バーチャルフィッティング・試着システムは、ECサイトや店舗で商品を購入する前に、着用イメージ・サイズ感・色味を確認しやすくするための仕組みです。アパレルECでは、サイズ不安による離脱、複数サイズ注文、返品対応の負担が課題になりやすく、店舗では試着室の混雑や接客人員の不足が購買体験に影響します。
比較するときは、単に「オンラインで試着できるか」ではなく、コーディネート提案、サイズレコメンド、3Dアバター、AR試着、ボディスキャン、店舗サイネージのどれに強いかを分けて見る必要があります。自社の商品カテゴリ、ECカート、商品画像・採寸データ、導入後に見たいKPIによって合うシステムは変わります。
紹介しているバーチャルフィッティングシステムの一部資料は下記より無料でダウンロードできます。導入検討の参考にしてください。
バーチャルフィッティング・試着システム17選の比較表
試着システムは、対象商品と導入目的によって見るべき軸が変わります。比較表では、対象商品・導入先、試着やサイズ提案の方式、改善しやすい課題を整理しています。
| 会社名 | サービスの特徴 | 対象商品・導入先 | 試着・サイズ提案の方式 | 改善しやすい課題 |
|---|---|---|---|---|
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EC上でコーディネート試着を促し、セット購入や回遊を強化しやすい
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アパレルEC・セレクトショップ・ブランドEC
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コーディネート試着 / 着せ替え体験
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購入前の着用イメージ、セット購入、商品回遊を強化
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kitemiru |
AI合成でオンライン試着イメージを作り、ECやSNS上の購買前不安を減らす |
アパレルEC・SNS販促・キャンペーン商品
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AI合成による着用イメージ生成
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購入前のイメージ不安、SNSでの訴求、商品理解を改善
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FittingRoom |
Virtusizeの体型・購入履歴データを活用し、EC上でサイズ選びを支援 |
アパレルEC・サイズ違い返品が多いブランド
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購入履歴・体型情報に基づくサイズ比較
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サイズ不安、複数サイズ注文、返品率の改善
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unisize |
アンケートと独自アルゴリズムで、アパレルECのサイズレコメンドを支援 |
アパレルEC・モール型EC・商品点数が多いブランド
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アンケート / 独自アルゴリズムによるサイズ提案
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サイズ選びの迷い、返品、購入直前の離脱を改善
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Virtual Fashion 2.5D |
店舗やイベントで使いやすいAR試着とデジタルサイネージに対応 |
実店舗・展示会・イベント・観光施設
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AR試着 / デジタルサイネージ
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店頭体験、イベント集客、試着演出を強化
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あとおしちゃん |
AR試着でEC上の購入前不安を減らし、ブランド商品の見せ方を補完 |
ブランドEC・キャンペーン商品・限定商品
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AR試着 / リアルタイム試着体験
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購入前不安、商品ページ離脱、着用イメージ不足を改善
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Body2Fit |
スマートフォン撮影による体型計測で、制服・ユニフォームのサイズ選びを支援 |
制服・ユニフォーム・作業服・スポーツウェア
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AI身体計測 / サイズ算出
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採寸負担、サイズ違い、再配送・交換対応を改善
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TIPSNAP |
顔合成を使って、モデル着用画像を自分ごと化しやすくする |
若年層向けブランド・SNS販促・モデル着用写真の活用
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顔合成 / 着用イメージ確認
