Clottrについて

Clottrについて

AIによるバーチャル試着と、毎日のコーデプランナー。Clottrがあれば、服を自分の体で確かめ、手持ちの服をもっと着て、よく考えて買えます。服は好きなのに、クローゼットはいっぱいで、着る服がない。そんな毎日に疲れた人のためのアプリです。

私たちは、創業者が率いる独立したチームです。あったらいいのに、とずっと思っていた買い物とスタイリングのツールを作っています。このページでは、Clottrにできること、ほかとの違い、誰のためのものか、そして誰が作っているのかを紹介します。

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Nikita Ovsiannikov

Nikita Ovsiannikov

創業者

Clottrをつくるチーム

ニキータです。Clottrを作ったのは、クローゼットを開けるたびに、そして服を買わなければならないたびに、うんざりしていたからです。2つの問題は無関係に見えて、原因は同じ。情報が足りないのです。手持ちの服を全部見渡せず、届く前に自分が着た姿も見られないのに、買うかどうかを、どうやって決めればいいのでしょう。

長年ソフトウェア開発に携わってきたので、クローゼットを、単品の寄せ集めではなく、正しい組み合わせから何十通りものコーデが生まれるネットワーク、つまりひとつのシステムとして捉えています。だからClottrのスタイリングは、AIのブラックボックスではなく、説明できるルールで動いています。テクノロジーとサステナビリティの分野を歩んできた私が、最初の日から目指してきたのは、買う量も、捨てる量も減らす手助けです。

Clottrは、私と恋人のために作ったツールから始まりました。市場にあるバーチャル試着は、どれも現実とはかけ離れた、ちゃちなARフィルターばかりだったからです。シンプルな試作版でも、恋人の買い物の仕方はすぐに変わりました。そこから育って、いまのアプリになりました。

現在、Clottrを運営しているのは、私が2025年にブルガリアのソフィアで登記した会社、NOVSI IT Ltdです。

私たちは、まだ立ち上げ期の、創業者が率いる独立したチームです。開発の過程を公開しながら、素早くリリースを重ねています。問い合わせると、話す相手は、実際にプロダクトを作っている本人たちです。

Clottrにできること

Clottrは、服を着ることと上手に買うことを、ひとつのアプリで最初から最後まで支えます。自分の姿で確かめ、手持ちの服で計画し、買う前にどんなものでも見極める。中心になる道具は、次のとおりです。

Clottrアプリのバーチャル試着

バーチャル試着

服を撮影するか、商品リンクを貼りつけるか、ウィッシュリストから選ぶだけ。Clottrが、保存した自分の写真に高画質で着せて表示します。本物の生地の落ち感も、自分の顔もそのまま。財布を開く前に、自分の体でどう見えるかがわかるので、返品や後悔に終わる買い物がぐっと減ります。

ClottrアプリのAIコーデプランナー

AIコーデプランナー

Clottrが組むコーデは、すべて7つの軸のルールエンジンを通り、色の調和、プロポーション、フォーマル度などをチェックします。だから当て推量ではなく、本当に成立するコーデを提案します。天気とカレンダーに合わせたコーデ一式が手持ちの服から届き、1分もかからずに着替えが終わります。

Clottrアプリの「買うべき?」

「買うべき?」

リンクを貼りつけるか写真を撮るだけで、Clottrがそのアイテムをクローゼット全体と比べ、ほぼ同じアイテムを指摘し、買う前に着用単価を予測します。判定は、わかりやすい言葉で、正直に。本当に手が伸びる服にだけ、お金を使えるようになります。

Clottrアプリのデジタルクローゼット

デジタルクローゼット

服を撮影するか取り込むだけで、ClottrがAIによるタグ付けと背景の削除で、自動的に登録します。クローゼットは検索でき、ひと目でわかるものになります。それがあるからこそ、試着も、コーデの計画も、購入前のチェックもできるのです。

Clottrアプリのクローゼットインサイト

クローゼットインサイト

Clottrが、クローゼットの中身を読み解いて見せてくれます。パレットの変化、よく着る服とほとんど着ない服、着用単価、そして忘れていた服。自分が本当に何を着ているかがわかると、自然と買う量が減り、手持ちの服をもっと着るようになります。

Clottrアプリのブラウザ拡張機能

ブラウザ拡張機能

Clottrの拡張機能は、どの商品ページでも使えます。ワンクリックで自分の姿に試着でき、サイトを離れずに「買うべき?」の判定まで表示。販売店からの手数料は一切受け取らないので、買い物を後押しするのではなく、見送るべきときにそう伝えるように作られています。

