着せ替え自在！AIモデルでファッション業界に変革

最終更新日：: 2025/05/02

※この記事はファクトチェックにより事例の一部と、BringRitera（リテラ）紹介のため一部人の手を加えています。

AIモデルがファッション業界に革命を起こしています。この記事を読めば、従来のモデルとの違いから、ECサイトでの商品着用イメージ生成、広告活用、デザイン支援、バーチャル試着といった具体的な活用事例、そして導入のメリット・デメリットまで全てが分かります。コスト削減や多様な表現が可能になる一方、品質担保や著作権、倫理的課題も存在します。簡単なAIモデルの作り方やおすすめツールも紹介し、AIが切り拓くファッションの未来像を明らかにします。

1. ファッションAIモデル

ファッションAIモデルとは、人工知能（AI）技術、特に画像生成AIを用いて作成された、実在しない架空の人物モデルのことを指します。近年、ChatGPTの画像生成AI技術である「GPT Image 1」や、FLUX、Stable Diffusion、Midjourneyといった高性能な画像生成AIが登場し、驚くほどリアルで魅力的な人物画像を誰でも比較的容易に生成できるようになりました。これらの技術を活用し、ファッションアイテムの着用イメージ提示や広告・プロモーション用に生成されたモデルが、ファッションAIモデルと呼ばれています。デジタルヒューマンやバーチャルインフルエンサーといった呼称も、文脈によっては同様の意味で使われることがあります。

これらのAIモデルは、単なる静止画だけでなく、簡単なポージングの変更や、さらには動画生成技術の発展により、動きのある表現も可能になりつつあります。ファッション業界において、従来の人間モデルが担ってきた役割の一部、あるいは全く新しい役割を担う存在として、大きな注目を集めています。

1.1 従来のモデルとの違いを解説

ファッションAIモデルは、従来の人間モデルとは多くの点で異なります。以下に主な違いを表形式でまとめます。

比較項目	人間モデル	AIモデル
実在性	実在する人物	AIによって生成された架空の存在
身体的制約	年齢、体型、容姿など個人の特性に依存。疲労や体調変化あり。	制約がほとんどない。年齢、人種、体型、髪型、表情などを自由に設定・変更可能。疲労しない。
稼働時間・場所	スケジュール調整が必要。稼働時間や場所に制約あり。	24時間365日、場所を選ばず利用可能。
コスト	モデルへのギャランティ、撮影スタッフ人件費、スタジオ代、交通費、衣装・メイク代など高額になる場合がある。	初期の生成コストやツール利用料はかかるが、撮影関連費用は大幅に削減可能。再利用や修正も比較的容易。
肖像権・権利関係	モデル本人および所属事務所との契約に基づき、利用範囲や期間に制限あり。複雑な場合も。	基本的に肖像権は発生しない。ただし、生成に使用するAIツールやサービスの利用規約、学習データに関する著作権には注意が必要。
多様性の表現	起用するモデルに依存。多様なモデルをキャスティングするにはコストと手間がかかる。	多様な人種、体型、年齢、スタイルを容易に生成・表現可能。
倫理・社会的側面	労働環境、ルッキズム（外見至上主義）などの課題。	生成画像の偏り、人間モデルの雇用への影響、フェイク画像の悪用リスクなどの新たな課題。
表現の独自性・リアルさ	モデル個人の個性や表現力、生身の人間ならではのリアルな質感。	現状では、細部の表現や人間らしい自然な表情・ポーズに限界がある場合も。独自性の担保が課題となる可能性。

このように、AIモデルはコストや時間、表現の自由度において大きなメリットを持つ一方で、権利関係や倫理面、表現の質においては新たな考慮事項が存在します。

1.2 なぜ今AIモデルがファッションで注目されるのか

ファッション業界でAIモデルへの関心が急速に高まっている背景には、いくつかの要因が複合的に絡み合っています。

第一に、画像生成AI技術の目覚ましい進化が挙げられます。数年前までは専門的な知識や高価な機材が必要だった高品質なCGモデル制作が、近年登場したStable Diffusion、Midjourney、DALL-E 2などの画像生成AIサービスにより、比較的簡単な操作で、短時間に、低コストで実現可能になりました。これにより、これまで資金力のある大手企業に限られていたバーチャルモデルの活用が、中小規模のブランドや個人クリエイターにも広がりつつあります。

