アパレルの商品画像は生成AIでどこまで作れる？服の写真1枚から15パターンを検証

スマートトリミングAIを開発している株式会社セントラルオフィスです。

私たちはアパレルの商品画像の切り抜きツールを作っています。

そのため、生成AIでモデル着用画像や色違いを作る工程とも、隣り合う場面が多くあります。

では実際のところ、平置きの商品写真1枚から、生成AIでどこまでの商品画像が作れるのでしょうか。

本記事では、サンプルの服2着を使って15パターンを作成し、何が再現できて、どこが崩れたのかを検証しました。

検証の結論

• モデル着用・重ね着・ハンガー掛け・背景変更・色違いは、いずれも商品画像として違和感のない仕上がりになりました
• 一方で、指示していない部分は一般的な形に置き換わる傾向がありました（ボートネックが丸首になる、など）
• 指示した部分でも、ボーダーの本数のような細かい数は外れることがありました
• 正面の写真しか渡していない服でも、後ろ姿をそれらしく生成します。実物と一致する保証はありません
• 編み目に寄ったクローズアップでは、細い糸の編み地が太い糸の編み地に変わりました。写っていない素材感も推測で作られます

検証の条件

検証には、マスタードのカーディガンとボーダーTシャツの2着を使いました。

どちらも実在の商品ではなく、この検証のためにAIで作成したものです。

生成後に崩れた箇所が分かるよう、それぞれに確認用の特徴を持たせています。

• カーディガン：ボタン5個、左のポケット、胸の「SMTR」の刺繍
• Tシャツ：紺のボーダー11本、無地の袖、裾の赤いタグ、横に広いボートネック

生成には OpenAI Codex CLI 経由の画像生成（gpt-image-2）を使い、各パターンを1回ずつ実行しました（2026年9月24日・26日）。

結果は元画像と並べて目視で確認し、ボーダーの本数などは画素を数えて確認しています。

検証結果の一覧

以下、パターンごとに結果を紹介します。

モデル着用画像を作る

男性モデルに着せる

最初に、ボーダーTシャツを男性モデルに着せました。

指示には「ボーダーの本数・袖・裾のタグは元と同じに」と書いています。

ボーダーは11本で、無地の袖と赤いタグも再現されました。

一方、襟元を拡大すると違いがありました。

ボートネックが丸首（クルーネック）に変わっています。

指示に書いた部分は守られ、書かなかった部分は一般的な形に寄せられる。

この傾向は、ほかのパターンでも繰り返し見られました。

同じ指示で2回生成する

カーディガンを女性モデルに着せる指示を、同じ文面で2回実行しました。

ボタン5個・ポケット・刺繍は2回とも再現されました。

ただし、モデルの顔や髪型は2回で別人になっています。

商品ページで同じモデルに統一したい場合は、この方法では難しいことが分かります。

モデル画像を渡して「この人に着せて」と指示する

そこで、1回目に生成したモデル画像も一緒に渡し、「この人にボーダーTシャツを着せて」と指示しました。

襟がボートネックであることも指示に書いています。

顔・髪型・白いパンツまで同じモデルのまま生成されました。

襟も、指示どおりボートネックが保たれています。

ただし、ボーダーは11本から10本に減っていました。

「本数は同じに」と指示していても、細かい数は外れることがあります。

重ね着させる

カーディガンとTシャツの2枚を渡し、「カーディガンを前を開けて羽織り、中にボーダーTシャツ」と指示しました。

今回のパターンの中でも自然な仕上がりでした。

ボタン・ポケット・刺繍も残っています。

平置きしか撮影していない商品でも、コーディネート例の画像を用意できる可能性があります。

身長の違う2人に着せる

「同じMサイズを、身長150cmと172cmの2人が着ている写真」と指示しました。

小柄なモデルでは袖が手の甲まで届いており、サイズ感の違いは画像で伝わります。

ただし、これは実寸から計算したものではなく、AIが推測したサイズ感です。

サイズ表の代わりには使えません。

置き方・背景を変える

背景と色を変える

服はそのままで背景をフローリングに変える指示と、色をネイビーに変える指示を、それぞれ実行しました。

15パターンの中で、最も安定していたのがこの2つです。

色違いでは、服の輪郭が元画像と2px以内で重なり、形はほぼそのまま保たれていました。

ハンガーに掛ける

「木のハンガーに掛けて、白い壁の前に」と指示しました。

肩の落ち方が自然で、撮影した写真と見分けがつきにくい仕上がりです。

指示に含めた赤いタグとボートネックも保たれました。

文字入りのSNS画像にする

「木の床に平置きし、上部に大きく『秋の新作 入荷しました』と入れて」と指示しました。

Instagram 投稿を想定した正方形です。

日本語の文字は、1文字も崩れずに入りました。

ボタン5個、左下のポケット、胸のロゴ刺繍も元のままです。

文字の書体は指定しなかったため、明朝体に近い書体が選ばれました。

書体をブランドに合わせたい場合は、指示に書体まで含める必要があります。

しわを足す

反対に、「雑に置いてしわだらけになった状態にして」と指示し、無造作に置いた雰囲気が出せるかも試しました。

ボーダーがしわに沿って自然に曲がっています。

