ファッション

2022.04.28 UP

新しい自分を発見&自信が持てる!スタイリストがつくネットショッピングサービス『DROBE』

ネットショッピングの普及により、手軽に買えるようになったファッションアイテム。

その反面、「何を選んでいいのか分からない」「つい無難なものを選んでしまう」「勢いで買ったはいいがどう合わせれば分からない」というお悩みを抱える人は多いのではないでしょうか。

こうしたお悩みをまるっと解決してくれる、新しいネットショッピングサービスが『DROBE』です。

先日事業戦略及び新サービス発表会が開かれ、サービスの詳しい内容などを聞いてきました!

 

スタイリストがつくネットショッピングサービス『DROBE』

『DROBE』は「ファッションから、日々を楽しもう。」をコンセプトにした、オンラインで完結するパーソナルスタイリングサービス。スタイリストとAIが協働することで素早く、的確にアイテムを提案します。

発表会では実際にどのようなサービスなのか、DROBEで活躍中のスタイリスト後藤リカさんによるデモンストレーションが行われました。

まずはWeb上で普段着ている服のサイズや体型のほか、好きなテイストや雑誌、職業やパーソナルカラー、骨格診断など約70問のアンケートに答えていきます。

それをもとにAIがアイテムをチョイス。AIはユーザーが持っているアイテムも選んでしまうことがあるので、ユーザー側で【ほしい】【いらない】を申告します。

 

その結果を見て、スタイリストが最終的にアイテムを5点に絞り、トータルコーディネートできるように提案してくれます。

その際注意することとして、「ユーザーが持っているアイテムと合うもの、着回しができるもの、いきなり派手になりすぎないように選ぶようにしている」と、後藤さん。

またコーディネートだけでなく、袖まくり・サングラスを胸元にかけてVネック風にする・バッグにスカーフなど、ちょっとしたスタイリングのテクニックも一緒に提案しているそうです。

自宅にアイテムが届いたら試着して、気に入ったものだけ購入でき、それ以外は返送が可能

店員さんではなく家族やパートナーにも見てもらえて、家にある服とも合わせられるので失敗が少ないのが魅力です!

 

「売れるものを売れるだけ作る」業界初のサスティナブルな取り組みもスタート!

独自に開発したAIを活用した、ファッションアイテムの商品開発も開始しているDROBE。

「Vネック」「長袖」のような生産前に分かっている商品のディテール情報をAIに組み込み、10万人以上の各ユーザーごとの商品スコアを出します。

商品スコアが高ければ高いほどお客様に望まれているということが分かり、多くの人に好まれるアイテムを生産するという仕組み。

DROBEは来訪者の8割以上が継続顧客であることから、売れる数の概算も分かるそう。

これにより、「売れるものを売れるだけ作る」という、今後のファッション産業で持続可能な社会に貢献するビジネスモデルを実現していきたいとのこと。

アパレルブランドと取り組み、5月以降にDROBE別注商品の販売を目指しているそうです。

 

ファッションの力でなりたい自分になる!

株式会社DROBEの代表取締役 CEOの山敷守さんと、スタイリストの後藤リカさんによる「パーソナルスタイリングの魅力」を語るトークセッションも行われました。

「コロナ禍でECサイトを使う人が多くなりましたが、探せない・サイズや素材を間違えて買ってしまうという人も多いと聞きます」(山敷さん)

情報が多すぎてどこでどんな服を買うべきか悩んでいる人が多い今、パーソナルスタイリングの必要性を感じていると、後藤さん。

また、婚活や就活など大事な節目をファッションで成功させたいと思っている人も多いと言います。

ファッションが持つ力について、“ファッションは名刺”と語る後藤さん。

「よく第一印象で判断されてしまうと言いますけど、その人がその時着ている服で判断されてしまうんですよね。ファッションの力でなりたい自分になれるということをお伝えしたいです」(後藤さん)

DROBEのユーザーの9割は働く女性で、サービスを利用したことで就職できた、自信が持てたという人も多いのだとか。

外見から中身が変わって、新たなアクションが起こせるということを証明してくれていると、後藤さんは日々感じているそうです。

 

手持ちの服と合わせやすいだけではなく、自分では選ばないアイテムなど、新たなコーディネートの扉を開くことができるファッションサービス。

ただ単になんとなく着るだけのお洋服ではなく、気持ちも明るく前向きにしてくれるお洋服の力を借りて、毎日に彩りを添えてみてはいかがでしょうか。

森田文菜

Ayana Morita

スタイリスト/ライター

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