ファッション業界のトップAIツール

The New BlackやAbloのようなツールは、ファッションクリエイターのAI共同デザイナーとして機能します。The New Blackは簡単なテキスト説明やスケッチから数分で洗練された衣服デザイン画像を生成し、デザイナーが人間のイラストレーターを必要とせずに新しいコンセプトを迅速に発想・視覚化できるよう支援します。

Abloはさらに進んで、アパレルデザインの生成からブランドの美学に合うロゴやグラフィックの提案まで、エンドツーエンドのラベル作成を支援します。これらのプラットフォームにはトレンド分析機能やバーチャルトライオンのプレビューも含まれ、デザイン段階での迅速な反復とフィードバックを可能にします。

CLO 3DやBrowzwear VStitcherのような確立された3Dデザインソフトは、AI強化を統合し、バーチャル衣服をリアルに再現しています。これらのプログラムはデザイナーが詳細なデジタル衣服を作成し、アバター上でリアルタイムにドレープや動きを確認できます。

CLO 3Dは高精度な生地シミュレーションとAI支援の3D衣服モデリングで知られています。BrowzwearのVStitcherは物理ベースの精度で様々な体型のバーチャルフィッティングを可能にします。Style3Dのような新規参入者も同等のAI搭載3Dビジュアライゼーションを提供し、AR/VRプレビューで没入型のデザインレビューをサポートします。

AIを活用して複雑な物理計算やパターン計算を処理することで、これらのツールは物理サンプルの必要性を大幅に削減し、生産前の時間、材料、コストを節約します。

WGSNはAIとデータ分析を予測に取り入れた著名なトレンド予測サービスです。サブスクリプションプラットフォームを通じて、ランウェイ、小売販売、ソーシャルメディアなどからデータを収集し、アルゴリズムと専門家の知見を組み合わせて今後のスタイル、色、消費者感情を予測します。

その結果、季節ごとのトレンドレポートや分析ツール（TrendCurve AIなど）が提供され、ブランドは未来のコレクション企画に「水晶玉」を得たかのように活用できます。デザイナーやマーチャンダイザーはWGSNの洞察を使い、シルエットから最適なSKU構成まで推測に頼らず意思決定を行います。

パリ拠点のHeuritechは、実際の人々がオンラインで着用しているものをスキャンする技術主導のトレンド予測を行います。AIはコンピュータビジョンを使い、InstagramやTikTokなどの数百万のソーシャルメディア画像を分析し、アパレルの新興パターンを検出します。

Heuritechは世界中のオーガニックなストリートスタイルトレンドを定量化し、ブランドが市場にトレンドが浸透する前に需要を予測し、それに応じてデザインできます。例えば、東アジアでパステルのユーティリティジャケットが流行していることをHeuritechで把握し、次のラインに反映させることが可能です。

EDITEDはAIを使ってリアルタイムの小売データに対応する市場インテリジェンスツールです。世界中のeコマースサイトの数百万商品を追跡し、機械学習で価格、割引、在庫動向を分析します。

ファッションマーチャンダイザーは、特定スタイルのミディドレスが競合で売り切れているか、ライバルブランドがデニムの価格を大幅に下げたかを把握できます。EDITEDのAIは需要予測と価格戦略の最適化を支援し、品揃え計画機能は市場のギャップや過剰供給を示し、小売業者が何を多く在庫すべきか判断するのに役立ちます。

Stylumiaはトレンド洞察と需要予測を融合させています。機械学習モデルは「市場ノイズ」を除去し、真の消費者需要を明らかにします。販売履歴がない新商品でも売上を予測でき、予測精度を20～40％向上させます。

特に、StylumiaのImaGenie機能は特定トレンドに沿った新商品デザイン案を生成し、成功確率の高いスタイルをデザイナーに提案します。これにより、ファッション企画の創造的側面と分析的側面が融合します。

NextailはAIを活用したマーチャンダイジングおよび在庫管理ソリューションで、細分化された在庫配分と再配分を実現します。すべての店舗を同一視するのではなく、NextailのアルゴリズムはSKU別・店舗別の超ローカル需要予測を生成します。

これにより、小売業者はどのアイテムをどの店舗にどの数量送るべきかを正確に把握できます。Nextailは配分、補充、移動を自動化し、リアルタイムの販売データに適応します。Nextail導入店舗は以下の成果を得ました：

