い物客と衣服を検出し、重要な部分を中心に生成フレームを調整します。

カテゴリー認識エンジン

ドレス、デニム、アウター、ジュエリー、メガネなど、各カテゴリーに最適なレンダリングを行うエンジン設定が適用されます。

ネイティブなストアフロント統合

Shopifyのアプリ埋め込み機能とプラットフォームアダプター上に構築されているため、ウィジェットは迅速に読み込まれ、テーマと干渉しません。

パブリックAPI

ウィジェットの裏で稼働するエンジンと同じものを、独自のエクスペリエンスを構築する方向けにREST APIとして提供しています。試着API →

04・創業者

Shopifyエコシステムの内側からの構築。

T

Thibault Mathian

創業者兼開発者

「試着室は『迷い』が『購入』に変わる場所です。私たちの使命は、すべてのストアに試着室を提供することです。」

05・ニュース

GenlookはCNBC、PYMNTS、および独立系の業界レビューで取り上げられています。

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自身のカタログで試す

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