3Dスキャナで人体の採寸ができる？疑問にお答えします！
皆さんこんにちは。VRC note編集長の八重樫です。
最近企業からのお問い合わせが増えているのですが、その中で
「体の採寸はできますか？」「寸法サイズ情報はとれますか？」
という質問をいただきます。
回答としては「できます」。今までスキャナでの採寸について書いたことがなかったので、改めて今回は記事にしてみたいと思います。
そもそも採寸ってしますか？
皆さんはそもそも、採寸したりされたりした経験はあるでしょうか？
スーツをオーダーしたり、下着のフィッティングをしたりするのに図ってもらったという人もいるのではないでしょうか。
プロのテーラーさんが計るときは、手首の骨や肩の骨などの位置をもとに採寸を行うそうです。
しかし、人の手でやっていることなのでズレはどうしてもでてきます。つまり、プロのテーラーが複数人で同じ人を測ったとしても、すべて全く同じ結果にはならないということです。
3Dスキャナで測るとは？
では、機械で自動採寸するというのはどうなのでしょうか？
技術自体は前々からあり、グローバルでみても採寸できる3Dスキャナはたくさんあります。また最近では、スマートフォンで撮影した複数枚の画像から、AIを用いて寸法サイズを推測するサービスも出ています。
そんな中でVRCの3Dスキャナは寸法サイズを業界最高精度で測ることができ、誤差は数ミリの範囲です。手で測るのとは異なり、あらかじめ決めたポイントから距離を計測し、寸法サイズを割り出します。
さらに寸法サイズが測れるだけではなく、既存のサービスに簡単に組み込んで利用できるように、SDKも開発中です。これが実現できると、シームレスに既存のサービス（すでにあるWebECサイトやアプリなど）とつなぐことができるので事業者からすると手軽に導入することができます。
VRCでは、スキャンして情報が得られるだけではなく、プラットフォーム機能を持っているので、既存のユーザーIDなどと連携してデータの紐づけを行うような顧客管理も可能になりますし、バックエンドの技術開発（セキュリティシステム、クラウド環境構築など）もきちんとサポートしています。データはエンドユーザーしか取り出せない仕組みを取っており、身体情報というセンシティブな情報の扱いでも問題ありません。
寸法サイズデータがわかることでなにができる？
例えばアパレル業界での活用例を考えてみましょう。
ECサイトで買い物をするときって、その服のサイズ感がわからなくて困ることないでしょうか？着丈〇cmとか服のサイズが書いてあっても、それがどんな感じなのかいまいちピンとこない、自分が着るとどのあたりまで袖や裾が来るのかわからない、という経験はあるのではないかと思います。
店舗ならば試着して即解決！という問題も、ECサイトでは試着できないのでモデルさんが着ている様子や、S、M、Lといった服のサイズ感から想像するしかありません。しかしブランドによってもサイズ感は異なりますし、モデルさんの体型も自分の体型とは同じではありません。そういう選ぶ際の情報の少なさからECサイトでの服選びで「思っていたのと違う」と失敗した経験は誰しもあるのではないでしょうか。
もし自身の寸法サイズがわかると、ECでの買い物がしやすくなりますし、服のサイズと合わせて選んだり想像する内容がよりリアルになるのではないかと思います。さらに、自分の寸法サイズから、ぴったりな服はこれ、だぼっと着たいならこれ、などとAIを使ってレコメンドしてくれると探しやすいしより好みにフィットした服の購入をすることができます。
エンドユーザーが好みにフィットした服を購入できることで、思い違いが減るので返品率も下がり返品コストなど無駄も減り、事業者としてもコストカットに貢献ができると想像できます。エンドユーザーの購買体験における満足度も向上するでしょう。また、購買層の身体データをビックデータ解析することで、どういった体型の方がよく買ってくれるのか、どういう体型に合ったサイズがよく売れるのかがわかり、生産や在庫管理に活かすこともできます。
上記のようなことが実現することで、服の生産から販売まで全体の無駄を削減することにつながり、アパレル業界のコストカットとエンドユーザーの購買体験向上につながっていくと考えています。
まとめ
いかがだったでしょうか。今回は採寸技術について触れてみました。
・3Dスキャナでの採寸技術は進んでおり、様々なプレイヤーが登場している
・VRCの3Dスキャナの採寸精度は業界最高精度である
・SDKを使い、既存サービスと簡易に連携することも可能
・寸法サイズがわかることで、エンドユーザーの体験向上、コストカットなどに貢献することができる
VRCではアパレル業界に向けた3Dスキャナも開発中であり、現在αテストも進めています。最新情報については今後のnoteでご確認ください！
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