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自分ごと化、SNS訴求、着用後の雰囲気理解を改善
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DressMirror |
ジェスチャー操作で店頭試着を演出できるデジタルサイネージ型システム |
実店舗・商業施設・イベント会場
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サイネージ型AR試着 / ジェスチャー操作
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店頭体験、接客演出、イベント参加率を改善
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MPカラコン |
カラーコンタクトの装着イメージを目元に合わせて確認できる |
カラーコンタクトEC・店頭販促
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目元認識 / カラー合成
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発色イメージ、装着後の印象、商品比較を改善
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Sizebay |
身長・体重・年齢などの入力情報からサイズ提案とフィット感表示を行う |
アパレルEC・シューズEC・グローバルEC
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サイズレコメンド / バーチャルフィッティング
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サイズ表記の違い、返品、購入前のサイズ不安を改善
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Style.me |
3Dアバターで服の着用感・サイズ提案・コーディネートを確認できる |
ブランドEC・ファッションEC・コーディネート提案
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3Dアバター / 3Dバーチャルフィッティング
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着用感、サイズ提案、コーディネート比較を改善
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True Fit |
ファッション小売向けのフィット・サイズインテリジェンスを提供 |
大規模アパレルEC・フットウェアEC・小売企業
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AIサイズ提案 / フィットインテリジェンス
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サイズ起因の返品、買い控え、複数サイズ注文を改善
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Fit Finder（Fit Analytics） |
機械学習でアパレル・フットウェアのサイズレコメンドを行う |
アパレルEC・フットウェアEC
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機械学習によるサイズアドバイザー
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サイズ不安、カート離脱、返品対応を改善
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YourFit by 3DLOOK |
スマートフォンのボディスキャンでサイズ提案とバーチャル試着を組み合わせる |
ファッションEC・D2Cブランド・サイズ提案を強化したいEC
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スマートフォンボディスキャン / バーチャル試着
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体型に合うサイズ提案、着用後の見え方、返品率を改善
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Bold Metrics |
AIボディデータとデジタルツインで、サイズ提案と返品削減を支援 |
アパレルブランド・D2C・データ活用を重視するEC
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AIボディデータ / デジタルツイン / サイズ提案
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サイズ提案、返品、商品開発・在庫判断を改善
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Measmerize |
SKUデータとユーザー入力を組み合わせ、短時間でサイズ提案を行う |
ファッションEC・シューズEC・キッズ商材
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SKUデータ / AIサイズレコメンド
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サイズ選びの迷い、返品、購入前の入力負担を改善
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バーチャルフィッティング（試着）システムおすすめ10選の詳細情報
wearcoord
※画像をクリックすると
資料ダウンロードフォームへ移動します。
wearcoordの概要
