公開日: 2025年3月6日 / 更新日: 2025年3月6日 – 著者: Konrad Wolfenstein
百貨店チェーンのガレリアとビューテマAGは、ボン支店の試着室でAIアシスタント「ヴェレーナ」をテストしている – 画像: ビューテマAG
ガレリアのパイロットプロジェクト：試着室でのAIアシスタンス
スマートショッピング：ガレリアのデジタル試着室をテスト
ガレリアで新たなショッピング体験：老舗百貨店チェーンのガレリアは、顧客に現代的なショッピング体験を提供するため、新たな境地を切り開いています。現在、同社はパイロットプロジェクトとして、試着室におけるAIベースのデジタルサービスの活用を試験的に進めています。具体的には、ボンのガレリア店舗の一部試着室において、「Verena」と呼ばれる人工知能が顧客の試着をサポートします。一見未来的な試みに思えるこの試みは、サービスの向上とショッピングの利便性向上を目指しています。しかし、ガレリアがなぜこの実験を開始したのか、その背後にある技術はどのように機能するのか、そしてどのような機会とリスクが伴うのか。本稿では、このプロジェクトの背景、スマート試着室の技術的詳細、顧客にとってのメリット、潜在的な課題、小売業界における類似の取り組み事例などを詳細に検証し、未来への展望を探ります。
に適し：
背景：革新の道を歩むガレリア
ガレリア（旧ガレリア・カールシュタット・カウフホフ）は、ドイツ最大の百貨店チェーンで、全国に約80店舗を展開しています。長い歴史を持つ同社は、多くの伝統的な百貨店と同様に、オンラインショッピングの時代と変化する顧客ニーズの中で、自らを変革するという課題に直面しています。近年、ガレリアは財政難に陥り、店舗閉鎖や倒産手続きによる再建を余儀なくされました。この困難な時期を経て、同社は業績の改善を報告しており、コンセプトの近代化と現在の市場ニーズへの適応に取り組んでいます。
この再編の重要な要素は、販売時点におけるデジタルイノベーションへの投資です。ガレリアは、新技術によって店舗の魅力を高め、実店舗の活性化を目指しています。顧客がオンラインショッピングのみではなく、百貨店を意識的に訪れる理由を提供する必要があります。特に、オンライン小売業者では提供できないサービスを通じて、店舗でのショッピング体験を向上させることが期待されています。試着室におけるAIを活用したパイロットプロジェクトは、まさにこの文脈で捉えるべきです。ガレリアは、2つの効果を期待しています。第一に、顧客は店舗で実用的な付加価値を体験し、再来店する可能性が高まります。第二に、この技術は定型的な質問に自動的に回答することで、従業員の負担を軽減します。つまり、ガレリアは販売分野におけるAIの活用によって、サービス品質の向上と店舗の効率性向上を同時に実現しようとしているのです。このパイロットプロジェクトは、ガレリアが伝統と現代性の橋渡しを目指す、より広範なデジタル化戦略の一環です。
更衣室での AI 活用サービス：「Verena」はどのように機能するのか?
パイロットプロジェクトの目玉は、試着室での使用に特化したAIアシスタント「Verena」です。Verenaは、お客様のスマートフォンのチャットボットを通じてアクセスできるデジタルサービスです。技術的な導入はユーザーにとって驚くほどシンプルです。ボンのGaleria店舗の試着室にはQRコードが設置されており、お客様はスマートフォンのカメラでこれらのコードをスキャンすると、チャットインターフェースが開き、Verenaと直接コミュニケーションを取ることができます。追加のアプリをインストールする必要はなく、すべてがスマートフォンのブラウザウィンドウ内で快適に動作します。
Verenaは高度なAIテクノロジーを基盤としています。アシスタントはバックグラウンドで言語モデル（Galeriaによると、ChatGPTテクノロジーを使用）を使用して、ユーザーの自然言語入力を理解し、適切な応答を生成します。主な特徴は、まるで販売員とチャットしているかのように、Verenaに通常の質問をしたり、リクエストを送信したりできることです。例えば、「このブラウスの大きいサイズはありますか？」や「このドレスはブルーもありますか？」といった質問です。Verenaはリクエストの背後にある意図を認識し、保存されているデータベースやサービスにアクセスしてサポートします。
Verenaは具体的にどのような機能を提供するのでしょうか？このデジタルアシスタントは、主に以下のような機能を備えています。
記事情報を取得する
Verenaは、試着した商品の詳細を提供します。価格、素材やお手入れ方法、サイズやカラーなど、様々な情報を提供します。お客様は商品ラベルを探したり、販売員に尋ねたりする必要はありません。Verenaと少し話すだけで、必要な情報が得られます。
空室状況を確認する
顧客が別のサイズや色の商品を試着したい場合、Verenaはすぐにその商品が店舗に在庫があるかどうかを確認できます。AIはGaleriaの在庫管理システムにアクセスします。顧客は数秒以内に、例えば「このパンツはサイズ40と42もございます。サイズ42は在庫があります」といった情報を得ることができます。
一致するアイテムを推奨