ほかにも、旅行プランナー、「足りないアイテムを探す」、AIスタイリストとのチャット、「コーデを評価」、Muse、Studioがあります。

機能一覧 →

Clottrが、ほかと違うところ

試着ツールも、クローゼットアプリも、スタイリングサービスもあります。Clottrが目指すのは、正直で、必要なものがすべてそろい、いつも使う人の側に立つこと。違いは、ここにあります。

01

どの店でも、自分の体で試着

Amazonの試着はAmazonの商品だけ、Googleの試着はGoogle Shoppingの中だけ。しかもどちらも、本人ではなく、サイズの近いモデルを見せることが少なくありません。Clottrは、どの店の服でも、手持ちの服でも、自分の自撮り写真に着せて表示し、顔もそのまま残します。ブラウザ拡張機能は、どのショップの商品ページでも使えます。

02

買わないほうがいいときも、はっきり言う

StitchFixのビジネスは、届いたボックスの服を手元に残してもらうことで成り立っています。ショッピング用の拡張機能の多くも、後押しした購入のたびに手数料を得ています。Clottrは、販売店からの手数料を受け取りません。「買うべき?」チェックは、手持ちの服とかぶるアイテムや高い着用単価を積極的に指摘します。だから、後悔しそうな買い物には「やめておこう」と言えます。

03

ボックスもスタイリング料もなく、手持ちの服をスタイリング

StitchFixは、スタイリング料と引き換えに新しい服を送り、合わなかった服の返品は利用者任せです。Clottrには無料プランがあり、すでに持っている服からコーデを組みます。購入を提案するのは、本当に足りないアイテムがあるときだけです。

04

コーデの組み立ては、当て推量ではなく、説明できるルールで

Wheringではコーデの組み立てがほぼ手作業のまま、Indyxはスタイリストによるサービスが中心です。そして多くのAIスタイリストは、もっともらしいコーデを根拠なく作り出すだけ。Clottrは、色の調和、フォーマル度、プロポーションなど、デザイナーの考え方から導いた7つのルールで、すべてのコーデを採点します。だから結果にぶれがなく、そのコーデがなぜ成立するのかもわかります。

05

単機能ではなく、毎日を支えるひとつの仕組み

WheringとIndyxはクローゼットの記録、AmazonとGoogleは試着だけ。Clottrは、デジタルクローゼット、天気とカレンダーに合わせた毎日のコーデ、旅行の荷造り、インサイト、購入前のチェックを、ひとつのアプリにまとめています。だから出番は、レジの前だけではありません。毎朝です。

Clottrを使う人

Clottrは、服が好きで、お金とクローゼットの場所を無駄にすることにうんざりしている人のためのアプリです。特に、こんな人に。

  • ネットでつい衝動買いして、注文した服の多くを返品したり、一度も着なかったりする人。
  • クローゼットはいっぱいなのに、毎朝、着る服がないと感じている人。
  • サステナビリティを意識して、買う量を減らし、良いものを選び、服の無駄を減らしたい人。
  • 届くまで、服が自分の体に本当に合うかどうかわからない人。
  • 当て推量ではなく、天気に合わせたコーデの計画と持ち物リストがほしい、旅の多い人。
  • 限られた予算でクローゼットを立て直していて、どの買い物にも意味を持たせたい人。

私たちがつくる未来

Clottrを始めたのは、服を着ることも、服を買うことも、同じ理由でうまくいっていないからです。情報が足りないのです。手持ちの服を全部見渡せなければ、買うかどうかは決められません。届く前に自分の体で見られなければ、ネットで安心して買うこともできません。

だから私たちは、ずっと欠けていた情報のレイヤーをつくっています。買う前に、自分の姿で確かめる。本当に足りないアイテムを埋めるのか、クローゼットにある服とかぶるのかを知る。本当の着用単価を理解する。その結果、買う量は減り、着替えは速くなり、手持ちの服をもっと心地よく着られるようになります。

ファッションは、世界でも有数の、無駄の多い産業です。その無駄の大部分は、買われたのにほとんど着られない服。Clottrによって、買う服がぐっと減り、そのほとんどを着るようになれば、お財布にも、毎朝にも、地球にもいいことです。私たちが関わりたいのは、そんな未来です。

