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Lab-kun AI 穿搭助手｜对话式 AI 帮你选今天穿什么

一句话概括

Lab-kun 是 ZOZO 株式会社推出的对话式 AI 穿搭助手，目前主要接入 LINE 官方账号。用户可以用自然语言问穿搭问题（"帮我选一套今天穿的、适合春天温度、有点正式但不要太刻板的搭配"），AI 会基于 WEAR 社区 1400 万+ 穿搭数据和 ZOZOTOWN 商品库给出完整的穿搭建议。

为什么叫 Lab-kun

"Lab" 来自 ZOZO 一直在做的niaulab AI 研究——niaulab 是实验室（Lab），Lab-kun 是把实验室里的 AI 能力搬到用户身边的"小助手"。"-kun" 是日语里对年轻男性的昵称后缀，Lab-kun 的形象是一只穿卫衣的拟人化 AI 小助手。

接入方式

Lab-kun 目前主要以 LINE 官方账号形式存在：

  1. 打开 LINE App
  2. 搜索 "Lab-kun" 或 "ZOZO Lab-kun"
  3. 添加为好友
  4. 直接发消息就能开始对话

不需要额外下载 App，只要手机上有 LINE 就行。

能问什么问题

Lab-kun 能处理的穿搭问题类型：

场景化提问（最推荐）

示例问题Lab-kun 会怎么做
"推荐一套春天周末去郊游的穿搭"识别场景（郊游）、季节（春天）→ 搜 WEAR 社区同场景穿搭 → 推荐 3-5 套完整搭配 → 每套带 ZOZOTOWN 商品链接
"今天要和客户见面，想穿得专业但不要死板"识别场景（商务见面）、风格偏好（专业但不死板）→ 推荐偏休闲商务风搭配
"30 岁了想穿得成熟一点，有什么方向"识别风格诉求（成熟化转型）→ 推荐成熟度上升 1-2 个档次的搭配方向
"最近下雨，有没有适合雨天的穿搭建议"识别天气场景 → 推荐防水材质、短靴/渔夫帽等雨天实用单品组合
"我偏胖，有没有显瘦的搭配技巧"关联身材困扰数据（如果之前在 niaulab 或问卷里填过）→ 推荐有修饰效果的款式

单品推荐

示例问题Lab-kun 会怎么做
"帮我找一件 2 万日元以内的羊毛大衣"识别品类（羊毛大衣）、价格（2 万日元以内）→ 去 ZOZOTOWN 商品库筛选 → 返回可选列表
"想入一双今年流行的复古运动鞋"识别品类（运动鞋）、风格（复古）→ 推荐 ZOZOSHOES 专区里的热门复古款

搭配建议

示例问题Lab-kun 会怎么做
"我有一件米白色风衣，怎么搭下身"识别单品（米白风衣）→ 搜 WEAR 社区里同单品的搭配方案 → 返回 3-5 种搭配思路
"新买了一双黑色短靴，配什么好"识别单品（黑短靴）→ 推荐裙装 / 裤装 / 袜装的多种搭法

AI 工作原理

Lab-kun 背后的技术栈：

  1. 自然语言理解：解析你的问题，提取场景、风格、预算、身材等关键信息
  2. WEAR 社区数据检索：从 1400 万+ 用户穿搭帖里找匹配场景和风格的搭配
  3. 穿搭搭配引擎：把 WEAR 上的搭配拆解成单品 → 去 ZOZOTOWN 找同款 / 相似款
  4. LLM 语言组织：用大语言模型把推荐结果组织成自然的对话回复
  5. 记忆：记住你最近的提问偏好，下次对话会考虑

与 niaulab AI 的关系

niaulab AI（线下店用的）和 Lab-kun AI（线上对话用的）是同一套底层技术的不同入口：

2026 年的新功能

ZOZO 2026 年财报披露 Lab-kun 日均对话量已超 10 万次，目前在测试的新功能：

适合人群

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