AIスタイリングツール実践
専用アプリ(Whering無料、Indyx有料)と汎用AI(ChatGPT、Claude)の使い分け——コンテキストリッチなプロンプトの書き方、コストパーウェアの実践。
🔄 前回のおさらい: レッスン3でカプセルワードローブの構築方法とワードローブ乗数の原則を学びました。ここでは具体的なツールの使い方を実践します。
2種類のAIツール
| カテゴリ | ツール | 得意分野 |
|---|---|---|
| 専用アプリ | Whering(無料)、Indyx(有料) | 日常のワードローブ管理 |
| 汎用AI | ChatGPT、Claude | 戦略的な分析・提案 |
Whering(無料)
| 機能 | 説明 |
|---|---|
| コストパーウェア追跡 | 各アイテムの着用回数と1回あたりのコストを自動計算 |
| コーディネートカレンダー | 今日着た服を記録し、着用頻度を可視化 |
| AI提案 | 手持ちのアイテムからコーディネートを提案 |
Indyx(有料)
| 機能 | 説明 |
|---|---|
| 人間スタイリスト+ML | プロのアドバイスとAIの組み合わせ |
| 体型マッチング | 体型に最適化されたアイテム提案 |
| パーソナル分析 | より深いスタイルプロファイル分析 |
汎用AIの活用(コンテキストリッチなプロンプト)
悪い例: 「おしゃれなコーデを教えて」 良い例: 「30代女性、クールサマー、ミニマリスト好み。手持ち:ネイビーブレザー、白シャツ3枚、グレーのチノパン、デニム。来週の取引先訪問(カジュアルオフィス)のコーデを3つ提案して」
5つの実践プロンプト
| シーン | プロンプト例 |
|---|---|
| 特定のイベント | 「○○に着ていくコーデを手持ちの服から提案して」 |
| 購入判断 | 「この○○を買うべきか?手持ちの服との組み合わせと代替案を分析して」 |
| 旅行パッキング | 「○泊○日の旅行カプセルを○色で構築して」 |
| 季節の変わり目 | 「秋から冬への移行コーデ、手持ちのアイテムで提案して」 |
| 断捨離 | 「手持ちリストから着用頻度が低く、他との組み合わせも少ないアイテムを特定して」 |
✅ 確認クイズ: AIスタイリングツールの提案が「的外れ」に感じる最大の原因は?→コンテキスト不足です。気候、ライフスタイル、手持ちの服、好み、シーンの5つの情報を与えるほど、提案の精度は上がります。
まとめ
- 専用アプリ(日常管理)と汎用AI(戦略分析)を使い分ける
- Wheringは無料で80%をカバー——まずここから始める
- コンテキストリッチなプロンプトで汎用AIの精度を劇的に向上
- コストパーウェアを追跡し、眠っているアイテムの活用法をAIで発見
- データが多いほどAIの提案は正確になる——着用記録を継続する
次のレッスン: 配色とコーディネートの上級テクニック——60-30-10ルール、柄ミックスの法則、シルエットの4原則。
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