手持ちの服には、思っている以上の幅がある。私たちは、それを読めるようにしただけ。

あわせて読みたい:着ない服を、もう買わない。私がやめられた方法 →
どのアイテムもほかと組み合わせられるように整えたクローゼット

Clottrの使い方

使い始めるまでの流れ、初期設定の中身、そしてスタッフに直接連絡する方法をまとめました。

利用を始めるには

Clottrは、まもなく登場します。どのページからでも事前登録でき、招待は何回かに分けて送ります。リリース前に事前登録した人は、すべてのプランで創業メンバー割引を受けられます。割引はサブスクリプションを続けるかぎり有効です。割引率はリリース時に発表します。

初期設定

初期設定は、5分のスタイルDNA診断と、数枚の参考写真、そしてポーズの撮影1回だけ。そこから先の提案は、すべて自分に合わせたものになります。プロフィールは、いつでも編集できます。

窓口になるのは

立ち上げ期の、創業者が率いるチームなので、サポートを担当するのはプロダクトを作っている本人たちです。外部のヘルプデスクではありません。

連絡先

support@clottr.aiにメールするか、よくある質問への答えがまとまったサポートページをご覧ください。InstagramやTikTokの@clottr.aiにメッセージを送ったり、LinkedInでClottrに連絡したりもできます。いまロードマップを動かすいちばんの近道は、必要なものを私たちに伝えることです。

返信までの時間

毎日確認しています。返信は1週間以内です。小さなチームなので、すべて自分たちで読んでいます。

基本情報

知っておきたいことを、ひとまとめに。

社名
Clottr(運営:NOVSI IT Ltd)
法人
NOVSI IT Ltdとして、ソフィアのブルガリア商業登記簿に登録(UIC:208124639、VAT番号:BG208124639)
登記住所
ブルガリア・ソフィア(郵便番号1111)、ゲオ・ミレフ地区、ゲオ・ミレフ通り23番地、1階4号室
種類
AIによるバーチャル試着と、毎日のコーデプランナー(iOS・Android向けアプリと、ブラウザ拡張機能)
創業
2025年、ブルガリア・ソフィア
創業者
Nikita Ovsiannikov
ウェブサイト
clottr.ai
主なサービス
どんな服も自分の体で確認、手持ちの服で毎日のコーデを計画、お金を使う前に「買うべき?」で正直な判定
料金
無料プランと、必要に応じて選べる有料プラン
機能
バーチャル試着、AIコーデプランナー、「買うべき?」、デジタルクローゼット、クローゼットインサイト、足りないアイテムを探す、旅行プランナー、AIスタイリスト、コーデを評価、Muse、Studio、ブラウザ拡張機能
連絡方法
support@clottr.aiへのメール。創業者みずから対応するサポート

よくある質問

Clottrとは何ですか?

Clottrは、AIによるバーチャル試着と、毎日のコーデプランナーです。服を買う前に自分の体で確かめられ、手持ちの服からコーデを組み、新しく買うものには「買うべき?」の正直な判定を出します。

Clottrは無料ですか?

Clottrには、無料プランと、必要に応じて選べる有料プランがあります。それぞれのプランの内容は、料金のページをご覧ください。

Clottrを使い始めるには、どうすればいいですか?

Clottrは、まもなく登場します。どのページからでも事前登録してください。招待メールを送ります。リリース前に事前登録した人は、すべてのプランで創業メンバー割引を受けられます。割引はサブスクリプションを続けるかぎり有効です。割引率はリリース時に発表します。

バーチャル試着は、どのストアで使えますか?

どこでも使えます。ひとつのマーケットプレイスに縛られた試着と違い、Clottrはどのオンラインストアの商品でも、手持ちの服でも、試着画像を生成します。ブラウザ拡張機能を使えば、どの店の商品ページにも試着が加わります。

写真やクローゼットのデータは、安全ですか?

プロフィールと写真は、自分のものです。いつでも編集や削除ができます。データの扱いは、プライバシーポリシーに詳しく書いてあります。また、販売店からの手数料を受け取らないので、プロダクトはお店の利益ではなく、使う人の利益を軸に作られています。

Clottrは、WheringやStitchFixと何が違いますか?

Wheringはクローゼットを記録できますが、試着やコーデの組み立ては、ほぼ利用者任せです。StitchFixは、スタイリング料と引き換えに新しい服を送ってきます。Clottrには、自分の体で見る写真のようにリアルな試着、理由を説明できるコーデエンジン、購入前のチェックがあります。そして、ボックスを売るのではなく、手持ちの服をスタイリングします。

ClottrはiOSとAndroidで使えますか?

はい。Clottrは、iOSとAndroidの両方に対応したモバイルアプリです。ネットでの買い物に使えるブラウザ拡張機能もあります。どれも、まもなく登場します。

迷う時間を、着る時間に。

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