しわを足せることから、しわを消す補正にも応用できそうです。

ゴーストマネキン風にする

人が着ているような立体感を出しつつ、人は写さない「ゴーストマネキン風」に仕上げるよう指示しました。

立体感は出せましたが、ここでも襟が丸首に変わっています。

着用写真から平置きに戻す

逆方向の変換も試しました。

先ほどの男性モデルの写真から、「Tシャツだけを取り出して平置きに」と指示しています。

平置きの画像としては自然ですが、襟は丸首のままでした。

一度変わった部分は、元に戻す変換をしても復元されません。

生成を重ねるほど、変化は引き継がれていきます。

写っていない部分を作る

後ろ姿を作る

正面の写真だけを渡して、「後ろ姿の平置き画像を作って」と指示しました。

背面の画像は問題なく生成されました。

ただし、これはAIが推測した背面です。

実物の背中に切り替えやロゴがあっても、正面の写真からは分かりません。

背面の商品画像として使うことはできません。

編み目に寄る

素材感を伝えるクローズアップも試しました。

「編み目が見えるくらい寄って、ボタン1個とその周りの編み地が写るように」と指示しています。

写真としての質は高く、ボタンの色や4つ穴の形も元と同じです。

ただし、生地は別物になりました。

元のカーディガンは、編み目がほとんど見えない細い糸の編み地です。

生成された画像では、太い糸で編んだ、ざっくりとした編み地に変わっています。

寄った写真で見える編み目は元の写真に写っていないため、AIが推測で作ったものです。

素材感は、購入前に最も確認されやすい情報の一つです。

クローズアップは実物を撮影し、生成AIには任せない方が安全です。

商品説明文を書く

商品名・色・素材・ボタン数・寸法だけを渡して、商品説明文を2回生成しました。

渡していない洗濯方法や原産国は、2回とも書かれませんでした。

事実の追加は抑えられています。

一方で、「やわらかな綿混素材」「顔まわりをすっきり見せる」のように、確認できない形容は加えられていました。

下書きとしては十分使えるため、形容の部分を担当者が見直す運用が現実的です。

検証から分かったこと

15パターンの結果から、次の3つの傾向が見えました。

1. 指示していない部分は、一般的な形に置き換わる：襟の形を指示しなかった2回は、2回とも丸首になりました
2. 指示した部分でも、細かい数は外れることがある：ボーダーの本数は、指示しても11本が10本になりました
3. 写っていない部分は、推測で補われる：背面・サイズ感・編み目は、それらしく作られますが実物の情報ではありません

崩れてほしくない特徴は、すべて指示に書くこと。

そのうえで、生成結果を元の写真と並べて確認すること。

この2点を運用に組み込めば、商品画像の制作にも十分活用できると考えています。

商品ページで使う前の注意点

実物と異なる見せ方で商品を良く見せると、景品表示法の「優良誤認」にあたるおそれがあります。

今回のように襟の形が変わった画像を、そのまま商品写真として掲載するのは避けるべきです。

また、販売チャネルによってはAI生成画像にルールがあります。

たとえばTikTok Shopは、AI生成コンテンツの解説ページを日本語で公開しています。

詳しくはTikTok Shop 商品画像規定ガイドにまとめています。

他社の生成AI活用事例

アパレル企業でも、商品画像への生成AIの活用が進んでいます。

• Zalando：生成AIで制作期間を「6〜8週間から数日」に短縮。元画像と色や作りを自動で照合する仕組みも運用しています（公式・2026-08）
• H&M：実在モデル本人の「デジタルツイン」を使って広告を制作しています（公式・2025-07）
• 三越伊勢丹：オンラインストアで、3ブランド専用のAIモデルを起用しています（AI model社・2024-02）
• しまむら：AIモデル「瑠菜」を新店のポスターに起用しています（タキヒヨー）

専用のモデルを用意する、元画像との照合を仕組み化する、といった取り組みは、今回の検証で見えた「モデルが別人になる」「襟の形が変わる」といった課題への対策と重なります。

まとめ

平置きの商品写真1枚からでも、生成AIでモデル着用・重ね着・背景変更・色違いなどの商品画像を作れることが分かりました。

一方で、指示していない部分の変化や、写っていない部分の推測は避けられません。

生成した画像を商品ページに使う際は、元の写真との照合を必ず工程に入れることをおすすめします。

よくある質問

Q生成AIで作ったモデル着用画像を、そのまま商品ページに使ってもいいですか？▾

A

今回の検証では、指示していない襟の形が変わりました。

元の写真と並べて確認してから使うことをおすすめします。

実物と異なる見せ方は、景品表示法の優良誤認にあたるおそれがあります。

Q同じモデルに複数の商品を着せることはできますか？▾

A

同じ指示を送るだけでは、生成のたびに別人になりました。

モデルの画像も一緒に渡して「この人に着せて」と指示すると、同じモデルのまま生成できました。

Qどのツールでも同じ結果になりますか？▾

A

なりません。

今回は1つのツールで各パターンを1回ずつ試した結果です。

ツールや指示の書き方によって結果は変わります。