【2026年9月最新】Google Try It OnとDopplとは？AI試着の使い方とEC活用メリットを解説

「ネットで洋服を買ったら、思っていたイメージと違った」——オンラインショッピングでは誰もが一度は経験する悩みです。この課題に対して、Googleが提供するAIバーチャル試着機能「Try It On」と、アプリ「Doppl」が新しい解決策として注目されています。

この記事では、Try It OnとDopplそれぞれの使い方・違い・活用メリットを整理したうえで、EC事業者にとっての導入メリットと注意点、そして弊社（株式会社GENAI）がAI技術をどう評価・選定しているかについても解説します。

「バーチャル試着なんて自社には関係ない」と思う方も、この記事を読めば、AI試着技術の背景にある「購入前の不安解消」という考え方が、業種を問わずビジネスに応用できるヒントになるはずです。

この記事を読むとわかること

01 WHAT ARE THESE Try It OnとDopplとは？ Googleが手がける2つのAIバーチャル試着技術

Try It OnとDopplは、いずれもGoogleが提供するAIバーチャル試着の技術ですが、提供形態と機能が異なります。

項目	Try It On	Doppl
形態	Google検索機能に統合	独立したスマホアプリ
主な機能	モデル画像や自分の写真で試着イメージを確認	全身写真からアバターを作成し、着用動画を生成
入力データ	1枚の写真（全身）	スマホで撮影した全身写真
出力	静止画の試着イメージ	歩行動作を含む動画のシルエット

1-1. Try It On：画像検索からそのまま試着できる

Try It Onは、Google検索の中で服を探している際に、対応商品であればその場で試着イメージを確認できる機能です。検索結果から離脱することなく試着体験ができるため、購入検討のハードルを下げる効果が期待されています。

1-2. Doppl：全身写真から動画を生成する独立アプリ

Dopplは、スマートフォンで撮影した全身写真をもとに自分のアバターを作成し、そのアバターに服を着せて歩行動作を含む動画を生成できるアプリです。静止画だけでなく動きのあるシルエットを確認できる点が、Try It Onとの大きな違いです。

1-3. 従来の合成技術との違い

従来のオンライン試着技術は、あらかじめ用意されたモデル画像に服を貼り付けるような簡易的な合成が中心で、実際の質感や体型への馴染み方までは再現できませんでした。生成AIをベースにしたTry It OnやDopplは、布の質感・シワ・体型に応じたフィット感まで表現できる点が技術的な進化として注目されています。

1-4. なぜGoogleがバーチャル試着に力を入れるのか

Googleは検索エンジンとショッピング機能を軸に、ユーザーの購買行動データを豊富に保有している企業です。バーチャル試着機能を検索体験そのものに統合することで、「検索して終わり」ではなく「検索してそのまま購入まで完結する」体験を提供する狙いがあると考えられます。ユーザーにとっては利便性が向上する一方、EC事業者にとっても検索経由の購入率向上が期待できる取り組みです。

また、生成AI技術の急速な進化により、これまで映像制作会社や専門スタジオでなければ難しかった「リアルな合成表現」が、スマートフォン1台で完結するようになった点も大きな変化です。今後、ファッションEC以外の分野（家具の設置イメージ、メイクのシミュレーションなど）にも、同様の技術が応用されていく可能性があります。

02 HOW TO USE TRY IT ON Try It Onの使い方 検索結果からその場で試着イメージを確認する

STEP 1：Google検索で対応商品を探す

Google検索やGoogleショッピングで服を検索し、AI試着に対応した商品であれば「試してみる」といった機能が表示されます。対応商品は今後順次拡大していく見込みです。

STEP 2：自分の体型に近いモデルを選ぶ

複数の体型・サイズのモデル画像から、自分の体型に近いものを選んで着用イメージを確認できます。自分の写真を使わずに、おおまかなイメージを掴みたい場合に便利な機能です。

STEP 3：自身の全身写真をアップロードする

より精度の高い試着イメージを確認したい場合は、自分の全身写真をアップロードします。AIが写真の体型に合わせて服を合成し、よりパーソナライズされた試着イメージを生成します。

2-1. 対応商品を見分けるポイント

現時点ではすべての商品がTry It Onに対応しているわけではありません。検索結果や商品ページに「試してみる」といった案内が表示されている商品が対応商品です。対応状況は今後拡大していく見込みのため、よく検索するブランド・カテゴリがあれば、定期的にチェックしてみるとよいでしょう。

