仮想試着ルーム

概要

• 顧客がアバターを使用して衣服を仮想的に試着するプラットフォーム
• リアルタイムでサイズやデザインの確認が可能
• オンラインショッピングの際の不安や返品を減少させるサービス

ターゲット

• オンラインショッピングを頻繁に利用する若い世代
• 実店舗での試着が難しい地域に住む消費者
• ファッションに敏感で、最新のトレンドを取り入れたい層

解決するターゲットの課題

• オンラインでの衣服購入時のサイズ感の不安
• 購入後の返品や交換の手間とコスト
• 実際に試着することなくデザインや色合いを確認したいニーズ

解決する社会課題

• オンラインショッピングの返品率の高さとそれに伴う環境負荷
• 実店舗がない地域のファッションアクセスの不平等
• COVID-19などの影響で実店舗への訪問が難しい状況

独自の提供価値

• 高精度なアバター技術によるリアルな試着体験
• ユーザーの体型や好みを学習するAI機能の組み込み
• 多数のブランドやデザインとの連携による豊富な選択肢

ソリューション/機能

• 3Dアバターのカスタマイズ機能
• リアルタイムでの衣服の試着・変更機能
• 体型や好みに合わせたおすすめ機能

実現に向けたテクノロジー/仕組み

• 3Dスキャン技術によるユーザーの体型取得
• AI技術を活用したパーソナルレコメンデーション
• AR技術によるリアルタイムの試着体験

チャネル/アプローチ

• ファッション関連のオンラインサイトやアプリとの連携
• SNSやインフルエンサーを活用した宣伝活動
• 実店舗とのコラボレーションによる体験イベント

収益モデル

• ブランドやショップからのリスティング料
• プレミアム機能の月額課金モデル
• アフィリエイトによる商品購入時の手数料

コスト構造

• 技術開発やサーバーの維持コスト
• マーケティングや広告の宣伝費用
• パートナーシップやライセンスの取得費用

KPI

• 月間アクティブユーザー数
• 1ユーザーあたりの平均利用時間
• 試着からの購入転換率

パートナーシップ

• ファッションブランドやオンラインショップとの連携
• 3Dスキャン技術を提供する企業との提携
• SNSプラットフォームとの協業

革新性

• 既存のオンラインショッピング体験の大幅な向上
• ユーザーの体型や好みを完全に反映した試着体験
• リアルタイムでのフィードバックや変更が可能

競争優位の条件

• 高度な技術力と多数のブランドとの連携
• ユーザーのデータを活用した精度の高いレコメンデーション
• シームレスなUI/UXデザインと使いやすさ

KSF(Key Success Factor)

• ユーザーの満足度とリピート率の向上
• 新しいブランドやデザインの追加による更新頻度
• ユーザーフィードバックの迅速な取り込みと改善

プロトタイプ開発

• 最初は限定的なブランドやデザインでのテスト
• ユーザーからのフィードバックを基に機能の追加や改善
• パートナーシップを拡大して多様な選択肢を提供

想定する顧客ユースケース例

• オンラインで気になる服を見つけ、サイズ感を確認したい場合
• 特定のイベントや日常でのコーディネートの参考にしたい場合
• 新しいブランドやデザインを試してみたいが、実店舗が遠い場合

成長ストーリー

• 初期段階ではファッション愛好者や若い世代をターゲットにサービス提供
• 口コミやSNSを活用してユーザーベースを拡大
• 多数のブランドやショップとの連携を進め、選択肢を増やしていく

アイディア具体化/検証のポイント

• ユーザーの体型や好みに合わせた試着体験の実現度
• リアルタイムでの試着や変更のスムーズさ
• パートナーシップや連携による選択肢の豊富さ