アパレル・ファッション業界におけるAIの導入は、業界の在り方を根本的に変える可能性を秘めています。AI技術の進化により、ファッションモデルの起用方法、画像編集、トレンド予測、カスタマーサービスなど、様々な分野での活用が現実のものとなっています。
本記事では、AIの具体的な活用方法や、実際の企業による導入事例、そして導入のメリットとデメリットについて詳しく探ります。AIによる新たなアパレル・ファッション業界の可能性を一緒に確認していきましょう。
ライフエスコートでは、AIを活用した画像加工、撮影、商品登録やマーケティング分析など、アパレル・ファッション業界に関わるあらゆる業務サポートを行っています。業務でお困りの際は些細なことでも遠慮なくお問い合わせください。
目次
アパレル・ファッション業界でのAIの可能性は？
アパレル・ファッション業界におけるAIの可能性は無限大です。近年、AI技術の進歩により、従来の業務プロセスが大幅に改善され、服をより魅力的に伝えるためのクリエイティブな分野において革新が進んでいます。
例えば、AIモデルの活用により、モデル採用までの時間や運用コストを削減しつつ、季節や雰囲気に合わせて髪型やメイクを簡単に変えるなど、より多様で魅力的なモデルを生成することが可能となりました。さらに、トレンド予測や在庫管理、自動返信によるカスタマーサービスの効率化など、多くの部分でAIが重要な役割を果たしています。
このように、AIはアパレル・ファッション業界に大きな影響を与える一方で、著作権侵害のリスクや顧客情報の漏洩といった新たな課題も生じています。しかし、AI運用をしっかりと管理しながらAI技術を効果的に活用することで、業界全体が一層の成長を遂げることが期待されています。
アパレル・ファッションでのAI活用方法6選
ここではアパレル・ファッションでのAI活用方法について6選ご紹介します。
1.AIモデルの起用
これまでアパレル・ファッション業界では、実際のモデルで衣服の広告活用を行ってきましたが、近年はAIで生成したAIファッションモデルの需要が高まってきています。
オリジナルのファッションモデルを使用
AIで生成したファッションモデルを使用することで、季節や服によって自由に雰囲気やメイクを変更でき、他社ブランドと被らないオリジナルのモデル起用を実現できるようになりました。実際のモデルを専属契約するほど資金力がない事業者や、独自のモデルを起用してオリジナリティを出したい企業で活用されています。
年代に合わせた容姿の変更
服に合わせてモデルの年代を変えたい場合でも、AIファッションモデルを使用することで自由に変更することができます。
従来の方法では、服に合わせるためにさまざまな年代のモデルを採用する必要があったため、人的コストがかかり服のイメージによって気軽にモデルを変更することができませんでした。現在は、AIファッションモデルの活用がモデルの採用で問題を抱えている企業の解決策となっています。
モデル採用業務の削減
AIファッションモデルの起用で、モデルを採用・契約する際の業務の削減を行うことも可能です。
従来の方法では、ブランドイメージに合うモデルを探すために応募者とのやりとりや実際の面接などの採用オーディションを行う必要がありました。それだけではなく、その後の継続契約のためのやり取りが発生したり、起用したモデルが引退する場合は再度同じイメージのモデルを探す必要がありました。
AIモデルを起用することで企業の都合に合わせてモデルの容姿や性別を変更できるようになったため、ファッションモデルの採用業務まで手が回らなかった企業の手助けとなっています。
2.ささげ業務での活用
アパレル・ファッション業界で必ず必要になるささげ業務（撮影・採寸・原稿）も、AIを使って労力を軽減できるようになりました。
これまでは商品やモデルの撮影・採寸・商品説明の原稿作成を人の手で行っていたため、各シーズン前後で新商品が増える時は過労が問題でした。現在は撮影さえ行えば、その後の採寸や商品説明はアップロードした画像から自動生成してくれるようになり、無駄な手作業を削ることができています。
ライフエスコートでは「撮影・採寸・原稿」の全ての業務代行を承っています。ささげ業務でお困りの場合は小さなことでも遠慮なくお問い合わせください。
3.アイテムに合わせた画像編集
AI画像生成を利用することで、モデルやアイテムに合わせた背景の変更や影や光の加減を簡単に調節することができるようになりました。また、別撮りで撮影した衣服をAIモデルに着させることもできます。
従来であれば、アイテムや雰囲気に合わせて撮影しなおすことが必要でしたが、AIの画像編集によりそれらの手間が省け、業務や費用の削減が必要な企業の手助けとなっています。
4.試着やスタイリング
顧客のデータと商品画像を利用して、リアルな試着体験を提供できるようになりました。自宅からでも気軽に気になるアイテムを試着できるようになったため、ECサイトでの販売促進や返品数の減少に繋げられるでしょう。
また、基本情報を入力しておけば、その日のイベントや気分をチャットに送り、コーディネートを提案してくれるような機能も利用できるようになりました。顧客のニーズに合わせた自社商品の提案などで活用が期待されています。