03 HOW TO USE DOPPL Dopplの登録手順と操作方法 アバター作成から動画生成までの流れ

STEP 1：スマートフォンで全身写真を撮影しアバターを作成する

アプリの指示に従って全身写真を撮影すると、AIが体型を認識してアバターを作成します。このアバターが、以降の試着シミュレーションのベースになります。

STEP 2〜3：服の画像を読み込みアバターに合成する

試着したい服の画像を読み込むと、AIが自分のアバターにその服を着せた状態を合成します。ECサイトの商品画像などをそのまま活用できるケースもあり、手軽に試せる点が特徴です。

STEP 4：歩行動画を生成して動きのあるシルエットを確認する

Dopplの最大の特徴は、静止画だけでなく歩行動作を含む動画を生成できる点です。服のシルエットは、静止した状態と歩いている状態とでは印象が変わることが多く、動画で確認できることは購入判断の材料として大きな価値を持ちます。

3-1. 一度作成したアバターは繰り返し使える

Dopplの特徴として、一度アバターを作成すれば、以降は異なる服の画像を読み込むだけで何度でも試着シミュレーションを繰り返せる点が挙げられます。買い物のたびに撮影し直す必要がないため、日常的な利用のハードルが下がる設計になっています。

3-2. 動画形式ならではの活用シーン

歩行動画で確認できるという特徴は、特にスカートやワンピースのような、動きによってシルエットの印象が変わりやすいアイテムで真価を発揮します。静止画だけでは分かりにくい「歩いたときの揺れ方」「裾のライン」まで確認できることは、購入後のギャップを減らすうえで大きな意味を持ちます。

3-3. アバター作成時に気をつけたいこと

アバターの精度は、元になる全身写真の質に大きく左右されます。体のラインが分かりやすい服装で、無地に近いシンプルな背景で撮影すると、AIが体型を認識しやすくなり、より実際の見た目に近いアバターが作成されやすくなります。

また、アプリによっては複数のアバターを保存できる場合もあり、季節による体型変化（厚着・薄着）に応じて撮り直すことで、より精度の高い試着シミュレーションを維持できます。

04 COMPARISON Try It On vs Doppl 徹底比較 どちらがどんな場面に向いているか

2つのサービスは競合というより、用途が異なる補完的な関係にあります。それぞれの強みを整理します。

観点	Try It On	Doppl
手軽さ	検索結果からそのまま試せる	アプリのダウンロード・アバター作成が必要
確認できる情報量	静止画での試着イメージ	歩行動画による動きのあるシルエット
向いている場面	購入検討中にサクッと確認したいとき	じっくり比較検討したい、SNSでシェアしたいとき

EC事業者の視点で見ると、Try It Onは検索からの離脱を防ぎ、購入検討の後押しをする役割を担い、DopplはSNSでのシェアや口コミを誘発する役割を担う、という補完関係として捉えることができます。

4-1. ユーザーの購買行動フェーズで見た使い分け

購買行動を「認知→比較検討→購入直前」というフェーズで捉えると、それぞれのサービスの役割がより明確になります。検索結果からそのまま確認できるTry It Onは「比較検討」フェーズで複数商品を素早く見比べる用途に向いており、アプリを開いてじっくり動画まで確認するDopplは「購入直前」フェーズで最終確認をする用途に向いています。

EC事業者としては、この2つのタッチポイントの両方に対応できる商品情報・画像を用意しておくことで、購買行動のどのフェーズで接触したユーザーに対しても、一貫した安心感を提供できる体制を整えられます。

05 BUSINESS BENEFITS 企業がバーチャル試着を導入するメリット 返品率低減とCVR向上への期待

AI試着技術は、ユーザー体験の向上だけでなく、EC事業者にとって具体的な経営メリットをもたらす可能性があります。

5-1. 購入前の不安解消と返品率の低減

オンラインショッピングにおける返品の主な理由の一つが、「イメージと違った」というサイズ・見た目のミスマッチです。AI試着によって購入前に着用イメージを確認できれば、こうしたミスマッチによる返品を減らせる可能性があります。返品対応には配送コスト・検品コスト・在庫管理コストがかかるため、返品率の低減は直接的な利益改善につながります。

5-2. 時間や場所を選ばない手軽なコーディネート体験

実店舗での試着と異なり、AI試着は時間や場所を選ばずに利用できます。ユーザーは自宅にいながら複数の商品を気軽に試せるため、比較検討の幅が広がり、結果的に購入点数の増加につながる可能性もあります。

