バーチャルフィッティング12選。返品削減とCVR向上につながる選び方

「サイズが合わないという理由の返品を、どうにかして減らしたい」
「商品ページで離脱されてしまう。実物のイメージが伝わっていないのではないか」

アパレルECを運営していると、必ずこの2つの壁にぶつかります。実際、Recustomer株式会社の調査では国内EC全体の返品率は6.61%、アンダーウェア・下着では15.1%、靴・スニーカーでは11.1%に達しています。

その解決策として導入が広がっているのが、バーチャルフィッティング（バーチャル試着）です。ただし、ここには大きな落とし穴があります。「バーチャル試着を入れれば返品が減る」とは限らないのです。生成AIで着用イメージを作るタイプの多くは、サイズを反映していません。見た目の不安は解消できても、サイズ違いの返品は減らないのです。

本記事では、バーチャルフィッティングを4つのタイプに分類したうえで、サービスを比較します。あわせて、公式サイトで料金を公開している数少ないサービスの実額、2026年に施行される改正個人情報保護法で新設される「特定生体個人情報」への対応まで解説します。

そもそもバーチャルフィッティングとは？

バーチャルフィッティングとは、実物の商品を身につけずに、着用したイメージや自分に合うサイズをデジタル上で確認できる仕組みの総称です。「バーチャル試着」「オンライン試着」とも呼ばれ、英語圏では Virtual Try-On（VTO）と表記されます。

呼び方に明確な使い分けはありません。導入検討で本当に重要なのは名称ではなく、どの技術方式を採用しているかです。方式によって、解決できる課題も、導入にかかる手間も、費用の構造もまったく変わります。

自社ECの改善施策全体のなかでバーチャルフィッティングをどう位置づけるかを整理したい場合は、EC構築そのものの選択肢も押さえておくと判断しやすくなります。

関連記事：ECサイト制作会社おすすめ20選比較。費用相場・構築方法・失敗しない選び方を解説

バーチャルフィッティングの5つの技術方式

現在提供されているサービスは、大きく5つの技術方式に整理できます。

技術方式	仕組み	得意な領域	解決できる不安
AR重畳型	カメラ映像に商品の2D/3D素材を リアルタイム合成	メガネ・カラコン・時計・コスメなど 身体との位置関係が固定的な小物	色味・雰囲気
AI画像生成型	人物画像と商品画像を入力し、 生成モデルが着用画像を出力	アパレル全般。 3Dデータ不要で導入が軽い	色味・雰囲気
3Dアバター型	体型データからアバターを生成し、 衣服の3Dデータを着用シミュレーション	着用感まで含めた確認	色味・雰囲気 ＋サイズ
サイズレコメンド型	身体情報や手持ち衣類の実寸と商品実寸を 突き合わせて推奨サイズを提示	画像生成を伴わないため 最も導入が軽い	サイズ
デジタルサイネージ型	店頭の大型ディスプレイの前に立つと、 動きに合わせて衣服を重畳表示	店頭体験・話題づくり	店頭での接客効率

※「見た目の不安」と「サイズの不安」は別の技術で解決する

導入検討でもっとも誤解が多いのが、この点です。AI画像生成型のバーチャル試着は、サイズを反映していません。

たとえば国内の代表的なAI試着サービスであるkitemiruは、繊研新聞の取材に対して「サイズは反映されないため、デザインや色が似合うかを試す用途」と明言しています。GoogleがCVPR 2023で発表した試着技術の論文「TryOnDiffusion」も、制約として「実際のフィット感は保証せず、あくまでビジュアル化に特化している」と記載しています。

つまり、返品削減を目的にするならサイズレコメンド型か3Dアバター型を、CVRや客単価の向上を目的にするならAI画像生成型やAR型を選ぶという切り分けが必要です。この違いを踏まえずに導入すると、「試着機能を入れたのに返品が減らない」という結果になりかねません。

購入直前の離脱をどう抑えるかという視点では、試着機能以外の打ち手も併せて検討する価値があります。

関連記事：カゴ落ち対策ツールおすすめ13選比較。ECサイトの課題フェーズ別の選び方

バーチャルフィッティングの導入効果

バーチャルフィッティングの導入効果は、返品率の削減とCVRの向上という2つの軸で語られます。ここでは各社が公表している数値を整理したうえで、その数値をどう受け止めるべきかを解説します。

返品率とCVRはどこまで改善するのか

以下は、各サービス提供企業および導入企業が公表している数値です。

企業・サービス	公表されている効果	条件
Under Armour × Virtusize	サイズ起因の返品率27%減少、 比較機能利用時のCVR約7倍	利用グループと非利用グループの前年同期比較 （2022年11-12月 vs 2023年11-12月）
Virtusize 全体平均	CVR平均5.1倍、返品率平均20.1%削減、 平均注文単価24.5%向上	同社公式サイト掲載の自社集計値
unisize（メイキップ）	購入率250%改善、返品軽減率20%、 機能利用率平均30%	同社公式サイト掲載の自社集計値
SOU・SOU × kitemiru	CVR平均15%向上	同カテゴリで導入6着と非導入6着を1ヶ月比較
セキミキ・グループ × wearcoord	導入後2週間で試着体験1万回超、 利用ユーザーの購入率が前年同月比で約3倍	導入商品数 約90点
Zalando バーチャル フィッティングルーム	パイロットで 最大40%の返品率削減	欧州14市場・4週間、Levi’sの上半身衣類が対象。 同社が「テスト段階の限定的な結果」と明記

