「似合う」はアルゴリズムで解明できるのか？　ZOZOに聞くAIスタイリング最前線

　「自分にはどんな服が似合うのだろう？」。恐らく、多くの人が一度は抱いたことのある疑問だ。ZOZOの調査によると、約9割のユーザーがファッションにおいて「自分に似合うかどうか」を重視する一方、約8割が「似合うファッションがわからない」という悩みを抱えているという。膨大な選択肢から自由に服を選べる時代になっても、自分に似合う服を見つけることは簡単ではない。そんな極めて主観的で曖昧な「似合う」という感覚を、AIをはじめとしたテクノロジーによって解き明かすことはできるのか。

　2022年に「MORE FASHION × FASHION TECH ～ ワクワクできる『似合う』を届ける ～」という経営戦略を掲げたZOZOは、この難題に挑んでいる。同社は表参道に開設したパーソナルスタイリング体験施設「niaulab by ZOZO（以下、似合うラボ）」で約2年半にわたり、「似合う」を探る実証実験を実施。その知見を生かし、2026年9月にファッションコーディネートアプリ「WEAR by ZOZO（以下、WEAR）」に新機能「似合うルーム by ZOZO（以下、似合うルーム）」を実装した。人と人との対話やプロのスタイリストの感性から得られた知見は、いかにしてデジタルの世界に落とし込まれたのか。ブランドソリューション本部の藤本真美 WEAR推進部ディレクターと、ブランドソリューション開発本部のWEAR戦略部プロダクトマネジメントブロック 古宇田曜平氏に、開発の舞台裏とAIスタイリングが切り拓くファッションの未来を聞いた。

表参道のリアル実験から見えた「似合う」を構成する4つの要素

──2022年に「似合う」を戦略の中核に据えてから、どのようなアプローチで似合うを解明する取り組みを進めてきたのでしょうか。

藤本真美 WEAR推進部ディレクター（以下、藤本）：「似合う」を解明することは、お客さまにとって最大のニーズであるとともに、当社のビジネスをさらに成長させるドライバーになると捉えています。ただ、「似合う」という概念は非常に難解です。サイズやパーソナルカラーといった記号的な情報だけで解決できるものではないので、オンラインのデータだけでは到底処理しきれません。だからこそ、まずはオフラインの現場でお客さまと真正面から向き合うことから始めました。それが2022年末に表参道にオープンした似合うラボです。

古宇田曜平氏（以下、古宇田）：似合うラボでは、プロのスタイリストがお客さまお一人につき約2時間をかけ、完全マンツーマンで対話とスタイリングを行いました。現場にはリサーチャーも立ち会い、スタイリストが「なぜその服を提案したのか」という思考ロジックや言葉の選び方、それに対するお客さまの反応や感情の変化まで、すべてを記録してデータベース化したのです。

藤本：2023年2月から2024年4月までの期間だけでも約1000人の方に似合うラボを体験いただきましたが、そこで得られた最大の収穫は、「似合う」を構成する重要な要素を特定できたことでした。現在、当社では「似合う」を構成する要素として以下の4つを定義しています。

【ZOZOが定義した"似合う"の4要素】
1. ジャンル：「きれいめ」「モード」など、全12種類のファッションの系統
2. 味付け：「あっさり」から「こってり」まで、複雑なファッションか否かを星5つで分類
3. 与えたい印象：「エレガント」「大人っぽい」など、どういった印象を周囲に与えたいか
4. 体型の悩み：「足が短い」「太ももが太い」といった悩みをアイテム選びや着こなしでどう解消するか

──そのようにしてリアルで得た知見を、どのようにデジタルサービスへと落とし込んでいったのでしょうか。

藤本：私たちが目指したのは、服を「買う前」の段階、いわば「買う以外のトラフィック」でお客さまと日常的な接点をつくることです。2024年5月にWEARで「ファッションジャンル診断」を導入し、2025年10月には手持ち服を活かす「着回し提案」、2026年4月には対話型のLINE公式アカウント「ZOZOの似合うコーデAI ラボくん」を開設するなど、段階的に「似合う」のテクノロジーを実装してきました。その集大成として2026年9月にリリースしたのが、WEARの新機能「似合うルーム」です。