第二に、ファッション業界におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の加速です。特にコロナ禍を経てEC（電子商取引）の重要性が飛躍的に高まり、オンライン上でいかに商品を魅力的に見せるかが売上を左右するようになりました。AIモデルは、膨大な数の商品に対して、多様な着用イメージを迅速かつ低コストで生成できるため、ECサイトの商品画像拡充やパーソナライズされたレコメンデーションへの活用が期待されています。

第三に、ダイバーシティ＆インクルージョン（多様性の尊重と受容）への意識の高まりも影響しています。従来のファッション業界では、特定の体型や人種のモデルが中心的に起用される傾向がありましたが、近年はより多様なバックグラウンドを持つ人々を表現することが求められています。AIモデルは、人種、年齢、体型、ジェンダーなどをパラメータで調整し、ブランドが理想とする多様なモデル像を容易に創り出すことが可能です。これにより、より多くの顧客層へのアピールや、ブランドイメージの向上が期待できます。

第四に、SNSを中心としたコンテンツマーケティングの重要性増大です。ブランドは常に新しいビジュアルコンテンツをSNSに投稿し、顧客とのエンゲージメントを高める必要があります。AIモデルは、時間や場所の制約なく、様々なコンセプトやシチュエーションに合わせた画像を大量に生成できるため、コンテンツ制作の効率化とスピードアップに貢献します。

これらの技術的、社会的、経済的な要因が組み合わさり、ファッション業界においてAIモデルは、単なる目新しさだけでなく、ビジネス上の課題解決や新たな価値創造の可能性を秘めたツールとして、大きな期待とともに注目を集めているのです。

2. ファッション業界でのAIモデル活用事例

人工知能（AI）が生み出すモデルは、すでにファッション業界の様々なシーンで活躍の場を広げています。従来のモデルでは難しかった表現やコスト効率を実現し、業界に新たな可能性をもたらしています。ここでは、具体的な活用事例を詳しく見ていきましょう。

2.1 ECサイトを変えるAIモデルの商品着用イメージ

オンラインショッピングが主流となる中、ECサイトにおける商品の見せ方は売上を左右する重要な要素です。AIモデルは、このECサイトの商品着用イメージを革新する力を持っています。

従来、ECサイトで商品を魅力的に見せるためには、多数のモデルを起用し、膨大な時間とコストをかけて撮影を行う必要がありました。しかし、AIモデルを活用すれば、一つの商品に対して、様々な人種、体型、年齢、雰囲気のモデルが着用した画像を低コストかつ短時間で生成できます。これにより、顧客は自分に近いイメージのモデルで着用感を確認でき、購買意欲の向上につながります。

例えば、顧客のデータ（過去の購入履歴や閲覧履歴など）と連携し、その顧客が好みそうなスタイルや体型に合わせたAIモデルが自動で商品を着こなす、といったパーソナライズされた商品提案も可能になりつつあります。これにより、顧客一人ひとりに最適化されたショッピング体験を提供できます。

さらに、AIモデルは24時間365日、いつでも「稼働」できるため、新商品の追加やキャンペーンの実施にも迅速に対応可能です。これにより、ECサイト運営の効率化とスピードアップが実現します。

2.2 広告やSNSで活躍するAIファッションモデル

AIモデルは、広告キャンペーンやソーシャルメディア（SNS）マーケティングの世界でも注目を集めています。架空のインフルエンサーやブランドアンバサダーとしてAIモデルを起用する動きが国内外で見られます。

AIモデルを広告に起用するメリットは多岐にわたります。まず、スキャンダルや契約トラブルのリスクがない点が挙げられます。また、ブランドイメージに合わせて、ルックスやキャラクターを自由に設定・変更できる柔軟性も魅力です。多様な人種やスタイルを表現しやすく、グローバルなキャンペーン展開にも適しています。

SNSにおいては、AIモデルが独自の個性を持って情報発信を行い、フォロワーとコミュニケーションをとることで、新たなファンコミュニティを形成する可能性も秘めています。実在しない存在でありながら、そのファッションセンスやライフスタイルが注目を集め、トレンドを生み出すことも考えられます。

