Nike×AI足形状分析「Nike Fit」が変える靴の買い物体験

靴のサイズ選びは想像以上に複雑な問題です。足は左右で大きさが異なることが多く、ブランド間でサイズ表記にばらつきがあるため、同じサイズでもフィット感が違います。特にオンライン購入では試し履きができず、返品率が高い課題を抱えていました。

こうした課題に対応するため、ナイキは深層学習技術を活用した足形状分析サービス「Nike Fit」を開発しました。スマートフォンのカメラで足をスキャンするだけで、AIが最適なサイズを提案する革新的な技術です。本記事では、この革新的なサービスについて、導入背景から技術詳細、効果、今後の展望まで詳しく解説します。

導入前の背景・課題｜靴選びが抱える複雑な問題

従来の靴選びが抱えていた課題

靴のサイズ選びには、消費者と小売店の両方が深刻な課題を抱えていました。

課題	具体的な問題
測定方法の限界	長さのみの測定で、幅・高さ・アーチ形状などの未考慮
左右差の見落とし	左右異なる足のサイズへの個別対応不可
ブランド間のばらつき	「Nikeではサイズが9.5でも、別のブランドではサイズが9と」というサイズの不統一
オンライン購入の困難	試し履き不可による、正確なサイズ測定の困難さと高い返品率
店舗での時間的負担	店員による直接測定と複数の靴の試し履きによる時間的コスト
非接触ニーズ	新型コロナウイルス下での身体接触回避ニーズの高まり
子育て世代の負担	子どもの成長に伴う頻繁なサイズ更新による店舗訪問の手間とコスト

採用技術・導入したAIソリューション｜Nike Fitの高度なAI技術

こうした課題を解決するために開発されたのが、AI足形状分析サービス「Nike Fit」です。

Nike Fitが実現した技術革新

Nike Fitは、従来の課題を以下のように解決しました。

従来の課題	Nike Fitの解決策
測定方法の限界：長さしか測定できない	13箇所のデータポイントで立体的に形状を把握
左右差の見落とし：個別対応できない	ミリメートル単位で左右を個別測定
オンライン購入の困難：試し履きが必要	スマートフォンで自宅から測定可能
店舗での時間的負担：測定に時間がかかる	1分以下で測定完了
非接触ニーズ：身体接触が必要	身体的接触がほとんど発生しない計測方法
データの再利用不可：毎回測定が必要	測定データを保存し、オンライン・店舗両方で活用

コア技術：AI画像認識システム

Nike Fitには、コンボリューショナルニューラルネットワーク（CNN）という画像認識に特化したAI技術と、自社開発の機械学習システムが搭載されています。

CNNは、人間の脳の視覚処理の仕組みを模倣したAI技術で、画像から自動的に特徴を抽出できます。スマートフォンのカメラで撮影された足の画像から、足の輪郭や形状の特徴を認識し、数値化する仕組みです。

Nike Fitが収集するデータ

Nike Fitは13箇所のデータポイントを用いて足のかたちをマッピングします。これにより、足の形状全体（サイズ、形、体積）を個別に測定し、ミリメートル単位の精度で計測します。

学習するAIシステム

ナイキが自社開発した機械学習と人工知能システムは、より多くの消費者の足をスキャンし、データを蓄積すればするほど、AIモデルの精度が向上する動的な仕組みです。科学データとレコメンドアルゴリズム（※個々のユーザーに最適な商品を推薦する技術）を組み合わせることで、最適なシューズのサイズだけでなく、候補となる複数のモデルも提案できます。

実装プラットフォーム

プラットフォーム	詳細
Nike公式アプリ	自宅からいつでも測定可能
デジタル特化型店舗	中国・広州などの実店舗に導入
データ連携システム	店舗とオンライン両方でデータアクセス可能

導入効果・成果｜購買体験と業務効率の両面で成果を実現

Nike Fitの導入により、消費者・店舗・ブランドのすべてに大きな効果がもたらされています。

Nike全体のデジタル戦略における位置づけ

Nike Fit単体の売上・利益データは公表されていませんが、Nike全体のデジタル戦略の中で重要な役割を果たしてきました。

導入初期（2019-2020年）の成果

Nike Fitがリリースされた2019年以降、Nikeのオンライン売上は大きく成長しました。

期間	成果
2019年第2四半期	オンライン売上が38%増加
2020年第3四半期	デジタル売上が84%増加（新型コロナウイルス流行下）

消費者にとっての効果

購買体験の劇的な向上

効果項目	具体的な成果
自宅での正確な測定	自宅で正確に測定し、自分に合ったサイズを確実に購入可能
オンライン購入の安心感	試し履きなしでも自信を持って購入できる体験を実現
返品率の低減	サイズミスマッチによる返品の減少が期待される
時間とコストの削減	店舗に行く時間、交通費、試着の手間がすべて不要に

特に子育て世代への大きなメリット

子どもの足を自宅で測定でき、店舗に行く手間が削減されることで、以下のような効果が得られます。

• 子どもを連れて店舗に行く負担が軽減
• 成長に伴う頻繁なサイズ更新が容易に
• 子どもの機嫌や体調に左右されずに測定可能
• 複数の子どものサイズをまとめて管理できる

店舗にとっての効果

業務効率の大幅な改善

効果項目	具体的な成果
試し履き業務の削減	複数の靴を持ってきて試し履きさせる必要がなくなる
接客時間の短縮	QRコードを見せるだけで店員が正確なサイズを把握できるため、接客時間が大幅に短縮
在庫管理の最適化	顧客のサイズデータを事前に把握でき、適切な在庫配置が期待される
スタッフの負担軽減	何度も倉庫と売り場を往復する必要がなくなり、体力的負担が軽減

