レディースウェアの商品ページに実在の人物はいない：AIモデルがECの信頼を崖っぷちに追いやる

ダブル11の予約販売が半ばを過ぎたところで、まずレディースウェアカテゴリが炎上した。9月30日、南都N視頻の報道が「AI偽人間」をトレンド入りさせた。指が6本、脚が欠け、腕がないモデル画像が堂々と掲載され、購入者は商品ページを隅々まで見ても実物写真が1枚も見つからず、レビュー欄を見れば、購入者レビューまでAI生成だという。広州のある消費者がカスタマーサービスに実物写真を求めたところ、回答はきわめて明快だった。商品ページのAI偽人間こそ「実物撮影、モデル試着」だという。

記者の調査によると、AIモデル画像の大量使用はすでに業界の常態だ。名を連ねているのは無名の小さな店だけではなく、I.T、MLB、SPAOといった名前の知られたブランドも含まれており、その大半がAI生成であることを明示していない。フォロワー385万人のレディースウェア店舗では、商品ページにモデルの身長・体重が書かれているのに、試着画像は「AI感」が満載で、カスタマーサービスは画像がAI生成であることを認めたが、実物の写真は出せず、「実物は画像と同じです」と強調するだけだった。

難しくない計算

まずは店舗側の立場から見てみよう。モデルを雇って1組の写真を撮るには、数千元からかかり、さらに会場の手配、カメラマンの手配、スケジュール待ちも必要になる。AIを使えば、服の平置き画像を1枚入れるだけで、数秒で着用イメージが出てくる。あるEC業界関係者は自ら投稿し、自社の商品画像の約9割はすでにAI生成だと述べている。

もう一方で重くのしかかるのが返品率だ。ある業界関係者によれば、数年前はおよそ50%だったが、今年は70〜80%が常態化しているという。ここ2か月で10店舗以上のレディースウェアネットショップが閉店を発表し、そのうち1店はフォロワー467万人、年間販売200万点、10年以上営業してきた店だった。

そこでまずA4用紙ほどの巨大なタグが現れ、次に取り外し防止リボンが登場した。襟元、肩の縫い目、あるいはファスナー部分に縫い付けられ、最長2.4メートルにもなり、目立つ色で隠しようがなく、「取り外した場合は返品交換不可」と印刷されている。Weiboで「レディースウェアの信頼市場が崩壊し、取り外し防止帯を使い始めた」という投稿が1.5万いいね、1645件のコメントを集めた。同時に、購入者たちは「取り外し防止帯を隠す方法」を互いに教え合っている。

公平に言えば、返品率という数字自体も真偽が定かではない。「某ECプラットフォームのレディースウェア返品率90%」は捏造されたもので、捏造者は複数のプラットフォームで拡散するよう人を雇い、今年2月に上海の警察に刑事拘留された。商品が説明と違う、ライブ配信でA版を出してB版を発送する、サイズ表記がでたらめ、超長期の予約販売——これらも購入者が騒ぎ立てたものではない。

しかし、これらの出来事を並べてみると、自分で自分の尻尾を噛むような循環が見えてくる。画像が信頼できないから返品率が上がる。返品率が上がるから店舗は撮影コストをさらに削る。コストを削ると画像がさらに信頼できなくなる。この循環は技術の問題ではなく、インセンティブ構造が壊れているのだ。

プラットフォームが本当に動いた理由は、画像が醜いからではなく、表示がないから

ここに、見落とされがちなコンプライアンスの一線がある。

2025年9月1日から、「人工知能生成合成コンテンツ標識弁法」と強制国家標準GB 45438-2025が同時に施行された。前者の第10条は明確にこう定めている。ユーザーが生成合成コンテンツを公開する際は、自ら申告し、サービス提供者が提供する標識機能を使用しなければならない。後者は、AI生成画像にはユーザーが明らかに認識できる明示的標識が必須で、ファイルのメタデータには暗黙的標識も書き込む必要があり、伝播プラットフォームには検証と告知の義務があると要求している。「インターネット情報サービス深度合成管理規定」第18条はさらに厳格だ。いかなる組織・個人も深度合成標識を削除・改ざん・隠匿してはならない。

だから、商品画像の左下に「AI生成技術が使用されている可能性があります。慎重にご判断ください」という小さな文字を見かけても、それを免責の注意書きだと思ってはいけない。それはプラットフォームが店舗に代わって白状しているのだ。店舗が自ら申告しないため、プラットフォームが自分で検出し、自分でマークを付けざるを得ないのだ。

弁護士の分析はより直接的だ。店舗がAI服装効果画像を宣伝に使用する場合、明示的標識と暗黙的メタデータ技術標識の両方を備えるべきであり、そうでなければ違反の疑いがある。AIで購入者レビューを生成する行為はさらに性質が重い。「電子商取引法」第17条は、架空取引やユーザー評価の捏造などによる虚偽宣伝を禁じており、「不正競争防止法」第9条も同様にユーザー評価の虚偽宣伝を対象としている。虚偽の人物に虚偽の言葉を語らせ、消費者に誤った認識で注文させれば、消費詐欺を構成する可能性がある。

