投稿者 投稿日: カテゴリー AIニュース
Google は2026年9月18日、ファッションデザイナー2名とGoogle Flow上で専用ツールを共同開発したと発表しました。
ニューヨーク・ファッションウィーク（NYFW）の準備工程に、AIで自作したツールが入り込みました。注目すべきは動画生成のデモではなく、対面のキャスティングとフィッティングに最大3日かかっていた工程を、デジタル上で先に詰めたという点です。商品撮影とモデル手配に追われる日本のアパレルEC事業者にとって、ここは他人事ではありません。本記事は、EC支援19年・5,000社超の実績を持ち、AI導入支援は2023年から提供する株式会社オルセル（うるチカラ運営）が解説します。
Google FlowでNYFW用ツールを2つ自作した事実関係
今回の発表は、Google社内のEnvisioning StudioとGoogle Labsが、独立系デザイナーのJane WadeとSergio Hudsonと組み、それぞれの困りごとに合わせた専用ツールをGoogle Flow上で作ったというものです。Google Flowとは、自然言語で指示するとAIが映像や制作用ツールを生成する、Googleのクリエイティブ制作環境のことです。Googleのエンジニアがデザイナーの隣に座って作った、という座組みが今回の特徴になっています。
Google公式ブログは、独立系デザイナーの時間の大半が事務作業や工場とのやり取り、ベンダー調整に消えていると指摘しています。デザイン以外の工程が膨らみすぎている、という前提認識が今回の出発点です。
1つ目のツールが、Jane Wade向けに作られたStyling Suiteです。ランウェイに出すモデルの全身のルックを、ヘア、メイク、アクセサリー、靴、衣服まで含めてデジタル上で組み替えられます。Googleによれば、対面のキャスティングとフィッティングはデザインチームの最大3日を消費する工程でした。サンプルを追加で裁断・縫製する前に、ルック全体のバランスと不足しているアイテムを洗い出せるようになったとされています。
2つ目が、Sergio Hudson向けのRunway Visualizationです。こちらは予算内でショーを成立させることが主題でした。従来は照明や小道具を変更するたびに3Dレンダリングを作り直す必要があり、そのたびにコストが積み上がっていたといいます。ツール上で会場のセットアップを調整し、予算に収まる選択肢のなかで照明や小道具を差し替え、モデルの歩く導線まで詰められるようになりました。
Googleは記事の終盤で、ファッション業界のAI活用の多くが理論的な検証段階で止まっていると認めたうえで、既存の制作プロセスに合わせてツールを共同開発し、作り手が主導権を握り続ける形が重要だと述べています。2つのツールはGoogle Flow上で公開されており、同様の自作はGoogle Flow（Google Labs）でコーディング不要とされています。
日本のアパレルEC事業者にとっての論点はささげ業務の前工程
日本のEC事業者が読み替えるべきなのは、ランウェイの話ではなく「撮影前にどこまで決め切れるか」という論点です。楽天市場やShopifyでアパレルを扱う事業者にとって、撮影・採寸・原稿制作のいわゆるささげ業務は、新作投入のボトルネックになりがちです。スタジオもモデルも半日単位で押さえるため、当日に「このルックは成立していない」と気づいた時点で、その枠は取り返せません。
今回のStyling Suiteが潰したのは、まさにその「撮影当日に気づく」構造です。3日分のキャスティングとフィッティングを丸ごとAIに置き換えたわけではなく、物理サンプルを追加で作る前に組み合わせの検証を済ませた、というのが正確な理解になります。日本の現場に落とすなら、撮影枠を減らす話ではなく、撮影枠の歩留まりを上げる話として捉えるほうが実態に合います。
Runway Visualizationの示唆も同じ構造です。照明や小道具の変更のたびにレンダリング費用が乗るという課題は、ECで言えばLPやバナーの差し替えのたびに外注費と納期が乗る状況とほぼ同型です。予算という制約条件をツール側に持たせて、そのなかで選択肢を出させた点が実務的で、これは商品ページのA/B案出しにそのまま転用できる考え方といえます。
一方で、生成画像をそのまま顧客に見せることへの抵抗は依然として強い点も見落とせません。AI生成のビジュアルが消費者に拒否される事例は現実に起きており、うるチカラでもAI生成メニュー画像への拒否反応とEC商品写真の論点として整理しています。今回のGoogleの事例が社内の検討工程にAIを置き、最終的な成果物はリアルなランウェイだった点は、日本のEC事業者にとっても重要な線引きです。
明日から着手できる3つの初動
第一に、AIを使う工程を「顧客に出す画像」ではなく「社内で決める前工程」に限定して切り出してください。撮影前のスタイリング案出し、什器や背景の組み合わせ検討、モデルの立ち位置の当たり出しといった、失敗してもコストが発生しない領域から入るのが安全です。ここであれば、生成物の完成度が多少粗くても意思決定には十分使えます。
第二に、制約条件をプロンプトに書き込む習慣をつけてください。Sergio Hudsonのツールが実用に耐えたのは、予算という制約が最初から組み込まれていたためです。ECなら「撮影枠は半日」「使える什器は手持ちのこの5点」「背景は白ホリのみ」といった実際の制約を先に渡すと、そのまま発注できる案が返ってきます。制約のない案出しは、見栄えは良くても現場で使えません。
第三に、既存の制作フローを壊さずにツールを合わせてください。Googleが強調していたのも、デザイナーの既存プロセスに合わせて作った点でした。撮影指示書のフォーマットや、カメラマンへの共有方法を変えずに、その手前の検討だけをAIに寄せるほうが定着します。ツールに合わせて業務を作り替える順番は、現場の抵抗を招きます。
なお、撮影そのものの省力化は別系統の動きとして進んでいます。スマートフォンカメラ側の進化についてはOpenAIによるGlass Imaging買収とEC商品撮影の論点で、消費者側の画像起点の商品発見についてはDaydreamのカメラロール活用とEC商品画像の論点で扱っています。前工程、撮影、発見導線の3つは別々に検証したほうが投資判断を誤りません。
まとめ
Google Flowの事例が示したのは、AIがデザイナーの代わりに服を作ったという話ではなく、最大3日を要していた検討工程を前倒しし、物理サンプルを作る前に判断を済ませたという話です。日本のアパレルEC事業者は、まず撮影の前工程に限定してAIを差し込み、予算や什器といった実制約をプロンプトに組み込むところから始めるのが現実的です。顧客に見せる最終ビジュアルをどこまでAIに任せるかは、市場の受容度を見ながら別途判断してください。
参考文献
- Google – Co-creating the future of fashion with Google
- Google Flow 公式サイト
- Google Labs – Flow
- Jane Wade 公式サイト
- Sergio Hudson 公式サイト
※うるチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴社のEC事業に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
https://uruchikara.jp/contact/
引用元: Google 公式ブログ
【監修】齋藤竹紘（株式会社オルセル代表 / 19年・5,000社のEC支援実績）
株式会社オルセル代表取締役 / うるチカラ編集長。19年・5,000社以上のEC支援実績を持ち、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング・Shopify・Shopee越境ECの実装ノウハウを保有。AI×ECに関する書籍を3冊執筆。「現場で使えるAI実装」を一次情報として発信しています。
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