そもそも「サイズが理由の返品」がどれだけ大きな比率を占めるかも押さえておきましょう。Zalandoは公式に「全返品の約3分の1がサイズ関連」と公表しており、米国NRFの調査でも返品理由として「商品がマッチしなかった」が70%を占めています。

導入前に知っておきたい効果の前提

ここまでの数値には、2つの前提があります。

1つは、多くがサービス提供企業自身の発表値であり、第三者による検証を経ていないという点です。比較対象の取り方（利用者と非利用者の比較なのか、導入前後の比較なのか）によって数値の意味は変わります。

もう1つは、バーチャル試着単独で返品が減ると実証されているわけではないという点です。決済メディアPYMNTSは2026年の記事で、この点を明確に留保しています。返品削減はサイズ表記の見直し、商品写真の改善、レビュー活用といった施策との合わせ技で実現するものと捉えておくのが現実的です。

導入検討時には「自社の返品理由の内訳」を先に把握しておくと、期待値を見誤りません。サイズ起因が3割程度なら、サイズレコメンド型で削減できるのはその3割の一部です。

バーチャルフィッティングの費用相場

バーチャルフィッティングを検討するうえで最初に知っておくべきことは、この市場は料金非公開が前提だという事実です。主要な比較サイトに掲載されているサービスのほとんどが「要問い合わせ」で、業界横断の相場データは公開されていません。

そのなかで、公式サイトに金額を明記しているサービスは限られます。

公式に料金を公開しているサービス

サービス	公開価格	課金の考え方
Virtusize（Shopify版）	月額$39〜	月間最大10,000件の注文まで。初期費用無料
Try-oooon!!	月額30,000円（税別）〜	固定＋従量課金
TIPSNAP	月額5万円〜（モニター価格）	PoC協力企業向けの価格。通常料金は非公開
True Fit	月額$1,000〜	注文量ベースの従量課金
Fittingbox（Shopify版）	月額$59〜199	掲載商品数と月間ユニークユーザー数による段階制
YouCam（Shopify版）	月額$379〜569	対応SKU数による段階制（100SKU／300SKU）

なお、Virtusize の CORE プラン、True Fit や Fittingbox、YouCam のエンタープライズ版は、いずれも公式サイトに金額の掲載がなく要問い合わせとなります。上表はあくまで小〜中規模から始める場合の下限価格として捉えてください。

費用が変動する4つの要因

見積もりを取る前に、自社の条件のどこが費用を押し上げるのかを把握しておきましょう。

1. EC連携の方式

タグを設置するだけで完結するサービスであれば、初期費用は無料または低額に抑えられます。一方、基幹システムや独自カートとのAPI連携が必要な場合は、追加の開発費が発生します。Shopifyやfutureshop、ecforce、ecbeing といった主要カートとの標準連携があるかどうかで、初期コストは大きく変わります。

2. 商品データの作成範囲

3Dアバター型やAR型では、商品の3Dモデルや専用の撮影データが必要です。3Dモデルの制作費は1点あたり数千円から数万円が目安とされており、これにSKU数を掛け合わせた金額が初期コストに乗ります。アパレルはシーズンごとにSKUが総入れ替えになるため、この費用は一度きりではなく継続的に発生する運用コストになる点に注意が必要です。

3. 月額の課金基準

サービスによって課金の基準が異なります。月間PV数、掲載商品数、店舗数、試着画像の生成回数など、何に対して課金されるかを確認してください。特に従量課金型は、キャンペーンやSNSでの拡散によって利用回数が跳ね上がると、想定外の請求につながります。上限設定や予算管理機能の有無も確認しておきましょう。

4. ハードウェアと設置工事

店舗サイネージ型では、ディスプレイ・PC・カメラといった機材費に加え、設置工事費と店舗数分の積み上げが発生します。短期のイベント利用であれば、機材一式のレンタルプランを用意しているベンダーもあります。

内製・受託開発を選ぶ場合

既存サービスでは要件を満たせず、スクラッチ開発を選ぶケースもあります。この場合の初期開発費は300万円から数千万円以上、保守・運用費は年間で開発費の10〜15%程度が目安とされています。

ただし2026年1月には Google の Vertex AI で試着画像生成モデルが一般提供を開始しており、試着エンジンそのものはAPIとして従量課金で調達できる環境が整いつつあります。自社で試着エンジンを開発する意義は薄れており、選定軸は「エンジンの性能」から「ECへの組み込み方とデータ運用」へ移りつつあります。

生成AIを自社の業務やサービスに組み込む進め方から検討したい場合は、以下の記事も参考になります。

関連記事：生成AI導入支援サービスおすすめ15選比較。活用できる補助金からタイプ別の選び方まで

バーチャルフィッティングを選ぶ際の比較ポイント

バーチャルフィッティングは「どれも似たようなもの」ではありません。技術方式が違えば解決できる課題が違い、導入の手間も費用構造も変わります。次の5つの観点で比較してください。

