85-Store Research
古着のサイズを、測りなおす
タグの表記ではなく、実寸と体から服を選ぶための研究
概要
古着のタグのサイズは、国や年代、ブランドでちがいます。店の古着136点を調べると、タグの表記と、採寸から決めた 85-Store サイズが一致したのは 40% でした。タグが「L」の服の身幅は、48cm から 68cm まで広がっています。85-Store は、1点ずつ採寸した寸法から XXS〜XXL を付けなおし、スマホのカメラで体を測って、服の実寸とくらべる仕組みを作っています。このページは、その考え方と、いまの結果をまとめたものです。
01タグのサイズは、どれくらい当てになるか
S〜XXL の表記のタグが付いた古着136点で、タグの表記と、採寸の身幅・肩幅から決めた 85-Store サイズをくらべました。一致したのは54点(40%)、1サイズ以内のずれまで含めると87%です。大きい側にずれたものと小さい側にずれたものは、41点ずつで同じでした。「アメリカの服は大きい」という一方向のずれではなく、同じ表記の中のばらつきが大きい、ということです。
| タグ \ 85-Store | XXS | XS | S | M | L | XL | XXL |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| M | 1 | 3 | 4 | 10 | 1 | 4 | 0 |
| L | 0 | 1 | 3 | 10 | 20 | 14 | 2 |
| XL | 0 | 0 | 1 | 2 | 13 | 17 | 18 |
| XXL | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 7 |
0285-Store サイズの決め方
85-Store サイズは、日本の一般的なサイズ(JIS と、国内の大手のレギュラーフィット)に合わせた基準表をもとに、採寸の値から決めます。トップスは「身幅 + 肩幅 × 0.75」を、基準表の各サイズの中心の中間で区切ります。スタッフが手で選んでいた241点で重みを決め、学習に使わなかった商品でも97%が手の判断と一致しました。パンツは、タグのインチではなく、測ったウエスト(一周)で決めます。
スコア = 身幅 + 0.75 × 肩幅
03日本人とアメリカ人の体
古着の多くはアメリカから来ます。体の胸囲を 85-Store サイズの目安に当てると、日本の男性(18〜29歳)は S〜M が9割近く、アメリカの男性は L〜XXL が9割近くになります。アメリカのタグは、アメリカの体に合わせて付けられています。
04カメラで体を測る
サイズ診断では、身長を入れてスマホのカメラの前に正面と横向きで数秒ずつ立つと、肩幅・胸囲・ウエスト・腕の長さを推定します。映像はブラウザの中だけで処理し、送りも保存もしません。測った数字は、商品ページの「あなたが着たら」に使うため、そのブラウザにだけ保存します(お店には送りません)。
- 姿勢の点と人の形(シルエット)を、MediaPipe Pose Landmarker で取る。
- 頭のてっぺんから床までのピクセル数と身長から、縮尺を出す。スマホの傾きをジャイロで見て、傾いているときは測らない。
- 胸とウエストの高さで、正面の幅と横の厚みをシルエットから測り、断面を超楕円とみなして周囲の長さにする。
- 数秒のあいだの各コマの値の、中央値を使う。
|x / a|n + |y / b|n = 1 (n = 2.5)
幅と厚みが正しく測れていれば、周囲の長さの計算の誤差は1〜2cmです(ANSUR II の6,068人で確かめました。ウエスト1.3cm、腰1.4cm)。ずれの多くは、服のふくらみや腕の写りこみなど、シルエットで幅を測るところから来ます。いまの係数は、メジャーで測った1人(胸囲91・ウエスト86cm)の3回の測定で合わせたものです。ほかの体型での精度は、これから確かめます。
05あなたが着たら
診断の結果は、商品ページで、その服の実寸とくらべます。肩はジャストか落ちるか、身幅のゆとり(身幅 − 胸囲 ÷ 2)が8〜13cmに入るか、袖は肩が落ちる分も含めて手首に届くか、着丈は体のどこまで来るか、を出します。腕が測れなかったときは、身長から推定します(AIST の上肢長から、身長 × 0.32)。
06これから
- 体型のちがうスタッフの実寸で、係数を合わせなおす。
- お客さまに「サイズは合いましたか」をうかがい、合い方の境目を、実際の答えで決めなおす。
- 答えがたまったら、人と服の特徴から合うサイズを学ぶ方法(Zalando の SFnet など)を試す。
参考文献・データ
- 河内まき子・持丸正明(2005)AIST人体寸法データベース1991-92。産業技術総合研究所 H16PRO 287
- ANSUR II:2012 Anthropometric Survey of U.S. Army Personnel
- Zong ほか(2023)Predicting Human Body Measurements Using MediaPipe Pose Auto-Capture. 3DBODY.TECH 2023
- Sheikh ほか(2019)A Deep Learning System for Predicting Size and Fit in Fashion E-Commerce. RecSys '19
- Google MediaPipe Pose Landmarker
データは2026年11月時点の商品から。