非接触対応による安心感

身体的接触がほとんど発生しない計測方法により、以下の効果が得られます。

• 新型コロナウイルス流行下での安全な接客を実現
• 消費者の心理的ハードルを低減し、店舗訪問を促進
• スタッフと顧客双方の感染リスクを軽減
• 衛生管理への配慮を軽減

店舗オペレーションの高度化

中国・広州などのデジタル特化型店舗に導入され、以下のような成果を上げています。

• 店舗業務の効率化と接客品質向上の両立
• デジタル技術を活用した先進的な店舗体験の提供
• スタッフが商品知識の提供など付加価値の高い接客に集中できる

ナイキにとっての効果

パーソナライズマーケティングの実現

足のデータと購買履歴を組み合わせた個別最適化により、以下の価値を創出しています。

マーケティング効果	具体的な内容
精密な顧客理解	足の形状データと購買行動の相関分析が可能
パーソナライズ提案	個々の顧客に最適な商品を推奨できる
顧客ロイヤルティ向上	自分専用のサイズが記録され、リピート購入が容易に
データドリブン戦略	収集データを商品開発やマーケティング戦略に活用

ブランド価値の強化

テクノロジーとスポーツを融合させたブランドイメージが確立され、以下の効果が得られています。

• デジタルネイティブ世代への強い訴求力
• 競合他社との明確な差別化
• 先進的なブランドイメージの確立
• テクノロジー企業としての認知向上

AI導入プロセス｜1分以下で完了するシンプルな測定体験

ユーザー側の測定フロー

Nike Fitの測定は以下のステップで完了します。

1. Nike公式アプリを開き、商品ページから測定オプションを選択
2. ARカメラが起動
3. 壁のそばに立ち、スマートフォンを水平に保持
4. 足をスキャン（所要時間1分以下）
5. システムが自動的に最適なサイズを提案

データ活用の仕組み

機能	詳細
データ保存	Nikeのデータベースに安全に保存
プロフィール連携	会員プロフィールに自動記録
オムニチャネル対応	店舗とオンライン両方でアクセス可能
QRコード連携	実店舗でアプリのQRコードを読み取ることで店員が情報を把握

技術開発の背景

ナイキは30年以上にわたるエアマックスなどのシューズ開発経験を持ち、その過程で有限要素分析などのデジタル技術を活用してきました。Nike Fitの開発でも、デジタル技術による事前検証やアスリートからの迅速なフィードバック収集による継続的な改良サイクルが採用されています。

導入時の課題と解決策｜実運用に向けた留意点

革新的な技術導入には課題も存在します。

主な課題と対策アプローチ

課題	現状	対策アプローチ
計測精度のばらつき	環境・角度・照明条件により精度が変動	データ蓄積による精度向上、店舗での試し履き対応
プライバシー保護	足の形状データは生体情報に近い個人情報	セキュリティ対策を厳重に実施、データの適切な保管と管理
デバイス依存性	高性能カメラを持たないデバイスでは利用不可	実店舗での測定対応
ユーザー教育	適切な姿勢と環境でのスキャンが必要	適切なスキャン方法の説明提供

今後の展望｜靴を超えた応用可能性

Nike Fitの技術は、靴選びを超えた広範な応用可能性を秘めています。

グローバル展開の加速

展開地域	期待される効果
ヨーロッパ	多様な足の形状データ収集
アジア太平洋	アジア人特有の足形状への最適化
今後のグローバル展開	グローバルデータベースの完成

応用可能な分野

アパレル・アクセサリーへの展開

ナイキは最近、空気（Air）という象徴的なテクノロジーをアパレルに応用しており、同様にNike Fitの技術も靴以外のアイテムへ応用できる可能性があります。

• ウェアのサイズ選定
• インソール最適化
• 靴下の最適化

電動フットウェアとの連携

ナイキが開発を進める「プロジェクト・アンプリファイ」などの電動フットウェアシステムとNike Fitを統合することで、足の形状に最適化された自動調整システムの可能性が広がります。

ヘルスケア・リハビリテーション分野

応用分野	具体的な活用例
矯正靴開発	足の疾患に対応したカスタムメイド靴の可能性
リハビリテーション	回復過程に応じた最適な靴の提案
健康管理	足の形状変化を追跡する健康管理ツールとしての応用

メタバース・バーチャル空間での活用

VR・メタバース環境での買い物が拡大する中、Nike Fitのデータを活用して、バーチャル空間でもアバターに合ったサイズの靴を提案することも可能になるでしょう。

まとめ｜テクノロジーが創る新しい購買体験

Nike Fitは、コンピュータビジョン・機械学習といった複数のAI技術を統合し、靴選びの課題を革新的に解決したケーススタディです。単なる測定の効率化ではなく、以下のような多面的な価値を創出しています。

• オンライン・オフライン統合：一度の測定データを両方で活用できる体験
• パーソナライズマーケティング：足のデータと購買履歴を組み合わせた個別最適化
• 業務効率化：店舗スタッフの労力削減と接客品質向上
• ブランド価値強化：テクノロジーブランドとしての差別化

ナイキの事例から学べることは、テクノロジーの導入が単なる業務効率化ではなく、顧客体験の質的変化をもたらす可能性があるということです。小売業・eコマース企業においても、Nike FitのようなAI活用モデルは、顧客満足度向上と競争優位性確立の重要な施策として検討する価値があるでしょう。