1. 解決したい課題と技術方式が合っているか
2. 対応チャネルと対象商材
3. 導入・運用にかかる手間
4. 料金体系と費用が膨らむポイント
5. 顔画像・体型データの取り扱い

1. 解決したい課題と技術方式が合っているか

もっとも重要なのがこの観点です。前述のとおり、AI画像生成型は「似合うかどうか」の不安を解消しますが、サイズ違いの返品は減りません。逆にサイズレコメンド型は返品削減に直結しますが、着用イメージは提示できません。

自社の課題が「商品ページからの離脱」なのか「購入後の返品」なのかを先に特定してください。両方を狙う場合は、サイズレコメンド型とビジュアル試着型を併用しているEC事業者も存在します。

確認すべきポイントは次の3つです。

• 自社の返品理由のうちサイズ起因は何割か
• 商品ページの離脱率とカート投入率のどちらが弱いか
• 施策のゴールを返品率とCVRのどちらで測るか

2. 対応チャネルと対象商材

同じバーチャルフィッティングでも、ECサイト専用のものと、店頭サイネージ専用のものがあります。加えて、SNSでのシェアを前提に設計されたサービスもあり、認知拡大まで狙えるかどうかが変わります。

対象商材も見落としがちなポイントです。アパレル向けのサービスにメガネやカラコンを載せることはできません。逆に、メガネ・カラコン・ジュエリー・コスメといった小物は、それぞれ専用に開発されたサービスのほうが精度が高くなります。カラコンであれば瞳の領域認識、リングであればハンドトラッキングというように、必要な技術が根本的に異なるためです。

確認すべきポイントは次の3つです。

• EC・実店舗・SNSのどこで使いたいか
• 自社の主力商材に専用対応しているか
• 複数チャネルで使う場合、同一サービスでカバーできるか

3. 導入・運用にかかる手間

導入負荷は大きく3段階に分かれます。もっとも軽いのはECサイトにタグを設置するだけで完結するタイプで、開発リソースが不要なため最短1週間程度で公開できます。次が、モデル着用画像や商品実寸データの整備が必要なタイプです。もっとも重いのが、3Dモデルの制作やサイネージ機材の設置を伴うタイプになります。

見落とされやすいのが運用フェーズの手間です。新商品を追加するたびに撮影や3Dデータ作成が発生するのか、既存の商品画像をそのまま使えるのかで、担当者の負荷は大きく変わります。シーズンごとにSKUが入れ替わるアパレルでは、ここが継続運用できるかどうかの分かれ目になります。

確認すべきポイントは次の3つです。

• 導入時に必要な作業とエンジニアの関与範囲
• 新商品追加時に発生する作業とその所要時間
• 利用中のカートシステムと標準連携があるか

Shopifyでストアを運営しており、導入と運用まで含めて相談したい場合は、以下の記事も参考にしてください。

関連記事：Shopify運用代行おすすめ17選比較。費用相場から選び方まで解説

4. 料金体系と費用が膨らむポイント

料金が非公開のサービスが大半である以上、見積もり依頼の時点で自社の条件を具体的に伝えられるかが、比較のしやすさを左右します。SKU数、月間PV、店舗数、3Dデータの保有状況をあらかじめ整理して同じ条件で各社に提示すれば、比較可能な見積もりが揃います。

課金基準の違いにも注意してください。定額制であれば予算は読みやすい一方、試着回数に応じた従量課金では利用が伸びるほどコストも増えます。SNS拡散を狙う施策との相性を考えるなら、上限設定や利用量の予算管理機能があるかを必ず確認しましょう。

確認すべきポイントは次の3つです。

• 課金基準は定額か従量か、何をカウントするか
• 商品データの作成費が別途発生するか
• 契約期間の縛りと解約条件

5. 顔画像・体型データの取り扱い

令和8年の改正個人情報保護法では「特定生体個人情報」に関する規律が新設されます。顔の骨格・皮膚の色・目鼻口の位置形状から抽出した顔特徴データが主な対象で、事業者名・利用目的・変換対象となる身体的特徴の内容などを本人に通知するか、本人が容易に知り得る状態に置く周知義務が課されます。オプトアウトによる第三者提供も禁止され、本人はいつでも利用停止を請求できるようになります。施行は公布日から2年を超えない範囲内とされています。

実務上とくに注意すべきは、店頭サイネージ型のように「撮影されていることを本人が容易に認識できない」形態です。ECでユーザー自身が写真をアップロードする形態と比べ、対応の必要性が高くなります。

ベンダー選定時には次の4点を必ず確認してください。

• アップロードされた画像・体型データの保存期間
• AIの学習（トレーニング）に利用されるかどうか
• 削除リクエストへの対応フローの有無
• データの保管国とリージョン

参考として、Googleは自社の試着機能について「アップロード写真は試着結果の生成目的にのみ使用」「生体認証データは収集せず学習にも利用しない」「ユーザーはいつでも写真の削除が可能」と公表しています。ベンダーに同水準の説明を求められるかが、ひとつの判断基準になります。