5-3. SNS共有による第三者の意見の取り入れやすさ

特にDopplのように動画形式で試着イメージを確認できる場合、SNSでシェアして友人・知人の意見を求める行動も生まれやすくなります。この「第三者を巻き込んだ購買検討プロセス」は、購入の後押しになるだけでなく、サービス自体の認知拡大にもつながる好循環を生む可能性があります。

5-4. 返品コストの構造を理解しておく

返品率の低減がなぜ重要なのか、コストの構造から見てみましょう。EC事業者が返品を1件処理する際には、往復の配送費・検品作業・再梱包・在庫への再登録といった複数の工程が発生します。さらに、返品された商品がそのまま再販できない場合（季節商品や汚損など）は、実質的な在庫ロスにもつながります。

返品率が数パーセント下がるだけでも、取扱商品数・出荷件数が多い事業者ほど、その累積的なコスト削減効果は大きくなります。AI試着はこの返品コストの構造に直接働きかける施策として位置づけられます。

返品対応で発生するコスト	内容
配送費	顧客からの返送分＋再出荷分の往復配送コスト
検品・再梱包	返品された商品の状態確認と再商品化の作業工数
在庫ロス	再販できない場合の商品原価の損失
カスタマー対応	返品理由のヒアリングや手続き案内の人件費

5-5. 中小規模のEC事業者にとっての意味合い

Try It OnやDoppl自体は大手プラットフォームの機能ですが、こうした技術トレンドを知っておくことは、中小規模のEC事業者にとっても意味があります。今後、同様のバーチャル試着機能が主要なECモールやカートシステムに標準搭載されていく可能性があり、その際に自社の商品画像・データがきちんと機能に対応できる形式で整備されているかどうかが、対応の速さを左右します。

5-6. ファッション以外への応用可能性

バーチャル試着の考え方は、アパレル以外の業種にも応用が広がる可能性があります。たとえば家具・インテリア業界では「自宅の部屋に家具を置いたときのイメージ」を確認する機能、化粧品業界では「メイクをしたときの顔の変化」を確認する機能など、「購入前に体験できないもどかしさ」を解消するという発想は業種を問わず応用できます。

自社の商品・サービスにおいて「購入前に体験できたら不安が解消される場面はどこか」を考えてみることは、AI活用のアイデア出しにおいて有効な視点の一つです。

06 CAUTIONS 導入時に知っておきたい注意点 精度の限界とデータの扱いに注意

また、ユーザーが自身の全身写真をアップロードする性質上、個人の身体的特徴を含む画像データの取り扱いには十分な配慮が必要です。EC事業者としてこうした技術を自社サイトに組み込む場合は、プライバシーポリシーの整備や、データの保存・利用範囲について利用者への明確な説明が欠かせません。

6-1. 「体型データ」を扱う機能特有のセンシティブさ

AI試着は、他の多くのAI機能と比べてもユーザーの身体的特徴という非常にセンシティブな情報を扱う点で特殊です。悪意を持ってデータが悪用されるリスクだけでなく、ユーザー自身が「自分の体型データをAIに預けること」に心理的な抵抗を感じるケースも想定されます。

EC事業者が同様の機能を導入・連携する場合は、データの保存期間、第三者提供の有無、削除依頼への対応方法などを、利用規約やヘルプページで分かりやすく明示することが、ユーザーの信頼を得るうえで欠かせません。

6-2. 「見た目」以外の情報提供も併用する

AI試着はあくまで見た目のイメージを掴む機能であり、サイズ表・素材表示・レビューといった従来の情報提供手段を代替するものではありません。AI試着機能を導入した後も、これらの情報を引き続き充実させることで、返品率の低減効果を最大化できます。

07 GENAI TECH EVALUATION 【独自】GENAIが実践するAI技術の評価・選定プロセス 新しいAI技術をどう見極め、自社に取り入れるか

Try It OnやDopplのような新しいAI技術が登場するたびに、「自社にも取り入れるべきか」を判断する場面は今後も増えていきます。弊社（株式会社GENAI）では、新しいAI技術を評価する際に、いくつかの共通する視点を持って判断しています。

評価の視点	具体的な問い
課題との一致度	その技術は、自社が抱える具体的な課題を解決するか
導入コスト	初期費用・運用コストは、期待される効果に見合うか
成熟度	技術としての完成度は実務利用に耐えるレベルか、まだ実験段階か
代替手段	既存の業務プロセスや別のツールで同等の効果を得られないか