5.トレンド予測
SNS、ウェブサイトやその他に掲載されている画像を解析したり、これまでの売り上げデータから統計的に需要を予測できるようになりました。生地、模様、色、着こなし方などさまざまな情報を統計データと組み合わせてトレンド予測を行っています。売り上げ向上だけではなく、余剰在庫の削減などお店の運営にも活用されています。
6.AIによるカスタマーサービス
店舗問い合わせ窓口にAIを設置することで、サイズや在庫情報など簡単に答えられる物に対しては自動返信できるようになりました。個別対応が必要な場合のみ店舗の電話番号を案内する、などができるようになったため、対応スタッフの業務の軽減に役立てられています。
アパレル・ファッション企業のAI活用事例5選
こちらではAIを活用しているアパレル・ファッション企業を5選ご紹介します。
1.AIを活用して分析の質と顧客の満足度を向上【大手ヨーロッパのファッションブランド】
日本でも知名度が高い大手ヨーロッパ企業では、AIを活用して顧客データの分析の質と顧客の満足度を向上させています。
販売履歴、在庫データ、顧客の購買行動、SNS、ブログなどから膨大なデータを収集し、これをAIによって分析することで、顧客のニーズや最新トレンドを予測しています。これらのデータを総合的に分析することで、どの商品がどの地域でどの程度売れるかを予測することが可能です。
例えば、季節ごとのトレンドやクリスマスやセール期間など、特定のイベントに基づいて売れる商品の生産数を変更したり、逆に、売り上げが伸びない可能性がある商品の生産数を抑えることもできます。これにより、適切なタイミングで適切な商品を適切な数量だけ供給することが可能となり、在庫の過不足を最小限に抑えられるでしょう。
2.在庫管理の効率化【北欧のファッションブランド】
北欧で始まり世界的にも愛されているブランドは、在庫管理の分野でAIを活用しています。一切廃棄をしないという厳格なポリシーを掲げているため、AIの技術を駆使して、顧客が求めているもののみ生産する取り組みを行っています。
また、商品を国や地域、店舗ごとにどう配分するべきか、どのタイミングが適切か、という点を把握するためのシステムも構築しており、余剰在庫の削減を実現しました。顧客のフィードバックも取り入れながら日々システムの改善を行っています。
3.デザインでAIを活用【アメリカのシューズブランド】
アメリカのとあるシューズブランドは靴のデザインにAIを活用しています。最新技術を駆使した商品開発のプロジェクトにおいて、アスリートの感情や研究所のデータをAIや数式処理を組み合わせるツールを活⽤して、協力してくれたアスリートひとりあたり数百ものデザインを作成しました。
商品に関わる全てのデザインをAIにまかせるのではなく、人の手で工夫を加える前の段階でAIを活用することでデザイン制作に役立てています。これらの技術を活用して、アスリートの理想となる靴の作成を目指しています。
4.AIでファッションモデルを生成【日系ファッションブランド】
幅広い年代に利用されている日系のファッションブランドは、新しく、16歳～20代前半の若年層にリーチするために、AIで作成したAIモデルを採用しています。
AIモデルを採用することでスケジュール調整や撮影の手間が省かれ、移り変わりの早いファッショントレンドへの対応が可能になりました。起用モデルのスキャンダルや引退の影響もないので、モデルを利用した長期的なマーケティング戦略を考えることもできるでしょう。
また、オリジナルのモデルを作成することで他社との差別化を図っています。「言われないとAIだとわからない」や「かわいい」などという顧客からの好意的なコメントも多く、公開されているInstagramはフォロワー数が6000人を突破しました。
コーディネートを行うアプリの開発【ファッションECサイト】
国内で多く利用されているファッションECサイトでは、AI技術を駆使したコーディネートを提供するアプリを開発しました。
好みのファッションジャンルを全144パターンで診断する機能や、各ユーザーが自身のフルメイクをアプリ上に登録してそれぞれのメイクを試せる機能などを開始し、コーディネートだけでなくメイクを含むユーザーへのファッションの提案を行っています。
また、ECサイトのIDとアプリを連携させることで、現在お気に入り登録しているブランドやショップのコーディネートに加えて、過去に購入・お気に入り登録したアイテムを使用したコーディネートを簡単に探せるようになりました。
アパレル・ファッションでのAI導入のメリットとデメリット
こちらではアパレル・ファッションでAIを導入するにあたってのメリットとデメリットを紹介します。
メリット
まずはメリットを3つご紹介します。
消費者のニーズをつかみやすくなる
AIのトレンド分析を使用することで消費者のニーズがつかみやすくなっています。消費者の購買履歴、閲覧履歴、SNSの投稿などの大量のデータを素早く処理し、顧客の好みやトレンドを分析できるため、顧客が求める商品やスタイルを的確に予測することが可能です。