wearcoordは、アパレルEC向けにコーディネート試着体験を提供するバーチャルフィッティングシステムです。トップス、ボトムス、アウターなどを組み合わせ、購入前に着用イメージを確認しやすくすることで、単品購入だけでなくコーディネート単位での検討を促せます。
セレクトショップやブランドECでは、商品の魅力が単品写真だけでは伝わりにくく、色合わせや重ね着のイメージが購入前の迷いにつながります。wearcoordは、試着イメージとコーディネート提案を組み合わせられるため、EC上での回遊、セット購入、商品理解を高めたい企業に向いています。
資料では導入イメージや活用方法を確認できます。アパレルECで試着体験とクロスセルを同時に強化したい場合は、比較候補に入れておきたいシステムです。
wearcoordを選ぶべき理由
購入前にコーディネートとサイズ感を具体的にイメージできる
ECサイトでは、気になる服との組み合わせやサイズ感を頭の中で想像するしかない場面が多くあります。wearcoordは、ユーザーの身長や体型を反映したマネキンを使い、トップス、ボトムス、アウターなどを組み合わせながら着用イメージを確認できます。商品単体ではなくコーディネート単位で見せられるため、購入前の迷いを減らしやすくなります。
商品回遊とセット購入につながる導線を作りやすい
アパレルECでは、ユーザーにより多くの商品を見てもらい、ブランド内で上下や小物を合わせて検討してもらうことが重要です。wearcoordは、着せ替えを試す流れの中で複数商品を自然に見せられるため、単品購入だけでなくセット購入や関連商品の検討を促しやすい点が特徴です。
ECサイトへの組み込みと運用を始めやすい
バーチャル試着は導入後の商品登録や画像管理が負担になる場合があります。wearcoordは、既存ECサイトへのタグ設置や画像登録をベースに始められるため、試着体験を追加したいブランドECやセレクトショップでも導入検討を進めやすいサービスです。
wearcoordの導入事例
購入後のイメージとのミスマッチを防ぐ
「wearcoord」を試験導入することで、お客様はオンライン上で試着やコーディネートが可能となります。商品のリアルなサイズ感や着回し・着こなしのイメージ確認ができるようになり、ECショップでのアパレル購入が今まで以上にしやすくなり、また購入後のイメージとのミスマッチを防ぐことにも繋がります。
引用元：PR TIMES公式HP（https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000084360.html）
wearcoordは、購入前にサイズ感や着回しを確認しづらいアパレルECの不安を補うための導入事例があります。商品ページ上で試着やコーディネートの確認ができるため、購入後のイメージ違いを減らしたいブランドECの参考になります。
導入ページの購入率やカート投入率が改善
同リリースでは、ナラカミーチェジャパン株式会社が運営するECサイト「スタイロラストア」での導入結果として、導入ページの購入率が未導入ページの平均購入率の2.05倍、wearcoord試着ボタンをクリックしたユーザーの購入率が試着していないユーザーの2.9倍、カート投入率が未導入ページに比べて1.63倍になったことが紹介されています。
引用元：PR TIMES公式HP（https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000084360.html）
実績は個別事例であり同様の成果を保証するものではありませんが、試着体験の利用者と非利用者でCVRやカート投入率を分けて見ることで、導入後の効果検証を進めやすくなります。
wearcoordの会社概要
| 会社名 | 株式会社wearcoord |
|---|---|
| 所在地 | 東京都墨田区両国3-47-3 美松ビル301 |
| URL | https://wearcoord.info/ |
バーチャルフィッティング・試着システムとは
バーチャルフィッティング・試着システムは、オンラインまたは店頭の画面上で、商品を着用した状態やサイズ感を確認しやすくする仕組みです。アパレルでは、服の色、丈、シルエット、サイズ、コーディネートの相性が購入判断に影響します。ECでは実物を触れず、試着もできないため、商品写真やサイズ表だけでは購買前の不安が残りやすくなります。
システムの方式は大きく分けると、ARで商品を重ねる試着体験型、身体情報からサイズを提案するサイズレコメンド型、3Dアバターで着用感を見せる3Dフィッティング型、店舗やイベントで体験を作るサイネージ型があります。すべてを同じ「試着システム」として比較すると、自社の課題に合わないツールを選びやすくなるため、導入目的から方式を分けて見ることが重要です。
バーチャルフィッティングで解決しやすい課題
サイズ不安による離脱を減らす
アパレルECでは、サイズ表記が同じでもブランドや商品によって着用感が異なります。ユーザーが「いつものサイズでよいか」「自分の体型に合うか」を判断できないと、購入直前で離脱したり、複数サイズを注文して返品したりする可能性があります。サイズレコメンド型のシステムは、身長・体重・体型・好み・過去購入データなどを使って、サイズ選びの不安を減らします。
着用イメージを具体化する
服は平置き画像やモデル着用写真だけでは、自分が着たときの雰囲気を想像しにくい商材です。AR試着や3Dアバター、顔合成、コーディネート試着を使うと、色味や全体の見え方を具体的に確認できます。とくにD2Cブランド、セレクトショップ、若年層向けブランドでは、試着体験そのものが回遊やSNS上の反応につながる場合があります。
返品・交換対応の負担を抑える
返品率を下げるには、単に「試着できる」だけでは足りません。商品ごとの採寸データ、素材、伸縮性、モデルサイズ、着用レビュー、サイズ提案の根拠まで整える必要があります。バーチャルフィッティングは、返品をなくしきる仕組みではありませんが、購入前に判断材料を増やすことで、サイズ違い・イメージ違いによる返品を抑える施策として活用できます。
試着体験型とサイズ提案型の違い
| 方式 | 主な機能 | 向いている課題 | 必要になりやすいデータ |
|---|---|---|---|
