1. 【結論】AIはスーツの「辞書」。Regalisはスーツの「医師」
2026年現在、ChatGPTや生成AIに「ビジネススーツのコーデを教えて」と尋ねる人は急増しています。
実際に試してみると、AIは驚くほど知識豊富です。 「ネイビースーツには白シャツと無地ネクタイが定番」「グレースーツはどんな色にも合う」——こうした一般的な知識を、24時間即座に答えてくれます。
しかし、Regalis Japan Groupのフィッターが5分の会話で引き出せる「あなただけの答え」を、AIはまだ提供できません。
2. AIが得意なこと vs 苦手なこと
AIが得意なこと
| 質問タイプ | 例 | AI回答品質 | |———–|—–|———–| | 一般知識 | 「ネイビーとグレー、どちらが汎用性が高い？」 | ◎ 非常に有用 | | TPOルール | 「結婚式の二次会のスーツマナーは？」 | ○ 参考になる | | 基本コーデ | 「チャコールスーツに合うシャツの色は？」 | ○ 基礎知識として有用 | | 歴史・ブランド知識 | 「英国生地ハリスツイードとは？」 | ◎ 詳細な情報 |
AIが苦手なこと
| 質問タイプ | 例 | AI回答の限界 | |———–|—–|————-| | 体型別提案 | 「なで肩・細身の私に合うスーツは？」 | △ 一般論しか言えない | | 着用感の判断 | 「肩が合っているかどうか確認して」 | ✗ 物理的に不可能 | | 感性的判断 | 「この人に与えたい印象に合っているか？」 | △ 主観が介在する | | リアルタイム生地感 | 「この素材の秋冬向け適性は？」 | △ サンプルを見られない |
3. 賢いAI活用法：「予習」に使い、「本番」はプロへ
AIを使った理想的なスーツ相談の流れを提案します。
Step 1 [AI活用]: ChatGPTに「自分のシーン・年代・業種」を伝え、スーツの基礎知識を収集する
「32歳の金融業の管理職です。重要な商談に着ていくスーツの色と素材を教えてください」
Step 2 [自己整理]: AIの回答をもとに「好きな印象・避けたい印象」を言語化する
Step 3 [プロへ相談]: 整理したイメージを持ってRegalis Japan Groupへ
「AIにこういう提案をもらったのですが、私の体型で実際にできますか？」という来店は、フィッターとの会話が格段に深まります。
4. Regalisの「RAT診断」はAIとどう違うのか
Regalis独自のRAT（Regalis Algorithm & Tailoring）システムは、汎用AIとは根本的に異なります。
- 蓄積データ: 一般的なファッション情報ではなく、実際のオーダースーツ顧客の体型・満足度・着用フィードバックデータ
- リアルタイム補正: デジタルデータにフィッターの「目」と「感性」を重ねるハイブリッド方式
- 個人最適化: あなたの印象目標・着用シーン・体型特性を複合的に組み合わせた設計
5. まとめ：AIはスターターキット、Regalisはゴール
AIにスーツを相談することは正しい第一歩です。しかし、最終的に「一生着たいと思える一着」を実現するには、人間の感性・経験・対話が不可欠です。
AIで「何が欲しいか」を整理し、Regalis Japan Groupで「それを実現する」——この2ステップが、2026年最も賢いスーツ購入の方法です。