アパレル業界でAIはどう活用される？考えられる活用例をご紹介

近年、AIは画像認識・自然言語処理・機械学習などの分野で急速に進化し、従来は人の経験や勘に依存していた領域にも急速に導入が広がっています。

アパレル業界は、流行の移り変わりが激しく、膨大なデータをどのように活用するかが競争力を左右する業界でもあるため、AIを導入してビジネスに活用する企業は今後どんどん増えていくのではないかと予測されます。次第にAIを活用することが当たり前になっていくと、AIをうまく活用できるかどうかが企業の競争力や成長速度を大きく分ける要因になり得ます。

実際、アパレル業界におけるAI活用は、すでに一部企業の先進事例にとどまらず、広く必要とされる段階に来ています。消費者はオンラインとオフラインを自在に行き来し、SNSでトレンドが一気に拡散する現代の社会では、人力だけで変化に追随するのは難しくなっています。
AIを用いた分析や自動化により、トレンド予測や在庫管理の精度はこれまでと比べて飛躍的に高まるでしょう。今後は「AIを使うかどうか」ではなく、「どのように使うか」が競争の焦点となってくるのです。

では、ここからはアパレル業界においてAIをどのように活用できるのか、現時点で考えられる活用例を分野別にわけてご紹介します。

■SNS・画像・動画データの解析による流行の可視化
アパレル業界において注目されるAI活用の一つが「トレンド予測」です。
SNSの投稿や画像、動画を解析することで、従来は経験や勘に頼っていた流行予測をデータで可視化できるようになりました。例えば、急増するファッション関連ハッシュタグや動画再生数の伸びを分析し、次シーズンの注目カラーやシルエットを早期に把握することが可能です。ここにAIを活用すれば、大量のデータから流行を早期にキャッチして、商品企画の段階から精度の高い意思決定ができるようになります。その結果、売上UPや余剰在庫のリスク低減などが期待できます。

■需要予測の支援
需要予測もAIが得意とする領域です。過去の販売実績に加え、天候・地域特性・イベント日程など多様な要素を組み合わせ、どの商品がどこで売れるかを高精度に予測できます。
例えば、冬の気温が高い年にはコートの需要が減り、逆に小物が売れる傾向などを事前に把握することができます。需要予測の精度があがれば、余剰在庫の削減や欠品防止が期待でき、結果的に利益率の改善につながります。AIを用いた需要予測は、単なる在庫調整にとどまらず、仕入れ・物流計画や販売促進施策にまで応用できる点が大きな強みです。

■スケッチ／ムードボードからの自動デザイン生成
昨今、デザインの分野ではAIによる自動生成ツールが登場して注目を集めています。
これは例えば、デザイナーが描いたラフスケッチやムードボードを入力すると、AIが多様なデザイン案を自動的に生成してくれる…といったものです。
こうしたツールを活用してAIの支援をうけると、デザイナーは発想の幅を広げつつ、短時間で複数の候補を検討することが可能になります。デザイナーの創造性を補完し、商品開発の初期段階を効率化する存在として活用が広がっています。

■過去のコレクションデータ・トレンドデータからのインサイト抽出
過去のコレクションや市場データを解析し、新しい商品開発に役立つインサイトを抽出するのもAIの得意分野です。これまでの売上推移や消費者の反応を学習し、次に好まれるデザインや色の傾向を提示することで、企画の精度を高められます。従来は膨大な時間が必要だったデータ分析を効率化し、開発サイクルを短縮する効果が期待できます。

■素材・色・パターンのバリエーション自動生成
AIは素材や色、パターンの組み合わせを自動生成し、多様なバリエーションを瞬時に提示できます。AIを活用すれば試作段階で複数の可能性を検討でき、より市場に適した商品を短期間で完成させることが可能です。選択肢が増えることで、消費者ニーズに合致するデザインを見つけやすくなり、売れ筋商品の開発に直結します。

