🤡🎀向けファッション版自由意志大政奉還

女の服をアルゴリズムに選ばせるな。自分の性癖をAIに学習させろ🫵🤡

皆さんは女性🤡🎀の服をどのように選んでいるだろうか。

そもそも女性の服を選ぶ機会がないという人間もいるだろうが、それは今回の本題ではない。
今回、私は🤡🎀から服を選んでほしいと言われた。

しかも、私の好みで選んでよいらしい。
これは非常にありがたい話である。
しかし、ここで一つ問題が生じる。

好みの服は高い。

このあたりのブランドを見ていると、かわいいニットが1万円、スカートが1万数千円する。

上下を揃えれば2万円を超えることも珍しくない。
一方、GRLには1,000円台のニットやスカートが大量に存在する。

それなら、高級ブランドで理想のデザインを発見し、AIにジェネリック品を探させればよいのではないか。
さらに、見つけた服を実際に着る予定の女性の写真に合成すれば、購入前に似合うかどうかまで判断できる。
そう考えて、ファッション版自由意志大政奉還を実行することにした。

https://www.grail.bz/member/friend/2620DEE5937F8500.600261/

第1段階　有楽町ルミネで実物のデータを回収する

まず向かったのは有楽町のルミネである。

JILL by JILL STUART、PROPORTION BODY DRESSING系などの店舗を巡り🤡🎀に服を試着させる。

この段階で重要なのは、必ずしも服を買うことではない。
自分の好みに刺さるデザインを発見し、その情報を回収することだ。

実際に試着してみると、ネイビーのニットに水色の襟が付いていて、金ボタンが縦に並び、ウエストが絞られた服が非常によかった。

下はグレーのフレアミニスカート。
清楚なお嬢様系でありながら、身体のラインがきれいに見える。
こういう服が欲しかったのである。

ここで商品タグを撮影する。
商品名だけでなく、品番、色番号、サイズ、素材、価格まで撮影しておく。
なぜなら、AIは曖昧な商品名だけでは平気で別の商品を推薦するからだ。

今回の試着品では、ニットが税込10,890円、スカートが税込13,970円だった。

上下合計24,860円。
これを再現できたら非常に有難い。

第2段階　Instagramで自分の琴線に触れる服を収集する

次にInstagram、X、WEARなどで好みのファッションを集める。
ここで重要なのは、世間一般の人気ランキングをそのまま採用しないことだ。

自分の琴線に触れるかどうかが最優先である。
今回の私の場合、収集した画像には明確な共通点があった。

つまり、漠然とかわいい服を探しているのではない。
自分が何をかわいいと感じるのか、その評価関数を具体化しているのである。
これを言語化できれば、あとはAIに探索を委任できる。

第3段階　AIにジェネリック品を探させる

ここからが本番である。
ChatGPTに試着写真とInstagramで集めた画像を渡し、GRL、SHEIN、メルカリ、ZOZOTOWNなどから似た服を探させる。

例えば、次のようなプロンプトを使う。

実際に見つかった商品

例えばGRLでは、次のような商品が見つかった。

① シャツレイヤード風ケーブル編みニットカーディガン［tu2164］

税込1,799円。

ネイビー、ケーブル編み、シャツ襟、金ボタンという要素が揃っている。

②シャツレイヤード風ケーブル編みニットトップス［pm979］

税込1,099円。

シャツとニットを重ねたようなデザインで、裾が広がるシルエット。


もちろん、元の高級ブランドの商品と完全一致するわけではない。
しかし、数分の一の価格で似た方向性の服を発見できる。

ここで重要なのは、高い服を買う代わりに、安い服を適当に買うのではないということだ。
理想のデザインを先に決め、それに近い商品を大量の選択肢から探索するのである。

第4段階　AIで実際の着用画像をシミュレーションする

さて、ここで問題が発生する。
商品ページでかわいいと思った服が、実際に着てもかわいいとは限らない。

モデルの体型、髪型、顔立ち、撮影角度、照明などによって印象は大きく変わる。

そこで、服を着る予定の女性の写真と、購入候補の商品画像をAIに渡す。
そして、複数のトップスとスカートを組み合わせた着用シミュレーションを生成する。

例えば、トップス4種類、スカート3種類なら、理論上12通りの組み合わせがある。

それを一枚の比較画像に並べればよい。

こうして作った画像を比較し、自分の好みに最も刺さる服だけを購入する。

いわば、AIによるファッションの事前試着である。
ただし、ここには重大な落とし穴があった。

第5段階　AIは存在しない服を平気で作る

実際にやってみて分かった最大の問題がこれである。
AIに服の着用シミュレーションを作らせると、非常にかわいい服が出てくる。

ところが、その画像に表示されているGRLの品番を検索すると、全然違う服が出てくるのである。

長袖のケーブルニットだと思っていたら、実際の商品は半袖のカーディガンだった。
水色の襟が付いていたはずなのに、公式サイトの商品には存在しない。

これは困る。私はAIが創作した架空の服を買いたいのではない。

実際に販売されている服を、彼女が着たらどうなるか知りたいのである。
そこでAIへの指示を修正した。

画像生成AIは服の雰囲気を再現することには優れていても、実在商品の細部を正確に維持できるとは限らない。

したがって、シミュレーションはあくまで比較の補助として使い、最終的には販売ページの写真と実寸を確認する必要がある。

第6段階　GRLの紹介制度でさらに安く買う

さて、商品が決まったら最後は購入である。
GRLには友達紹介制度が存在する。

紹介URL経由で新規会員登録し、所定の認証を完了すると紹介ポイントが付与される仕組みだ。

私の紹介リンクはこちら。
https://www.grail.bz/member/friend/2620DEE5937F8500.600261/

600ポイントの紹介特典が適用される場合、600円相当の値引きに利用できる。
例えば、1,799円のニットと799円のスカートなら合計2,598円。
そこから600ポイントを利用できれば、支払額は1,998円になる。
上下2,000円程度でお嬢様風コーデが完成する計算である。