日本国内でも、AIタレントがCMに起用される事例が出てきています。例えば、伊藤園は「お〜いお茶カテキン緑茶」のCMにAIタレントを起用し、話題となりました。（参考: 伊藤園ニュースリリース）このように、広告表現の新たな手法としてAIモデルの活用が広がっています。

2.3 ファッションデザインを加速するAIモデルの力

AIは、モデルとしてだけでなく、ファッションデザインのプロセスそのものを支援するツールとしても活用されています。AIモデルは、デザイナーの創造性を刺激し、デザインプロセスを効率化する役割を担います。

AIは、膨大な量の画像データやトレンド情報を学習し、新しいデザインのアイデアを生成することができます。デザイナーは、AIが提案する多様なデザイン案を参考に、インスピレーションを得たり、アイデアを具体化したりすることが可能です。例えば、「特定の素材を使った新しいドレスのデザイン」や「最新のストリートトレンドを取り入れたコーディネート」などをAIに指示し、ビジュアルとして確認できます。

また、デザイン案が固まった後、様々な体型のAIモデルにその服を着せてシミュレーションすることで、デザインの初期段階でフィット感やシルエットを多角的に検証できます。これにより、サンプル作成にかかるコストや時間を削減し、より洗練されたデザインを生み出すことが期待されます。

AI画像生成ツール（例: Stable Diffusion, Midjourneyなど）を活用し、コンセプトに合わせた独自のAIモデルとファッションアイテムの画像を生成し、デザインの検討やプレゼンテーションに利用するケースも増えています。

2.4 バーチャル試着を実現するAI技術

オンラインショッピングの大きな課題の一つが「試着ができない」ことでした。しかし、AI技術の進化により、自宅にいながらリアルに近い試着体験ができる「バーチャル試着」が現実のものとなりつつあります。

AIを活用したバーチャル試着システムでは、ユーザーが自身の写真や身体サイズ情報を入力すると、AIがそれを基にユーザーに似た体型の3DアバターやAIモデルを生成します。そして、そのアバターにECサイト上の服を仮想的に着せ付け、サイズ感やフィット感、コーディネートのバランスなどを確認できます。

高度なシステムでは、AR（拡張現実）技術と連携し、スマートフォンのカメラを通して自分の姿に重ね合わせて服を試着することも可能です。これにより、オンラインでの購入におけるサイズ違いやイメージ違いといった失敗を減らし、顧客満足度の向上と返品率の削減に貢献します。

この分野では、Perfect Corp.のような企業が、AIとARを活用したバーチャルメイクアップやファッション試着ソリューションを提供しています。（参考: Perfect Corp. ファッション向けバーチャル試着）

2.5 国内アパレルブランドのAIモデル導入例

日本国内のアパレル企業においてもAIの導入が積極的に進められています。以下にいくつかの事例を表で示します。

企業名	取り組み内容	主な目的・効果	参考情報
株式会社しまむら	販促にAIモデル「瑠菜（るな）」を起用	AIモデルを起用することで従来よりもスピード感のある販促を実現し、10代～20代のファン層拡大に繋げることを目的	AIモデル「瑠菜（るな）」
株式会社アダストリア	ファッションAIを活用した画像検索機能を導入し、ユーザーは類似アイテムを瞬時に見つけ出すことができる。	SNSなどで見つけた洋服をすぐに見つけることができる。	『.st（ドットエスティ）』に弊社ファッションAIを活用した画像検索機能を導入
株式会社パルグループホールディングス	AIスタッフによる接客を実施。	新たな顧客体験を提供	パルグループホールディングスニュースリリース (PDF)

これらの事例からもわかるように、国内アパレル企業は、ECサイトの強化、業務効率化、新たな顧客体験の創出といった目的でAIモデルの活用を進めており、今後さらにその動きは加速していくと考えられます。

3. ファッションにAIモデルを導入するメリット

AIモデルの導入は、従来のファッション業界が抱えていた様々な課題を解決し、新たな可能性をもたらします。コスト削減や効率化はもちろん、表現の多様化やクリエイティブの拡張など、そのメリットは多岐にわたります。ここでは、ファッション業界がAIモデルを導入することで得られる具体的な利点を詳しく解説します。

