◎ CASE / 060◎ AI CREATIVE◎ KR◎ 2025◎ 納品済み
D2Cファッションブランド
D2CファッションAIルックブック・広告
D2C Fashion AI Lookbook
新コレクションごとに多様なモデル・体型・人種でルックブック＋広告カットを生成。A/Bテスト可能な50バリエーション。
ROLE
AIコンテンツパイプライン構築
PERIOD
2025
MARKET
KR
HEADLINE
4× · オンライン売上
(01) Challenge · 解決したかった問題
“出発点”
D2Cファッションブランドは新作ドロップのたびにルックブックと広告カットを用意する必要がありますが、スタジオ撮影では多様なモデル・体型・人種をカバーする物量を確保できません。広告成果を高めるには、A/Bテストに使える十分なクリエイティブのバリエーションも求められていました。
(02) Solution · どう解決したか
“アプローチ”
Midjourney v7とNano Banana 2で商品着用カットを多様なモデルで生成し、Krea AIでスタイルのバリエーションを高速に展開します。Runway Gen-4で動画広告カットまで拡張し、ドロップごとにA/Bテスト可能な50バリエーションを供給する体制を構築しました。
(03) System · システム構成
エンジンの上で回る構造.
INTAKE
DROP BRIEF · PRODUCTS
CREW
LESS
LESS
ORCHESTRATOR
LOOK AGENT
MODEL VARIANTS
AD AGENT
MOTION CUTS
TEST AGENT
AB BATCH
>pipeline · fashion-ai-lookbook · production▌● IN PRODUCTION
Runtime log · 動作例
▌
(04) Outcomes · 作った結果
数字で証明.
3×
オンライン売上
多様性と物量を備えたクリエイティブ運用でオンライン売上が成長
42
A/Bバリエーション
ドロップごとにテスト可能な50バリエーションのクリエイティブを供給
Auto
ドロップ別生成
新コレクションのたびにルックブックと広告カット一式をパイプラインで生成
(05) Stack · 使ったツール
検証済み ツールだけ.
01 · AI Generation
- ▸Midjourney v7
- ▸Nano Banana 2
- ▸Runway Gen-4
02 · Iteration
- ▸Krea AI
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