アパレルブランド業界におけるAI・ChatGPTの活用事例！デザイン立案や需要予測をAIで効率化！

アパレルブランド業界では、デザイン立案から需要予測まで、様々な場面でAIやChatGPTの活用が進んでいます。従来、人間の感性や経験に頼っていたこれらのプロセスに、AIが革新をもたらしつつあるのです。

AIは膨大なデータを分析し、トレンドを予測することで、デザイナーやマーケターの意思決定をサポートします。また、ChatGPTのような自然言語処理AIは、顧客とのコミュニケーションを自動化し、パーソナライズされた商品提案を可能にします。

この記事では、アパレルブランド業界におけるAIとChatGPTの活用事例を紹介します。これらの技術がどのようにデザイン立案や需要予測を効率化し、ブランドの競争力強化に貢献しているのかを探っていきましょう。

現在のアパレル業界が抱える課題とは？

まず、現状のアパレル業界(アパレルブランド)が直面している主な課題を5つ挙げて説明します。

課題①：流行の移り変わりが激しく、需要の予測が困難

アパレル業界では、トレンドの移り変わりが非常に速いため、需要予測が難しくなっています。ファッショントレンドは、有名人の影響、ソーシャルメディアの発信、ファッションショーなどによって短期間で変化します。

このため、アパレル企業は、市場動向を素早くキャッチし、適切な商品を適切なタイミングで提供することが求められます。需要予測を誤ると、在庫の過剰や不足が発生し、収益に大きな影響を与えかねません。

課題②：消費者のニーズの変化

現代の消費者は、単に流行を追うだけでなく、自分らしさを表現できるファッションを求める傾向にあります。また、環境意識の高まりから、サステナブルなファッションへの関心も高まっています。アパレル企業は、多様化する消費者ニーズを的確に捉え、それに合わせた商品開発やマーケティング戦略を立てる必要があります。

さらに、Eコマースの普及により、消費者は多様な選択肢の中から自分に合った商品を簡単に見つけることができるようになったため、アパレル企業間の競争はますます激しくなっています。

課題③：人件費がかかる

アパレル業界は、デザイン、製造、販売、マーケティングなど、多くの工程で人的資源を必要とします。特に、熟練したデザイナーや縫製工などの人材は貴重であり、人件費が高くなる傾向にあります。

さらに、グローバル化が進む中、人件費の安い国への生産シフトが進んでいますが、品質管理や労働環境の問題など、新たな課題も生じています。アパレル企業は、人件費の最適化と、従業員の働きやすい環境づくりのバランスを取ることが求められます。

課題④：衣服の廃棄問題

ファストファッションの普及により、大量生産・大量消費・大量廃棄の問題が深刻化しています。安価で低品質な衣服が大量に市場に出回り、短期間で廃棄されるケースが増えているのです。廃棄された衣服は、焼却や埋め立てによって環境に悪影響を与えてしまいます。

また、衣服の製造過程でも、大量の水や化学物質が使用され、環境負荷が大きくなっています。アパレル企業は、サステナブルな素材の使用、リサイクル技術の導入、製造工程の改善など、環境に配慮した取り組みが求められています。

アパレル業界でAIを活用するメリット

アパレル業界でAIやChatGPTのような技術を活用することには、多くのメリットがあります。

メリット①：顧客活動の予測ができる

AIを活用することで、アパレル企業は顧客の行動や嗜好をより正確に予測できるようになります。AIアルゴリズムは、過去の購買履歴、閲覧履歴、検索履歴などの膨大なデータを分析し、個々の顧客の興味関心やニーズを把握します。この情報を基に、パーソナライズされたおすすめ商品の提案や、効果的なマーケティングキャンペーンの実施が可能になります。

また、AIによる需要予測は、適切な在庫管理や生産計画の立案にも役立ちます。顧客のニーズを的確に捉えることで、売り逃しや在庫の過剰を防ぎ、収益の最大化につなげることができるのです。

