ファッションブランドがECサイト運営において直面する最大の壁、それが「サイズ選び」です。長年にわたり、小売店は実店舗での試着体験をオンラインで再現しようと、静的なサイズ表やガイドを提供してきましたが、それだけでは十分とは言えませんでした。
しかし2025年、テクノロジーがついにその課題に追いつきました。拡張現実（AR）や生成AIを活用した次世代のバーチャルサイズ計測ツールが、オンラインショッピングのあり方を劇的に変えつつあります。
この変化は待ったなしの状況です。2024年後半のデータによると、ファッションECの平均返品率は**24.4%**にまで急増しています（一般ECの平均16.5%と比較して顕著に高い数字です）。大手ファッションブランドは現在、顧客データや写真を活用して最適なフィット感を提案するツールを積極的に導入し、返品による損失を回収しようと動いています。
本記事では、2025年にファッション小売店で導入が進んでいる、トップクラスのバーチャル試着およびサイズ推奨ツール6選をご紹介します。
1. Genlook
Shopifyのための「ビジュアルファースト」ソリューション
多くのツールが単なる「寸法」に焦点を当てる中、Genlook は「Mサイズなのはわかったけれど、このデザインは私の体型に似合うだろうか？」という顧客心理に寄り添うアプローチをとっています。
2025年において、Genlookは独立系ブランドにとって欠かせないツールとなっています。その理由は、技術的な参入障壁を取り払ったことにあります。従来のARでは高価な3Dモデリングが必要でしたが、Genlookは生成AIを使用することで、標準的な2Dの商品写真だけで顧客に「試着」体験を提供します。
2025年の主要機能:
- 生成AIによるドレープ表現: AIが生地の物理特性を理解し、例えばシルクのドレスがどう流れるか、デニムジャケットがどう構築的に見えるかなどを、ユーザーがアップロードした写真上でリアルに再現します。
- リード獲得機能（CRM連携）: 2025年の大型アップデートにより、試着体験の前にメールアドレス登録を求める機能が追加されました。これにより、試着室を強力なリード獲得ツールへと変え、Klaviyoなどのマーケティングツールと連携可能になりました。
- プライバシーファースト: 画像は安全に処理された後、自動的に削除されるため、高まる消費者のプライバシー懸念にも対応しています。
こんなブランドにおすすめ: 返品率を下げ、CVR（コンバージョン率）を向上させたいが、手間のかかる設定は避けたいShopifyのアパレルブランド。
2. True Fit
データ主導の「サイズアドバイザー」最大手
True Fit は、サイズ推奨の世界における絶対的なリーダーです。8,500万人以上のアクティブユーザーのデータを管理しており、単なる推測ではなく、数千のブランドにわたる購入履歴に基づいて「正解」を導き出します。
2025年の主要機能:
- Fashion Genome™（ファッションゲノム）: 商品スペックと顧客行動を結びつける膨大なデータセットです。例えば、ある顧客がナイキのMサイズを返品し、アディダスのLサイズを購入した場合、True Fitはその顧客特有のフィット感の好みを学習します。
- ユニバーサルガイダンス: ユーザーがウィジェットを開かなくても、「やや小さめです – ワンサイズ上をおすすめします」といったアドバイスを商品カード上に直接表示する「ゼロクリック」機能を搭載しました。
- AIエージェント連携: 2025年より、AIショッピングアシスタントとの連携を開始。パーソナルアシスタントボットがユーザーの代わりにサイズデータを照会できるようになっています。
こんなブランドにおすすめ: 多様な在庫を持ち、True Fitの持つ世界規模のデータネットワークを活用できる、大規模なマルチブランド小売店や百貨店。
3. WANNA
スニーカー・アクセサリ向けARの金字塔
WANNA は、高精細なAR（拡張現実）のリーダーです。「Wanna Kicks」によるスニーカー試着で有名になりましたが、現在は高級時計、バッグ、アクセサリーへと領域を広げています。2D写真ではなく3Dモデル（.glbファイル）を使用するため、360度どこから見てもリアルな質感を表現できるのが特徴です。
2025年の主要機能:
- バッグ容量ウィジェット: 2025年の素晴らしい新機能です。「このバッグに荷物はどれくらい入る？」という悩みに対し、ユーザーはスマホ、財布、鍵などのアイテムを3Dバッグの中にバーチャルに配置し、容量を視覚的に確認できます。
- ハイヒール向けVTO: 追跡技術が向上し、これまでARでは難易度が高かったハイヒールやサンダル特有の足のアーチ（甲の形）にも対応しました。
- 装着感の追跡: 時計の試着における手首のトラッキング技術は業界標準レベルで、急な動きをしても時計が手首から浮くことなく自然に表示されます。
こんなブランドにおすすめ: スニーカー、時計、ハンドバッグなど、質感や光沢、立体的なディテールが重要となる「硬い素材」のラグジュアリーブランド。
4. 3DLOOK (YourFit)
モバイルボディスキャナー
