AI がファッションをどのように再形成しているか: AI ファッション業界の 5 つのトレンド

公開: 2024-04-02

ファッション愛好家にとって、2023 年は転換点となりました。 AI の破壊的な影響はファッション革命を引き起こし、生産、マーケティング、消費者体験に影響を与えました。マッキンゼーの「State of Fashion 2024 Survey」の調査結果に基づくと、ファッション専門家の 73% が、生成 AI が自社のビジネスの優先事項になると述べています。このコンサルティング会社はまた、AI によってファッション業界の利益が 3 ～ 5 年で 1,500 ～ 2,750 億ドル増加する可能性があると予測しています。ファッション向け AI が 5 つのエキサイティングな方法で創造性をどのように増幅するかをご覧ください。

1. AI によるスタイルとサイズの推奨事項

パーソナライズされたショッピング体験は、現代の小売業の最前線にあります。顧客はブランドが自分の趣味や好みを理解してくれることを期待しています。 AI は、カスタマイズされたスタイルと推奨事項を提供する強力なツールとなり得ます。

現在、ほとんどの顧客は、レビュー、サイズ表、画像、詳細な製品説明を読むのに少しの時間だけを費やしたいと考えています。解決策として、ブランドは現在、AI と機械学習モデルを使用してサイズとスタイルを推奨しています。

AI の動作:

Amazon は、顧客があらゆるスタイルで最適なサイズを見つけられるよう、深層学習ベースのアルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムでは、ブランドとそのサイズシステム間のサイズ関係、製品のレビューやその他の詳細、顧客のフィット感の好みが考慮されます。この機能は、顧客に最適なサイズをリアルタイムで推奨します。
Stitch Fix は AI を使用してパーソナライズされたスタイルプロファイルを作成し、詳細な調査を通じて 90 の特定のデータポイントを収集します。これらには、スタイルの好み、ドレスのサイズ、身長、場所が含まれており、アルゴリズムが個人の好みに合わせた衣類アイテムをランク付けして推奨できるようになります。
ドイツの B2B 企業である Styleriser は、AI を活用してパーソナライズされたイメージコンサルティングソリューションを提供し、個人の肌の色調に基づいて理想的な色を推奨することでデジタルショッピングアシスタントとして機能します。

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2. 持続可能性の実現

ファッション業界では年間 1,860 億ポンドの繊維廃棄物が発生し、使用されたすべての素材の 87% が埋め立て地または焼却場に捨てられています。この無駄に対処することは、循環型ファッション経済を促進するために不可欠です。

AI の動作:

Refiberd は AI 廃棄物分別システムを使用しており、繊維廃棄物の最大 70% (彼らによると) を価値のあるリサイクルプロセスに振り向けます。同社は、AI を利用したハイパースペクトルイメージングを導入して、繊維の組成と汚染物質を特定して廃棄物を分別するとともに、衣服からの自動トリム除去により効率的なリサイクルを保証します。

H&M や Zara などの企業は、AI を RFID テクノロジーやマイクロチップを備えた衣類タグに統合し、情報に基づいた予測決定、在庫の可視化、無駄の最小限化を促進しています。

Z 世代の顧客の 75% がブランド名よりも持続可能性を優先しているため、AI は進歩を大幅に促進する可能性があります。

3. AI を活用したデザインと創造性

このトレンドには、AI と人間のデザイナーの間のエキサイティングなコラボレーションが含まれています。

「アールデコ建築からインスピレーションを得た、まばゆいばかりのエメラルドのイヤリング」など、書かれた説明を受け取り、画像を生成してデザインプロセスを開始できるプログラムの使用を想像してみてください。これは、Dall-E や Midjourney のようなテキストから画像へのモデルの力です。

しかし、AI の役割はインスピレーションだけにとどまりません。また、デザイナーの既存の作品を分析し、その知識を利用して、その独自のスタイルに忠実な新しいデザインを作成することもできます。 AI はクリエイティブなアシスタントとして機能し、新しいアイデアを生み出し、繰り返しの作業にかかる時間を節約し、デザイナーが自分の技術の向上に集中できるようにします。 AI がデザイナーに取って代わることではなく、デザイナーがより自由かつ効率的に制作できるようにすることです。

AI の動作:

Mango は、プリントや生地をデザインするための AI プラットフォーム「Inspire」を導入し、その結果 20 着以上の衣類が AI と共同制作されました。 Mango は会話型 AI モデルである Lisa も発表し、2018 年以来、価格設定や顧客エクスペリエンスの向上などのタスク向けに約 15 の AI モデルを開発しました。
ナイキはまた、AI ファッションデザインのイノベーションを採用しました。同社は AI を使用して、以前の 3 つの靴モデルをアルゴリズムに入力することで、ISPA Universal シューズを設計しました。現在、ナイキはサトウキビ由来のバイオEVAフォームなどの素材で作られた環境に優しい靴を製造しています。

4. トレンド予測

ファッション予測者はかつて、ランウェイショー、ストリートファッション、ポップカルチャーを観察してトレンドを予測する定性的な手法に依存していました。現在、AI ツールはランウェイの画像、検索と販売のデータ、ソーシャルメディアの投稿などのさまざまなデータセットを分析し、より迅速かつ正確なトレンドの特定を可能にしています。

AI の動作:

パリを拠点とする AI プラットフォーム Heuritech は、ソーシャルメディアで共有される毎日何百万もの画像を分析し、最新の傾向分析を提供します。ファッションブランドが顧客のニーズに合わせたコレクションをデザインするのを支援します。
ニューヨークを拠点とする Trendalytics は、AI を活用してソーシャルメディアと Google トレンドから小売業に関する洞察を取得します。これは、小売業者がファッショントレンドの人気とライフサイクルの段階を評価するのに役立ち、最終的には売上の最大化に役立ちます。

AI を活用したトレンド予測は、トレンドから外れた生産を回避することで持続可能性の促進に貢献しながら、収益性を高めることができます。

5. 拡張現実

e コマースのファッション小売業者にとっての最大の課題の 1 つは、顧客が購入する前に服を試着する必要があることです。

Google と Ipsos が米国のオンライン買い物客を対象に実施した 2023 年の調査によると、オンライン買い物客の 42% がモデル画像に表現がないために疎外されていると感じ、59% が購入した商品が満足のいくものではなかった場合に失望したと感じていることがわかりました。彼らの期待。その結果、AI は仮想試着テクノロジーを実現し、仮想サイズとフィット感の問題に対処することでオンラインショッピングエクスペリエンスを向上させました。

AI の動作:

バーバリーは、顧客が周囲の環境でバーバリー製品を仮想体験できる拡張現実 (AR) ベースのショッピングツールを導入し、オンラインでのリサーチやショッピング体験を強化しました。さらに、Google ショッピングは、仮想試着用の多様なモデルの利用可能性を高めることで、サイズに関する問題を軽減することを目指しています。

AIはファッションデザイナーに取って代わることができるのか？

人工知能はファッション業界に変革をもたらしていますが、テクノロジーが人間の創造性に取って代わることは決してありません。デザイナーは生地のプリント、パターン、カラートーン、初期スケッチを準備し、使用する AI for Fashion アプリに画像をアップロードします。 AI システムはこれらの設計要素を認識し、設計者が改良または変更できる追加のオプションを開発できます。

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