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アウトドア・パフォーマンス
テクニカルアウター（ダウン、パーカ、レインシェル）にはインナーの余裕が必要です。Photta なら、300ドルのジャケットを購入する前に、実際のベースレイヤーの上にフィットするか確認できます。
アウターウェアブランド向け
バーチャル試着ウィジェットで ジャケット＆コートを体験
Photta を使えば、購入前に実際の服装の上からジャケットやコート、アウターを重ねて、着丈やフィット感、レイヤリング（重ね着）を確認できます。季節特有の大量返品を抑止します。
アウターウェアは季節的な返品集中が最も深刻です
アウターの返品はシーズンごとに急増します。その主な理由は、届いた商品の着丈が合わない、インナーの上に着ると窮屈、あるいは自分の体型に対してプロポーションが悪いといった点にあります。バーチャル試着は、「今の服装の上に着た時にどう見えるか」という、最も返品に直結する不安を解消します。
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レイヤリングの可視化
AIが、ユーザーの実際の写真（既存のインナーが見える状態）の上にジャケットをレンダリングします。セーターやパーカー、Tシャツの上に羽織った際のシルエットを確認できます。
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正確な着丈とプロポーション
クロップド、ヒップ丈、中腿、膝丈、フルレングスなど、ユーザーの実際の体型に合わせた正確な裾の位置を表示。小柄な方や高身長の方にとって極めて重要です。
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季節的な返品ラッシュを削減
Photta のデータによると、導入後最初の冬シーズンにおいて、アウターの返品率が約32%から約22%まで低下しました。特に200ドル以上の高級コートで大きな効果が見られます。
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アクセサリーとの組み合わせ
マフラーや帽子、重ね着したインナーなど、ユーザーの現在のスタイリングを活かしたまま試着できるため、コーディネート全体をイメージしやすくなります。
アウター業界の実績データ
- 32%
- アウター平均返品率
- −31%
- Photta 導入後の返品削減率
- +19%
- 高級コートの成約率向上
- 29
- 対応言語数
ジャケット商品ページでの Photta 体験フロー
- 1
「このコートを試着する」をタップ
Photta はジャケットの商品ページに設置されます。ユーザーが起動し、現在の服装のまま写真を撮影（またはアップロード）します。
- 2
AIがジャケットをレイヤー
約10秒後、ユーザーは自身の実際の服装の上にコートを着た姿を確認できます。レイヤリング、ドレープ、着丈がすべて正確に再現されます。
- 3
適切なサイズをカートに追加
試着結果を見て、自信を持って自分の体型に合うサイズを選択できます。初回の注文で正解を選ぶ確率は、約62%から約84%へと跳ね上がります。
アウターウェアブランドの活用事例
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シティファッション・アウター
高級ファッションアウターの命はシルエットです。クロップド丈かミドル丈のブレザーか、オーバーサイズかジャストフィットか、Photta はユーザー自身の姿で正確なルックを見せます。
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サステナブル・アウター
サステナブルなブランドにとって、返品コスト（環境負荷）は大きな課題です。試着体験はブランドの価値観に合致します。返品を減らすことは、配送と廃棄の削減を意味します。
アウター購入のために設計された機能
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レイヤリング対応AI
空のシルエットではなく、ユーザーの既存のトップスの上にジャケットを表示します。今のセーターやパーカーが中に収まるかどうかを確認できます。
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正確な着丈表示
ウエスト、ヒップ、中腿、膝、フルレングスなど、正確なヘムラインをユーザーの実際のプロポーションに合わせて表示します。
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質感を忠実に再現
ウールメルトン、テクニカル素材、レザー、フェイクファー、ダウンなど、生地の重量感や光沢をAIが再現します。
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正確なカラー再現
キャメル、タン、トープなど、高級アウターの微妙な色の違いは重要です。商品写真の正確なトーンを維持したままレンダリングします。
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スタイル別コンバージョン分析
どのジャケットが試着後に最も売れているかを分析。シーズン末の値下げ判断や、来期のラインナップ計画にデータを活用できます。
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モバイルファースト
アウターの購入検討は通勤中や休憩時間に行われます。アップロードからカート追加まで、モバイルでわずか3タップです。
アウターブランド向けFAQ
- ユーザーの写真から判別します。セーターを着ている場合、AIは襟元、袖口、裾など（自然に見える部分）でセーターが見えるように処理します。Tシャツの場合も同様のロジックが適用され、実際のレイヤリングを確認できます。