近年当たり前のように利用されているAI（人工知能）。ビジネスの場でも多様なAIツールによる業務の効率化が推進されています。

この流れはアパレル・ファッション業界も無関係ではありません。

さて、アパレル・ファッション業界ではどのようにAIを活用しているのでしょうか。今後の課題も含めて見てみましょう。

AIを活用している仕事

AIは収集した膨大なデータを利用して学習・成長していきます。

なかでも生成系AIは、膨大なデータを活用して新たなコンテンツを生み出すことができます。

具体的には、どのように活用されているのでしょうか。

問い合わせ対応

さまざまなECサイトや企業のHPに設置されているチャットボット。

入力した質問に返信してくれるこの仕組みもAIによるものです。

また、カスタマーセンターやコールセンターでも一次窓口としてAIが利用され、可能な案件は最後までAIが対応することも普通になってきました。

AIにより365日24時間の対応が可能になり、便利に感じている人も多いのではないでしょうか。

ただし、イレギュラーだったり複雑な内容だったりする場合は、従来通り担当者が対応しているのが現状です。

採寸

AIを利用すれば写真から採寸することも可能です。

販売員が直接採寸したり、３Dスキャナーなどの大掛かりな装置を用意したりする必要もなく、スマートフォンのカメラだけで正確な採寸をすることができます。

このサービスが広まり、各自でアプリを使用するようになると店舗で採寸したり、試着したりする必要がなくなります。

コーディネート

AIが膨大な服のデータや組み合わせなどの情報を学習することで、コーディネートを提案できるようになります。

スタイリストやアパレル販売員などによるコーディネート提案は、その人の能力によってサービスの質が左右されますが、AIの場合は常に同じ品質の提案をすることが可能です。

ECサイトやブランドのサービスの場合、履歴からこれまでに購入した洋服を取り入れたコーディネートを提案してもらえます。

アプリなどの場合、自分の手持ちの洋服を登録しておくと、住んでいる地域の天気や気温に合わせたコーディネートの提案もしてくれます。

実際に着用した洋服を記録することで、着用回数や傾向を学習し、さまざまな診断や提案をしてくれる機能もあります。

トレンド予測

従来はトレンドカラーやトレンド素材、コレクションや自社商品の分析、経験則などから導き出してきたファッショントレンド。

近年ではAIのデータ分析によるトレンド予測が実用化されています。

膨大なデータに加え、SNSなどから一般の人たちのデータも収集して分析、予測するものです。

トレンド予測を元に販売計画を立てて生産量を決めるため、データの精度が上がり在庫が最適化されて収益率が高まります。

ただし、現時点ではAIの予測をそのまま利用するのではなく、これまでの知見に基づいて修正し、計画を立てています。

オリジナルデザイン

ファッションデザインに特化したAIも登場しています。

手書きのデザイン画から写真のようにリアルな画像を作る機能など、デザイン作業を便利にするツールはもちろん、イメージなどを指示すること（プロンプト）でデザインを作ることも可能です。

プロンプトからAIが生成したデザインは実際にコレクションにも登場しています。

ただし、AIは類似したデザインを認識できずに模倣品を作成してしまうこともあるので、人間によるチェックは欠かせません。

生産管理

AIが複雑なデータを分析することで、サプライチェーンの最適化を行います。

販売計画に基づき、各商品について、どの素材を使用し、どの工場で、どの順番に、どの数量を製造し、どの物流ルートで配送し販売していくのか、あらゆる過程で生産効率やコストの削減を実現します。

属人化することが多かった業務のノウハウをデータ化して共有することで、業務の品質を維持することができるようになるでしょう。

AI活用促進の課題

AIを活用するには社内の情報をデータ化し、常に新しい情報を更新していくことが重要です。

精度が高く有益なデータにするためには、AIが生成したデータを知見のある人が精査するという業務は今後もしばらく必要でしょう。

AIリテラシーの高い人材の需要が高まるため、収入アップやキャリアアップが期待できます。

アパレル・ファッション業界で働くなら「派遣なび」

どんな分野で働くとしても今後AIとの共存が必要になってきます。

アパレル・ファッション業界の中でも、AIリテラシーを高めることでキャリアアップができるかもしれません。

アパレル・ファッション業界で働くなら「派遣なび」にご相談ください。

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