| AR試着型 | カメラ画像に商品を重ねて表示する | 色味・装着イメージ・店頭体験を強化したい | 商品画像、3D/ARデータ、表示位置の調整 |
| サイズレコメンド型 | ユーザー情報から推奨サイズを表示する | サイズ違い返品や複数サイズ注文を減らしたい | 採寸データ、商品サイズ表、販売・返品データ |
| 3Dアバター型 | 体型に近いアバターへ商品を着せる | 着用感やコーディネートを見せたい | 3D商品データ、体型入力、パターン情報 |
| サイネージ型 | 店頭画面で試着風の体験を提供する | 店舗・イベントの体験価値を高めたい | カメラ、サイネージ、AR素材、設置環境 |
アパレルECで重視する機能
アパレルECで導入する場合は、試着体験の見栄えだけでなく、商品ページへの組み込みや運用負荷を見ます。ECカートとの連携、商品登録の手間、サイズ表の管理、レコメンド精度、表示速度、スマートフォンでの使いやすさ、CVRや返品率の計測が重要です。
サイズ提案を重視する場合は、商品ごとの採寸データが揃っているかが成果に影響します。コーディネート提案を重視する場合は、商品画像、色展開、組み合わせルール、スタッフコーディネートとの連動も見ておくと運用しやすくなります。
実店舗・イベントで重視する機能
店舗やイベントで使う場合は、EC連携よりも体験のわかりやすさ、処理速度、設置スペース、スタッフの案内しやすさが重要です。サイネージ型やAR試着型は、来店者の視線を集めやすく、写真撮影やSNS投稿とも相性があります。
一方で、店舗体験では「画面上で試せた」だけでは購入につながらない場合があります。試着後に商品ページへ送るQRコード、店頭在庫の確認、スタッフ接客、購入導線までつなげることで、体験を売上につなげやすくなります。
費用が変わる要素
バーチャルフィッティング・試着システムの費用は、初期設定、商品データ作成、月額利用料、利用量、カスタマイズ、EC連携、店舗機器、サポート範囲によって変わります。公式サイトで料金を公開していないサービスも多いため、見積もり時には自社の利用条件を具体的に出す必要があります。
| 費用項目 | 変動しやすい内容 | 社内で整理する情報 |
|---|---|---|
| 初期設定費用 | EC連携、タグ設置、デザイン調整、管理画面設定 | 利用中のECカート、商品ページ構造、計測環境 |
| 商品データ作成費用 | 採寸データ、3Dデータ、AR素材、画像加工の有無 | SKU数、画像形式、採寸ルール、更新頻度 |
| 月額利用料 | PV数、利用回数、商品数、ブランド数、店舗数 | 月間アクセス数、対象カテゴリ、導入店舗数 |
| 運用・分析費用 | レポート、改善提案、ABテスト、返品率分析 | 見たいKPI、返品理由、CVR、カート離脱率 |
導入時に注意すべき課題
バーチャル試着は、導入すれば自動的に売上が伸びる施策ではありません。商品データが粗い、スマートフォンでの表示が重い、ユーザー入力が多すぎる、試着結果と実物の印象差が大きい、といった状態では利用率が伸びにくくなります。
とくにサイズ提案型では、採寸ルールが商品ごとに揃っていないと精度が安定しません。AR試着型では、商品画像や3D素材の品質が体験の質を左右します。導入前に、対象カテゴリ、優先商品、必要データ、更新体制、返品理由の集計方法を整えておくことが重要です。
導入前に準備する情報
- 対象カテゴリ、対象ブランド、対象SKU数
- 商品ごとの採寸データ、サイズ表、モデル着用情報
- 商品画像、着用画像、3D/AR素材の有無
- ECカート、商品ページ、計測タグ、分析ツールの状況
- 返品理由、サイズ交換率、カート離脱率、CVRなどの現状数値
- 店頭導入の場合は設置場所、サイネージ、ネットワーク、スタッフ運用
導入後の効果を測るには、バーチャル試着の利用率、利用者と非利用者のCVR、返品率、平均注文単価、回遊ページ数を分けて見ると改善しやすくなります。EC分析ツールや在庫管理システムと合わせて、試着体験から購入・返品までの流れを追える状態にしておくと、運用改善につなげやすくなります。
バーチャルフィッティング・試着システムに関するよくある質問
Q1. バーチャルフィッティング・試着システムの費用はどのように決まりますか
初期設定、対象SKU数、商品データ作成、EC連携、利用回数、店舗数、サポート範囲で変わります。料金非公開のサービスも多いため、対象カテゴリ、月間アクセス数、商品点数、使いたい機能を整理して見積もりを依頼するのが現実的です。
Q2. AR試着とサイズレコメンドは何が違いますか
AR試着は、商品を画面上に重ねて見た目のイメージを確認する方式です。サイズレコメンドは、体型情報や商品データをもとに適したサイズを提案する方式です。見た目の不安を減らしたい場合はAR試着、サイズ違い返品を減らしたい場合はサイズレコメンドを重視すると選びやすくなります。
Q3. 導入前に商品データはどこまで必要ですか
サイズレコメンドでは、商品ごとの採寸データ、サイズ表、素材、伸縮性、返品理由のデータがあると精度を高めやすくなります。AR試着や3D試着では、商品画像、着用画像、3Dデータ、色展開などが必要になる場合があります。対象カテゴリと導入方式により準備物が変わるため、見積もり前に優先SKUを決めておくと進めやすくなります。
バーチャルフィッティング・試着システムを比較して選ぶ
バーチャルフィッティング・試着システムは、見た目の試着体験、サイズ提案、3Dアバター、店頭演出など、サービスごとに得意領域が異なります。アパレルECの返品対策なのか、コーディネート提案なのか、店舗イベントの体験づくりなのかを明確にすると、比較表の見方が変わります。
導入を検討する際は、対象商品、必要データ、EC連携、運用負荷、効果測定の方法まで含めて比較しましょう。試着体験を商品ページに置くだけで終わらせず、購入率、返品率、平均注文単価、回遊、店頭接客との接続まで見られる体制を作ることが、導入後の改善につながります。
- 免責事項
- 本記事は、2023年12月時点の情報をもとに作成しています。掲載各社の情報・事例をはじめコンテンツ内容は、現時点で削除および変更されている可能性があります。あらかじめご了承ください。
