AIサイズレコメンドエンジン導入【ファッション】 
ECサイトにおいて、顧客の身長・体重や過去の購入履歴、所有している他ブランドのサイズ情報を基に、最適なサイズをAIが推奨するシステムです。アパレルECの最大の課題である「サイズ不安による離脱」と「到着後のサイズ不適合による返品」を同時に解決します。ブランドごとに異なる「ゆとり感（シルエット）」のデータも学習させることで、精度の高いマッチングを実現。顧客が自分の体型データを一度登録すれば、商品詳細ページで常に「あなたのジャストサイズはLです」と表示されるようになり、購入の意思決定を劇的に加速させ、顧客満足度と収益性を向上させます。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★☆☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
アパレル |  目的 |
CVR向上 返品率削減 |
| 業界② |
ファッション |  対象 |
EC事業部 UI/UXデザイナー 顧客 |
 費用 |
200〜1500万円 |  実施期間 |
90 |
主なToDo
- 既存のサイズスペックデータの構造化とAIへのインポート
- 身体計測データ取得ツール（API）との連携実装
- カテゴリ別の返品理由データの収集とAI学習フィードバック
期待できる効果
返品率を20-30%削減し、物流コストを抑制。サイズ確認の迷いをなくすことでEC売上を直接的に向上させる。
躓くところ
ブランド特有の「デザイン的なゆとり」とAI推奨の乖離。顧客の計測誤差による不適合。