Verenaは、スタイルに詳しいショッピングコンパニオンとしても機能します。AIは、試着中のアイテムに合わせてアクセサリーや組み合わせを提案できます。例えば、お客様がドレスを試着する場合、Verenaは「この黒のカーディガンも在庫がありますので、ぴったり合うと思います」や「お揃いのベルトでコーディネートを完成させてみませんか？おすすめがあります」などと提案します。これらの提案は、事前に定義された品揃えロジック（どのアイテムを組み合わせるべきかなど）に基づいており、場合によっては他のお客様の購入履歴に関するAI分析も活用されます。このアシスタントは、お客様のお役に立てるだけでなく、インスピレーションも提供できるよう設計されています。まるで人間の販売員がコーディネートを完璧にするように。
営業担当者が電話
特に実用的な機能は、販売員との連携です。AIだけでは提供できないもの、例えば試着室に別の服が欲しいなど、顧客が何か必要な場合、Verenaを通して直接サポートを依頼できます。チャットインターフェースには、「販売員にサポートを依頼する」といったオプションやプロンプトが表示されます。これをクリック（またはチャットに入力）すると、試着室でサポートが必要であることが販売員に即座に通知されます。
顧客を象徴するヴェレーナと従業員とのコミュニケーションは、「Karl」という別のアプリケーションを介して行われます。Karlは、ガレリアがこのプロジェクトの補足として導入する従業員向けアプリです。Karlはヴェレーナの相棒のようなもので、ヴェレーナが顧客と会話している間、Karlは店内の販売員と連絡を取り合います。Karlがリクエスト（例えば「試着室3のお客様がこのドレスのMサイズを試着したいとのことです」）を受け取ると、担当の従業員に即座に通知が送られます。メッセージは、商品番号、希望サイズ、色などの関連情報とともに、従業員の業務用スマートフォンに表示されます。Karlアプリは、販売員に迅速な対応を支援する便利な機能を提供します。リクエストされた商品の在庫状況と価格が一目でわかるだけでなく、商品が別のフロアや別の倉庫にあるかどうかも確認できます。これにより、従業員は在庫室まで確認に行く必要がなくなります。Karlのおかげで、事前に在庫状況を把握できるからです。
チームメンバーがリクエストを引き受けたらすぐに、アプリから顧客に簡単な最新情報を伝えることができます。例えば、「サイズ42を試着室にお持ちします」などです。このメッセージはVerenaのチャットに直接表示されるため、顧客は対応が迫っていることを把握できます。興味深いことに、Karlは各リクエストを1人のチームメンバーのみが処理するようにしています。誰かが応答すると、タスクは「進行中」としてマークされ、他のチームメンバーには表示されなくなります。これにより、2人の従業員が誤って同じリクエストを処理したり、混乱を引き起こしたりすることが防げます。
技術的には、Verenaはチャットボットインターフェース、データ接続、そしてAI言語モデルを組み合わせたものです。AIには必要な製品データとルールが「入力」されています。例えば、Verenaは製品カタログ、サイズ展開、色名、そして現在の在庫状況を把握しています。顧客が質問すると、AIモデルは質問を解釈し、データベースから関連情報を取得して正確な回答を作成します。ChatGPTテクノロジーを採用しているため、回答は堅苦しく事前にプログラムされたようなものではなく、自然言語で作成されます。そのため、「Mサイズ：はい、在庫があります」といった簡素な情報を伝える代わりに、Verenaは「朗報です。ブラウスはMサイズも在庫があります。ご試着はいかがですか？喜んでお持ちいたします」といったフレンドリーな返答を返すことができます。このトーンは、まるで親切な販売員とチャットしているかのような印象を与えることを目的としています。
ChatGPT統合のもう一つの利点は、多言語対応です。Verenaはドイツ語だけに限りません。ドイツ語をあまり話せないお客様は、英語、フランス語、ロシア語、トルコ語など、お好みの言語で入力するだけで済みます。AIがリクエストを理解し、同じ言語で応答します。国際的な顧客を抱えるボンにあるGaleriaの支店にとって、これは大きなメリットです。観光客や駐在員は、言語の壁を越えて、地元の支店で快適に買い物をし、充実したサービスを受けることができます。販売員がすべての言語を話せなくても、Verenaがそのギャップを埋めることができます。バックグラウンドでは、Karlがリクエストをドイツ語（または標準言語）で表示し、従業員が何をすべきかを把握できるようにします。翻訳はAIが行います。
ガレリアは、ボン支店のお客様に新サービスへの関心を高めるため、店内に新たな案内表示を追加しました。例えば、女性用ランジェリー売り場の入口に設置されたデジタルインフォメーションディスプレイ（LEDポスター）には、親しみやすい漫画キャラクター（図解された「ヴェレーナ」）が登場し、新サービスについて「こんにちは、ヴェレーナです。試着室でお手伝いいたします。ぜひお試しください！」と説明します。また、試着室には、「QRコードをスキャンしてご質問ください！」という簡単な説明を記載した案内表示が設置されています。これにより、できるだけ多くのお客様にデジタルアシスタントの存在をご理解いただき、簡単にご利用いただけるようになっています。