3DLOOK は、「ボディスキャン」による計測アプローチに特化しています。過去の購入履歴から推測するのではなく、写真から正確な身体寸法を抽出します。「だいたい合っている」では許されない商品において重要です。
2025年の主要機能:
- YourFit 2.0: サイズ推奨とバーチャル試着を統合したプラットフォームです。
- 寸法抽出: 買い物客はスマホを持って正面と横向きの写真を2枚撮るだけです。AIがウエスト、股下、肩幅など80以上の精密な身体寸法を抽出し、ブランドのサイズ表と照らし合わせます。
- ソーシャルシェア: 試着したアバターを友人にシェアして意見をもらえる機能が強化され、顧客自身がブランドのアンバサダーとなる仕組みを作ります。
こんなブランドにおすすめ: ユニフォーム、デニム、オーダーメイドスーツ、ワークウェアなど、一般的なスタイルの確認よりも、正確なフィット感（ウエストや股下）が最重要視される商品。
5. PICTOFiT
アバターを使ったワードローブビルダー
Reactive Realityが提供する PICTOFiT は、インタラクティブでゲームのような体験を提供します。単なる鏡の代わりではなく、ハイエンドなキャラクタークリエイターのような使用感です。
2025年の主要機能:
- デジタルツイン: 買い物客は自分にそっくりなカスタマイズ可能なアバターを作成できます。
- コーディネート作成: 1回に1つのアイテムしか試せない多くのツールとは異なり、PICTOFiTではトップス、スカート、ジャケットなど複数のアイテムを同時にアバターに着せることができます。全身コーデを可視化することで、客単価（AOV）の向上に大きく貢献します。
- 背景シーン: 水着なら夏のビーチなど、ブランドの世界観に合わせた背景にアバターを配置でき、商品への感情移入を促します。
こんなブランドにおすすめ: 「コーディネート買い（セット買い）」やクロスセルが重要なマルチブランド小売店やマーケットプレイス。
6. Luna
アイウェア（眼鏡）のスペシャリスト
Luna （FittingBoxの技術と関連）は、光学業界に特化したツールです。一般的なVTOアプリでは、ガラスレンズの透明感や反射を表現するのが難しく、不自然に見えがちですが、Lunaはこの物理的な課題の解決に特化しています。
2025年の主要機能:
- 顔型分析API: 単に眼鏡を表示するだけでなく、顔の特徴を分析し、「丸顔のあなたにはスクエアフレームが似合います」といったバランスの良いフレームを提案します。
- PD（瞳孔間距離）測定: ウェブカメラを通じて**瞳孔間距離（PD）**を自動計測します。これは度付き眼鏡をオンラインで注文する際に必須となる医療的な数値です。
- レンズシミュレーター: ブルーライトカットや調光レンズなど、レンズのコーティングを変更した場合の見え方をシミュレーションできます。
こんなブランドにおすすめ: 眼鏡店、サングラスブランド、度付きアイウェアの小売店。
2025年、なぜバーチャルサイズ計測が重要なのか
これらのツール導入は、単なる「最新テックの導入」ではありません。これは自社の利益を守るための重要な防衛策です。
- 「サイズ違いの複数買い」対策: 返品の30%は、顧客がサイズを確認するために2つのサイズを購入し、片方を返品すること（ブラケティング）で発生しています。バーチャル試着で確信を与えることで、返品される運命にある「2つ目」の注文を防ぐことができます。
- KPIとしてのサステナビリティ: 2025年、消費者の環境意識はますます高まっています。返品を減らすことは、配送トラックの稼働や梱包廃棄物の削減に直結します。「削減できたCO2量」を表示するブランドも増えています。
- 「保有効果」の創出: 自分が商品を着用している姿を見ることは、心理的な所有感を生み出します。たとえデジタル上であっても、「保有効果（Endowment Effect）」が働き、支払う前から商品への愛着や価値を感じるようになります。
True Fitのようなデータ重視のツールを選ぶか、Genlookのような視覚的AIソリューションを選ぶかにかかわらず、汎用的なサイズ表だけで済ませる時代は公式に終わりました。フィットの未来は、パーソナライズされ、視覚的で、正確なものになっています。
Genlookで顧客体験を革新しましょう
True Fitのようなデータ主導のアドバイザーがサイジングの「指針」を提供する一方で、2025年に購入の最終的な決め手となるのは、「実際に着ている姿が見える」という視覚的な自信です。
Genlookは、データの数値と視覚的なリアリティのギャップを埋めたいShopifyブランドのための、最先端AIバーチャル試着ソリューションです。顧客自身の写真で服を試着できるようにすることで、サイズ選びの推測を排除し、「閲覧」を「購入」へと変えます。
- 返品率の削減: 視覚的な確証を与えることで、「サイズ確認のための複数買い」を最小限に抑えます。
- コンバージョン率の向上: インタラクティブな体験が顧客のエンゲージメントを高め、売上を促進します。
- スムーズな導入: 3Dモデルは不要です。既存の商品写真を使ってすぐに始められます。
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