3.1 撮影コスト削減と制作スピード向上

従来のファッション撮影には、モデルのキャスティング費用、カメラマンやスタイリスト、ヘアメイクなどの人件費、スタジオレンタル費、ロケーション費用、機材費、交通費、場合によっては宿泊費など、多くのコストと時間が必要でした。AIモデルを活用することで、これらの物理的な撮影に伴う費用の大部分を削減できます。

以下の表は、従来のモデル撮影とAIモデル利用におけるコストと時間の一般的な比較です（※状況により変動します）。

項目	従来のモデル撮影	AIモデル利用
モデル費用	高額（人気モデルの場合さらに高騰）	低額または無料（ツール利用料のみ）
撮影スタッフ人件費	必要（カメラマン、アシスタント、スタイリスト、ヘアメイク等）	不要または大幅削減
スタジオ・ロケ費用	必要	不要
機材費	必要	不要（PC・ソフトウェアのみ）
移動・宿泊費	必要（遠方の場合）	不要
画像生成までの時間	長時間（準備、撮影、編集）	短時間（数分～数時間）
天候・時間的制約	あり	なし

AIモデルなら、天候やモデルのスケジュールに左右されることなく、必要な時に必要なだけ画像を生成できます。これにより、ECサイトの商品画像の迅速な差し替え、広告クリエイティブの大量制作、SNSコンテンツの頻繁な更新などが可能となり、マーケティング施策のスピードと柔軟性が飛躍的に向上します。例えば、キヤノンマーケティングジャパン株式会社も検証実験を開始しています。

3.2 多様な人種や体型をAIモデルで表現

現代のファッション市場では、ブランドイメージにおいて多様性と包括性（インクルーシビティ）がますます重要視されています。しかし、従来の方法では、特定の人種、年齢、体型、あるいは個性的なルックスを持つモデルをキャスティングすることは、時間とコストがかかる場合がありました。

AIモデルは、プロンプト（指示文）やパラメータを調整するだけで、驚くほど多様な人物像を生成できます。様々な人種、民族的背景、年齢層、プラスサイズを含む多様な体型、ジェンダー、髪型、肌の色などを自由に表現することが可能です。これにより、ブランドはターゲットとする顧客層に、よりパーソナルで共感を呼ぶビジュアルを届けられるようになります。また、ボディポジティブの考え方を反映したキャンペーンなど、社会的なメッセージを発信する際にも有効な手段となります。実際に、AIモデルを活用して多様なルックを提案するサービスも登場しています。

3.3 時間や場所に縛られないAIモデルの活用

物理的な制約からの解放も、AIモデル導入の大きなメリットです。従来の撮影では、特定の場所（スタジオやロケ地）と時間帯に、モデルやスタッフが集まる必要がありました。特に海外の風景や特定のシチュエーションを背景にしたい場合、多大なコストと移動時間が発生します。

AIモデルであれば、コンピューター上で背景を含めて画像を生成できるため、時間や場所の制約が一切ありません。深夜でも、世界のどこからでも、必要なビジュアルを作成できます。パリの街並み、南国のビーチ、あるいは現実には存在しない幻想的な空間など、あらゆる背景を瞬時に設定可能です。これは、グローバル展開を目指すブランドにとって、各地域の文化や嗜好に合わせたローカライズされたコンテンツを迅速かつ低コストで制作できるという点で、特に大きなアドバンテージとなります。

3.4 肖像権問題を回避するAIモデル利用

人間のモデルを起用する場合、必ず考慮しなければならないのが肖像権です。モデルとの契約では、使用期間、使用媒体（Web、雑誌、広告など）、使用地域などを細かく定める必要があり、契約期間終了後や契約範囲外での使用は、権利侵害や追加費用の発生につながる可能性があります。また、モデル個人のスキャンダルなどが、起用しているブランドのイメージに悪影響を及ぼすリスクもゼロではありません。

AIによって生成された架空のモデルを使用する場合、これらの複雑な肖像権管理や、それに伴うリスクを大幅に軽減できます（ただし、生成に使用するAIツールの利用規約や、学習データの権利関係には注意が必要です。詳細は後の章で解説します）。一度生成したAIモデルの画像は、規約の範囲内であれば、比較的自由に使用期間や範囲を気にすることなく活用できるケースが多く、長期的なブランド資産として管理しやすくなります。これにより、コンプライアンス遵守の手間やリスクを低減し、より安心してクリエイティブ制作に集中できます。

