2021.12.24

Revery AI:オンラインストアに簡単に統合できる仮想試着室

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Revery AIは、2020年10月に創業したアメリカ発のテックスタートアップだ。彼らはオンラインリテーラー向けに、迅速かつ容易にウェブストアへ統合可能なバーチャルフィッティング技術を提供している。サービスを利用する企業やブランドは製品ごとに画像を提出するだけで、顧客がウェブサイト上で自身に近いモデルに服を着せ、コーディネートを組むことができる。彼らの機械学習を応用したバーチャルフィッティング技術は、既存の技術より企業やブランドの導入コストが少なく、サービスを導入する容易さから注目が高まっている。今回、当社のプロダクト・リードを努めるOrion Dai(オリオン・ダイ)氏に当社の技術について話を伺った。

画面上で試着が可能に

Revery AIは、2020年10月に、現CEOのKedan Li(ケダン・リー)氏、現COOのJeffrey Zhang(ジェフエリー・チャン)氏、現在CSOのMin Jin Chong(ミンジン・チョ)氏の3人によって設立された、テックスターアップ企業である。創業メンバーは3人ともに、現在コンピュータビジョン専攻の博士課程在籍中であり、数年前から当社のコアとなるスキャン技術の研究に携わり、Computer Vision and Pattern Recognition(通称CVPR)を始めとする国際的な学会で論文を発表した背景を持つという。

「創業を後押ししたのは世界的なパンデミックでした。特にシンガポールでは2ヶ月ものロックダウンにより、実店舗を主軸とする企業は大きな打撃を負っていました。このように多くの実店舗が閉鎖されていた中で、小売業者は売り上げを伸ばすためのデジタルソリューションがより一層求められていたように思います。」
当社の提供するB2Bソリューションで企業は、自社のオンラインストアにプラグインが可能なバーチャルフィッティングを簡単に導入することができる。

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「私たちが目指しているのは、実店舗での体験を生活の中で可能にすることです。つまり、何着ものコートを手に取り、試着室に行って、自分に似合うかどうかをチェックすることができる体験をオンラインで再現しようとしているのです」とダイ氏が語るように、サービスを導入したオンラインストアで顧客は、アイテムを選び、好きなアイテムを組み合わせコーディネートを組んだり、多様な着用モデルでアイテムを試着することもできる。そして、カテゴリを超えてアイテムを加えたり、外したり、どのようなトップスでもボトムスでも着替えることができる。

さらに、コーディネートに応じてアイテムの着こなし、タックイン・タックアウトの選択ができる。この機能はダイ氏によれば「バーチャルリテーラーの中でも、私たちが先導的な事例であると考えています」とのことだ。この機能によって、画面上での操作で人それぞれ異なる着こなしを視覚化することが可能となっている。さらに、ウェブサイトに表示されるモデルを自身の着用外観と近づけるために、靴やバックに合うポージングの選択も可能となっている。モデルの体型編集及びサイズ編集機能は、現在研究中であるといい、来年春頃の導入を目標に開発が進められているという。

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オンラインストアへの簡単なプラグイン仕様

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「フォトリアリスティックな画像生成クオリティには、多くのお客様が、バーチャル試着サービスでは見たことのないような画質に感心している、とフィードバックをいただきました」とダイ氏が言うように、実際に当社の提供するサービスは、利用顧客となるブランドからの満足度が高い。

ブランドが当社のサービスを利用するには、大きく分けて3つの段階を踏むことになり、その日数は合計でわずか14日だという。まずはじめにブランドは、1SKUごとに正面を向いたゴースト・マネキンの画像1枚、そして、アイテムの詳細を記載したCSVなどの在庫管理メタデータを提出する。仮にアイテムに色展開がある場合、それらの色の画像を送付することで、製品の色変更が可能になるが、より正確な色の表示を求める場合は全ての色の製品画像を送付することが推奨されている。

そしてこれらの製品画像は、すぐに当社の機械学習のプロセスに回され、約14日後には、ウェブサイトへの統合が可能なiframeデータないしはAPIデータを受け取ることになる。これは、クライアントとなる企業がどのようなプラットフォームを使用していても、当社の提供するAPIサービスを呼び出し、ウェブストア上に簡単に統合できるというのだ。アプリの場合は、データの構造化を必要とするため、ウェブストアよりは統合に時間がかかる場合もあるが、使用状況を概観すると、他のサービスに比べて導入コストがかなり削減できるとのことだ。