ただし、ポイントの付与額や利用条件は変更される可能性があるため、登録画面と注文画面で確認してほしい。

結論　自由意志を大政奉還して、探索をAIに委任する

今回やったことを整理すると、次のようになる。
第一に、実店舗で高級ブランドの服を試着し、自分の好みを発見する。

第二に、Instagramなどから好きなファッションを大量に収集する。

第三に、それらの画像をAIに渡して、低価格のジェネリック品を探させる。

第四に、候補商品を実際に着る予定の人に合成し、複数の組み合わせを比較する。

第五に、最も気に入ったものだけを購入する。

ここでAIに委任しているのは、商品の探索、比較、組み合わせの生成である。

一方、何をかわいいと感じるのか、どの服を着てほしいのか、最終的に何を買うのかという判断は人間が行う。

つまり、自由意志を完全にAIに明け渡しているわけではない。
自由意志の行使に必要な情報収集と試行錯誤をAIに大政奉還しているのである。

かつては店頭に並んだ限られた服の中から選ぶしかなかった。
今では、世界中の通販サイトから似た服を探し、何十通りもの着用パターンを生成し、実際に買う前に比較できる。

しかも、その探索費用はほとんどかからない。
AI時代のファッションとは、服そのものを選ぶゲームから、自分の好みをいかに正確に言語化するかというゲームへ変化していくのかもしれない。

そして、最終的に残るのは一つの問いである。

お前は、🤡🎀に何を着せたいのか。
その答えさえ明確なら、あとはAIに探させればいい。
ファッション版自由意志大政奉還、ここに完了である。

番外編　パーソナルカラーも骨格もサイズもAIに判定させればいい

ここまで自分の好みに刺さる服を探してきたが、もう一つ重要な問題がある。
自分かわいいと思う服と、実際にその人に似合う服は必ずしも一致しない。

いくらネイビーの襟付きニットが好きでも、着る人の肌の色や体型に合っていなければ、せっかくのデザインが台無しになってしまう。

そこで登場するのがチャッピーである。
実はChatGPTには、顔写真や全身写真を見せて、パーソナルカラーや骨格タイプの候補を分析させることもできる。

もちろん写真だけで正確に診断できるわけではない。照明やカメラの補正、撮影角度によって結果が変わるので、あくまで簡易的な分析である。
しかし、服選びの参考にするには十分役立つ。

① パーソナルカラーを服選びに反映する

今回、女性🤡🎀はブルベ夏という前提で服を選んだ。
ブルベ夏は一般に、青みを帯びた柔らかい色や、明るく穏やかな色が似合いやすいとされる。

そこでチャッピーに、清楚なお嬢様系という私の好みを維持しながら、ブルベ夏向けの配色を考えさせた。

すると候補として出てきたのが、アイスブルー、青みのある淡いエメラルドグリーン、くすみターコイズ、グレー、ネイビーなどである。

自分の性癖に刺さるファッションを維持したまま、着用者のパーソナルカラーに合わせて配色を最適化できる。

もっとも、ブルベ夏だから必ずこの色が似合うというわけではない。鮮やかなエメラルドや黄みの強いターコイズは似合いにくい場合もあるため、実際の顔映りを比較する必要がある。

② 骨格診断でシルエットを最適化する

次は骨格診断である。
一般的なファッションの骨格診断には、ストレート、ウェーブ、ナチュラルという分類がある。

全身写真や身体の特徴をチャッピーに伝えることで、どのタイプに近いかを検討させることができる。
ただし、写真だけで骨格タイプを断定することはできない。

重要なのは、分類そのものではなく、実際にどの形の服がきれいに見えるかである。
例えば、ウエストを強調したい場合でも、ペプラムの切り替え位置、ニットの丈、スカートの広がり方によって見え方は大きく異なる。

そこで複数の服を合成し、正面と横から比較する。
こうすれば、単なる「骨格ウェーブ向けの服」といった一般論ではなく、実際に着る人の体型に合わせた選択ができる。

③ サイズ選びもAIに任せる

そして地味に便利なのがサイズ選びである。
今回の🤡🎀は普段Sサイズを着用している。

しかし、GRLの商品にはSサイズだけでなく、Fサイズの商品も多い。

同じFサイズでも、身幅39cmのコンパクトなニットと、身幅51cmのゆったりしたカーディガンでは、着用時の印象が全く異なる。

そこでチャッピーに、身長、普段のサイズ、身体の実寸、試着時の写真、商品ページの寸法表を渡して比較させる。

といった点を確認できる。
画像だけで正確な身体寸法を測定することはできないが、実寸データを与えれば、サイズ選びの失敗を減らすことができる。

結論　性癖と似合う服の最適化問題

ここまで来ると、ファッション選びは単なる買い物ではなくなる。
自分の好みという主観的な評価関数に、パーソナルカラー、骨格、サイズ、予算という制約条件を追加する。

その条件のもとで、AIに大量の商品を探索させ、最も評価の高い組み合わせを発見する。

昔なら何十店舗も歩き回り、何十着も試着しなければ分からなかったことを、今ではAIで事前にかなり絞り込める。

かわいい服を探すのではない。
自分がかわいいと思う服を、その人が最もかわいく着られるようにする。
これこそがファッション版自由意志大政奉還の真髄なのである。

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