3.5 クリエイティブな表現を広げるAIモデル

AIモデルは、単なるコスト削減や効率化のツールにとどまらず、ファッションにおけるクリエイティブな表現の可能性を大きく広げます。現実の物理法則やモデルの身体的能力に縛られることなく、デザイナーやクリエイターの想像力をダイレクトにビジュアル化できます。

例えば、人間には不可能なポーズや、非現実的な素材・質感の衣装、アート作品のような独創的な背景との融合など、従来の撮影では実現困難だった、あるいは莫大なコストがかかった表現が可能になります。これにより、ブランドの世界観をより強く、印象的に伝える広告ビジュアルや、実験的なファッションデザインの提案、メタバース空間でのデジタルファッションショーなど、新しい形のクリエイションが生まれる土壌となります。AIは、ファッションデザイナーやマーケターにとって、新たなインスピレーションの源泉となり、表現の限界を押し広げる強力なパートナーとなり得るのです。

4. AIモデル導入の課題とファッション業界の注意点

AIモデルはファッション業界に多くのメリットをもたらす一方で、導入にあたってはいくつかの課題や注意点が存在します。技術的な側面から法規制、倫理的な問題、そして既存のモデル業界への影響まで、多角的な視点での検討が不可欠です。

4.1 AI生成画像のクオリティと独自性の担保

AIモデルによって生成される画像は目覚ましい進化を遂げていますが、依然としてクオリティや独自性に関する課題があります。

不自然さの残留: 特に指の形状や関節、細部のテクスチャ、背景との整合性など、細部に不自然さが残ることがあります。ファッションのようにディテールが重視される分野では、これが致命的な欠点となる可能性があります。
画一的な表現: 特定のAIモデルやプロンプト（指示）に依存すると、生成される画像のテイストが似通ってしまい、ブランド独自の個性を表現するのが難しくなる場合があります。
クオリティの維持: 常にブランドイメージに合致した高品質な画像を安定して生成するには、高度なプロンプトエンジニアリング技術や、場合によっては生成後のレタッチ作業が不可欠となり、必ずしも効率化に繋がらないケースも考えられます。
独自性の創出: AIは既存のデータを学習して画像を生成するため、真に斬新で独創的なクリエイティブを生み出すことには限界があるという指摘もあります。ファッションにおける「新しさ」をどうAIで表現するかは大きな課題です。

これらの課題に対しては、複数のAIツールの組み合わせ、詳細なプロンプト設定、人間による監修や修正、独自データを用いた追加学習などの対策が考えられます。

4.2 著作権や肖像権 AIモデル利用の法的側面

AIモデルの利用には、著作権や肖像権といった法的な問題が複雑に絡み合います。権利侵害のリスクを避け、適切に運用するためには、以下の点に注意が必要です。

AIと著作権の関係については、現在も議論が進められている段階ですが、基本的な考え方として、文化庁が情報提供を行っています。詳しくは文化庁の「AIと著作権」などを参照し、最新の情報を確認することが重要です。

権利・論点	主な懸念事項	ファッション業界での注意点
著作権（学習データ）	AIが学習するデータに、著作権で保護された画像などが無断で使用されている可能性。	利用するAIツールの学習データが、権利処理されているかを確認する（ただし、完全な確認は困難な場合が多い）。利用規約で学習データの扱いについて確認する。
著作権（生成物）	AIによって生成された画像自体の著作権が誰に帰属するのか、あるいは保護されるのかという点。	現行の日本の著作権法では、AI自体は著作権者とはなり得ません。生成過程における人間の「創作的寄与」の度合いが、著作物として認められるかの判断基準となります。プロンプトの工夫や修正・加工の程度が重要になります。
肖像権・パブリシティ権	生成されたAIモデルが、実在する特定の人物（特に著名人）に酷似している場合、肖像権やパブリシティ権を侵害するリスク。	特定の個人を意図して生成したり、結果的に酷似してしまったりしないよう細心の注意を払う必要があります。特に、実在のモデルや有名人の名前をプロンプトに含めることは避けるべきです。
利用規約	各AI画像生成ツールには、商用利用の可否、クレジット表記の要否、生成画像の権利帰属など、独自の利用規約が定められている。	利用するAIツールの利用規約を必ず熟読し、遵守することが絶対条件です。商用利用が許可されているか、禁止事項はないかなどを事前に確認しましょう。

