About Us
古着の聖地から、
はじまった。
私たちは、オンラインの服選びに残る“迷い”という違和感から出発しました。 その答えを、最も厳しい検証環境——古着の現場で確かめながら。 ここでは、Serendia が生まれるまでの経緯をお話しします。
ひとつの違和感
「オンラインで服を選ぶ」体験は、今や誰にとっても身近です。けれど、最後の一押しで迷う人は少なくありません。豊富な画像や説明とは裏腹に、「自分が着たらどう見えるのか」が分からないまま決断を先送りし、結果として離脱してしまう——私たちはまず、この小さな違和感に向き合いました。
なぜ、古着から始めたのか
どこから検証を始めれば、本質が最もクリアに見えるのか。選んだ起点は古着でした。一点もので在庫は流動的、価値を左右するのは色褪せや皺、落ち感といった質感——一般的な推薦が効きにくい、最も厳しい検証環境です。一方で古着の聖地・下北沢／高円寺には、出自や年代を語り合う熱量の高いコミュニティがあり、“見た自分”という体験価値を素直に評価してくれる土壌がありました。難易度と熱量が交差するこの領域で解ければ、必ずその先へ広げられる。そう考えたのです。
自ら運用した、古着の現場
そこで私たちは、店頭とオンラインの在庫を即時連動し、QRで手続きを一本化、サブスク／単発／Rent-to-Own にも対応する試作基盤を、自ら設計し運用しました。現場でオペレーションを回しながら、下北沢での約160名の街頭インタビューと店舗ヒアリングを重ね、加盟店8店舗（加盟意向10店舗、在庫500点）のデータ運用を通じて、ユーザーと事業者の摩擦点を、数値と手触りの両面から確かめていきました。これが、Serendia の原型です。
ふたつの課題に、収束した
見えてきた答えは明快でした。ユーザーは説明を増やしても動かず、「自分が着た姿」を即時に見ることで、初めて迷いがほどける。事業者は、少人数での撮影・採寸・原稿づくり——“ささげ”の負荷が初動を重くし、新着・一点ものは学習シグナルが薄く、最初の勢いを作れない。在庫連動だけでは届かないこの溝を埋めるには、体験と運用とAPIを、一体で設計する必要がありました。
Serendia の誕生
“見た自分”の即時提示と、制作から配信・検証までを数分で回す運用を、ひとつの仕組みに。こうして、試作の現場から Serendia が生まれました。最難関の古着で鍛えた解を、ブランド／D2C／撮影・舞台／リコマースへ——「見た自分」を起点に、最初の一歩と最初の勢いを、同時に立ち上げていきます。
Our Belief
人は“もっと情報”ではなく、
“見た自分”で決めたい。
意思決定にかかる時間を、劇的に縮める。事業者の初動を、人に頼らず再現性高く立ち上げる。 その両方を、ひとつの体験として届けることが、私たちの仕事です。
The Team
設計から現場検証まで、
一気通貫で回す三人。
中核メンバーは、全員がフルスタックエンジニア。 ユーザーと事業者のフィードバックを、その日のうちに機能へ反映できる体制です。
Engineering / BtoB
市東
DDDに基づくバックエンド・フロント実装と、AIエージェント連携。配信・課金・計測のオーケストレーション、BtoB APIの設計を担う。
AI / Machine Learning
石田
AI・機械学習とバックエンドを担当。VTON・FitScore・推薦の設計と、MLOpsの整備を主導する。
UI / UX / Community
西田
UI/UXと映像表現、プロトタイピングとアニメーション。古着コミュニティとの接続を軸に、店舗連携を推進する。