What is Ayna AI?
ファッションブランドが常に直面する課題は、新鮮さ、多様性、そして品質に優れたモデル着用イメージの制作です。これには莫大な時間、予算、そしてロジスティクス上の労力が要求されます。Aynaは、この課題を解決するために開発された強力なAIプラットフォームです。これにより、プロフェッショナルかつブランドイメージに合致したファッション写真を、従来よりもはるかに短い時間と少ないコストで生成することが可能になります。大量の魅力的なビジュアルコンテンツを効率的に制作する必要があるクリエイティブチームやEコマースマネージャーにとって、まさに理想的なソリューションと言えるでしょう。
主な機能
📸 フラットレイをモデル着用写真に瞬時に変換 アパレル商品のフラットレイ画像をアップロードするだけで、AynaのAIがそれをリアルなAI生成モデルに、自然なポーズやライティングで賢くレンダリングします。これにより、単なる商品画像が、店舗やキャンペーンに即座に活用できるプロフェッショナルなライフスタイル画像へと変貌し、実物の撮影は一切不要になります。
👤 理想のAIモデルを作成または選択 ブランドの特定のターゲット層や美学（あらゆる民族を含む）に合致するカスタムAIモデルを生成することで、クリエイティブを完全にコントロールできます。また、プロフェッショナルにスタイリングされた100種類以上の既存モデルライブラリから選択することも可能で、ターゲットオーディエンスに完璧に響くビジュアルを確実に作成できます。
🔄 既存カタログの刷新と活性化 過去シーズンの在庫やパフォーマンスが振るわない商品画像に新たな命を吹き込みます。Aynaを使えば、古いアイテムを新しいモデルに着用させたり、異なる背景に配置したりすることで、新たなマーケティングアングルを試み、クリック率（CTR）を向上させることが可能です。LeeやWranglerといったブランドパートナーが実証しているように、これにより再撮影なしでCTRを6倍に伸ばすことも夢ではありません。
👕 AI洋服スワッパーでバリエーションを表示 商品のあらゆる色やスタイルのバリエーションを、それぞれ個別の写真を用意することなく効率的に表現できます。AynaのAIは、既存のモデル画像上で洋服をシームレスに交換できるため、商品リストの網羅性と視覚的統一性を確保しつつ、貴重な時間とリソースを大幅に節約します。
Aynaが問題を解決する方法：
新コレクションをより早くローンチ： モデルやロケ地、フォトグラファーの手配に時間を費やす代わりに、フラットレイから直接、モデル着用イメージの一式を生成できます。これにより、市場投入までの期間を劇的に短縮し、数週間かかっていた作業がわずか数日で完了します。
A/Bテストで広告キャンペーンを最適化： 広告キャンペーン用に複数のビジュアルバリエーションを簡単に作成できます。どのモデルの属性、背景、あるいはスタイルがオーディエンスに最も響くかをテストし、エンゲージメントとコンバージョン率の向上に最適化を図ります。
予算を最大限に活用： 既存のバックカタログ全体を、現代的なライフスタイル背景や新鮮なモデルで刷新し、古い在庫に新たな魅力を与えます。これにより、再撮影の費用と比べて最大70%のコストを削減しながら、ハイクオリティなビジュアルを実現することが可能です。
独自の強み
実証された効率性とパフォーマンス： Aynaは、時間とコストの両面で劇的な削減を実現します。従来の撮影方法と比較して、最大70%のコスト効率と10倍の速度を誇ります。これは単なる段階的な改善ではなく、ビジュアルコンテンツの制作と規模拡大の方法を根本から変えるものです。
法的遵守とオリジナル作品： 生成されるAIモデルはすべて完全にユニークでオリジナルであり、実在の人物や既存の画像に一切基づいていません。これにより、あなたのビジュアルアセットは著作権侵害の心配が100%なく、クリエイティブの自由と法的な安心感を完全に享受できます。
結論：
Aynaは、ファッションブランドが従来の予算や時間の制約にとらわれず、より迅速に、より創造的なテストを行い、ビジュアルマーケティング活動を拡大する力を与えます。エンゲージメントと売上を促進する、高品質でブランドイメージに合致したビジュアルコンテンツを、際限なく生み出すためのツールを提供します。
Aynaがどのようにあなたのコンテンツ制作を変革できるか、ぜひデモをご予約いただき、その効果を実際にお確かめください！
More information on Ayna AI
Launched
2023-09
Pricing Model
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Ayna AI was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-07-23.
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