これらの法的リスクを完全に回避することは難しいため、必要に応じて弁護士などの専門家に相談することも検討すべきでしょう。

4.3 AIモデル利用に関する倫理的な配慮

AIモデルの利用は、効率化やコスト削減だけでなく、社会に与える影響も考慮する必要があります。特にファッション業界においては、美の基準や多様性といった観点から、倫理的な配慮が求められます。

ステレオタイプの助長: AIは学習データに含まれるバイアスを反映しやすいため、特定の容姿や体型ばかりを生成し、画一的な美の基準（ステレオタイプ）を強化してしまう可能性があります。
非現実的な美の追求: 完璧すぎるAIモデルの画像は、現実の人間に対する非現実的な美の期待を高め、容姿に関するコンプレックスを助長する懸念があります。
文化的な盗用（Cultural Appropriation）: 特定の文化や民族に固有のデザインやシンボルを、その背景や文脈への理解なしにAIで生成し、安易に利用してしまうリスク。
透明性の確保: 生成された画像がAIによるものであることを消費者に明示しない場合、誤解を招いたり、不誠実であると受け取られたりする可能性があります。AI生成であることの表示（ディスクロージャー）の必要性が議論されています。
データプライバシー: 特定の個人を学習データとして利用する場合や、ユーザーデータを用いてパーソナライズされたAIモデルを生成する場合のプライバシー保護。

これらの倫理的な課題に対しては、多様な人種、体型、年齢のAIモデルを意図的に生成・活用すること、AI生成であることを適切に開示すること、社内でAI利用に関する倫理ガイドラインを策定することなどが求められます。

4.4 人間のファッションモデルへの影響

AIモデルの普及は、人間のファッションモデルの仕事やキャリアに大きな影響を与える可能性があります。業界全体として、この変化にどう向き合うかが問われています。

雇用の減少・単価の下落: 特にECサイトの商品着用画像など、従来モデルが担ってきた仕事の一部がAIモデルに置き換わることで、モデルの仕事量が減少したり、報酬単価が下落したりする懸念があります。
求められるスキルの変化: 単に容姿を提供するだけでなく、デジタル技術への理解や、AIでは表現しきれない人間ならではの感情表現、個性、ブランドストーリーを体現する能力などが、より重要になる可能性があります。
AIモデルとの共存・棲み分け: 全ての仕事がAIに奪われるわけではなく、ハイブランドのショーやキャンペーン、人間的な魅力や個性が求められる撮影など、人間のモデルが活躍し続ける領域も残ると考えられます。AIモデルと人間のモデルが、それぞれの特性を活かして共存・棲み分けしていく未来が模索されています。
モデル事務所や業界団体の対応: モデルの権利保護や新たなスキルの習得支援、AI利用に関する業界ルール作りなど、モデル事務所や関連団体が主体的に対応していく必要があります。

企業はAIモデル導入のメリットだけでなく、既存のモデル業界への影響も考慮し、公正な取引や、人間のモデルとの共存に向けた配慮が求められます。モデル自身も、変化に対応するためのスキルアップやキャリア戦略の見直しが必要となるでしょう。

5. AIファッションモデルの作り方とおすすめツール

AI技術の進化により、誰でも比較的簡単にオリジナルのAIファッションモデルを作成できるようになりました。ここでは、AIファッションモデルを生成するための主要なツールやサービス、そして基本的な作成ステップについて解説します。自社のブランドイメージに合ったモデルを創り出したり、新しいクリエイティブ表現に挑戦したりするための第一歩としてご活用ください。

5.1 主要なAI画像生成ツールの紹介

汎用的なAI画像生成ツールの中にも、高品質なファッションモデル画像を生成できるものが多数存在します。それぞれ特徴や得意分野が異なるため、目的に合わせて選ぶことが重要です。テキストによる指示（プロンプト）だけで多様なスタイルの画像を生成できる点が魅力ですが、ファッションに特化した機能は限定的な場合があります。