AI試着のような技術も、「話題になっているから」という理由だけで導入するのではなく、この4つの視点で自社の状況に照らして判断することが重要です。弊社では、こうした技術評価のプロセス自体もClaude Codeを使って情報収集・整理の負担を減らしています。

弊社ではClaude Max 20xプラン（月額約30,000円）を軸に、営業・広告・記事制作・経理・秘書業務まで社内のあらゆる業務でAIを活用しています。新しい技術の情報収集から比較検討の叩き台作成まで、AIに任せられる部分を増やすことで、経営判断そのものに使える時間を確保しています。

7-1. 「導入しない」という判断も選択肢に入れる

技術評価のプロセスで意外と重要なのが、「導入しない」という判断を正当に下せるようにすることです。新しい技術のニュースを見るたびに「乗り遅れてはいけない」という焦りから、十分な検証なしに導入を決めてしまうケースは少なくありません。

弊社では、話題になっている技術ほど、あえて一呼吸置いて「自社の課題と本当に一致しているか」を確認するようにしています。この一呼吸を置くための情報整理・比較検討の下準備を、Claude Codeに任せることで、判断のスピードと質を両立させています。

評価パターン	結果
自社課題との一致度が高く、成熟度も十分	小規模から試験導入を検討
自社課題との一致度は高いが、成熟度が低い	継続的にウォッチしつつ導入は見送る
話題性はあるが自社課題との一致度が低い	導入しない、または情報収集のみにとどめる

08 CONCLUSION まとめ AI試着は「返品コスト」を軸に考えると導入判断しやすい

この記事では、GoogleのAIバーチャル試着技術「Try It On」と「Doppl」の違い・使い方・EC事業者にとっての導入メリットと注意点、そして弊社GENAIのAI技術評価の考え方までを解説しました。最後にポイントを振り返ります。

AI試着のような技術は、話題性だけで判断するのではなく、自社の課題（この場合であれば「返品コスト」や「購入前の不安」）に照らして評価することが重要です。この視点は、AI試着に限らず、あらゆる新しいAI技術を検討する際にも応用できます。

新しいAI技術が次々に登場する中で、「自社にとって本当に必要なものは何か」を一緒に整理したい方向けに、弊社が個別相談を承っています。

ここから先の進め方は、大きく2つあります。

自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。

覚えるより任せたい方は、AI社員AIKATAでこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。料金は月30万円の月額定額、追加費用は0円です。

どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。

よくある質問

Q. Google Try It Onは誰でも無料で使えますか？

A. Try It OnはGoogle検索に統合された機能として提供されており、対応商品であれば追加のアプリインストールなどは不要で試着イメージを確認できます。ただし対応商品・対応地域は順次拡大している段階のため、すべての商品で利用できるわけではありません。

Q. DopplはTry It Onと何が違うのですか？

A. Try It OnはGoogle検索内で静止画の試着イメージを確認できる機能であるのに対し、Dopplは独立したアプリで、自分のアバターを作成し歩行動作を含む動画で試着イメージを確認できる点が異なります。用途に応じて使い分けるのがおすすめです。

Q. AI試着技術はどのくらい正確ですか？

A. 生成AIによって布の質感やフィット感まである程度再現できるとされていますが、素材の伸縮性や実際の重さ感までは完全には再現できません。あくまで購入判断の参考情報の一つとして活用するのが適切です。

Q. EC事業者がAI試着を導入するメリットは何ですか？

A. 購入前の不安解消による返品率の低減、比較検討のしやすさによる購入点数の増加、SNS共有による認知拡大などが期待できます。特に返品対応にかかるコストの削減は、直接的な利益改善につながる可能性があります。

Q. AI試着導入時に注意すべきことはありますか？

A. ユーザーの身体的特徴を含む画像データを扱うため、プライバシーポリシーの整備とユーザーへの明確な説明が必要です。また、AI試着の結果を「絶対的な正解」として案内せず、参考情報として位置づけることも重要です。

Q. 新しいAI技術を自社に導入するかどうか、どう判断すればいいですか？

A. 「話題になっているから」ではなく、自社の具体的な課題に一致するか、導入コストが見合うか、技術として実務利用に耐える成熟度があるか、既存の手段で代替できないか、という4つの視点で評価するのがおすすめです。

Q. Claude Codeは新技術のリサーチにも使えますか？

A. 使えます。新しいAIサービスの情報収集・比較表の作成・社内向けレポートのまとめといった情報整理業務は、Claude Codeのようなエージェント型AIが得意とする分野です。技術評価そのものの負担を減らし、最終的な判断に集中する時間を確保できます。

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