Wardrobeとは？GPT-imageで服を自動検出・管理するAIクローゼットアプリ

WardrobeはOpenAI gpt-image APIを活用して、写真から衣類を自動検出し、デジタルクローゼットとして整理するオープンソースツールです。2026年7月にGitHubで急上昇し、1,200以上のスターを集めています。スマートフォンで撮影した服の写真をアップロードするだけで、AIが各アイテムを検出・切り抜きし、さらに自分の参照写真を使ったモデル着用イメージまで自動生成します。技術的な知識がなくてもWebUIから操作でき、Node.jsとOpenAI APIキーがあればローカル環境で無料で試せる点が大きな魅力です。

Wardrobeの主な機能と特徴

Wardrobeが提供する機能は、単純な服の写真管理にとどまりません。OpenAIの最新画像API群を組み合わせた高度なパイプラインが、手間のかかる作業を自動化します。

衣類の自動検出と切り抜き生成

OpenAI Responses APIを使い、1枚の写真に写っているすべての衣類（トップス・ボトムス・アクセサリーなど）を自動でリストアップします。その後、gpt-image-2 APIで各アイテムの背景除去済みの切り抜き画像を生成します。従来のPhotoshopや除去ツールで手作業が必要だった工程を、コマンド1つで完結できます。

モデル着用写真の自動生成

事前に自分の参照写真（data/model-reference.png）を登録しておくと、検出した服を自分が着用しているイメージ写真をAIが生成します。ECサイトの商品ページを作るような感覚でコーディネートを視覚化できるため、「実際に着たらどう見えるか」を事前に確認できます。

Codexスキルによるバッチ処理

リポジトリには2つのCodexスキルが組み込まれています。

$import-clothes ~/Pictures/outfitsフォルダの服を取り込み、モデル写真を生成してワードローブに追加する。
$generate-outfits 自分のワードローブからコーディネートアイデアを生成する。

大量の服を一括インポートしたいときや、定期的にコーディネートを提案させたいときに特に有効です。

ローカルファーストのデータ管理

生成された元画像・切り抜き・モデル写真・JSONライブラリ（data/library.json）はすべてローカルのdata/ディレクトリに保存されます。クラウドへのデータ送信は行われないため、プライバシーを重視する方にとって安心して使える構成です。

Wardrobeのインストールと使い方

必要環境

Node.js 22以上
OpenAI APIキー（gpt-image-2, gpt-5.4-mini にアクセス可能なもの）
自分の全身PNG参照写真（モデル着用写真生成に使用）

クイックスタート

git clone https://github.com/tandpfun/wardrobe.git
cd wardrobe
npm install
cp .env.example .env

.envファイルにOpenAI APIキーを設定します。

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxx

data/model-reference.pngに自分の参照写真を配置してから起動します。

npm run dev

ブラウザで http://localhost:5173 を開くと、WebUIが表示されます。インポーター機能はOPENAI_API_KEYと参照写真の両方が設定されて初めて有効化される点に注意してください。

主な設定変数

変数名	デフォルト	説明
`OPENAI_API_KEY`	必須	OpenAI APIキー
`OPENAI_VISION_MODEL`	`gpt-5.4-mini`	検出モデル
`OPENAI_IMAGE_MODEL`	`gpt-image-2`	画像生成モデル
`OPENAI_IMAGE_QUALITY`	`high`	生成画像品質

類似ツールとの違い・なぜ今このツールか

Stylebook・Cladwellなどの有料アプリとの違い

iOS/Android向けのウォードローブ管理アプリ（Stylebook、Cladwellなど）は使いやすいUIを備えている一方で、月額課金モデルが主流です。Wardrobeは完全無料でセルフホスト可能で、OpenAI APIのコスト（gpt-image-2は画像1枚あたり数円〜十数円程度）を除けば追加費用は発生しません。

なぜ今話題になっているか

2026年7月にOpenAIのgpt-image-2 APIの一般公開が進んだことで、「自分だけのAIスタイリスト」を手軽に構築できる環境が整いました。WardrobeはそのAPIをフル活用した最初期の実装例として、GitHubコミュニティで注目を集めています。また、CodexのスキルとしてAIエージェントから操作できる点が、今後のAIエージェント活用を見越した開発者にとっても参考になる実装です。

こんな人に向いている

フロントエンドエンジニア

OpenAI Responses APIとgpt-image-2 APIを実際のWebアプリでどう組み合わせるか学習したい方に最適な実装例です。Vite + Node.js構成でフロントエンドとAPIクライアントの連携パターンが読みやすいコードで実装されています。

ファッションEC運営者・バイヤー

商品写真の背景除去・切り抜き生成を手動でPhotoshopやRemove.bgに依頼していたEC担当者が、ローカルで自動化できる可能性を検証するユースケースとして有効です。APIコストとの費用対効果を試算しながら部分的な自動化を検討できます。

クリエイター・ファッション好き

毎シーズンの服をデジタル管理し「今日着る服を決めたい」というライフスタイル活用にも向いています。ただし、モデル着用写真の生成にはOpenAI APIへの送信が伴うため、完全オフライン利用はできません。

使う前に知っておきたいこと

OpenAI APIのコストに注意

gpt-image-2でモデル着用写真を高品質（OPENAI_IMAGE_QUALITY=high）で生成する場合、1枚あたりのAPIコストがかかります。大量の衣類をまとめてインポートすると思わぬ費用が発生する可能性があります。事前にOpenAIのUsageダッシュボードで月次上限を設定しておくことを推奨します。

Node.js 22以上が必須

Node.js 22未満の環境では動作しません。nvmやVoltaを使ってバージョン管理している方は事前に切り替えてください。

ライセンスと商用利用

MITライセンスで公開されており、商用利用・改変・再配布が許可されています。ただし、生成した画像についてはOpenAIの利用規約も確認してください（特に商用利用の場合）。

プロジェクトの成熟度

コントリビューターは現在1名で、リリースタグはまだ存在していません。オープンIssueには「OpenAI画像インポートの信頼性改善」や「Open-Meteoとの天気連携」などが挙がっており、今後の開発に注目できます。

まとめ

WardrobeはOpenAIのgpt-image-2とResponses APIを活用した、実用的かつ技術的に興味深いAIクローゼット管理ツールです。プライバシーを重視したローカルファースト設計、Codexスキルによるエージェント連携、MITライセンスによる自由な改変が主な強みです。APIコストと要件（Node.js 22+・参照写真）さえ理解した上で試せば、AIファッションテックの最前線を体験できる良質なOSSです。

この技術を学ぶ

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