アパレル業界を生成AIが変える？効率化・生産性向上活用事例を徹底解説！

アパレル業界の競争はさらに激化し、従来の手法だけでは生き残ることが難しい時代に突入しています。消費者の嗜好は瞬く間に変わり、サステナビリティへの関心は高まる一方、生産効率とコスト削減の圧力は増大しています。

このような状況下で鍵を握るのが生成AI （人工知能） の活用です。生成AIを活用することで、これまでにないソリューションを手に入れ、アパレル・ファッション業界でも新たな価値を創造する機会を得ることができます。

生成AIとは？どんな種類がある？こちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

この記事では、アパレル業界で生成AIができることや具体的な活用事例、導入の際の注意点を紹介します。

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アパレル業界で生成AIを活用する3つのメリット

生成AIをアパレル業界に導入することで得られるメリットは多岐にわたります。ここでは、特に重要な3つのメリットに焦点を当てて解説します。

効率性と生産性の向上

生成AIを活用する最大のメリットの一つは、デザインから生産、販売に至るまでの各プロセスにおける効率性と生産性の大幅な向上です。AIがデザイン案を迅速に提案することで、デザイナーの作業時間を短縮し、より多くの時間を創造的な業務に充てることができます。

また、生産プロセスにおいては、最適な材料使用やカットパターンを算出し、無駄を削減することでコストを抑えることができます。

顧客満足度やリピート率の向上

顧客一人ひとりに合わせたユニークなショッピング体験を提供することで、顧客満足度の向上やリピートの最大化を促せます。また、競合他社にはない独自の体験を設計することで競争力を高めることもできます。

トレンド予測と市場適応性の向上

生成AIは大量のデータからパターンを学習し、将来のトレンドを予測する能力に長けています。これにより、アパレル企業は市場の変化に迅速に対応し、需要に合った商品を効果的に提供することが可能になります。

また、リアルタイムでのトレンド分析を行うことで、市場の需要に合わない商品の生産を抑制し、在庫過剰のリスクを減少させることもできます。

アパレル業界で生成AIが変える6つのこと

生成AIはアパレル業界においても革新をもたらします。以下に、生成AIを活用してできることをご紹介します。

関連記事：「生成AIの市場規模は？世界需要・国内市場・どの業界を変えるか未来予測解説」

オリジナルデザインの自動生成

生成AIは、過去のトレンドや現在のファッションデータを分析し、それらの情報を基に新しいデザイン案を瞬時に生成します。生成AIは、膨大なファッションデータを学習し、トレンドや好みを分析することで、ユニークで魅力的な新デザインを瞬時に生み出すことができます。

人気アイテムの色柄や素材、デザインの傾向をAIが自動で分析し、マーケットインの最適なタイミングや販売価格など、戦略的な意思決定をサポートしてくれるのです。

このプロセスは、デザイナーが新しいアイデアを求めている際に有効で、創造力をより膨らませることができます。人間だけでは浮かびづらかったアイデアが手に入るでしょう。

商品画像の自動生成

商品撮影には多大な手間とコストがかかるものですが、生成AIを活用すれば、CGで高品質な商品画像を自動生成できます。モデルの体型やポーズ、背景などを自在に変更でき、多様なバリエーション展開も容易です。

編集のしやすさから、ECサイトやSNS、広告画像での訴求効果アップにつながります。

関連記事：「画像生成AIで広告制作はここまで変わる！作成ステップ、事例完全解説」

バーチャル試着とスタイリング提案

生成AIを活用することで、顧客の体型データと商品画像からリアルな試着体験をバーチャル上で実現できます。さらに、顧客の好みや購買履歴を分析し、パーソナライズされたコーディネート提案も可能です。

トピック特集記事：「AIはEC業界をどう変える？活用方法・メリット・実際の事例を徹底解説！」

3D生成技術を使って衣服や靴、アクセサリー等のデジタルモデルを作成し、顧客がオンライン上で仮想的に試着できるようにします。自宅にいながら、様々なアイテムの組み合わせを試せるため、購買体験が大きく向上します。実際に試着せずに購入するため、返品率の低下が期待できます。また、在庫管理の最適化や、サステナブルファッションの推進にもつながります。

これにより、オンラインショッピングの利便性と満足度を高められるでしょう。

関連記事：「Luma AIとは？テキストや画像から3Dモデル自動生成！特徴から活用法まで徹底解説」

サプライチェーンの最適化

生成AIを活用することでサプライチェーンを最適化でき、生産効率の向上やコスト削減、さらには環境への影響を最小限に抑えることにつながります。

具体的には、生成AIは複雑なデータセットを分析し、生産プロセスにおける様々な要素を最適化するための戦略や具体的な策を提供します。以下のような要素を最適化します。

• 素材の選定
• 生産管理
• 需要予測
• 物流ルート

需要予測の高度化により、売れ残りや過剰在庫を削減できるほか、リサイクル可能な素材選定や、環境負荷の少ないデザインの提案なども可能です。生成AIの力を借りれば、無駄を省いたスマートなオペレーションを実現できるのです。

