カインズ、画像生成AIでインテリア試着を試験導入 精度と効率の課題に挑む

企業による画像生成AIの活用が急速に広がっている。広告や写真加工への導入はもはや珍しくなく、特にアパレル業界では、ユーザーの写真にまだ手元にない服の画像をAIで合成し、疑似的な“試着”を実現する取り組みが増えている。

カインズもその流れに乗るが、試着対象は服ではなくインテリアだ。同社は画像生成AIを活用し、店頭サイネージ上で部屋のインテリアを疑似的に置き換えられる「CAINZ Fitting Room」を開発し、その効果と利便性を検証している。

AWSジャパンが6月25日から26日にかけて幕張メッセで開催した「AWS Summit Japan 2026」のブースでも、この施策の概要が展示された。すでに一部店舗で試験的に展開されている同施策について、カインズの担当者に仕組みと現状を聞いた。

CAINZ Fitting Roomでは、サイネージに表示された部屋の写真に写る家具やラグ、カーテンを、他のカインズ製品の画像に置き換えられる。ユーザーが取り入れたい家具やカーテン、ラグを選択すると、写真内の該当アイテムが選択品に差し替わる仕組みで、実際に部屋に置いたイメージをつかみやすくしている。

置き換えに使う画像はすべて画像生成AIで作成されたものだ。ただし、「生成画像と本来の製品の見た目が違う」といったトラブルを防ぐため、リアルタイム生成ではなく、事前に作成した画像をユーザーの操作に応じて差し替える方式を採用している。

さらに、置き換え後の家具画像は管理画面で一つ一つ目視確認しながら生成している。部屋画像の中で入れ替えたい範囲を指定し、家具の見た目をプロンプトで指定して生成。サイズ差などの実際の製品との違いを修正・調整する作業も現時点では手動で行っている。

提供基盤には米AWSの生成AI活用基盤「Amazon Bedrock」を採用し、同サービスを通じてAmazon製の画像生成AIモデル「Nova Canvas」を利用している。

運用開始は4月ごろで、導入店舗は埼玉県吉川美南店など3店舗。店頭での訴求力向上や撮影の省力化を狙うが、売上や客単価への影響はまだ検証段階にあり、具体的な効果は見えていないという。

モデルルームに比べれば撮影の負荷は少ないと考えられるが、現段階では生成物の目視確認や修正の負荷が依然として大きく、「早く量産できるようにしたい」と担当者は語る。一方、新たに「Pruna」という画像モデルの検証も始めており、Nova Canvasより精度が高いため改善を期待している。

現在サイネージではカインズが用意したデモ用の部屋画像を使用しているが、将来については「お客様が実際に欲しいのは、自分の部屋にあるところを見ること」と担当者。精度や作業負荷など課題はあるとしつつ、ゆくゆくは顧客自身の部屋に合わせた生成を目指したいとしている。