「私たちの技術はスケーラブルでかつ、非常に高い品質を持っています。シーズンごとのスタイリングを考えるときに、シンプルで簡単に手に取ることができ、ダウンロードや面倒な作業をする必要がありません。3Dモデリングやスキャンの代わりに、画像のデータからカタログを作成でき、さらにスピードも速いです。つまり、この新しいテクノロジーを導入する際のリスクが最小限であること、これらが私たちの競争上の優位性だと思います。つまり、高価ですべての製品を処理するのに時間がかかるような、まったく新しい技術を導入するよりも、一度に多くの衣料品を提供できる迅速な方法のほうが、おそらくブランドや企業にとっては有利だと考えています。」

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当社のサービスは既に東南アジア最大のEコマース企業であるZALORA社のオンラインストアにて利用されている。この取り組みでは、ZALORAのカタログ全てをデジタル化した。まず、製品情報をCSVファイル形式で受け取り、ウェブサイトに簡単に追加できるファイルを送り返し、そのファイルがストアの構造に追加されることによって、顧客が製品をオンラインストアで閲覧できる仕様が叶ったというのだ。

「この取り組みを通じて、Eコマース・プラットフォームが抱える3つの最大の懸念事項である、コンバージョン率やインタラクション・エンゲージメント率の向上、返品率の減少などを実現することができました。なぜなら、我々の技術を通じてユーザーは体験のギャップを埋め、自分の手にしている商品をよりよく理解することで、企業は実際の店舗を持つ必要もなく、バーチャルなストアだけを持つだけで良くなるためです。」

スケーラブルな技術の今後の兆し

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当社は2021年初頭から企業の母体をアメリカに移し、同年夏にはY Combinatorの「YC summer 2021」に参加している。そして今後は技術導入の敷居が低いことから、言語の壁を超えヨーロッパへの進出も視野に入れているという。さらに、よりユーザーに包括的な体験を提供するため、パイロットテストの実施や、新たな機能の追加を段階的に進めているそうだ。

そして今後は、現在のB2Bモデルから拡張し、B2Cアプリの設計も構想しているという。構想されているアプリには、ユーザーが自分の服の写真を撮ってアップロードし、自分のデジタルワードローブを作成したり、スタイリングを友人やフォロワー達と共有できたり、新しいアイテムを買いに行って、自分のワードローブのアイテムとスタイリングを組む、といった新たな情報共有のためのオンライン・コミュニティの形成が含まれるという。

さらに、スケーラブルな技術を応用した、デジタルミラーとしての技術応用可能性も計画しているという。実際にユーザーはミラーの前で、体を動かしながらアイテムを試したり、好きなブランドのアイテムを購入したり、スタイリングのバランスを見ることが可能となるそうだ。

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「私たちの将来のビジョンは、『フィジタル』という言葉のように、フィジカルとデジタルの両側面を叶えるサービスを提供することです。将来的にショッピング体験が完全にデジタル化されることはなく、何かを購入する前には、実際に衣服に触れ、感触を確かめる必要性は残ると考えています。そこで私たちはフィジカルな買い物とデジタルな買い物の間の橋渡しをしたいと思っています。たとえば、私たちのテクノロジーを使って、実店舗でも、デバイスにアプリを入れておけば、どの商品がその店舗にあるのかを知ることができたり、店舗に入ってQRコードをスキャンして、その店舗にあるすべての商品のデータベースが表示されるといったような、実店舗での体験を拡張させることです。そして、そのアイテムをデバイス上で組み合わせて、実際に試着しながら店舗を見て回ることもできるようになります。私たちのテクノロジーがこの2つの体験を強化するための架け橋になると考えています。そして究極的な目標は、フィジカルとデジタルのショッピング体験を結びつけることで、消費者の選択肢を増やし、気に入ったものを購入し、返品されるだけの衣服を買わないようにする、といったユーザーのより良い購買決定を促していくことです」

Revery AIは、来年2022年春から、世界の主要なファッション小売業者10社以上とのPoC実証を開始する予定だという。さらに当社は、最近欧州で開かれたPlug & Play Tech Centerのブランドリテールプログラムに参加し、Richemont、Kadewe、Lacoste、Hugo Boss、PVH、Lectraなどのヨーロッパのブランドや企業から熱い支持を受けたそうだ。そして、この繋がりを通じて、2022年6月から日本市場への参入も計画しているそうだ。このような今後のグローバルな事業の展開は、オンラインの購買行動が拡大し、よりオンライン購買体験の充実に向けたツールへの需要が高まっていることの証拠であろう。サービスを試す日が楽しみだ。

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