バーチャルフィッティングの選び方

ここまで、技術方式の違いと比較の観点を整理してきました。バーチャルフィッティングは、解決したい課題によって選ぶべきタイプが明確に分かれます。

本記事では、次の4つのタイプに分類して紹介します。

1. ビジュアル試着型（似合うか・色味の不安を解消してCVRを上げたい場合）
2. サイズレコメンド型（サイズ違いによる返品と対応コストを減らしたい場合）
3. 店舗サイネージ型（実店舗・イベントの店頭体験と話題性を強化したい場合）
4. 商材特化型（メガネ・カラコン・ジュエリー・コスメを扱っている場合）

① ビジュアル試着型（似合うか・色味の不安を解消してCVRを上げたい場合）

商品ページで「自分が着たらどう見えるか」がイメージできず離脱されている場合は、ビジュアル試着型が適しています。ユーザーの写真や選択した体型モデルに商品を着せた画像を生成し、着用イメージを提示するタイプです。

近年は生成AIの進化により、3Dモデルを作らずに既存のモデル着用画像だけで導入できるサービスが増えました。ECサイトにタグを設置するだけで公開できるものも多く、導入負荷はもっとも軽い部類に入ります。SNSでのシェアを前提に設計されたサービスもあり、購入促進だけでなく認知拡大まで狙える点も特徴です。

ただし繰り返しになりますが、このタイプはサイズを反映していません。返品削減が主目的の場合は次のサイズレコメンド型を検討してください。

このタイプのバーチャルフィッティングを見る⇩

② サイズレコメンド型（サイズ違いによる返品と対応コストを減らしたい場合）

返品率と返品対応コストの削減を最優先するなら、サイズレコメンド型が第一候補になります。ユーザーの身体情報や手持ち衣類の実寸、過去の購買履歴と、対象商品の実寸データを突き合わせて、推奨サイズを提示するタイプです。

画像生成を伴わないため、導入がもっとも軽く、効果を数値で検証しやすいのが利点です。スクリプトタグの設置だけで公開でき、返品率という明確なKPIで前後比較できます。国内では導入サイト数の実績が厚く、主要ECカートとの標準連携も揃っています。

一方で、着用イメージそのものは提示できません。「サイズは合うが、思っていた雰囲気と違った」という理由の返品には効きにくい点は理解しておきましょう。

このタイプのバーチャルフィッティングを見る⇩

③ 店舗サイネージ型（実店舗・イベントの店頭体験と話題性を強化したい場合）

実店舗やイベント会場での体験価値を高めたい場合は、店舗サイネージ型が選択肢になります。大型ディスプレイの前に立つと、カメラが体の動きを検出し、衣装が重なって表示されるタイプです。

試着室に入らずに複数の商品を試せるため、試着室の回転率改善や、在庫のない色・サイズの疑似提示に活用できます。ウェディングドレスや着物のように、実際の試着に手間がかかる商材との相性がとくに良好です。話題性が高く、来店動機そのものを作れる点も他タイプにはない特徴です。

一方で、機材費・設置スペース・店舗オペレーションの負荷が発生します。また前述のとおり、撮影されていることを本人が認識しにくい形態であるため、改正個人情報保護法への対応も他タイプより慎重な検討が必要です。

このタイプのバーチャルフィッティングを見る⇩

④ 商材特化型（メガネ・カラコン・ジュエリー・コスメを扱っている場合）

メガネ、カラーコンタクト、リング、コスメといった商材を扱っている場合は、汎用のアパレル向けサービスではなく、その商材に特化したサービスを選ぶべきです。

小物は身体との位置関係が固定的なため、AR技術との相性が良く、衣類よりも高い精度で再現できます。ただし必要な技術は商材ごとに異なります。カラコンなら瞳の領域認識とレンズ色の重なりの再現、リングならハンドトラッキング、メガネなら瞳孔距離の自動算出というように、専用に開発されたエンジンでなければ実用に耐えません。

対象商材が明確に決まっているぶん、選定は他タイプより絞り込みやすいのが利点です。ECと実店舗の両方に展開できるサービスも多く、オムニチャネルでの活用も視野に入ります。

このタイプのバーチャルフィッティングを見る⇩

---

上記で自社に合うタイプがわからなかった方は、以下の診断ツールで自社に合うタイプを確認してみてください。

7つの質問に答えてください。回答が終わると、自社の目的に最適なバーチャルフィッティングのタイプが診断されます。

バーチャルフィッティング一覧比較表

以下は、本記事で紹介するバーチャルフィッティングの一覧比較表です。

【ビジュアル試着型】のバーチャルフィッティング

ビジュアル試着型のバーチャルフィッティングを紹介します。いずれも「似合うか」「色味・雰囲気」の不安を解消し、商品ページからの離脱を防ぐことを主目的としています。

wearcoord（株式会社wearcoord）

AI生成ではなく、実物商品をマネキンに着せて撮影した実写画像で着せ替えができるバーチャルフィッティングです。痩せ型・普通・ふくよかの3体型それぞれで撮影した画像をデジタル化しているため、生成AI特有の破綻がなく、素材の質感やシルエットがそのまま伝わります。

