アパレル業界でのAI活用とは？AI導入のメリット・デメリットや成功例、活用事例やAIが解決できる課題を解説
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現在は様々な業界でAIが活用されています。実はアパレル業界でもAIの活用が進んでいます。アパレル業界においてAIはどのように活用されているのか、気になる方も多いのではないでしょうか。
今回はアパレル業界とAIの関係性にスポットを当て、アパレル業界でAIを導入するメリット・デメリット、AI活用の成功例などを解説します。
アパレル業界でのAI活用とはどういうものか
アパレル業界でのAI活用とはどういうものなのか、基本的な内容について解説していきます。
アパレル業界でのAI活用の概要
アパレル業界でのAI活用には商品開発におけるAIの活用とアパレルショップでのAIの活用、ECサイトでの活用などが挙げられます。
例えばECサイトの場合、基本的には24時間365日いつでも受付を行っている状況です。しかし、電話での対応を24時間365日行うのは大変であると同時に、24時間の対応ができなければ機会損失につながることも考えられます。その際にAIのチャットボットを活用すれば、大部分はチャットボットで対応することができます。
アパレル業界は最新のトレンドをいかにつかむかが大事であり、季節に応じた営業戦略、在庫管理も重要となります。このあたりもAIの活用によって対応していくことで売上、業績につなげていくことが可能です。
アパレル業界でのAIを導入するメリット
ここからはアパレル業界でのAIを導入するメリットについて解説していきます。
消費者のニーズをつかみやすくなる
ファッションは毎年のようにトレンドが変化し、時代遅れと思われていたものが一周回って再び最先端になることが多々あります。このトレンドをいかにつかめるかが大事であり、AIを活用することで、トレンドの分析ができるようになります。
トレンドをつかめれば、ECサイトなどを通じて購入することが多いユーザーに対し、最適な商品を提示し続けることができます。また、事前にサイズを入力しておけば、自分がその洋服などを購入した際にどんな姿になるのか、そのイメージまで明らかになるでしょう。
購買意欲が増すような仕掛けをAIによって作り出せることがメリットであり、ECサイトでの売上アップにもつながります。
運営コストなどの削減
アパレル業界では様々な部分にコストがかかります。洋服のデザインなどはもちろん、製造や販売、在庫管理などでもコストがかかってしまいます。これらにおいてムダを省いていくことができれば、運営コストの削減につなげられるでしょう。
特に在庫管理に関しては、需要の予測を行うことで常に安定した在庫を維持し続けることができ、在庫を過剰に持つこともなくなり、在庫切れで機会損失を誘発する可能性も減らせます。また人員の適正化をAIを活用することで目指せるようになるでしょう。
AIを使った商品開発
AIで商品開発に活用することも可能です。例えば、服の素材や袖の長さ、首回りなど色々な形状や長さが想定できます。その中でトレンドを見つけて組み合わせていき、色の調整などを行っていけば、トレンドに沿った商品を開発することが可能です。
こうしたトレンドはECサイトや実店舗での売り上げのデータを積み重ねていく中で傾向が示しだされます。確かなデータから導き出されたものを生み出すことができれば、安定した売り上げにつながるでしょう。
アパレル業界でのAIを導入するデメリット
ここからはアパレル業界でのAIを導入するデメリットについても解説していきます。
同じような商品が出回りやすくなる可能性
AIを活用してトレンドを分析し、トレンドに全乗っかりする形で商品開発を行えば、確かによりよいものが出てくるかもしれません。しかし、いくつもの業者が同じことをやれば、同じような商品が出回ってしまい、差別化を図ることが難しくなります。
また、それぞれのメーカーにはカラーがあり、そのカラーにマッチしたものでないと軸がブレてしまい、支持を得られにくいでしょう。その点もAIを活用するデメリットです。ファッションは一定の個性が必要であり、その個性を消してまでAIに頼るのは短期的には良くても、長期的には良くありません。
一方で、大切にしたい個性を守りつつAIを活用することは可能です。AIとの距離感を間違えないことが求められます。
予測が当たるとは限らない
AIを活用して需要の予測を行うケースはアパレル業界に限らず、様々な業界で行われています。しかし、その予測は必ず当たるというわけではありません。むしろ、空振りに終わることも十分に考えられます。
いくつかの要因がある中で最も影響をおよぼすのが外的要因です。例えば、激安かつ高品質のブランドが立ち上がるとか、競合店が周囲にいくつもオープンするなど、需要予測を行う中で想定することは難しいでしょう。想定することが難しい要因がいくつも出てきてしまうと、予測するのは困難です。
