「サイレントキラー」：AIスタートアップが小売業界最大の課題の1つを解決しようとする方法

ここがきつい、あそこがだぶつく、ドレープがうまくいかない。これらは、新しいAIアプリが購入前に衣料品を試着する顧客候補に与える可能性のあるフィードバックの例の一部であり、その過程で製品が店舗に返品される可能性を減らすことができます。
ファッション小売業者は、利益率を継続的に圧迫し、業界の多くの人が業界の「サイレントキラー」と呼ぶ、返品の増加という問題の解決にAIを活用するようになっています。
仮想試着技術を提供するAIスタートアップが数多く登場しており、潜在顧客が購入前にフィット感とスタイルを視覚化できるようになっています。
テクノロジー企業は2010年代からオンラインでのフィット感の問題を解決しようとしてきましたが、生成AIの急速な発展により、これらのアプリケーションはついに小売業者の収益に meaningfully 影響を与えるのに十分なものになりました。
米国国立小売連盟は昨年後半、2025年の年間小売売上高の15.8％が返品され、総額8,499億ドルに達すると推定しました。オンライン販売では、その数字は19.3％に跳ね上がりました。NRFによると、Z世代がこのトレンドを牽引しており、18歳から30歳の買い物客は昨年、1人あたり平均約8回のオンライン返品を行っています。
返品された商品のほとんどは棚に戻らず、多くの場合、小売業者にとって払い戻し自体の価値よりも処理コストの方が高くなります。これは業界にとって数十億ドル規模の問題であり、企業の利益を直接圧迫しています。
「返品を積極的に活用する方法を考え、それを最小限に抑える方法を見つけることは、ビジネスと収益性の重要な推進要因になり得ます」と、Guggenheimのシニア・マネージング・ディレクターであるSimeon Siegel氏はCNBCに語りました。
フィット感のテクノロジーは、実際に試着するほど良くはならないだろうが、ギャップを埋める素晴らしい方法だとSiegel氏は述べています。「それは改善し続けるでしょう。それが返品を減らし続けると思います。」
鏡のようなリアルさ？
返品やショッピングカート放棄の主な理由はフィット感に関する不確実性であると、AIスタートアップCatchesの創設者兼CEOであるEd Voyce氏はCNBCのインタビューで語りました。
Catchesは、ユーザーが「鏡のようなリアルさ」と呼ぶもので、仮想的に衣料品を試着するための「デジタルツイン」を作成できるプラットフォームを開発しました。このアプリケーションは先月、高級ブランドAmiriのウェブサイトで、厳選された衣料品向けに公開されました。
Voyce氏が「見た目がきれいなだけ」と呼ぶ他のモデルとは異なり、Catchesプラットフォームは、生地の質感の物理学と、素材が動く体とどのように相互作用するかを組み込んでいます。
「Catchesを構築した理由は、現在起こっているテクノロジーの合流点を活用して、この問題を効果的に解決するためです」と、LVMHのAntoine Arnault氏が支援し、NvidiaのCUDAプラットフォーム上に構築されたスタートアップを設立したVoyce氏は述べています。
「タイミング的に今解決可能である理由は、エンドユーザー向けのビジュアルをクラウドのベアメタル上で、ブランドにとって[投資収益率]を達成できるほど安価に実行できる必要があるからです」とVoyce氏は述べています。
「このテクノロジーは、業界全体に影響を与え、エンドユーザーが期待する新しい波を真に到来させる可能性を秘めています。」
利益を守る
これらのAIツールは、返品を削減するだけでなく、購入を強化するためにも使用されます。
近年、eコマースは急速に成長し、オンラインショッピングが小売売上高の成長を牽引していますが、ドナルド・トランプ大統領下の現在の米国貿易政策は、東南アジアでの製造に大きく依存するセクターにブレーキをかけています。価格帯全体で、小売業者は、コストが上昇し、インフレ圧力の中で消費者がますます価格に敏感になる中、利益率を維持するのに苦労しています。
返品は利益率を大きく圧迫する要因ですが、消費者の購買決定における重要な要因でもあります。NRFのデータによると、消費者の82％が無料返品を不可欠と考えていますが、それを提供するコストは多くのブランドにとって持続不可能になっています。
小売業者は現在、利益率を守るために、テクノロジーとポリシーを組み合わせてテストしています。
返品を削減するための戦略は、返品送料の請求から、より詳細なサイズ情報の提供、払い戻しよりも交換の奨励まで多岐にわたります。
Inditexが所有するZaraは、オンライン注文に返品手数料を導入した最初の企業の一つであり、一部の顧客にとっては物議を醸す変更でしたが、スペインの小売業者が粗利益を守り、「ブラケティング」（自宅で試着するために複数のサイズを購入する習慣）を抑制するのに役立ちました。
同小売業者は12月に「Zara try-on」という仮想試着ツールも展開しました。
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一方、ASOSは最近、利益率の顕著な改善を強調しており、その一部は返品率の160ベーシスポイントの削減によって推進されています。
オンラインのファストファッション企業は、ディープテックスタートアップAIUTAと提携して仮想試着を実験しており、潜在顧客はさまざまな体型、身長、肌の色で衣料品を見ることができます。ただし、ASOSは、このツールは一般的なガイダンスを提供することを目的としており、顧客は購入前にサイズガイドを確認する必要があると警告しています。
一方、Shopifyは、スタートアップGenlookのAI仮想試着アプリをそのコマースプラットフォームに統合しており、同社によると、「サイズに関する疑念を解消し、バイヤーの信頼を高め、コンバージョン率を向上させながら、コストのかかる返品を削減します。」
Amazon、Adobe、Googleなどのテクノロジー大手も、さまざまな形で仮想試着を作成し、大手ブランドと提携してこのテクノロジーを展開しています。
Google Labsのウェブサイトによると、4月30日から、Googleの仮想試着技術は、Googleプラットフォーム全体で製品検索結果内で直接アクセスできるようになります。
Catchesに関しては、同社のアプリはコンバージョンを10％増加させ、ブランドパートナーに20〜30倍の投資収益率をもたらすと予測しています。同社は、価格帯が高いため、高級ブランドに焦点を当てています。同社はまだ、プラットフォームの使用によって返品がどの程度減少するかを数値化していませんが、「大幅な削減」を目標としています。
万能薬ではない
「確かにメリットを実感している企業はありますが、それを定量化するのはより困難です」とSiegel氏は述べています。
メリットは明らかですが、アナリストはAIが魔法の杖ではないと警告しています。フィット感以外にも、小売業者は在庫管理、顧客ターゲティング、不正防止のためにAIを探しています。
「それらはすべて非常に興味深いユースケースですが、企業が自分たちが何者であるかを放棄しない限り」とSiegel氏は述べています。
「あなたが何を売るかは、常にどのように売るかよりも重要になります。ですから、それを覚えておくことが、誰が勝って利益を得てAIから増幅されるか、そして誰がそれに消費されるかを決定するのに役立つと思います。」