ECサイト上で複数アイテムをタップしてコーディネートを組めるほか、自分の顔写真をアップロードしてモデル画像と差し替える機能も用意されています。過去に購入した商品と販売中の商品を組み合わせたコーディネート提案もオプションで対応可能です。

導入はECサイトにタグを2行埋め込むだけで、契約から公開まで最短1週間。アパレル全般に加えて着物・ランドセル・腕時計といった商材にも対応しています。セキミキ・グループでは導入後2週間で試着体験が1万回を超え、利用ユーザーの購入率が前年同月比で約3倍になったと公表されています。

技術方式	3体型マネキンの実写画像による着せ替え＋顔差し替え
対応チャネル	EC・実店舗（スタッフの提案ツールとしても利用可）
対象商材	アパレル全般、着物、ランドセル、腕時計
導入方法	タグ2行の埋め込み。最短1週間で公開
料金	要問い合わせ（試着ボタンの起動回数に応じた料金体系）

kitemiru（株式会社データグリッド）

京都大学発のAIスタートアップが開発した、生成AIによるバーチャル試着サービスです。ユーザーがスマートフォンで撮影した全身写真をアップロードすると、数秒で試着イメージが生成されます。

ブランド側の準備はモデル着用画像の登録のみで、3Dモデルの制作は一切不要です。撮影済みの画像をそのまま活用できるため、シーズンごとにSKUが入れ替わるアパレルでも運用負荷を抑えられます。発行された試着ページはECサイトだけでなく、実店舗のタブレットやSNSにも組み込めます。

若林株式会社の「SOU・SOU」では、同カテゴリの商品詳細ページで導入6着と非導入6着を1ヶ月比較した結果、導入商品のCVRが平均15%向上したと公表されています。ほかにオンワードグループの「ONWARD CROSSET」やF・O・インターナショナルの「BREEZE」での導入実績があります。

技術方式	AI画像生成（生成モデルによる外見操作技術）
対応チャネル	EC・実店舗・SNS
対象商材	アパレル（大人服・子ども服）
導入方法	モデル画像を登録するだけで試着ページを発行
料金	要問い合わせ

Try-oooon!!（シルバーエッグ・テクノロジー株式会社）

セルフィー1枚から着用イメージを生成し、SNSシェアによる認知拡大まで設計に組み込んだバーチャル試着サービスです。2026年4月に提供が開始された、本記事で紹介するなかで最も新しいサービスにあたります。

全身撮影もサイズ入力も不要で、顔立ち・髪型・肌の色・表情・ポーズ・背景を保持したまま着用イメージを生成します。生成された画像はブランドロゴ入りのシェアカードとして Instagram・X・LINE に直接投稿でき、ユーザーの投稿がそのままブランド認知の拡大につながる仕組みです。

不適切画像の自動検出・ブロック機能や、ユーザー単位のレート制限・月間利用量の予算管理機能も標準搭載されています。従量課金型で懸念されがちなコスト暴走を、管理画面側で制御できる設計です。導入はJSタグの組み込みのみで、原則バックエンド開発は不要となっています。

技術方式	生成AI（セルフィー1枚からの画像生成）
対応チャネル	EC・SNS
対象商材	トップス、アウター、ワンピース、ボトムス、セットアップ、アクセサリー
導入方法	JSタグの組み込み＋SaaS管理画面での設定
料金	月額30,000円（税別）〜（固定＋従量課金）

試着カメラ（株式会社Sally127）

ARとAIを組み合わせた、特許取得済み（特許第6656572号）のオンラインバーチャル試着サービスです。旧称は「あとおしちゃん」で、現在は「試着カメラ」として提供されています。

ECサイトに試着ボタンを埋め込むだけで導入でき、専用アプリの開発は一切不要です。ボタンを押してから10秒で試着が開始でき、身長を入力すれば着丈の確認もできます。コーディネート試着や自分の写真での試着といった機能も順次追加されています。

青山商事の「洋服の青山公式オンラインストア」、三陽商会、QVCジャパン、スクロール、豊島など幅広い導入実績があり、公式には「試着カメラ経由のCVが30倍」「返品20%減」という数値が公表されています。きものレンタリエでの振袖・帯の試着など、レンタル衣装領域での活用実績がある点も特徴です。

技術方式	AR＋AI（特許第6656572号）
対応チャネル	EC中心（展示会・メタバース・イベントでの実績あり）
対象商材	アパレル全般、着物・振袖・帯などレンタル衣装
導入方法	ECサイトに試着ボタンを埋め込むだけ。アプリ開発不要
料金	要問い合わせ

【サイズレコメンド型】のバーチャルフィッティング

サイズレコメンド型のバーチャルフィッティングを紹介します。着用イメージの生成ではなく、推奨サイズの提示によって返品率の削減を狙うタイプになります。

Virtusize（株式会社Virtusize）

手持ちの衣類の実寸と購入検討中の商品を重ね合わせて比較できる「比較試着」が特徴のサイズレコメンドサービスです。写真計測や3Dスキャンを使わず、ユーザーが普段着ている服を基準にサイズを判断できる点が他社と異なります。