要約すると、この技術的なプロセスは次のように機能します。顧客がコードをスキャンする → Verenaとのチャットが開く → AIがリクエストを理解し、回答するか、従業員に通知する → 従業員アプリKarlが人間によるサポートを調整する。このシステムは、デジタル世界の強み（スピード、情報、試着室での24時間365日対応）と、実店舗の強み（知識豊富な販売員によるきめ細やかなサービス）を組み合わせたものです。これは、小売業界において人間と機械が連携することで、より良い総合的な体験を生み出すことができることを示す一例です。
顧客とショッピング体験へのメリット
AIサービスを試着室に導入することで、顧客に様々なメリットがもたらされ、より快適で効率的なショッピングが可能になります。このパイロットプロジェクトで期待される主なメリットは以下のとおりです。
利便性
お客様は、試着室から半裸で覗き込んだり、サイズ違いの商品を手に入れるために試着を中断したりする必要はもうありません。Verenaがこれらの面倒な作業を全て引き受けます。スキャンと数回のクリックだけで、すぐにサポートが提供されます。試着室前での煩わしい行き来や待ち時間は不要になります。特に大型デパートでは、対応可能な販売員や在庫室までの移動に時間がかかることがありますが、このAIによるショートカットは時間と労力を節約します。
即時情報
試着中によくある質問、「あれ、いくらだったっけ？」「赤はある？」「Xと合う？」といった質問に、すぐに答えることができます。お客様はラベルを解読したり、販売員を待ったりすることなく、商品情報をすぐに入手できます。これにより透明性が向上し、価格、素材、お手入れ方法をすぐに把握できるため、より情報に基づいた購入が可能になります。
キャビン内の選択肢が広がる
追加のサイズや色をリクエストできるオプションを提供することで、試着室から理想の商品を手にして帰る可能性が高まります。試着したサイズが合わず、他に選択肢がなかったために購入を見送ってしまうお客様は少なくありません。Verenaでは、すぐに代替案をご用意しています。これにより顧客満足度が向上し、本当にぴったりの商品を見つけられる可能性が高まり、最終的にはGaleriaの売上向上にもつながります。
個別のアドバイスとインスピレーション
ヴェレーナは人間のようなファッションセンスは持ち合わせていませんが、それでもパーソナライズされた提案をすることができます。AIは、服装を引き立てる適切なアイテムを推奨します。これにより、顧客は思いもよらなかった商品を発見するかもしれません。まるで優秀な販売員が「ところで、そのズボンにぴったり合うベルトがありますよ」と言うようなものです。こうした追加の提案は、ショッピング体験を豊かにし、顧客に包括的なアドバイスを受けたという感覚を与えます。
慎重さと快適さ
恥ずかしさ、言葉の壁、あるいは近くに販売員がいないといった理由で、店舗で積極的に質問することをためらう人もいます。Verenaはこうした障壁を下げます。お客様は匿名で質問を入力できるため、監視されていると感じることなく質問できます。これは、ランジェリー売り場のようなデリケートな部門で特に役立ちます。例えば、フィット感や在庫状況について、店内で声に出して聞きたくない質問がある場合などです。個室試着室でのデジタルコミュニケーションは、お客様に主導権とプライバシーを提供します。
多言語サービス
前述の通り、多言語対応は大きな強みです。観光客、留学生、駐在員は、言語の壁による誤解を恐れることなく、サービスを最大限に活用できます。これにより、これらのお客様は大切にされていると感じ、ガレリアが国際的に顧客フレンドリーな百貨店としての評判を確立することに繋がります。
継続性と記憶機能
Verenaはデジタルサービスであるため、将来的には顧客アカウントとの連携が可能になる可能性もあります（顧客の同意があれば）。AIが顧客の好みのサイズやブランド、あるいは最後に試着した商品を記憶することも考えられます。これにより、Verenaは次回来店時に、より的確なアドバイスを提供できるようになります（例えば、「前回はサイズ38がぴったりでした。今回もサイズ38を頼んだ方が良いでしょうか？」など）。また、顧客はチャット履歴を保存しておき、店舗で見た商品をオンラインで後から購入することも可能です。これらの機能のすべてがパイロットプログラムで利用可能になっているわけではありませんが、将来の方向性を示すものと言えるでしょう。
販売員の視点、そして会社全体にとって、間接的に顧客にメリットをもたらすメリットがあります。販売員はより効率的に業務を進められ、各試着室のニーズを正確に把握し、1回の訪問で複数のリクエストに対応できる可能性があります（例えば、倉庫へ向かう途中で2つのサイズをピックアップするなど）。これにより、ダウンタイムが削減され、双方のフラストレーションが軽減されます。さらに、従業員は真に個別のサポートを必要とする顧客への相談時間を確保でき、定型的な質問（価格、サイズ、カラーの在庫状況など）はAIが対応します。理想的には、これによりより良い職場環境が生まれます。慌ただしさが減り、単純な質問に何度も答える必要がなくなり、代わりに重要な部分に焦点を当てたアドバイスが提供されます。満足した販売員はよりフレンドリーになり、すべての顧客のショッピング体験が向上します。