──感覚的で定性的なスタイリングのノウハウをアルゴリズムに組み込む作業は、相当高いハードルだったのではないでしょうか。

古宇田：おっしゃる通り、最大の難関でした。ファッションはフィット感や生地の落ち感、その日の気分など、曖昧な要素が複雑に絡み合っており、汎用的な大規模言語モデル（LLM）にプロンプトを投げるだけでは精度の高い提案は作ることができません。スタイリストが持つ暗黙知をどうロジック化し、自社開発のAIに落とし込むかという試行錯誤を繰り返しました。

　特にこだわったのが「提案のロジック」と「納得感のある説明文の生成」です。単に診断結果に当てはまる服をレコメンドするだけでは、アルゴリズムの機械的な押し付けになってしまいます。スタイリストのアドバイスと同じように、「あなたの好きなテイストはここですが、あえて少し外してこういう合わせ方をすると新しい魅力が出ますよ」というような、ユーザーの好みを踏まえつつ、世界を広げるような提案ロジックを設計しました。

　また、なぜそのコーディネートが似合うのかを解説するテキスト生成には、外部のLLM技術を採用しつつ、似合うラボで蓄積したスタイリストの思考プロセスやWEARのデータを掛け合わせて高度にチューニングしています。これにより、AIキャラクターの「ラボくん」が、人間味のある納得度の高い言葉でおすすめの理由を語りかけてくれる体験を実現しました。

──「モード」「ストリート」といった全12種類のファッションジャンルの判定も、独自の技術で行われているのでしょうか。

古宇田：はい。各コーディネートのジャンル判定にはブランドのパブリックイメージなどは用いておらず、似合うラボで培った知見と当社独自の判定モデルを組み合わせて判定しています。 WEARが保有する1500万件以上のコーディネートデータにこれらの特徴を付与し、精緻な分類を行っています。2024年時点では「好みのジャンル傾向」を144パターンで診断していましたが、似合うルームの「ファッションコア診断」では、そこに「与えたい印象」や「味付け」を掛け合わせ、より「自分ごと化」しやすい男女合わせて全28種類のタイプへと再構築しました。

藤本：診断結果のタイプ名も工夫していて、例えば「昼下がりのプレイリスト」のように、言われた側がちょっと嬉しくなって誰かにシェアしたくなるような、情緒的で愛着が持てるネーミングを意識しています。

"路地裏ランウェイ"や"ブーケの本命"といったユニークな分類が並ぶ、ウィメンズのファッションコア診断

Image by: ZOZO

「着たい」と「似合う」の二項対立を超えて

──ユーザー自身の「これが着たい」という意志と、客観的な「これが似合う」という分析が食い違うこともあると思います。「似合うルーム」ではこの2つをどのように調和させているのでしょうか。

古宇田：どちらか一方に偏るのではなく、両方を高い次元で両立させることを目指しています。その鍵になるのが、一連の流れで設計された体験設計です。似合うルームでは、まず「ファッションコア診断」でユーザー本人が言語化できていない深層心理の好みや、周囲からどう見られたいかという客観的な願望をすくい上げます。次に、ラボくんが、診断タイプに基づきながらも好みのジャンルに近いコーディネートを提案し、その理由を丁寧に説明します。

　このとき、体型の悩みはもちろん、当日の天候や気温、さらにはユーザーがすでにクローゼットに持っている服やZOZOTOWNでお気に入りに登録しているアイテムを組み合わせた着回しまでもが、提案に組み込まれます。 そして最後に「お試しコーデ」という機能で、自分の写真を使ってバーチャル試着を行い、実際の着用イメージや全体の雰囲気を視覚的に確認できる。「自分の好みが反映されている」「プロの客観的な理由付けがある」「手持ち服でも着回せる」「試着して似合う姿が確認できる」――このステップを踏むことで、ユーザーの「着たい」という衝動と「似合う」という安心感が結びつき、深い納得感が生まれるという体験を設計しています。

