なぜ今この話題か
ChatGPTが単なる対話ツールから「買い物の相棒」へと進化しています。2026年10月1日、OpenAIはChatGPTのショッピング機能として「Virtual Try-On（バーチャル試着）」と「Favorites（お気に入り）」をグローバルに展開しました。ユーザーがAIチャット上で服を試着するような体験ができる時代が、すでに始まっています。EC運営者にとっては、自社商品がAIにどう扱われるかを考え始めるタイミングです。
Virtual Try-Onとは何か
Virtual Try-Onは、ユーザーが自分の写真をアップロードすると、服やアクセサリーを着用した状態の画像をAIが生成してくれる機能です。購入前に「自分が着たらどう見えるか」をイメージしながら検討できるようになります。
- この機能は新たにリリースされた画像生成モデル「ChatGPT Images 2.5」を活用しています
- 以前のモデルと比べて質感（生地の光沢やシワなど）の表現が精緻になったとされています
- ただし、フィット感やサイズ感までは確認できないという限界が指摘されています
画像の見た目は改善されても、「実際に着たときのサイズ感」まではわからない、という点は注意が必要です。
なぜOpenAIはこの機能を投入したのか
背景には、EC業界で長年の課題である購買離脱があります。「カートに入れたものの、数日後に返品する」という行動は典型的なパターンで、サイズやイメージの不一致が主な原因とされています。Virtual Try-Onは、購入前の段階でこのミスマッチを減らす狙いがあると考えられます。
OpenAIはこれまでにも「Instant Checkout」というチャット内購入完結機能を試みましたが、こちらは思うように普及しませんでした。今回のVirtual Try-Onは、そこからの方向転換とも言える動きです。チェックアウトそのものを簡略化するより、購入前の意思決定を支援する方向にシフトした格好です。
EC運営者への示唆
この機能がどこまで広がるかは未知数ですが、EC運営者が今から準備しておくべき点はいくつかあります。
- 商品画像の整備：AIが試着画像を正確に生成するには、元となる商品画像の質が重要です。背景がシンプルで商品の形状がわかりやすい画像を用意しておくことが望ましいでしょう
- サイズ情報の構造化：Virtual Try-Onはフィット感までは判断できないため、サイズ表記や採寸情報をテキストとして明確に提供し、AIが正しく参照できるようにしておく必要があります
- 商品フィードの最適化：ChatGPTのようなAIショッピングエージェントが商品情報を正しく読み取れるよう、構造化データ（商品の属性情報をAIが理解しやすい形式で整理したデータ）を整備することが急務です
- 流入・購買データの計測：ChャットGPT Shopping経由でどれだけの流入や購買が発生しているかを把握する仕組みを、早めに検討しておく必要があります
自社サイトがAIにどう認識されているかを定期的に確認することも、今後は欠かせない運営業務になりそうです。こうした観点から、AIOチェッカーのようなツールでAIからの見え方をチェックしておくことも一つの備えになります。
まとめ
ChatGPTのVirtual Try-On機能は、AIが購買プロセスの「試着」という工程にまで入り込み始めたことを示す事例です。質感表現は向上した一方、サイズ感の確認はまだ難しいという限界もあります。しかし、返品理由の上位であるサイズ・イメージ不一致への対策として、今後の改善と普及が見込まれます。EC運営者は、商品画像やサイズ情報の整備、AI経由の流入計測といった準備を、早めに進めておくことが望ましいでしょう。