アパレルの返品を減らす：AI サイズ推奨の設計

ファッション EC の見えない利益の敵：30% の返品率

越境のアパレル小売で、多くの販売者を眠れなくさせる数字があります。ファッションの返品率は 25% から 35% の間で推移し、繁忙期には 40% を超えることも珍しくありません。

さらに厳しいのは、越境の逆物流の計算です。北米や欧州から 49 ドルのワンピースが海外の物流拠点に戻ってくると、送料、再入庫、通関、そして売れなくなったことによる評価損で、25 ドル以上の費用がかかります。売上の数字は、動かない在庫として消えていきます。

何千件もの購入後のサポートの問い合わせを見ると、主な原因は明らかです。55% を超える問い合わせが、「サイズが小さすぎる」か「サイズが大きすぎる」を理由に挙げています。

EC 業界は、二つの不十分なアプローチを繰り返してきました。

従来のサイズ表には、バスト、ウエスト、ヒップ、股下などの数字が何十も並んでいます。スマートフォンで買い物をしている人は、メジャーを持ち歩いていません。単位の換算に直面すると、ほとんどの人は離脱します。

無地の背景の前で全身写真をアップロードさせるツールもあります。厳格なプライバシー規制（GDPR、CCPA）や利用者の抵抗感のもとでは、写真を求められた時点で、70% を超える買い物客がカートを放棄します。

7 年間の産業用の衣服製造と繊維工学の経験をもとに、私たちは Shadow Size を開発しました。

販売者向けの自動抽出：AI がベンダーの PDF や画像から、構造化されていないサイズ表を読み取り、生地の伸縮と縮みを考慮したパターンのデータベースに整理します。
買い物客は 3 秒で入力：買い物客が共有するのは、身長、体重、よく着るブランド（例：Zara、H&M）といった基本情報だけです。カメラは不要で、プライバシーへの抵抗もありません。
根拠を示す推奨：恣意的な「Size L」ではなく、ウィジェットが理由を説明します。「このスリムなシルエットは 5% のエラスタン混紡のため、L サイズならバストまわりがちょうどよく収まります。ゆったりしたスタイルがお好みなら XL をどうぞ。」

パイロット導入では、Shadow Size は利益の回復を明確に示しました。