最後に、ガレリアの取り組みは、実店舗での小売業が現代的で革新的になり得ることを示しています。やや時代遅れに見える百貨店チェーンにとって、テクノロジーのパイオニアというイメージは貴重です。特に若い世代の顧客は、ガレリアがこのようなデジタルアシスタントを提供していることに驚き、きっと喜ぶでしょう。これは新たな顧客層を引き付けたり、少なくとも会話のきっかけとなるかもしれません（「ガレリアのAI試着室はもう試しましたか？」）。全体として、この取り組みは、サービス、スピード、そしてテクノロジーに精通した顧客にとってのエンターテイメント性を通じて、実店舗でのショッピングをより魅力的なものにすることに貢献しています。
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技術の課題と潜在的なリスク
このコンセプトは有望に思えますが、ガレリアはこのパイロットプロジェクトにおいて、課題とリスクも念頭に置く必要があります。新しい技術は完璧とは言い難いため、以下に挙げる点が重要となる可能性があります。
すべての顧客による承認
百貨店の顧客層は非常に多様です。着替え中にスマートフォンを取り出してAIと会話することに、誰もが抵抗を感じるとは限りません。年配のお客様やテクノロジーにあまり詳しくないお客様は、躊躇したり、付加価値を感じなかったりするかもしれません。彼らは「すみません、もう1サイズ大きいものをお持ちいただけますか？」といった、昔ながらの「カーテンコール」を好むかもしれません。そのため、ガレリアはVerenaが実際にどの程度利用されているかをモニタリングする必要があります。例えば、販売員が「何かご用事があれば、QRコードでお電話いただけますか？」と積極的に声をかけるなど、トレーニングも必要になるかもしれません。利用率は、投資の価値があるかどうかを判断する上で重要な要素となります。多くのQRコードがスキャンされない場合、コンセプトを見直すか、プロモーション方法を変える必要があるでしょう。
技術的な信頼性
肝心な瞬間にテクノロジーが機能不全に陥るほど最悪なことはありません。試着室でのWi-Fi接続の不安定さ、サーバーの停止、あるいはソフトウェアのバグによって、サービスが利用できなくなる可能性があります。Verenaを試用した顧客が、応答に数分待たされたり、エラーメッセージが表示されたりすれば、感銘を受けるどころか、むしろ不満を感じる可能性が高いでしょう。そのため、Galeriaは堅牢なインフラストラクチャを確保する必要があります。試着室における十分なモバイル通信環境や店内Wi-Fi、高速なバックエンドシステム、そしてフェイルセーフ機能を備えたAIプラットフォームなどです。こうした初期段階の問題は、パイロット段階で特定できます。しかしながら、テクノロジーが機能不全に陥るリスクは常に存在します。このような場合、「プランB」（つまり、十分な数のスタッフを配置して対応すること）が必要です。
データの品質とAIの精度
Verenaの知能は、利用可能なデータによってのみ決まります。例えば、システム内の在庫情報に誤りがある場合（よくある問題：システムには「在庫あり1点」と表示されているものの、既に販売済みで予約が確定していない）、AIは実際には存在しない在庫数を誤って提示する可能性があります。このような不一致は顧客を失望させ、サービスへの信頼を低下させる可能性があります。AIは正しい回答を提供することも必要です。ChatGPTは音声生成において非常に優れていますが、誤りや「幻覚」を起こすこともあります。GaleriaとBütema（技術パートナー）は、Verenaが例えば誤った商品情報を提供したり、意味不明な提案をしたりしないよう、システムを慎重にトレーニングし、テストする必要があります。AIの回答は正確かつ役立つものでなければなりません。そうでなければ、ユーザーは不満を抱くでしょう。特に初期段階では、継続的な品質管理が不可欠です。Verenaが確実に回答できない問い合わせは、誤った回答を防ぐために、自動的に人間の担当者に転送する必要があるかもしれません。
データ保護とプライバシー
デジタルサービスが登場するや否や、データ保護はドイツにおいて喫緊の課題となります。顧客は、Verenaとのやり取りが悪用されないことを確信できなければなりません。チャット履歴が保存される場合でも、一般的に機密性の高いデータは含まれません（顧客は通常、サイズや価格などについて尋ねるだけなので）。しかし、ショッピングの好みや個人的なコメントは、依然として機密情報とみなされる可能性があります。Galeriaは、収集されるデータとその使用方法について透明性を確保する必要があります。理想的には、チャットは匿名で保存されるか、顧客がより広範なデータ共有（例えば、将来のオファーのために顧客アカウントへのリンクなど）に同意しない限り、一時的にのみ保存されるべきです。AIプラットフォーム（ChatGPT）もまた、次のような疑問を提起しています。顧客の入力内容は米国のサーバーに送信されているのか？プロセスはGDPRに準拠しているのか？IT部門はこれらの側面を綿密に精査する必要があります。データ保護における不備は、プロジェクト全体に悪影響を及ぼす可能性があります。
