2026年4月24日、東京都のメイキップは、サイズ感まで再現するAI画像生成サービス「FitModel.AI」の提供開始を発表した。モデル撮影を代替し、コスト削減と掲載スピード向上を同時に実現する国内発の新サービスである。
サイズまで再現するAI画像生成登場
メイキップが提供を開始した「FitModel.AI」は、平置きの商品画像とサイズ情報をもとに、モデル着用画像を生成するサービスである。最大の特徴は、同社のサイズレコメンドエンジン「unisize」で蓄積された体型データとサイジング技術を活用し、着丈や袖丈、ゆとりといった着用時のサイズ感を1cm単位で再現できる点にある。
従来の生成AIは、ビジュアルの自然さは向上していたものの、実際のフィット感までは反映できず、EC掲載には修正が必要となるケースが多かった。本サービスは「身長160cmの着用時に裾がどの位置にくるか」といった具体的な着用イメージまで可視化し、購買判断に直結する情報の精度向上を狙う。
加えて、生成から品質管理、納品までをメイキップが一括して担う請負型モデルを採用している。専任のプロンプトエンジニアチームが対応し、大量SKU（※）の生成にも対応可能である。企業側は素材提供と最終確認のみで運用できるため、AI導入に伴う専門人材や運用負荷を抑えられる設計となっている。
※SKU：Stock Keeping Unitの略。商品ごとの最小管理単位で、サイズやカラーごとに分類される在庫識別コードを指す。
効率化と体験向上の両立は可能か
FitModel.AIの導入は、アパレルECにおける制作プロセスの効率化を大きく前進させる可能性がある。従来必要だったモデル手配や撮影工程を削減できれば、コスト圧縮に加え、商品掲載までのリードタイム短縮につながると見込まれる。特にトレンド変化の速い市場では、迅速な商品投入が競争優位につながると考えられる。
一方で、AI生成画像に依存するリスクにも留意が必要である。サイズ再現の精度が不十分であれば、ユーザーの期待との乖離が生じ、返品増加や顧客満足度の低下につながる可能性がある。また、ブランドごとの世界観や表現の差別化をどこまで維持できるかも課題となり得る。画一的なビジュアルが広がれば、ブランド価値の毀損を招く懸念もある。
それでも、サイズデータと生成AIを融合した今回の取り組みは、オンライン購買における「試着体験」の再定義に踏み込むものと言える。今後は他社の参入や技術競争が進むことで、視覚情報の精度そのものが新たな競争軸となり、ECの購買体験がさらに高度化していく可能性がある。
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