ホームセンター大手のCAINZ（カインズ）は、画像生成AIを活用し、部屋のインテリアを仮想的に置き換えられる「CAINZ Fitting Room」を開発した。AWS Summit Japan 2026（6月25日～26日、幕張メッセ）のブースでその概要を展示し、同社の担当者が仕組みや現状を説明した。
画像生成AIで部屋の家具を「着せ替え」
CAINZ Fitting Roomでは、サイネージ上の部屋の写真にある家具やラグ、カーテンを、他のCAINZ製品に置き換えられる。ユーザーは、サイネージ上の部屋の写真を見ながら、取り入れたい家具やカーテン、ラグなどを選択する。すると、すでに映っている家具やカーテン、ラグなどが選択したものに置き換わり、実際に部屋に置いた風景をイメージしやすくなる。
置き換え前の画像はすべて画像生成AIで作成したものだ。「生成画像と本来の製品の見た目が違う」といったトラブルを防ぐため、リアルタイム生成ではなく、事前に作成したものをユーザーの操作に応じて差し替える方式を採用している。
さらに、置き換え後の家具画像は、管理画面で一つ一つ目視で確認しながら生成している。部屋画像のうち入れ替えたい範囲を指定し、家具などの見た目をプロンプトで指定して生成する。サイズ差など実際の製品との違いを修正・調整する作業も、現時点では手動だ。
Amazon BedrockとNova Canvasを採用
提供にあたっては、米AWSの生成AI活用基盤「Amazon Bedrock」を採用。同サービスを介してAmazon製の画像生成AIモデル「Nova Canvas」を使っている。
運用開始は4月ごろで、導入店舗は埼玉県の鴻巣南店など3店舗。店頭での集客力向上や撮影の省力化を図る施策だが、売上や客単価への影響はまだ検証段階にあり、具体的な効果は見えていないという。
とはいえ、モデルルームなどに比べると撮影の負担は少ないと同社担当者は語り、現段階では生成物の目視確認や修正の負担がまだ大きく「早く量産できるようにしたい」と述べた。一方、新たに「Pruna」という画像モデルの検証も始めており、Nova Canvasより精度が良いため、改善を期待している。
将来は顧客自身の部屋での生成を目指す
サイネージでは現在、CAINZが用意したデモ用の部屋画像を使っているが、今後は「お客様が実際に欲しいのは、自分の部屋にあるところを見ること」とCAINZ担当者。精度や作業負担など課題はあるとしつつ、ゆくゆくは顧客自身の部屋に合わせた生成を目指したいとしている。
