ファッションは動的なビジネスである。ほとんどのアパレルブランドは年に少なくとも2〜4コレクションを製作する。現行のシーズンコレクションを販売しながら、ブランドは少なくとも1年前から次のコレクションの計画を立て、市場トレンドと素材を特定する。販売期間は約3ヶ月で、売れ残った在庫は財務的損失を意味する。
ファストファッション企業はさらに頻繁に新ラインを導入し、新商品のデザイン、生産、マーケティングに必要な時間を短縮している。
テクノロジーとファッション
ファッション業界は技術的フロンティアを実験することに慣れている。最も重要な技術的ブレークスルーには、レーザーカッティング、コンピューター支援設計、そして最近では2010年代初頭の3Dプリンティングの使用がある。
ファッション業界は基本的なAIやその他の最先端技術を実験してきた。一例はGucci Gardenで、このブランドの100周年を祝うため2021年5月に仮想世界プラットフォームRobloxとコラボレーションした。
非代替性トークン（NFT）は、デジタルラグジュアリーマーケットプレイスUNXDとのコラボレーションによるDolce & Gabbana Genesi Collectionに見られるように、もう一つのイノベーション分野である。このコレクションは600万ドルで販売され、NFT販売の記録を樹立した。
ファッション企業はまた、製品認証、トレーサビリティ、デジタルIDにブロックチェーンを使用しており、LVMH/Louis Vuittonによって統合されたものなどがある。
さらに、企業はマーケティングと小売戦略に拡張現実を取り入れ、没入型でインタラクティブな顧客体験を創出している。
ゲームチェンジャーとなる技術
2021年、ファッション企業は収益の1.6〜1.8%をテクノロジーに投資した。2030年までに、その数字は3〜3.5%に上昇すると予想されている。
生成AIは、3〜5年以内に営業利益に1,500億〜2,500億ドルを追加し、ファッション業界のゲームチェンジャーとなる可能性がある。ファッション部門はAIの統合を始めたばかりだが、それがもたらす機会と課題はすべてのビジネスプロセスで明らかである。
生成AIは、ファッション企業がプロセスを改善し、製品をより速く市場に投入し、より効率的に販売し、顧客体験を向上させるのに役立つ可能性がある。生成AIはまた、大規模なソーシャルメディアやランウェイショーのデータセットを分析して新興ファッショントレンドを特定することで、製品開発をサポートできる。
Estée Lauder CompaniesとMicrosoftは提携して社内AIイノベーションラボを開設し、トレンドの特定と対応、製品開発の情報提供、顧客体験の改善を行っている。
デザイナーはAIを使用して、過去の消費者の好みに基づいて異なる素材とパターンを視覚化できる。例えば、Tommy Hilfiger CorporationはIBMとニューヨークのFashion Institute of Technologyと協力し、Reimagine Retailプロジェクトで消費者データを分析し、新しいファッションコレクションをデザインするためにAIを使用している。
デザイナーはまた、スケッチやムードボードを3Dデザインに変換し、3Dプリントしてプロトタイピングを加速できる。オランダのファッションデザイナーIris van Herpenは、2023年秋冬コレクションのビジュアルを想像し実行するためにAIを使用した。
AIとサステナビリティ
AIは、資源の使用を最適化し、材料をリサイクルし、より正確な製造プロセスと効率的なサプライチェーンおよび在庫管理を通じて廃棄物を削減することで、より持続可能なファッション慣行の創造を支援する。例えば、H&MはAIを使用してリサイクルプロセスを改善し、リサイクルのために衣類を分類・カテゴリー化し、循環型ファッション経済を促進している。
AIは、過去のデータに基づいて売上を予測し、在庫過剰と在庫切れを減らすことで、在庫管理を最適化し、運営とサプライチェーンプロセスを改善できる。ZaraやH&MなどのブランドはすでにAIを使用してサプライチェーンを管理し、在庫レベルを最適化し廃棄物を削減することで持続可能性を促進している。Zaraはまた、オンライン注文のピックアップを加速するために小売店にAIとロボット工学を導入した。
AIを活用したバーチャル試着ソリューションにより、顧客は実際に試着せずに服がどのように見えるかを確認でき、オンラインショッピング体験を向上させ、返品率を低減できる。バーチャル試着は、処方眼鏡小売業者Warby ParkerやAmazonなどのデジタル企業ですでに現実となっている。
もう一つの例は、2018年にフランスの多国籍パーソナルケア企業L’Oréalに買収されたModifaceで、メイクアップやファッションアクセサリーのAR（拡張現実）ベースのバーチャル試着を提供している。
効果的なキャンペーン
AIはまた、カスタマイズされた顧客体験を提供できる。ReebokやVersaceなどの一部のブランドは、顧客にAIツールを使用してブランドの雰囲気と外観にインスピレーションを得た製品をデザインするよう招待している。
AIを活用したツールは、マーケティングチームがコミュニケーションキャンペーンの影響を標的化し最大化するのを助け、潜在的にマーケティングコストを削減できる。
ファッションビジネスには、小規模企業から世界的チェーン、オートクチュールからレディ・トゥ・ウェア、マスマーケットやファストファッションまで、すべてが含まれる。各ブランドは、ブランドアイデンティティを希薄化させることなく、AIがどこでビジネスに価値を生み出せるかを理解する必要がある。
しかし、最大の課題は同質化を避けることである。生成AIは人間の創造性に取って代わるべきではなく、新しい空間とプロセスを生み出すべきである。
創造性とイノベーションは依然としてあらゆるファッションブランドの魂と心臓であり、AIはそれらを強化し支援するためのツールであるべきだ。ファッションデザイナーのHussein Chalayanが言ったように、「ファッションは技術、新しい繊維、服を作る新しい方法を通じて自らを刷新するだろう」。
AIの落とし穴
ファッション企業は、特に知的財産、創造的権利、ブランド評判に関して、新技術に関連するリスクを管理する準備をすべきである。主要な問題の一つは、トレーニングデータに関連する知的財産の潜在的侵害である。
GenAIモデルは、多くの場合著作権で保護された作品を含む膨大なデザインデータセットでトレーニングされている。これは独創性と所有権をめぐる法的紛争につながる可能性がある。関連するリスクは、生成AIシステムにおけるバイアスと公平性であり、この技術に依存するブランドにとって評判上の課題をもたらす可能性がある。
AI時代における創造的権利をめぐる曖昧さは別の懸念事項である。アイデアを概念化したデザイナー、AIを構築した開発者、またはAI自体のいずれが創造的権利を保持するのかを決定するのは難しい。この曖昧さは、消費者がブランドをあまり革新的でないまたは本物でないと認識した場合、ブランドの創造的表現の真正性を希薄化し、潜在的にその評判を傷つける可能性がある。
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