25万件以上のフィットプロファイルを活用したAIサイズレコメンドに加え、ビジュアルサイズチャート、体型数値から似た商品を絞り込むFittingRoom Discoveryといった機能を提供しています。Virtusize導入済みの他ストアでの購入履歴アイテムとも比較できるため、利用が広がるほど精度が上がる仕組みです。

導入はスクリプトタグ2つを設置するだけで、開発者の関与なく3分で公開できます。世界500以上のブランドが導入し、CVR平均5.1倍・返品率平均20.1%削減・平均注文単価24.5%向上を公表。Under Armourではサイズ起因の返品率が27%減少しています。国内でもBEAMS、ユナイテッドアローズ、オンワード、マルイ、アシックスなど導入実績が豊富です。

技術方式	手持ち衣類との比較試着＋AIサイズレコメンド
対応チャネル	EC
対象商材	アパレル、フットウェア、バッグ、キッズ
導入方法	スクリプトタグ2つ。Shopify・Magento・Salesforce等に対応
料金	Shopify版：月額$39〜（月間1万件の注文まで／初期費用無料）、CORE：要問い合わせ

unisize（株式会社メイキップ）

数問のアンケートに答えるだけで最適サイズを提案する、国内導入サイト数トップクラスのサイズレコメンドサービスです。身長・体重・体型の悩みなどを最短1分で回答すると、3,500を超えるブランドのサイズデータと身体統計データを照合して推奨サイズが提示されます。

4方向から確認できる3Dシルエット表示、マイページでの登録済み衣類との比較、バッグのサイズを身近なアイテムと比較できる「unisizeBAG」など、機能の幅広さも強みです。サイズ実写プレビューや骨格診断といった新機能も継続的に追加されています。

導入はタグ埋め込みのみで、futureshop・ecforce・ecbeing・Shopifyといった主要ECプラットフォームとの標準連携が用意されています。国内外300サイト・国内250サイトへの導入実績があり、購入率250%改善・返品軽減率20%を公表。ユニフォームや学生服向けにリモート採寸とオーダー集計をデジタル化する「UOS」も提供しています。

技術方式	アンケート回答型サイズレコメンド＋3Dシルエット＋比較試着
対応チャネル	EC（ユニフォーム・学生服向けにUOSを別途提供）
対象商材	婦人服、紳士服、子供服、バッグ、スポーツ用品
導入方法	タグ埋め込み。futureshop・ecforce・ecbeing・Shopify等と連携
料金	要問い合わせ

Body2Fit（Bodygram Japan株式会社）

スマートフォンで撮影した写真2枚から、最大33〜35カ所の身体寸法を計測するAI採寸サービスです。アンケート回答型ではなく画像計測を主軸とするため、ユーザーが自分の寸法を把握していなくても精度の高いサイズ提案が可能になります。

計測結果から3Dアバターを生成し、体の部位ごとの細かい着用感（フィット感）を表示できる点が特徴です。非接触・リモートでの採寸が完結するため、ECだけでなく店頭での接客や、制服・ユニフォームの採寸業務にも展開できます。

2023年度ファッションEC売上高ランキング上位5社のうち2社が利用しており、導入企業としてアダストリア（.st ドットエスティ）、カンコー学生服、エアウィーヴなどが公表されています。コンバージョン数1.35倍、返品が6分の1に減少という数値も公開されています。

技術方式	写真2枚からのAI身体計測（最大33〜35カ所）＋サイズレコメンド
対応チャネル	EC・実店舗・ユニフォーム／学生服の採寸
対象商材	アパレル、制服・ユニフォーム、寝具
導入方法	Webアカウント作成／API連携。スマートフォン撮影ベース
料金	要問い合わせ

【店舗サイネージ型】のバーチャルフィッティング

店舗サイネージ型のバーチャルフィッティングを紹介します。店頭やイベント会場での体験価値と話題性を高めることを主目的としています。

Virtual Fashion 2.5D（株式会社ネクストシステム）

自社開発のAI姿勢推定エンジン「VisionPose」を活用し、Webカメラ1台で全身骨格を検出するARデジタルサイネージです。ディスプレイの前に立つと体格に合わせて衣装が自動でフィットし、動きにも追従します。

最大の特徴は、写真1枚から衣装データを作成できる点です。3Dモデリングが不要なため、サイネージ型でありながらコンテンツ制作の負荷を大きく抑えられます。非接触のジェスチャー操作に対応し、撮影した画像はQRコードでスマートフォンに持ち帰れるため、SNSでの拡散にもつながります。顔認識による性別・年代の属性分析機能も備えています。

ウェディングドレス、着物、制服、キャラクター衣装、甲冑・民族衣装といった、実際の試着に手間がかかる商材との相性が良好です。Kinesysシリーズ全体で導入実績100社以上、バーチャルファッション個別では一蔵オンディーヌのららぽーと新三郷店への導入が公表されています。短期利用向けの機材レンタルプランも用意されています。