■パーソナライズされたレコメンデーション
小売分野においては、AIは消費者体験の質を高める重要な役割を担います。
購買履歴や閲覧データを基に、AIが一人ひとりに合った商品をレコメンドする仕組みを構築すれば、顧客の購入率や満足度を高める効果が期待できます。
無数の商品が溢れるなかで、顧客が自分に合うアイテムを見つけやすくなる点が、顧客にとって大きなメリットです。

■チャットボット・仮想アシスタントでの購入支援
これまで人が対応していたカスタマーサポート業務（カスタマーセンター、Q&Aサイトの運用など）にも、AIを導入すれば顧客満足度の向上・業務効率化を期待できます。
例えば、AIチャットボットや仮想アシスタントを導入すれば、問い合わせや商品相談に24時間対応できるため、これまでよりも販売機会を逃さなくて済むようになったり、クレーム・返品などの問い合わせも迅速かつ自動で行えるようになったりするため、売上UP、接客コストの削減、顧客満足度の向上などに繋がります。特にECサイトでは、近年導入する企業が増えている、顧客体験の差別化に直結する施策といえるでしょう。

■ECサイトにおける、着用イメージの生成
ECサイトにおいて、商品画像・着用イメージなどの魅力あるビジュアルを用意することは売上につながる大切な要素です。こうした画像を用意するためには、「ささげ業務（撮影・採寸・原稿）」の質が非常に重要といわれていますが、AI／3D技術を活用することでその負荷を大きく軽減できます。

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たとえば3Dモデリングの技術をつかって、一つの3Dベースモデルを作成すれば、色・柄を自在に切り替え可能たり、異なる角度やポーズをした商品画像・着用イメージ画像を生成できるようなります。これにより、実物サンプルを複数色用意して撮影する手間やコストを大幅に削減可能です。

こうした活用は、AIを用いない3Dモデリングでも既に実現できているところではありますが、AIを活用すれば、こうした取り組みもより簡単に・効率的に実装できる可能性がでてきます。
具体的なイメージとして考えられるのは、たとえばユーザーが自分の写真や体型データを入力すると、購入前に実際に自分がそのアイテムを着用しているような画像がAIによって生成されて、着用感を確認できる…といったものでしょうか。
こうした取り組みが進めば、試着の手間を省けることでよりECでの購買が進んだり、返品率が低下したりといった効果も期待できます。

さらに、着用イメージを透明背景で生成すれば、商品ページやコーディネート提案用のビジュアル展開が柔軟にできるようになります。こうした仕組みを導入すれば、撮影の開始前からEC掲載用の画像が素早く用意でき、先行販売や受注生産が可能になる…といったメリットもでてきます。

以上のように、AIは幅広い領域で活用が進んでいますが、実際には「初期費用が高い」「社内に知見がない」「すぐに効果を出せるか不安」といったハードルがあり、導入に踏み切れない企業も少なくありません。
そこで、“AI導入前の段階”でも業務を効率化する方法として注目されているのが「外注活用」です。
特に中小規模のアパレル企業にとっては、限られたリソースの中で外注をうまく取り入れることが、現実的かつ効果的な選択肢といえます。

例えば、小島衣料では パターンメイキング・グレーディング・3Dモデリングを外注で承るサービスを提供しています。
専門のプロが対応するため、高品質な仕上がりを短期間で実現でき、自社で人材育成やノウハウ構築を行う負担も軽減できます。

将来的にAI導入を見据える企業にとっても、まずは外注によって業務効率化・品質向上を進め、その延長でAI活用を検討する──そんな段階的アプローチもおすすめです。

以下に、弊社で提供している各種外注サービスの紹介ページを掲載しますので、ご興味ある方はぜひご覧ください。

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また、それぞれの具体的な料金について知りたいという方は、以下からダウンロードしていただける資料で料金を公開していますので、お気軽にご覧になってください。