* BringRitera（リテラ）は最新の画像生成AIモデルが利用できます。

ツール名	特徴	料金（目安）	日本語対応	公式サイト/情報
Midjourney	Discord上で利用。写実的でアーティスティックな画像生成が得意。ファッションフォトのような高品質な表現が可能。	有料プランのみ（月額10ドル～）	△（プロンプトは英語推奨）	Midjourney公式サイト
Stable Diffusion	オープンソースであり、無料で利用できる環境も多い（Web UIなど）。カスタマイズ性が高く、特定の画風やモデルを学習させる（LoRAなど）ことも可能。	無料～（利用環境による）	△（プロンプトは英語推奨、日本語対応モデルも有）	Stability AI Japan
DALL-E 3 (ChatGPT Plus / Copilot)	ChatGPT PlusやMicrosoft Copilot内で利用可能。自然言語での指示に対する理解度が高く、比較的簡単に意図した画像を生成しやすい。	有料（ChatGPT Plus 月額20ドル）/ 一部無料（Copilot）	〇	OpenAI DALL-E 3

これらのツールは日々進化しており、新しいモデルや機能が追加されています。最新情報をチェックし、実際に試してみることをお勧めします。

5.2 ファッション特化型AIモデルサービス

より手軽に、かつファッション業界のニーズに合わせてAIモデルを利用したい場合には、特化型のサービスが便利です。これらのサービスは、特定の商品画像をアップロードするだけで、様々な人種や体型のモデルに服を着せ替えたり、多様なポージングをさせたりする機能を提供しています。

AI model: 株式会社AI modelが提供する日本人モデルに特化したAIモデル生成サービス。ECサイトの商品着用画像などに活用されています。
AI model公式サイト
VIRTUSIZE: アパレルEC向けにバーチャル試着ソリューションなどを提供。AIモデルを活用した商品画像生成なども展開しています。（海外サービスですが日本での導入事例もあります）
VIRTUSIZE公式サイト

これらの特化型サービスは、専門知識がなくても直感的な操作で高品質なAIモデル画像を生成できる点がメリットです。ECサイトの商品画像作成の効率化や、広告クリエイティブ制作などに役立ちます。

5.3 簡単なAIモデル生成のステップ

AIモデルを生成する基本的な流れは、使用するツールやサービスによって異なりますが、ここでは汎用ツールと特化型サービスそれぞれの一般的なステップを紹介します。

5.3.1 汎用AI画像生成ツールを使う場合

ツールの選択と準備: 上記で紹介したMidjourneyやStable Diffusionなどのツールを選び、アカウント登録や必要なソフトウェアのインストールを行います。
プロンプト（指示文）の作成: 生成したいモデルのイメージを具体的にテキストで記述します。「全身ポートレート、20代日本人女性、白いTシャツとブルージーンズを着用、スタジオ背景、自然光、リアルな写真」のように、服装、人種、年齢、ポーズ、背景、画風などを詳細に指定します。
画像生成と調整: プロンプトを入力して画像を生成します。期待通りの画像が出力されない場合は、プロンプトを修正したり、ネガティブプロンプト（生成してほしくない要素）を追加したり、設定（パラメータ）を調整したりして、試行錯誤を繰り返します。
高画質化・編集（任意）: 生成された画像の解像度が低い場合、AIアップスケーリングツールなどを使って高画質化します。また、細部の調整や修正が必要な場合は、画像編集ソフトを使用します。

汎用ツールでは、プロンプトエンジニアリングと呼ばれる、効果的な指示文を作成するスキルが重要になります。理想のモデルを生成するには、ある程度の試行錯誤と慣れが必要です。

5.3.2 ファッション特化型サービスを使う場合

サービスの選択と登録: 利用したいファッション特化型サービスを選び、アカウント登録や契約を行います。
モデルの選択: サービスが提供するモデルライブラリから、イメージに近い人種、性別、年齢、体型、髪型などのモデルを選択します。
着用させる服の指定: 商品画像（平置き画像など）をアップロードしたり、商品ページのURLを入力したりして、モデルに着せたい服を指定します。
ポーズや背景の選択: 用意されたポーズや背景のテンプレートから、 desired なものを選択します。サービスによっては、細かい調整が可能な場合もあります。
生成と確認: 設定に基づいてAIモデル画像を生成します。生成結果を確認し、必要であれば設定を調整して再生成します。