サイバーセキュリティ
新たなデジタルタッチポイントが出現する場所では、理論的には新たな攻撃ベクトルも出現する可能性があります。例えば、QRコードは悪意のある人物によって操作される可能性があります（理論上は可能ですが、店舗内に設置されているため、実際には困難です）。あるいは、誰かがAIを「ハッキング」しようとしたり、入力によってAIのバランスを崩そうとしたりする可能性もあります。Galeriaは、Verenaが意図されたデータのみにアクセスし、不要な情報を開示しないようにする必要があります。ユーザーが意図的にAIを本来の話題から逸らそうとする可能性も考えられます。ChatGPTはあらゆる質問に対して回答を生成しようとすることで知られています。例えば、顧客がVerenaに天気や政治問題について質問し始めた場合、システムがどのように反応するかを見るのは興味深いでしょう。理想的には、Verenaは買い物に関する話題では丁寧ながらも毅然とした対応を保ち、他の話題はフィルタリングすることで悪用を防ぐでしょう。
従業員の受容と役割の変化
Verenaの導入に対する従業員の反応も重要です。このアシスタントによって定型業務から解放される一方で、AIの進化によって自分の仕事が危うくなるのではないかと懸念する営業スタッフもいるかもしれません。Galeriaは、Verenaがあくまでサポートツールであり、人間によるコンサルティングの代替ではないことを明確に伝える必要があります。理想的には、従業員はKarl（アプリ）が日々の仕事の枠組みとなることを理解し、すぐに使いこなせるようになるでしょう。しかし、徹底したトレーニングは不可欠です。従業員は新しいシステムの使い方を習得し、いつ介入すべきか、いつVerenaが単独で対応できるかを理解する必要があります。また、重要なシグナルを見逃さないよう、チャットでの問い合わせの担当者についてもチームで合意する必要があります。従業員がVerenaを無視したり、面倒な追加タスクと捉えたりすると、サービスの効果が薄れてしまうリスクがあります。そのため、トレーニング、モチベーション向上、そして場合によってはサービスプロセスに関する新しいガイドラインも必要になります。
費用対効果の問題
結局のところ、あらゆる技術パイロットプロジェクトは、その努力が本当に価値があるのかという問題に直面します。AIアシスタントの開発と導入は安価ではありません。AIサービスのライセンス、アプリのプログラミング、従業員の機材、メンテナンスなど、すべてに費用がかかります。そのため、ガレリアはボンでのパイロットプロジェクトが測定可能な効果をもたらすかどうかを慎重に評価します。ランジェリー売り場の売上は増加したか？顧客の購入量や来店頻度は増加したか？肯定的なフィードバックがあり、購入放棄は減少したか？これらのKPIが納得のいくものであった場合にのみ、システムは他の店舗にも展開される可能性があります。そうでなければ、単なる実験に終わってしまう可能性があります。そのため、あらゆる努力にもかかわらず、投資収益率が十分に高くならないというリスクがあります。例えば、サービスを利用する顧客が少数であったり、紹介による追加売上が低水準にとどまったりするなどです。したがって、プロジェクトは技術的に魅力的であるだけでなく、経済的にも実現可能でなければなりません。
これらすべての課題は、小売業へのテクノロジー導入が慎重な計画と実行を必要とすることを示しています。ガレリアは、完全導入前に小規模なテストと学習を行うため、限定的なパイロットプロジェクト（1店舗1部門）という賢明なアプローチを選択しました。これにより、チェーン全体に影響を与えることなく、初期段階での問題を解決し、プロセスを調整することができます。今後数週間から数ヶ月の間に、顧客と従業員がVerenaにどのように反応し、どのような調整が必要になるかが明らかになるでしょう。
他の小売企業における同様の取り組みとの比較
試着室をデジタルでアップグレードするというガレリアのアイデアは革新的ですが、全く前例がないわけではありません。実際、様々な小売業者が数年前から、ショッピング体験の向上を目指してスマート試着室のコンセプトやAIサービスの実験を行ってきました。類似の取り組みをいくつか見てみると、このトレンドがどのように生まれているのか、そしてどこに違いがあるのかが分かります。
アドラーファッションストア（ドイツ、2015年）
ファッションチェーンのアドラーは、ドイツでいち早く「スマート試着室」を試験的に導入した企業の一つです。エアフルト支店では、試着室にRFID技術とタッチスクリーンを導入しました。衣類にはRFIDチップが取り付けられており、試着室は顧客が持ち込んだ商品を認識できます。画面には、各衣類の商品情報（価格、サイズ、カラー、さらにはコーディネートの提案まで）が表示されます。顧客はタッチスクリーンでサイズをリクエストすることもでき、スタッフがサイズを持参しました。このコンセプトはガレリアのものと似ていますが、チャットボットは使用されていませんでした。対話は主に画面上で商品を選択するもので、音声入力によるものではありませんでした。好意的なフィードバックがあったにもかかわらず、スマート試着室はアドラーの試験プロジェクトにとどまり、（当時は）普及しませんでした。これは、試着室1室あたりのハードウェアコストの高さと、数年前の普及が限られていたことが原因と考えられます。