パーソナライズされた顧客体験の実現

生成AIは、顧客の好みや購買履歴を分析し、それに基づいたパーソナライズされた商品提案を顧客に行うことができます。画一的なサービスから、一人ひとりに合わせたパーソナライズ体験へと進化できます。

また、バーチャル空間を利用し、顧客が実際に商品を試着するかのような体験を提供し、購買意欲を高めることも可能です。AIならではのきめ細やかなアプローチが、他社との差別化を図る上で大きな武器となるでしょう。

カスタムメイドの自動化

AIとオンデマンド生産技術を組み合わせることで、世界に一つだけのカスタムメイド商品を、短納期かつ低コストで提供できるようになります。顧客の好みや体型に合わせて、AIが最適なデザインや素材、サイズを自動で選定できるでしょう。

一点物でありながら、大量生産品に引けを取らない品質とスピード感が実現できるのです。

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アパレル業界での生成AI活用事例4選

すでにアパレル業界においても生成AIの活用事例は多数存在します。ここでは注目すべき4つの事例について紹介します。

需要やトレンド分析を活かしたアイテム開発（株式会社ニューロープ）

株式会社ニューロープは「#CBK scnnr」というアパレル特化のAIサービスを提供しています。#CBK scnnrでは、類似アイテムプラグイン、コーディネート提案、画像検索、特集ページ・メディアコマース構築などが可能で、ユーザビリティの向上、トレンド予測や商品開発に役立てることができます。

インフルエンサーのようにコミュニケーションを取れるチャットボット接客（株式会社パル）

株式会社パルが運営するCIAOPANICなどのブランドでは、「ファッションメイト」と称するAIチャットボットを活用しています。このシステムは、インフルエンサーのInstagramデータから価値観や好み、得意なコーディネートなどを分析・学習し、インフルエンサーのようにコミュニケーションを取ります。

インフルエンサーと対話を楽しんでいる感覚で、ファッションに関する相談や新しいファッションアイテムの発掘ができます。生成AIを活用することで、アパレル業界において顧客一人ひとりの嗜好やライフスタイルに寄り添ったパーソナライズされたサービスを提供できる可能性を示唆しています。

プロのスタイリストの知見を学習させてパーソナライズスタイリング（ZOZO）

株式会社ZOZOは、表参道にリアル店舗をオープンし、「niaulab by ZOZO」という超パーソナルスタイリングサービスを提供しています。このサービスでは、ZOZO独自のAI技術とプロのスタイリストの知見を組み合わせ、顧客一人ひとりに合わせたスタイリングの提案を生成し、今までにない特別な体験を提供します。

ファッションコーディネートアプリ「WEAR」から収集された約1,300万件のコーディネートデータを学習し、顧客の好みに合ったコーディネートを生成。これにプロのスタイリストの知見を加えることで、より個人に特化したスタイリング提案を可能にしています。

これは、プロの知見とテクノロジーを融合させた新しい顧客体験です。特にZ世代では、パーソナルスタイリングサービスへの高い関心が見られることから、生成AIを活用した似合うラボのようなサービスは、若年層を中心に大きな需要があると考えられます。

デザインをイメージ化するMaison AI

Maison AIの画像生成AIは、SDXL 1.0を利用して高度な画像生成を可能にします。これにより、ファッション業界向けに、デザインのイメージ化やビジュアルコンテンツの作成が容易になります。

ユーザーは簡単な指示やキーワードを入力するだけで、具体的なビジュアルアイデアを形にすることができ、商品開発プロセスの効率化と新たなデザイン案の創出を実現します。

アパレル業界で生成AIを活用する際の3つの注意点

生成AIをアパレル業界に導入する際には、その多大なメリットを享受する一方で、いくつかの重要な注意点を考慮する必要があります。ここでは、特に留意すべき3つのポイントに焦点を当てます。

学習データのクオリティ担保

生成AIの性能は、学習に使用されるデータの質と量に大きく依存します。不十分または偏ったデータセットを使用すると、誤った予測や偏見のあるデザインが生まれる可能性があります。

したがって、AIを訓練する際には、多様で正確なデータを確保し、定期的に更新することが重要です。

AI人材の確保

生成AI技術を効果的に活用するには、適切な技術基盤の準備と、AI技術を理解し操作できる人材の確保が不可欠です。最新のAI技術を導入するためには、適切なハードウェアやソフトウェアの選定、それらを運用できる専門のITスタッフやデータサイエンティストとの連携が重要になります。

既存の業務プロセスとの統合

生成AIをアパレル業界の既存の業務プロセスに統合するには、業務の再設計が必要になる場合があります。既存の業務方法に囚われすぎず、柔軟な発想を持つことや、AI導入を進めていく推進力が必要になります。

アパレル業界の生成AI活用についてよくある質問まとめ

まとめ

生成AIはアパレル業界に革命をもたらし、デザイン生成、需要予測、顧客体験の向上など、多方面でメリットが生まれます。そして、今後さらに生成AI活用が進み、うまくAIを取り入れた企業は新たなビジネスチャンスや、競合他社が追いつけない競争力を手に入れていくでしょう。

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