──2026年9月15日のリリース当日には、一般ユーザーや公認インフルエンサーを招いた体験イベントも開催しました。手応えはいかがでしたか？

藤本：会場で行ったアンケートでは、回答者の92.5％に「自分のタイプに基づくコーディネート提案が参考になった」と回答いただきました。また、バーチャル試着機能の「お試しコーデ」についても83.8％が「生成結果の質が良かった」と答え、さらにそのうちの88.1％が「着用イメージがわかることで、洋服の購買意欲が上がった」と答えてくださったんです。

──「似合う」が解明されることで、実際に売り上げにもつながっているのでしょうか？

藤本：数値としても、似合うルームの利用ユーザーは非利用ユーザーと比較して、ZOZOTOWNへの送客行動やその後の購買行動にポジティブな変化が見え始めており、確かな手応えを感じています。

「似合わない」は教えない。ファッションを広げるためのテクノロジー

──ファッション診断サービスでは「骨格に合わない服」「避けるべきアイテム」などをNG指定するアプローチも見られますが、ZOZOはその方針をとっていませんね。

藤本：ええ、「似合わないものの提案」を機能として実装する予定は現時点ではありません。ファッションは本来、自由でポジティブな自己表現の場であるはずです。アルゴリズムに「あなたにはこれが似合わない」と枠をはめられ、選択肢を狭められてしまったらワクワクしませんよね。 私たちにとって「似合う」とは、ひとつの正解を突きつける「答え」ではなく、新しい挑戦や発見への「きっかけ」です。自分では選ばなかったけれど「これも似合うかもしれない」と視野が広がり、自信を持って街に出られるようになること。テクノロジーはその背中をそっと押すために存在すべきだと考えています。

──最後に、WEARと「似合うルーム」が目指す究極のユーザー体験について教えてください。

藤本：WEARの究極の役割は、日々の服選びの迷いや不安に寄り添い、自分らしいスタイルに出会うことで毎日を前向きに楽しんでもらうことです。「何を着ればいいかわからない」「着回しに自信が持てない」という日常の細やかな課題に対して、診断、AIによる提案と解説、バーチャル試着、そして手持ち服との連携までをシームレスにつなぎ、一人ひとりのファッションライフに伴走していく。 買う前のコミュニケーションから、ECでの購買、そして日々の着こなしまでを一気通貫で支えることで、「ファッションのことなら、やっぱりZOZOだよね」と自然に思っていただける存在を目指していきたいですね。人の感覚に寄り添うテクノロジーの探求に、終わりはありません。これからもポジティブな提案を積み重ねていきます。

FASHIONSNAP編集部がファッション診断を試してみた

　ZOZOが目指す「似合う」の現在地を知るために、20歳のFASHIONSNAP編集部女性スタッフに、WEARのファッションコア診断を試してもらった。「好きなコーディネート」を5枚ピックアップして診断された結果は「サンシャインチアリーダー」。「動けるシルエットで、ヘルシーに」や「おとなしすぎる上品服はキャラじゃない」といったタイプの特徴や、「クローゼットは明るくエネルギッシュ」などの「このタイプあるある」については非常に納得感があると語ったほか、レコメンドされたWEARユーザーのファッションについては「自分のコーデの参考になりそう」と、ポジティブな様子を見せていた。

　同様に40代中盤の男性記者も診断を試してみた。選択対象として挙げられるコーデのほぼ全てが20代と思われる若者のものであるため、普段の自分の服装と乖離しており選ぶことが難しい。なんとか5枚を選んで出た診断結果については楽しめたものの、レコメンドされるWEARユーザーも若年層がほとんどで、自分のファッションの参考にすることは難しいように思えた。現時点では若年層がメインターゲットなのかもしれないが、今後のアップデートで大人世代のレコメンドが充実することを期待したい。

関連記事

オンデーズがカラーレンズを100色以上に拡充　AI接客で購入ハードルを解消

FASHION