技術方式	ARデジタルサイネージ＋AI姿勢推定（VisionPose）
対応チャネル	実店舗・イベント・観光施設
対象商材	ウェディングドレス、着物、カジュアル衣料、制服、キャラクター衣装
導入方法	サイネージ機材の設置（PC・Webカメラ・モニタ）。レンタルプランあり
料金	要問い合わせ（別途見積）

+PLUS MIRROR（株式会社Innovation Studio）

75インチの大型スマートミラーに、AI診断とバーチャル試着を搭載した店頭体験型のバーチャルフィッティングです。ミラーの前に立つとAIカメラが顔や体型を認識し、パーソナルカラー診断からコーディネート提案、試着までを一台で完結させます。

診断機能が核になっている点が特徴です。フェイスタイプとパーソナルカラーの診断、潜在的な好みからのファッションタイプ診断、全身コーディネート提案に対応しており、来店客が「自分に似合うもの」を発見する体験そのものを店頭で提供できます。2026年からは生成AIによるバーチャル試着（AI服試着）にも対応し、商品タグのスキャンや画像選択のあと全身写真を撮影すると、最大5点までの着用イメージを生成できます。

店舗に合わせて筐体をカスタマイズして設置するタイプで、ルミネ新宿、アトレ恵比寿、ジェイアール名古屋タカシマヤ、ららぽーと（LaLaport CLOSET）、シャポー船橋など、主要な商業施設への導入実績があります。バーチャル試着を搭載した最新版はFREAK’S STORE京都店などで実店舗導入されています。

技術方式	スマートミラー＋AI診断＋生成AIによるバーチャル試着
対応チャネル	実店舗（商業施設・アパレル店頭）
対象商材	アパレル（帽子・ジュエリー診断にも対応）
導入方法	店舗に合わせた筐体のカスタマイズ設置
料金	要問い合わせ

【商材特化型】のバーチャルフィッティング

商材特化型のバーチャルフィッティングを紹介します。メガネ・カラコン・ジュエリー・コスメといった商材ごとに、専用のエンジンを開発しているサービスを取り上げます。

PERFECT（パーフェクト株式会社）

AI顔認識とAR技術で、バーチャルメイク・肌診断・アイウェア試着を一括提供するビューティー＆ファッションテック向けのソリューションです。ニューヨーク証券取引所に上場する Perfect Corp. の日本法人が提供しています。

リアルタイムの顔トラッキングにより、リップやアイシャドウなどのバーチャルメイクを高精度に再現します。アイウェアではAI顔認識で瞳孔距離を自動算出し、レンズカラー・透明度・反射まで再現したうえで複数角度から確認できます。商品画像を4枚アップロードするだけで3Dバーチャル化できるため、SKUごとの制作負荷を抑えられる点も特徴です。

提携ブランド700以上、60か国以上での展開、バーチャル試着対応コスメ80万点超、年間利用回数100億回超という実績を公表しています。国内では株式会社SUPLUSのアイウェアブランド「アイブレラ」への導入事例があります。導入はSDK・API・Webタグに加え、Shopifyアプリ経由でも可能です。

技術方式	AI顔認識＋AR（リアルタイム顔トラッキング）
対応チャネル	EC・自社アプリ・実店舗
対象商材	コスメ、スキンケア（肌診断）、アイウェア、ヘアカラー、アクセサリー
導入方法	SDK／API／Webタグ組み込み。Shopifyアプリにも対応
料金	エンタープライズ：要問い合わせ、Shopify版：月額$379〜（14日間無料トライアルあり）

MPカラコン（サークルレンズ）シミュレーター（モーションポートレート株式会社）

カラーコンタクトレンズ専用に開発された、顔認識・瞳領域認識ベースのシミュレーターです。顔写真1枚から目領域と瞳位置を高精度に認識し、ずれやはみ出しのない装着イメージを合成します。

カラコンは、もともとの瞳の色とレンズの色が重なることで複雑な色味になるため、単純な画像の重ね合わせでは実物と乖離します。本サービスはこの色の重なりまで再現している点が、汎用サービスとの決定的な違いです。複数の色・デザインを連続で比較でき、画像を拡大して細部を確認することもできます。

iOS・Android・Windows・macOS・HTML5に対応したSDKとして提供されるため、ECサイトへの組み込みと店頭タブレットでの運用のどちらにも展開できます。HOYA株式会社の「コンタクトのアイシティ」では全国100店舗にiPadが常設された実績があります。

技術方式	顔認識・瞳領域認識による装着シミュレーション
対応チャネル	実店舗（タブレット設置）・EC
対象商材	カラーコンタクトレンズ、サークルレンズ
導入方法	SDK／アプリ提供（iOS・Android・Windows・macOS・HTML5対応）
料金	要問い合わせ

Fittingbox

メガネ・サングラス専用に特許技術を積み上げてきた、アイウェア領域の専業ベンダーです。Webカメラを使ったリアルタイムAR試着に加え、静止画ベースの試着方式も選択できます。

特筆すべきは保有データの規模で、1,200ブランド以上・19.5万点を超えるフレームの3Dデータベースを構築しています。自社フレームのデジタル化を請け負う3Dスタジオも保有しており、データがない場合でも対応可能です。さらに、装着中のメガネをデジタル上で除去するFrame Removal Technologyという独自技術も保有しています。