例えば、ECサイトでファッションアイテムを販売している場合、対面で接客をしなくても顧客の求める服に合わせたアイテムやコーディネートを提案できます。店頭販売している場合は、お店での接客での肌感とAIの分析を合わせて、より実情に合わせたマーケティング施策を練ることができるでしょう。
AIはニーズ調査で困っている企業の手助けとなることができます。
業務量の削減ができる
AIを利用することでよくある質問の回答やささげ業務での雑務など、ルーティンワークを自動化し従業員の手間を大幅に減らすことができます。その他にも、顧客データの管理や注文処理、マーケティング分析などの作業が自動化できるので、人為的なミスも減少します。
手作業と比べて大量のデータを一括で正確に処理できるので、雑務をAIに任せ、従業員は商品やサービスの質の向上に関する業務に集中することが可能です。その結果、企業全体の生産性や利益の向上に繋げることができるでしょう。
在庫管理がしやすくなる
AIを利用することでリアルタイムでのデータ管理を可能にし、需要予測やトレンドの把握を素早く行うことができます。これにより、需要に合わせて入荷する商品数を調節するなどで適切な在庫レベルを維持し、過剰在庫や品切れのリスクを減少させることができます。
また、AIは販売データや顧客行動を基に、最適な補充タイミングを予測して在庫の回転率を向上させることも可能です。結果として、在庫コストの削減とともに、顧客満足度の向上にも繋がるでしょう。
デメリット
次にデメリットを3つご紹介します。
著作権侵害の可能性がある
AIは大量のデータを学習してデザインを生成するため、既存のデザインや文章を無意識に模倣して著作権侵害してしまう可能性があります。これまでにも、世界的に有名な企業が記事のAI生成による著作権侵害で訴えられたり、レーベル会社が音楽生成AIを訴えたりしています。
このようなリスクを避けるために、AIにすべてを任せるのではなく、人間のアイデアで作成する部分も取り入れる必要があるでしょう。AIの活用は効率化に繋がりますが、著作権侵害のリスク管理が不可欠です。
顧客情報の漏洩リスクがある
AIシステムは大量の顧客データを扱うため、不正アクセスやセキュリティの脆弱性が存在する場合、個人情報が漏洩する危険性があります。
例えば、購入者情報をAIで管理していた場合、システムがハッキングされてしまうと、そこで処理している電話番号や住所などの情報がすべて漏洩してしまう可能性があります。また、アプリ上のバグで、他のユーザーの回答が別のユーザーに表示され、思わぬ場面で情報漏洩してしまう可能性もあります。
社内で使用範囲を決めたりAIの学習範囲を設定するなど、企業の信用を守るために対策を講じるようにしましょう。
運用者のAIリテラシー教育が必要
AIの導入に伴い、AIでの対応可能な範囲や効果的な支持の方法について運用者のAIリテラシー教育が必要となります。
例えば、AIシステムの設定やエラーが起きたときのトラブルシューティング、データの解釈や情報元の確認など、効果的に運用するには多くのことを学ばなければなりません。社内でのAI教育に関するセミナーの開催やコンサル契約など、関連費用が発生することもあるでしょう。
運用者の学習を通じて、AIを効果的かつ安全に運用する能力を身につけることが重要です。
ファッション業界におけるAI活用法についてのよくある質問
こちらではアパレル・ファッションでのAIでよくある4つの質問に回答します。
AIモデルの起用にかかるコストは？
代行会社に依頼する場合、一般的に一体10万から15万円かかります。そこからイメージに合わせた生成や着装など、オプションによって追加料金がかかる場合があります。
AIファッションモデルの作り方は？
ツールを契約して自分で作成する方法と、代行会社に依頼する方法があります。自分で作成する場合は、着装させたい衣服をアップロードして、背景やモデルを選択して生成します。代行会社に依頼する場合は、ブランドイメージやモデルの雰囲気など、詳細な情報を都度相談しながら作成することができます。
ライフエスコートではクライアント様としっかりコミュニケーションを取り、要望に合わせてAIモデルの生成を行っています。AIモデルの起用でお困りの場合は、是非お気軽にお問い合わせください。
AIと著作権の問題はなにがある？
大量のデータから生成するため、無意識に既存の記事、画像や音楽を模倣して著作権侵害をしてしまう可能性があります。業務範囲や学習範囲の設定などで著作権侵害にならないよう対策を行う必要があります。
雇用の機会は減らないの？
運用方法によって、既存の雇用機会を維持しながら業務の効率化を行うことができるでしょう。例えば、人間の専属モデルを起用しながら、実地撮影のコストを削減するために背景編集でAIを活用するなどが可能になります。
まとめ
アパレル・ファッション業界におけるAIの活用は、デザイン・在庫管理・マーケティング・カスタマーサービスなど多岐にわたり、各企業が消費者ニーズに応えるために活用していることが明らかになりました。今後もAI技術の進化により、さらなる業界の成長が期待されるでしょう。ファッション業界は、AIと共に未来に向けて進化し続けます
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