在庫管理の予測においても、異常気象などによって想定外の高温や寒波などで売れ行きが例年より異なることも十分に考えられます。必ずしもAIでの予測が盤石ではないことを考慮すべきでしょう。
アパレル業界でのAI活用の成功例
アパレル業界においてAIを活用して成功した例について解説していきます。
SHEIN
SHEINは中国のファッションブランドであり、世界トップクラスの規模になっています。時価総額が1000億ドルを超えるなど、日本企業が太刀打ちできない可能性すらあるほど、勢力の拡大ぶりがえげつない状況です。
そのSHEINではAIをフル活用しています。例えば、AIを活用した商品開発によって、製品化までにたった3日しかかからず、トレンドをリアルタイムでつかみ、すぐに製品化しているのが特徴的です。このスピード感こそSHEINが世界トップクラスのファッションブランドとなりつつある理由でもあります。
Urbanic
一方、イギリスに本部を置き、創業メンバーは中国出身者で固めているファッションブランドで、こちらもAI活用で結果を残しているのがUrbanicです。こちらも商品開発などに定評がありますが、Urbanicが行っているAI活用で目立つのは在庫管理の能力です。
常に在庫ゼロを目指し、適切な在庫管理を行い続けています。受注や返品などすべてのデータを工場が認識しており、状況に応じた対応をとり続けることができます。他にも大規模言語モデルを活用したデザインやコンテンツの自動生成など、AIを積極的に活用し、SHEINの後を追随しようとしています。
アパレル業界でのAI活用の活用事例
ここからはアパレル業界におけるAI活用の活用事例についてご紹介していきます。
AI骨格診断サービス
TIS株式会社ではAIを活用した骨格診断を行い、様々なファッションの提案が行えるサービスを展開しています。全身のパーツの画像を取り込み、AIに診断させ、その人にぴったりの商品を提案するというものです。
どれだけ素晴らしいアイテムでも、人によって合う合わないが出てしまうのがファッションであり、合う合わないを左右するのが体格であり骨格です。これをAIを使って診断し、ベストなものをマッチさせられるのがAI骨格診断サービスの魅力的な要素と言えるでしょう。
AIを活用した自動採寸
Bodygramというアプリは、全身の画像を2枚撮影するだけでスリーサイズなどを計測できます。この時、服を着たままで採寸ができるため、わざわざ着替えを行う必要がありません。過去に採寸するためのボディースーツが話題を集めましたが、ボディースーツの必要すらないのが特徴です。
計測そのものも決していい加減なものではなく、「ISO 8559規格」に準拠しています。多くの企業がBodygramを導入しており、アパレル業界においてもBodygramを活用するケースが目立つなど、今後その需要は高まることでしょう。
アパレル業界でAIを活用することで解決できること
アパレル業界において常に問題となるのが在庫の問題です。商品を供給しすぎるという問題が慢性的になっており、いかに供給過多な状況を改善するかが課題になっています。需要予測がうまくいっていれば、少なくとも供給過多な状況にはなりませんが、残念ながらAIを活用してもまだまだ供給過多な状況は完全に解消できていません。
しかし、Urbanicのように在庫ゼロを実現するためにすべてのデータを工場が共有できる状態にしているケースもあり、必ずしも需要予測の出来だけが影響しているとは言えないでしょう。また売れ筋商品をどんどん生み出してほしいという現場の要求など、どれが売れるかわからないからこそ、色々な商品を生み出して空振りに終わるケースもあります。
これらも中国のファッションブランドにおける成功例がヒントと言えるでしょう。AIを活用することで供給過多な状況を脱することは可能であり、解決はできます。あとはいかに活用し、AIを中心とした組織づくりに特化できるかにかかっています。
まとめ
アパレル業界でのAI活用は世界的に進んでおり、中国のように劇的な成長を遂げるケースもあります。一方で日本企業はまだまだAI活用で驚異的な成長を遂げているとは言えない状況です。裏を返せば、AI活用がうまくいった企業はライバルを差し押さえて急成長を遂げられるチャンスの時期を迎えています。
小手先にAIを導入するのではなく、組織的にAIに特化するような形にすることが求められます。あとは覚悟をもってどの企業が実践できるかという段階です。
さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？
生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。
⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。
そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。
ぜひあなたも生成AIレベルを証明し「生成AI人材」に仲間入りしましょう！