今年のダブル11は、この制度が発効してから最初の大型セールの窓口であり、タイミングは微妙だ。明らかにAI生成でありながら何の標識もない商品ページ画像は、それ自体がルールの際に立っており、消費者には実写画像を求める立場が十分にあり、通報窓口を利用することもできる。

消費者がつかめる拠りどころは、実は目ではない

コミュニティでまとめられた「失敗ポイント」は具体的だ。手の構造（指が6本、手指の奇形、袖口で指が布地に溶け込む）、服のアルファベットプリントが文字化けする、人物と背景の境界がぼやけて一体化する、チェックやストライプが縫い目でずれる、ボタン・ファスナー・ドローストリングが変形して交差する、などだ。

問題は、画質がきちんとしたAI画像は普通の人にはまったく見分けられないということだ。だから、目を鍛えるのではなく、ルールを使うべきだ。

最も確実なのはサイズ表だ。手持ちで最も体に合うパーカーやパンツを引っ張り出し、平置きで肩幅、胸囲、着丈、腰・ヒップ、前股の股下を測り、商品の実測表と項目ごとに比べる。モデル画像は虚構でも、センチ数はごまかせない。「AIはいつもぴったり合う」というのは、まさにその急所だ。AIは人物を修正できても、表は修正できない。

次に平置き画像と生地のディテール画像。この2種類は通常まだ実物撮影であり、色差や質感はこれらを基準にする。3つ目は「動く」コンテンツだ。静止画は偽造できても、歩く、座る、手を挙げるといった動作は偽造できない。動画での着用やライブ配信の試着を優先して見る。テキストのレビューで身長・体重が書かれた購入者レビューは最も価値が高い。たとえば「身長164センチの私には、このワンピースの丈がちょうどよかった」といったものだ。こうした情報はAIモデルには永遠に出せない。

カスタマーサービスへの聞き方にもコツがある。「これはAIですか」と聞いてはいけない。9割は「実写です」と答える。直接2枚の画像を求めよう。平置きの実写と、生地・洗濯表示のアップだ。

プラットフォーム自身も整理を進めている

視点を広げると、AI画像の問題はレディースウェアだけではない。ここ3か月、小紅書（シャオホンシュー）は「AI虚偽種草」の特別対策を展開し、AIによる虚偽の種草ノートを約12万件削除し、4200余りのアカウントを凍結、美容医療分野では1日平均4000件以上を削除した。重点的に取り締まっているのは、文化・観光・宿泊、美容医療、教育、不動産という4つの高リスク分野だ。

小紅書の言い分は仔細に読む価値がある。AIによる効率化には反対しないが、反対するのは大量の同質化と虚構の体験だ。AIで文案を推敲し、画像を生成し、多言語版を作ることは、プラットフォームは取り締まらない。打撃を受けているのは別のやり方だ。1人、1セットのテンプレート、AIで数百件の「実際に使ってみて良かった」ノートを大量生成し、AI生成の使用シーン画像を添え、24時間絶え間なく投稿する。その内容の中の「体験」はでっち上げだ。

名指しされた4つの分野には共通点がある。意思決定コストが高く、情報が非対称で、ユーザーが他者の経験に高度に依存している。文化・観光・宿泊は評価を見て注文し、美容医療は事例を見て注文し、教育は効果を見て注文し、不動産は体験を見て注文する。この4分野では、虚偽の体験ノート1件のコンバージョン率が最も高く、害も最も大きい。

プラットフォームが示した道筋はこうだ。店舗はまず実在の人物でオリジナルテンプレートを検証し、その後AIで拡大する。順序を逆にしてはいけない。まずリアルな体験があり、そこで初めて拡大可能な素材が生まれる。AIは複製を担い、捏造は担わない。

この区別はレディースウェアECにも同様に当てはまる。AIで背景を差し替えたり、多言語版を作ったり、平置き画像のシーンを拡張したりするのは、すべて効率化だ。AIでこの服を一度も着たことのない人物を作り出し、「実際に着てみて痩せて見えました」と言わせるのは、まったく別の話だ。

むしろ実店舗の試着室の価値が上がった

直感に反する結果だが、この一連の騒動の中で、実店舗の価値が再び上がった。

ダブル11で注文を考えている人には、さらに2つの判断の注意点がある。こだわりの強いシルエット派（カーブドパンツ、ブーツカットなど「1センチ違うだけで大きく変わる」型）は、「実測データ＋実在の人物の着用」があるリンクだけを注文し、残りはとりあえずお気に入りに入れておくことを勧める。掘り出し物狙いの人は逆の罠に注意が必要だ。完璧なモデル画像1枚だけで購入者レビューがゼロの割引品ほど、在庫処分の地雷である可能性が高い。

店舗側の計算も実は明確だ。節約した撮影費は、最終的にすべて返品コストとして返ってくる。商品ページの核心的な役割はただ一つ、消費者の意思決定コストを下げることだ。AIで服をどんなに美しく撮っても、届いた商品が合わなければ、返品率が答えを教えてくれる。

レディースウェア業界の今回の本当の難題は別のところにある。誰もがEnterキーを1回押せば100枚の画像を出せるようになったとき、「この服が実際にどんな見た目なのかを私は知っている」ということを、どうやって再び検証可能にするかが問題の核心だ。取り外し防止帯はこの問題を解決できないし、AIモデルも解決できない。