メリット②：AR（仮想現実）によるイメージングができる

ARを活用することで、アパレル企業は、顧客に商品をより魅力的に提示できるようになります。ARアプリを通じて、顧客は自分の体型に合わせた服のフィッティングを仮想的に体験できます。店舗に行かなくても、自宅で様々な服を試着し、コーディネートを楽しむことができるのです。

また、ARを使ったバーチャルショールームを構築することで、店舗スペースの制約を受けずに豊富な商品ラインナップを提供できます。これにより、顧客の購買意欲を高め、売上の拡大につなげることができます。

さらに、ARを活用したインタラクティブな広告や、SNS上でのバーチャル試着体験の共有は、ブランドの認知度向上にも効果的です。

メリット③：レコメンド機能の利用促進ができる

AIを活用したレコメンド機能は、顧客一人ひとりの好みに合わせた商品提案を可能にします。Eコマースサイトやアプリ上で、顧客の閲覧履歴や購買履歴を分析し、その顧客が興味を持ちそうな商品を自動的に推奨します。この機能により、顧客は自分好みの商品を見つけやすくなり、購買意欲が高まります。

また、レコメンド機能は、関連商品の提案にも役立ちます。例えば、ある商品を購入した顧客に、それと相性の良い他の商品をおすすめすることで、クロスセルの機会を増やすことができます。レコメンド機能は、顧客のエンゲージメントを高め、カスタマーロイヤリティの向上にも寄与します。

アパレル業界でAIを活用するデメリット・注意点

アパレル業界でAIを導入する際には、多くのメリットが期待される一方で、いくつかのデメリットや注意点も存在します。以下にその主なものを3つ挙げて詳しく解説します。

デメリット・注意点①：個人の顧客へのヒアリング

AIは膨大なデータを分析し、顧客の行動パターンや嗜好を予測することができますが、個々の顧客の深層的なニーズや感情を理解することは困難です。一人ひとりの顧客が持つ独特の価値観や、購買に至る背景にある心理的要因などは、AIでは捉えきれない場合があります。

そのため、アパレル企業は、AIによる分析と並行して、顧客との直接的なコミュニケーションを大切にする必要があります。顧客へのヒアリングやアンケートを通じて、AIでは見落としがちな個人的なニーズを汲み取ることが重要です。AIと人間の双方の強みを活かしたアプローチが求められます。

デメリット・注意点②：検索条件以外のニーズへの対応

AIを活用したレコメンド機能は、顧客の検索条件や過去の行動履歴に基づいて商品を提案します。しかし、顧客のニーズは常に変化し、検索条件だけでは捉えきれない場合があります。例えば、顧客が通常とは異なるシチュエーションに合わせた服を探している場合や、自分でも明確に認識していない潜在的なニーズを持っている場合などです。

アパレル企業は、AIによる提案に加えて、顧客の多様なニーズに柔軟に対応できる体制を整える必要があります。専門知識を持った販売員による提案や、AIでは想定しづらいニッチな商品の品揃えなども重要になります。

デメリット・注意点③：衣服の手触りなどの質感のデータ化

衣服の魅力は、デザインや色だけでなく、素材の手触りや質感も大きな要素です。しかし、これらの情報をデータ化し、AIに学習させることは容易ではありません。触感や着心地は主観的な評価であり、個人差も大きいためです。

また、モニター上では素材の質感を正確に伝えることが難しく、顧客がイメージと実物の差に失望するケースも考えられます。アパレル企業は、AIを活用する際にも、実際の商品の質の重要性を忘れてはいけません。

サンプル商品の提供や、詳細な商品説明、顧客レビューの活用など、質感を伝える工夫が求められます。AIと実店舗の体験を組み合わせ、顧客に満足度の高いショッピング体験を提供することが大切です。

アパレル業界でのAI活用事例

以下でアパレル業界で実際に活用されているAIを紹介していきます。

導入事例①：AIによるレコメンド機能(Amazon)

近年、アパレル業界ではAIを活用した革新的な取り組みが進んでいます。特にAmazonは、機械学習を用いて顧客に最適なサイズを推奨するレコメンデーションシステムを開発し、購入率の向上と返品率の低下に成功しています。