ガレリア カウフホフ (ドイツ、2007)
興味深いことに、ガレリアの現在のプロジェクトは、同社にとってこの分野への最初の進出ではありません。2007年、当時まだカウフホフはメトログループの「Future Store Initiative」の一環として、エッセン支店でパイロットプロジェクトを実施し、メンズ部門にRFID試着室を設置しました。顧客はRFIDとスクリーンを介して商品情報にアクセスし、代替品を提示してもらうサービスを受けることができました。10年以上前のこの初期の実験は、現在再び注目を集めている手法を実証しました。しかし、当時の技術ははるかに未発達でした（ファッション業界ではRFIDはまだ初期段階にあり、タッチスクリーンは高価で、今日私たちが知るようなAIは存在していませんでした）。このプロジェクトは忘れ去られましたが、そこから得られた知見は、現在の開発に影響を与えていると考えられます。
ラルフ ローレン＆オーク ラボ（米国、2015年から）
プレミアムセグメントでは、アメリカのファッションブランド、ラルフ・ローレンが数年前、試着室にハイテクミラーを設置し、大きな話題を呼びました。ニューヨークの旗艦店には、スタートアップ企業オーク・ラボが開発した「スマートミラー」が設置されています。このミラーは一見普通の大型試着室ミラーのように見えますが、タッチスクリーン機能とRFIDリーダーが内蔵されています。仕組みはこうです。顧客が試着室に持ち込んだ服は、ミラー（RFIDタグ経由）によって自動的に認識されます。すると、ミラーのディスプレイに直感的なメニューが表示されます。顧客は試着室の照明を調整（例えば、日光や夕方の光をシミュレートして服の見え方を確認）したり、タッチ操作でサイズや色の変更をリクエストしたりできます。ミラーにはおすすめの商品も表示されます（「このシャツはこれらの色もあります。このパンツはこれによく合いますよ」など）。独創的な機能として、顧客は言語を選択できる点が挙げられます。例えば、インターフェースをスペイン語や中国語に切り替えることで、海外の顧客にも対応できます。支援を依頼するとすぐに販売員に通知が届き、希望の商品を試着室まで運んでくれました。このコンセプトは、通常のプロセス（鏡の前で服を試着する）にシームレスに統合されたため、顧客に好評でした。しかし、コストが高く、このようなスマートミラーの導入は当初、少数の旗艦店に限られていました。
Mango & Vodafone（スペイン、2020年から）
ファッション小売業者のMangoは、Vodafoneと提携し、複数の店舗にデジタル試着室を導入しました。このシステムでは、「デジタル試着室」と呼ばれるスマートミラーが使用されています。その機能は前述のシステムと同様で、RFIDチップが衣服を識別し、商品情報と組み合わせのヒントがミラーの画面に表示され、顧客は指先でタップするだけでスタッフにサイズやアイテムのリクエストを行うことができます。Mangoは、スマートリテールコンセプトを推進する戦略の一環として、この技術を店舗にさらに広く展開する計画です。重要なセールスポイントは、すべてのデータと画像が顧客のスマートフォン（接続している場合）にのみ表示されるため、プライバシーが確保されることです。小売業者は試着室内のライブ画像を受け取ることはありません。このプロジェクトは、ヨーロッパの小売業者がこのトレンドを受け入れ、拡張現実（AR）とコネクテッド試着室の実験を行っていることを示しています。
Amazon Style Store（米国、2022年以降）
オンライン大手Amazonは、ファッション攻勢によって実店舗でも革新的なアプローチを披露しています。2022年には、デジタルテクノロジーを駆使した衣料品店「Amazon Style」の初店舗をロサンゼルスにオープンしました。そこでのショッピングの流れは次のとおりです。顧客は展示されている各衣料品を1点だけ見ます。気に入った商品があれば、Amazonアプリで商品のQRコードをスキャンします。アプリ内で、試着したいサイズと色を選択します。バックグラウンドで実行される自動システムが選択された商品をすべて収集し、専用の試着室を準備します。どの試着室に商品が空くとすぐに、アプリから顧客に通知されます。顧客が試着室に入ると、選択した商品はすべて既に用意されています。さらに、試着室にはタッチスクリーンが設置されており、AmazonのAIがこれを用いて、顧客のオンラインショッピング履歴と現在選択されている商品に基づいて、顧客が好みそうな他の商品をパーソナライズして提案します。顧客はスクリーンから追加の商品を注文することもでき、注文された商品は、店内を再度探すことなく、すぐに試着室に届けられます。チャットボットは使用されていませんが、AmazonのコンセプトではAIを活用して好みを認識し、試着室をパーソナライズされたおすすめ商品を提供するショールームへと変貌させます。このオムニチャネルアプローチ（アプリと店舗を連携）は大きな注目を集めています。
