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Vestiaire Collective、新規出品の写真をPhotoroomのAIで自動加工 自社ツールとのABテストで売買の流動性が5%高く

Vestiaire Collective、新規出品の写真をPhotoroomのAIで自動加工 自社ツールとのABテストで売買の流動性が5%高く

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Vestiaire Collectiveは、新規出品のメイン写真をすべて、公開前にPhotoroomのAPIで自動加工する仕組みを導入した。背景を消し、影を付け、商品を中央に寄せ、明るさを補正する。Photoroomが10月13日に公表したABテストでは、Photoroomで加工した出品は、Vestiaireが自社開発した切り抜きツールで加工した出品より、売買の流動性が5%高かった。

Vestiaire CollectiveとPhotoroomとは

Vestiaire Collectiveは、パリに本社を置き、中古の高級ブランド品を売買するオンラインのマーケットプレイスだ。2009年に創業し、70以上の国で事業を展開している。出品者が写真をアップロードして商品を出品し、同社は真贋の鑑定も行う。Photoroomは、2019年にフランスで創業されたスタートアップで、背景の除去や影の追加など、商品写真を整えるAI画像編集ツールをアプリとAPIで提供している。ECの事業者やSNSのクリエイターが使い、顧客にはDepop、Mercari、Decathlonなどがある。

新規出品のメイン写真を、公開前に自動で整える

出品者はこれまでどおり写真をアップロードし、Photoroomのモデルがメイン写真を加工してから出品が公開される。影はカテゴリーで変えており、バッグと靴は形が伝わるよう濃く付け、平置きの服はほとんど、またはまったく付けない。Vestiaireには1日に約4万件が新たに出品される。出品者は、自宅で撮影する個人から、AIツールを使う半プロの出品者まで幅広い。

Vestiaireは、複数の生成AIツールを試したうえでPhotoroomを選んだ。理由は、Photoroomが商品の忠実さを保ったことだという。CPOのトマ・エザール氏は、生成AIのツールは毎回、商品の細部を変えてしまい、写真から真贋を判断することも、買い手に写真を信頼してもらうこともできなくなってしまったと話す。

自社ツールとのABテストで、売買の流動性が5%高く

ABテストでは、新規出品をランダムに2つのグループに分けた。一方はPhotoroomで、もう一方はVestiaireが以前に自社で作った切り抜きツールでメイン写真を加工した。比較対象は、加工しない写真ではなく自社ツールだ。テストの実施を決めてから結果が出るまでは約8週間だった。

結果は、Photoroomで加工した側の売買の流動性が5%高く、商品ページのユニーク閲覧数は3〜7%増えた。閲覧数の増加はバッグと靴で大きかった。同じ写真を広告に使った運用型広告の効率も2%改善し、デジタル真贋鑑定への影響はなかった。Vestiaireは8月にも、写真を改善した商品の流動性が5%を超えて伸びたと説明していた。

生成AIではなく「忠実さ」を売りにするPhotoroom

Photoroomは、自社のモデルに、Black Forest LabsのFLUX.2 [klein]やMetaのDINOv2といった公開モデルを組み合わせ、NVIDIAのGPU（Nebius提供）で動かしている。Vestiaireでは、偽物だった場合や、出品者が伝えていない不具合があった場合、買い手は返品できる。Photoroomの共同創業者でCEOのマチュー・ルイフ氏（Matthieu Rouif）は、今回の発表で「写真が返品されることはない。返品されるのは商品だ」と話している。The Interlineのルイフ氏のインタビュー記事でも、画像の商業的な成否は、見た目の美しさよりも正確さで決まるとされている。

情報源：

観察日：2026-10-15｜Commerce × AI Observatory

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