Amazonのアプローチは以下の4つに集約されます。

こうしたAIの活用は、Amazonだけでなく、Google等の他社でも進められています。デジタル戦略コンサルタントのロバート・ブラウン氏は、AIが小売事業者に「魔法の杖」を与えたと評しており、顧客データを活用した1to1マーケティングの実現に期待が高まっています。

アパレル業界におけるAIの活用は、販売促進と顧客満足度の向上に大きく貢献すると考えられます。今後さらなる発展が予想される分野だと言えるでしょう。

導入事例②：生成AI活用支援ツール「Maison AI」(株式会社ファッション・コ・ラボ)

ワールドグループの株式会社OpenFashionは、ファッション業界に特化したAIツール「Maison AI」を開発しました。このツールは、文章や画像の生成を支援し、業界が抱える様々な課題解決を目的としています。

一方、同グループの株式会社ファッション・コ・ラボは、「SIMLES」というソリューションを提供し、在庫最適化による収益改善を支援しています。

両社は、生成AIの導入が業界の課題解決を加速し、人材リソースの最適化にもつながると考えています。そこで、ファッション・コ・ラボが「Maison AI」の販売・導入支援を開始し、業界全体へのAI活用を推進しています。

今後は、両社のノウハウを融合し、企業ごとの課題に応じたAI活用提案や、社内リーダー育成などの伴走支援を行っていく予定です。これにより、ファッション業界におけるAIの定着と業務効率化、そして新たな事業創出を目指します。

導入事例③：ファッションEC企業向け画像生成AIツール「SugeKae（スゲカエ）」(ジュン/ELEMENT)

生体認証や画像解析を手掛けるELEMENTSは、ファッションEC企業向けの画像生成AIツール「SugeKae」を開発しました。このツールは、1枚の商品画像から背景やカラーバリエーションを自動生成することで、撮影にかかる工数を大幅に削減します。

ファッションブランド「ジュン」は、EC関連部署を中心に「SugeKae」を導入し、業務効率化を図ります。これにより、クリエイティブな作業により多くの時間を割くことができ、商品の訴求力向上につなげられると期待しています。

「SugeKae」の主な機能は以下の通りです。

「SugeKae」は、ファッションECにおける画像制作の効率化と、商品訴求力の向上に大きく貢献すると期待されています。AIを活用することで、ブランドは撮影コストを抑えつつ、より魅力的な商品展開を実現できるでしょう。

導入事例④：AIがファッションを解析するアドバイスツール(ZOZO NEXT/早稲田大学)

早稲田大学とアパレルEC大手のZOZO NEXTの研究開発組織であるZOZO研究所は、AIを用いてファッションを自動解析し、ユーザーとの対話を可能にする技術を開発しました。

この革新的なファッションAI技術は、ユーザーとブランド間のコミュニケーションを円滑にし、パーソナライズされたサービスの提供を可能にすると期待されています。

導入事例⑤：AIパーソナライゼーションプラットフォーム「Dynamic Yield」(エディー・バウアー・ジャパン株式会社)

アウトドアウェアブランドのエディー・バウアー・ジャパンは、株式会社アドフレックス・コミュニケーションズが提供するAIパーソナライゼーションプラットフォーム「Dynamic Yield」の導入を開始しました。エディー・バウアー・ジャパンは、日本で初めて「Dynamic Yield」を導入する企業となります。

エディー・バウアー・ジャパンによる「Dynamic Yield」の導入は、日本のアパレル業界におけるAIパーソナライゼーションの先駆けとなる取り組みであり、今後の業界のデジタルトランスフォーメーションを加速させる可能性を秘めています。

まとめ

AI・ChatGPTの活用により、アパレルブランド業界ではデザイン立案から需要予測まで様々な場面で効率化が進んでいます。

事例を通して、AIがもたらす変革の可能性と課題を探り、業界の未来を展望しました。AIとの協働により、アパレルブランドの競争力強化と持続的成長が期待されます。