特化型サービスは、ファッション業界のユースケースに最適化されているため、比較的簡単なステップで、すぐに活用できるクオリティのモデル画像を生成できる点が大きなメリットです。

6. AIモデルが拓くファッション業界の未来像

AIモデル技術は、単なる業務効率化ツールに留まらず、ファッション業界のあり方そのものを変革し、新たな可能性を切り拓く力を持っています。ここでは、AIモデルがもたらすであろうファッション業界の未来像を、3つの側面から探ります。

6.1 パーソナライズ化が進むファッション体験

AIモデル技術の進化は、ファッション体験をこれまでにないレベルでパーソナライズされたものへと変えていくでしょう。AIは、膨大な顧客データ（購買履歴、閲覧傾向、SNSでの「いいね」、さらには画像認識による体型や顔立ちの分析結果など）を瞬時に解析します。これにより、個々のユーザーの好み、ライフスタイル、体型に完全にマッチしたファッションアイテムやコーディネートを提案することが可能になります。

将来的には、AIモデルがユーザーのアバターとなり、バーチャル空間で様々な服を試着。その人に本当に似合うスタイル、まだ試したことのない新しいスタイルをAIがレコメンドしてくれるようになります。まるで専属のスタイリストが常にそばにいるかのような、高度に個別化されたショッピング体験が当たり前になるかもしれません。これにより、顧客満足度の向上はもちろん、新たなファッションとの出会いが促進されることが期待されます。

6.2 メタバースとAIモデルによるデジタルファッション

仮想空間「メタバース」の発展は、ファッションの新たな表現領域を切り拓いています。人々はメタバース内でアバターを通じて活動し、そこでの自己表現としてデジタルファッションの重要性が急速に高まっています。AIモデルは、このデジタルファッションのデザイン、制作、そしてアバターへの着せ替えイメージ生成において中心的な役割を担うと考えられます。

AIは、トレンドを分析し、独創的なデジタルファッションアイテムを自動生成したり、ユーザーの好みに合わせてカスタマイズしたりすることが可能です。また、AIモデルを活用することで、リアルな質感や動きを持つ魅力的なデジタルファッションを効率的に制作できます。将来的には、メタバース空間でAIモデルが着用する最新デジタルファッションが現実世界のトレンドを生み出す、あるいはNFT（非代替性トークン）技術と結びつき、デジタルファッションが資産価値を持つようになるなど、リアルとバーチャルの境界線がますます曖昧になっていくでしょう。

6.3 サステナブルファッションとAIモデルの関係

ファッション業界が抱える大きな課題の一つが、環境負荷の低減、すなわちサステナビリティの推進です。AIモデルは、この課題解決にも大きく貢献する可能性を秘めています。AI技術を活用することで、サプライチェーン全体の効率化と廃棄物の削減が期待できるからです。

例えば、AIによる高精度な需要予測は、過剰生産を抑制し、売れ残りによる大量廃棄を防ぎます。また、AIモデルを用いたバーチャルサンプリングは、物理的なサンプル制作にかかる素材、水、エネルギー、輸送コストを大幅に削減します。デザイン段階においても、AIは環境負荷の少ない素材を選定したり、リサイクルしやすい製品設計を支援したりすることができます。さらに、AIモデルを活用した完全受注生産（オンデマンド生産）システムが普及すれば、必要なものを必要なだけ生産する、より持続可能なファッションビジネスモデルへの移行が加速するでしょう。

7. まとめ

AIモデルは、ファッション業界においてコスト削減、制作スピード向上、多様な表現といった大きな変革をもたらしています。ECサイトでの着用イメージ生成から広告、デザイン補助、バーチャル試着まで、その活用範囲は急速に拡大中です。撮影コストや肖像権問題を解決するメリットがある一方、生成画像の品質や権利、倫理的な配慮、既存モデルへの影響といった課題も認識する必要があります。これらの課題に対処しつつ、AIモデルはパーソナライズ化やサステナビリティといった未来のファッションを支える鍵となるでしょう。

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