メイシーズ・オンコール（アメリカ、2016年）
少し異なる例として、米国の百貨店チェーン、メイシーズの取り組みがあります。メイシーズは、IBM WatsonをベースにしたモバイルAIアシスタント「On Call」を一部店舗で試験運用しました。顧客はスマートフォンのブラウザを使って（またはSMSでリンクをリクエストして）店内の専用ページにアクセスし、「紳士靴はどこにありますか？」「赤いカクテルドレスはありますか？」といった質問を入力できます。Watsonチャットボットが店内の案内や基本的な商品情報を提供します。このサービスは、大規模な百貨店内での顧客体験の向上と、簡単なFAQへの対応を主な目的としていました。このプロジェクトは興味深い先駆的な取り組みでしたが、同時に限界も明らかになりました。多くの顧客は依然として従業員に直接質問することを好み、当時のAIは今日のチャットボットほど会話的ではありませんでした。そのため、メイシーズのOn Callは限定的な試験運用にとどまり、全面展開には至りませんでした。
これらの事例は2つのことを示しています。第一に、小売業界ではオンラインの利便性とオフラインの体験のギャップを埋めようとする大きな潮流があります。スマートミラー、RFID、チャットボットなど、多くのアプローチは、オンラインショッピングで慣れ親しんでいるのと同等の情報と利便性を実店舗の顧客に提供することを目指しています（例えば、「この商品を購入したお客様は…にも興味を持っています」やリアルタイムの在庫状況表示など）。第二に、多様なソリューションは、万能のソリューションは存在しないことを示しています。各チェーンは、予算、ターゲット層、店舗コンセプトに応じて、それぞれ異なる方法で実験を行っています。ガレリアのスマートフォンベースのチャットボットソリューションのアプローチは比較的新しいもので、これまで多くのチェーンが内蔵ディスプレイや固定設備に依存していました。顧客のスマートフォンをインターフェース（QRコード経由）として使用することには、メリットとデメリットがあります。コスト効率が高く（高価なミラーハードウェアは不要）、QRコードはパンデミック以降、多くの人々に馴染み深いものとなっています。一方で、顧客が自分のデバイスを積極的に使用する必要があります。 Galeria は今後、後者が付属のタッチスクリーンよりも成功するかどうかを調べる予定です。
将来の展望とさらなる発展の可能性
ガレリアのAI搭載試着室プロジェクトはまだ初期段階ですが、将来を見据えると、このようなソリューションの長期的な可能性が見えてきます。ボンでのパイロットプロジェクトが成功すれば、様々なさらなる展開が考えられます。
他のブランチへの展開
最も論理的なステップは、Verena（およびKarlアプリ）をより多くのGaleria店舗に導入することです。展開は段階的に進められ、まずは大規模な支店や観光客の多い支店（多言語サポートが特に魅力的な支店）から開始されるでしょう。そして、店舗内のすべてのファッション売り場にQRコードとサービスが導入されるでしょう。数年後には、Galeriaの試着室すべてにデジタルアシスタントが設置されていることを示す標識が当たり前になっているかもしれません。Verenaは、スポーツウェア、メンズウェア、キッズウェアなど、試着室が使用されるあらゆる商品カテゴリーに展開される可能性があります。他の売り場で尋ねられる質問は多少異なるかもしれませんが、基本的な機能（サイズの在庫状況、商品情報、サポートの依頼）は同じです。
機能の拡張
Verenaは、時間の経過とともにさらに賢くなり、多機能化していく可能性があります。例えば、AIは会話から最も頻繁に尋ねられる質問を学習し、回答をさらに最適化することができます。また、VerenaはGaleriaの顧客アカウントと連携させることもできます。常連のお客様がログインしている場合（例：ポイントカード番号またはアプリログイン経由）、Verenaは過去の購入履歴に基づいてパーソナライズされたおすすめ情報を提供できます（「ご試着いただいているブラウスは、昨年ご購入いただいたパンツとよく合います」など）。チャットを通じて、限定割引クーポンやポイント還元などの特典を提供することで、利用促進を図ることも可能です。
技術的な観点から見ると、AIアシスタントは将来、テキストベースだけでなく音声制御にも対応できるようになるかもしれません。Siri、Alexa、そして同様のシステムのおかげで、多くの人が音声アシスタントに慣れています。試着室に音声インターフェース（例えば、マイク／スピーカーシステム、あるいはスマートフォンのマイク経由）が設置され、顧客が「ベレーナ、このジーンズのサイズ32が欲しい」と話しかけると、AIが音声リクエストをテキストに変換し、それに応じて処理するといった状況も考えられます。これはより自然な対応ですが、データのプライバシー（試着室のマイクは高感度です）と周囲のノイズに対する要求が高まります。
視覚技術と拡張現実
