しまむらといえば20～50代という幅広い年代の女性から人気がある、プチプラファッション中心のアパレルショップです。
衣服だけでなく寝具やコラボグッズなどさまざまな取り組みを実施していますが、今回は新たにAIモデルを導入することとなりました。
モデルの名前は「瑠菜（るな）」。
本記事では瑠菜の基本情報から導入の理由まで詳しく解説していきます。
なぜAIモデルを採用したのか
これまでしまむらでは、CMやチラシなどの広告に雑誌モデルや女優を起用してきました。
モデルの年齢層は20～30代で、彼女たちを見て訪れる客層も同年代の女性が多くなっています。
しかし、しまむらといえば「安い」「可愛い」といったイメージが強く、10～20代向けのデザインで作られたファッションが多いのが特徴。
そこで問題になったのが以下の3点でした。
- モデルの年齢層とブランドイメージがマッチしない
- 従来の販促方法（折り込みチラシ）と顧客層がマッチしない
- スケジュールなどの観点から、顧客層に合うモデルの起用が難しい
「モデルの広告効果は高いが、結果流入できる顧客とブランドの年齢層が合わない…」
上記を解決するため顧客層に合う年齢層のモデルを起用するとなると、今度は「学校があるためスケジュール管理が難しい」という問題が生じます。
そこで、これらの問題点を解消するために起用されたのがAIモデル「瑠菜」だったのです。
AIモデル「瑠菜」のプロフィールをチェック
| 名前 | 瑠菜（るな） |
|---|---|
| 年齢 | 20歳 |
| 職業 | 服飾専門学生 |
| 家族構成 | 父・母・姉 |
| 将来の夢 | ファッションモデル |
| 特技 | 可愛いものを見つけること |
| 趣味 | 家族にコーディネートを披露すること |
今どきの女の子らしい、ナチュラルブラウンのロングヘア―とチークラインの前髪が印象的です。
鏡越しにスマホで自撮りをしている様子やカメラマンに向けたポーズなど、AIであることを感じさせない自然な見た目には驚かされました。
すごく美人過ぎたりスタイルが良すぎたりしないからこそ親しみやすく、着用イメージもしやすいのが良いですね。
AIモデル「瑠菜」を見た世間の反応とは
しまむらでは、すでに「瑠菜」の公式アカウントを開設しています。
さて、彼女の投稿を見た人々はどのように反応したのでしょうか？
実際にSNSに寄せられた口コミを見ていきましょう。
1．「可愛い」などポジティブな口コミ
瑠菜のアカウントを見て「可愛い」「（AI技術の）クオリティが高い」と感じた人は多いようで、XやInstagramでは称賛する声が多くみられました。
瑠菜のインスタをフォローする人も現れるなど、広告効果は上々のようです。
また、AIモデルを登用したことを「面白い」と評価する人もいました。
企業が公式でAI技術を取り入れることで「新たなビジネスモデルが生まれるのでは？」と期待している人も少なくないようです。
2．「違和感がある」などネガティブな口コミ
ネガティブなものでは「（目や髪などの一部に）違和感がある」という口コミが見られました。
やはり現在でのAI技術では完璧な画像生成は難しいのか、細かな部分で現実にはありえないミスがあるようです。
とはいえ技術の発展はすさまじく、過去に生成されたものと比べると現在のAIは格段に現実と近くなっています。
それだけに「人間の職がAIに奪われるのでは」と懸念を示す人もいました。
瑠菜の主な活動内容とは
2024年の5月から導入されたAIモデル「瑠菜」は、主にインスタグラマーとして活動しています。
公式アカウントに投稿されているのは、しまむらの新作やコーデの紹介、美容に関する話題が中心です。
投稿数50件に対しフォロワー数は6881人（2024年8月現在）。
現役の雑誌専属モデルなどに比べればまだ知名度は低いものの、今後CMなどの表舞台に出ることがあれば更なるファン獲得の可能性は高いでしょう。
今後も瑠菜の活躍としまむらの動向に注目！
AIモデルを起用している企業は複数ありますが、しまむらの瑠菜ほど緻密に作られたモデルは多くありません。
人間に代わる存在として、今後どのように瑠菜が活躍していくのか期待が高まります。
一方で「人間がAIに職を奪われるような事態になってしまうのでは…」という不安をぬぐえない人もいるようです。
しまむらはこうした課題をどう捉え、どう解決していくのか…その動向にも注目が集まります。
インダストリアル・ドリーム株式会社について
国内で初めて独自LLMを取り入れたwebサービスである創作支援アプリAI BunChoを開発・運営しています。
その経験をもとに、生成AIに関するPoCや受託開発を行っております。
活動例
・大規模公共事業で用いるアプリケーション開発でのPM（発注者の社内外ステークホルダーとの調整、課題解決、及びその他の付随業務）
・生成AIを利用したシステム開発に関する要件定義・PoC・受託開発
・KDDI様にLLMを用いたアプリのプロトタイプ納品
・モバイルオンラインゲーム企業での生成AIの社内業務への導入及び、 自社IPキャラクターとチャットできる
LLMのR&D
・RAGを用いた社内Slack botや文章生成器の開発導入
・社員のリテラシーを高めるための勉強会の開催
・患者情報のテーブルデータを用いた時系列予測
ご興味をお持ちいただけましたらお気軽にお問い合わせください！