導入はWebタグ／HTML5埋め込みのほか、Shopifyアプリ、WordPress・WooCommerce・Magentoといった主要CMSとの連携、店頭キオスクへのPlug & Play設置に対応しています。法人顧客4,000社以上、年間バーチャル試着3億600万回超という実績を公表しています。ただし日本語の公式サイトは確認できないため、日本語での問い合わせが必要な場合は事前確認をおすすめします。

技術方式	特許技術ベースのAR＋顔検出（リアルタイム／静止画の両方式）
対応チャネル	EC・実店舗（キオスク設置）
対象商材	メガネ、サングラス
導入方法	Webタグ／HTML5埋め込み、Shopifyアプリ、主要CMS連携、店頭キオスク
料金	エンタープライズ：要問い合わせ、Shopify版：月額$59〜199（14日間無料トライアルあり）

バーチャルフィッティングのよくある質問

導入検討の段階でよく挙がる疑問をまとめました。

Googleが無料でバーチャル試着を提供しているのに、自社で導入する必要はありますか？

Googleの「バーチャルでお試し」は2025年10月から日本でも利用でき、2025年12月にはセルフィー1枚での試着にも対応しました。ただし、ランジェリー・水着・アクセサリーは対象外で、ショッピング広告にも提供されていません。また、あくまでGoogle検索・ショッピング上での体験であり、自社ECサイト内の購入導線に組み込むことはできません。

自社ECのCVR改善や返品削減をKPIに置くのであれば、自社サイト内で完結する仕組みが必要です。なお、Googleが専用アプリ「Doppl」を2026年4月に終了し検索・ショッピングへ集約した動きは、「専用アプリを作る」より「既存の購買動線に組み込む」ほうが有効という示唆として読み取れます。

導入までにどれくらいの期間がかかりますか？

タイプによって大きく異なります。ECにタグを設置するだけのサービスであれば、契約から公開まで最短1週間程度、Shopifyアプリ経由であれば数分から数日で稼働できます。一方、3Dデータの整備が必要なサービスは数週間から1ヶ月以上、サイネージ型は機材調達と設置工事が加わるため、さらに期間を見ておく必要があります。

見積もりを取るときに、あらかじめ用意しておくべき情報はありますか？

料金非公開のサービスが大半であるため、同じ条件を各社に提示できるよう次の情報を整理しておくと、比較可能な見積もりが揃います。

• 対象SKU数と年間の入れ替え点数
• 月間PV数・セッション数
• 利用中のECカートシステム
• 3Dデータや商品実寸データの保有状況
• 実店舗に展開する場合の店舗数

返品対応そのものの負荷を減らす方法はありますか？

バーチャルフィッティングは返品の「発生」を抑える施策ですが、発生した返品への対応工数は別問題です。返品・交換のオペレーション自体を外部に委託する選択肢もあわせて検討すると、コスト削減の効果を測りやすくなります。

関連記事：ECサイト運営代行おすすめ23選比較。月商別の外注パターン・費用相場と選び方を解説

アップロードされた顔写真や体型データはどう扱われますか？

サービスによって扱いが異なるため、必ず個別に確認してください。令和8年の改正個人情報保護法では顔特徴データを含む「特定生体個人情報」の規律が新設され、利用目的の周知義務や利用停止請求への対応が求められます。保存期間、AI学習への利用有無、削除フロー、データの保管国の4点は、契約前に書面で確認しておくことをおすすめします。

まとめ

バーチャルフィッティングの導入で最も大切なのは、自社が解決したい課題と技術方式を一致させることです。多機能なサービスを選ぶことでも、話題性のある技術を選ぶことでもありません。

本記事で紹介した4つのタイプを、あらためて整理します。

• 似合うか・色味の不安を解消してCVRを上げたい → ビジュアル試着型
• サイズ違いによる返品と対応コストを減らしたい → サイズレコメンド型
• 実店舗・イベントの店頭体験と話題性を強化したい → 店舗サイネージ型
• メガネ・カラコン・ジュエリー・コスメを扱っている → 商材特化型

まだ診断ツールを試していない方は、ぜひ「バーチャルフィッティングの選び方」セクションの診断ツールから、自社に合うタイプを確認してみてください。

タイプを絞り込めたら、一覧比較表から気になる2〜3社に絞って問い合わせてみましょう。その際、SKU数・月間PV・利用中のカートシステム・3Dデータの保有状況を同じ条件で伝えれば、比較可能な見積もりが揃います。あわせて、顔画像・体型データの保存期間と学習利用の有無も必ず確認してください。2026年以降は、この対応の差がベンダー選定の判断材料になります。

なお、バーチャルフィッティングは単体で効果を出す施策ではありません。サイズ表記の見直し、商品写真の改善、レビューの活用といった打ち手と組み合わせて初めて、返品率とCVRの両方が動きます。自社ECの改善を全体設計から相談したい場合は、以下の記事も参考にしてください。

関連記事：ECコンサル会社おすすめ15選比較。費用相場からタイプ別の選び方まで解説

この記事が、貴社に最適なバーチャルフィッティング選びの一助になれば幸いです。