AIと画像処理の融合も、もう一つの画期的なアプローチです。スマートフォンのカメラを使って目の前の服を識別したり、仮想的に服を着せたり（ARフィルター）できるアプリは既に存在します。将来的には、Verenaはスマートフォンのカメラ画像を使って顧客からのフィードバックを提供できる可能性があります。例えば、鏡の前で自分の姿を撮影し、Verenaに「このジャケットの着心地はどうですか？」と尋ねると、AIは動画分析に基づいて「肩幅が少し狭いですね。もう少し大きいサイズの方が着心地が良いかもしれません」と答えるでしょう。これはまだ相当な研究を要する高度なアプリケーションですが、数年後には実現不可能ではありません。同様に、ARを使えば、Verenaはユーザーが着替えなくても、別の色やアイテムを仮想的にあなたの体に表示できるかもしれません。例えば、赤いドレスを着ているときに「青いドレスを着たらどう見える？」と尋ねると、スマートフォンやスマートミラーに青いドレスのシミュレーションが表示されます。このような仮想フィッティングは、オンラインショッピング向けに既に開発が進められており、実店舗では、従来の試着室での体験を補完する機能（例えば、試着前に素早く色を選択できる機能など）が提供されるでしょう。
試着室を超えて：Verenaは長期的には試着室の外でも役立つ可能性があります。例えば、ショッピング中に開いているGaleriaアプリを通じて、店内全体でAIにアクセスできるようになったと想像してみてください。すると、お客様は売り場で「このモデルはアレクサンダー広場店にもありますか？」「家庭用品売り場はどこですか？」などと質問できるようになります。これは、いわば店舗全体のデジタルコンシェルジュです。位置情報技術（店内のスマートフォントラッキング）と組み合わせることで、Verenaは店内を案内し、「まっすぐ20メートル進んで右に曲がってください。靴売り場はすぐそこです」といった案内をしてくれます。このように、AIはショッピング体験のための万能アシスタントとなるでしょう。
さらに、Verenaのチャットから得られる洞察は、商品ラインナップとサービスの向上に役立つ貴重なデータとなります。例えば、Galeriaはどのサイズが最も頻繁にリクエストされているか（そして在庫切れになっている可能性が高いため、在庫管理の指標となる）を把握できます。また、どの商品の組み合わせがよく尋ねられるかを把握することで、商品ラインナップの提案に役立てることができます。顧客が「この商品はかゆい」といったことを口にすれば、フィードバックも収集できます。当然ながら、こうしたチャットデータは匿名で分析する必要がありますが、顧客動向を把握するための貴重な情報源となります。
ガレリアのパイロットプロジェクトは、業界全体から大きな注目を集めるでしょう。成功すれば、波及効果をもたらす可能性があります。他の小売業者、特にファッションブランドや大手繊維チェーンが、同様のソリューションをより迅速に導入できるようになるでしょう。AI技術はますます利用しやすくなっており、ChatGPTのようなサービスにより、小規模な企業でも自社のデータサイエンスチームを持たずにスマートアシスタントを開発することが可能になります。近い将来、POSシステムの標準ソフトウェアと同様に、このような店内アシスタントの業界標準やプラットフォームが誕生する可能性があります。ガレリアは、まさにドイツのパイオニアとなるチャンスを掴んでいます。同時に、開発は流動的であるため、同社は柔軟性を維持する必要があります。今日のQRコード経由のチャットボットは、5年後には全く異なるものになっている可能性があります。顧客にとっての付加価値に焦点を合わせ続けることが重要です。テクノロジーそのものは長期的には成功しませんが、真のサービスを提供するテクノロジーは、小売業界に永続的なプラスの変化をもたらす可能性があります。
ボンで展開されているガレリアの実証実験では、伝統的なショッピング文化と最先端のAI技術が融合されています。これは、伝統的な小売業者であっても革新的な取り組みができることを示すための大胆な試みです。お客様は試着室でより迅速なサポートとより多くの情報提供を受けられるようになり、スタッフは日常業務のサポートを受けることができます。もちろん、お客様の受け入れから技術の微調整まで、克服すべき課題はまだいくつかあります。しかし、ガレリアがこの実験で得られた経験を賢く活用すれば、「Verena」は日常のショッピングにおける新たなスタンダードの出発点となる可能性があります。カーテンが閉まるとすぐにサービスが終了してしまう、店内の「死角」となっていた試着室が、デジタル対話の空間へと変貌を遂げます。お客様がこのサービスを受け入れるかどうかはまだ分かりません。小売業の未来は、まさにこのようなプロジェクトによって形作られつつあり、ガレリアは現在、積極的に取り組んでいます。ガレリアに限らず、今後、このような親切なAIアシスタントに出会う機会が増え、ショッピングがより快適でスマートになる兆しは数多くあります。
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Konrad Wolfenstein
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