• 在庫カバレッジ約30％削減
• 品切れ60％減少
• 顕著な売上増加

小規模なダイレクト・トゥ・コンシューマー（D2C）ブランドやShopifyベースの店舗向けに、PredikoはAI搭載の需要計画ツールを提供します。ブランドのeコマースデータに接続し、販売トレンドや季節性を分析して各商品SKUの需要を予測します。

Predikoは補充注文プロセスの自動化も支援し、各バリアントの生産・再注文数量やタイミングを提案します。新商品の発売準備や次シーズンの在庫購入量決定に不可欠なツールです。

Singuliはファッション需要予測に高度なAI科学をもたらします。PhDデータサイエンティストが開発し、SKU、素材、部品レベルまで正確な予測を提供。プロモーション、祝日、マクロトレンドなど複雑な要因を考慮し、ERPシステムと連携します。

ブランドは「もしも」シミュレーションを実行可能です。例えば、マーケティングイベントで需要が2倍になったら？といったシナリオに応じてAIが在庫計画を調整します。Singuliは予測精度を10％以上向上させ、コスト削減と収益増加に貢献すると主張しています。

主要ファッション小売業者は独自にAIを構築または導入し、サプライチェーン最適化に活用しています：

• Zaraは予測分析とRFID追跡を活用し、在庫を監視しトレンドに迅速対応
• H&Mは天候やソーシャルメディアトレンドを組み込んだAI予測を使用
• Nikeは需要センシングと在庫配置に機械学習を活用
• Burberryはリアルタイム需要シグナルに基づき在庫を賢く再配分

PICTOFiTはReactive Realityによる主要なバーチャルトライオンプラットフォームです。数枚の写真だけで各購入者のパーソナライズされた3Dアバターを作成します。一般的なモデルに服を重ねるのではなく、PICTOFiTはユーザー自身の体型と寸法に合ったバーチャルボディダブルに衣服を表示します。

これによりオンライン閲覧時のフィット感とスタイルへの自信が大幅に向上します。Reactive Realityの技術を使う小売業者は、顧客が注文前に商品の見た目をより正確に把握できるため、エンゲージメント増加と返品率低下を報告しています。

Revery AIは小規模ブランド向けにバーチャルトライオンを提供します。購入者は自分の体型に合うモデルアバターを選ぶか、自分の写真をアップロードして、リアルな結果で服を試着できます。

AIは衣服を人物画像にマッピングし、異なる体型に合わせて調整し、生地のドレープをシミュレートします。独立系デザイナーにとっては、大手小売店に匹敵するハイテクな試着体験を提供でき、複数の体型で同じスタイルを複数回撮影する必要がなく、サイズの多様性を促進します。

True Fitは多くのアパレル小売業者のウェブサイトに統合されている最も広く使われるAIフィットソリューションの一つです。顧客に体型やフィットの好みを尋ね、大量の購入・返品データで学習した機械学習を使い、各商品に最適なサイズを予測します。

True Fitを使う小売業者はフィット関連の返品が著しく減少しています。オンラインファッションの返品率が30％を超えることもある業界において、このようなツールは顧客満足度向上と利益保護に不可欠です。

Bold Metricsは身長、体重、フィットの好みなどの少数の入力だけで購入者のデジタルボディダブルを生成します。AIは50以上の正確な身体寸法を予測した詳細な体型プロファイルを作成します。

この「デジタルツイン」は最適なサイズ推奨に使われるだけでなく、ブランドに顧客の実際の体型に関する洞察を提供します。Bold Metricsは小売業者のフィット関連返品を大幅に削減し、製品設計やグレーディングの意思決定にも役立っています。

ファッションブランドはAI搭載の拡張現実（AR）を使い、顧客が製品を視覚化できるようにしています。例えば、GucciはアプリでARスニーカートライオンを導入しました。スマートフォンのカメラを足に向けると、アプリがリアルタイムでGucciスニーカーのデジタル3Dモデルを重ねます。

このコンピュータビジョンベースのトライオンはAIを使いユーザーの足を追跡し映像を調整、特に若年層のテックに精通した顧客に「買う前に試す」魅力的な体験を提供し、販売促進に寄与しています。

Vue.aiはファッションeコマースのパーソナライズ向けソリューションを提供する人気のAIプラットフォームです。アルゴリズムが製品を詳細な属性（カット、パターン、ネックライン、色など）で自動タグ付けし、小売業者が数千SKUを扱うのを支援します。

豊富なAI生成メタデータにより、Vue.aiはパーソナライズされた商品推薦やコーディネート提案を実現します。顧客の好みを学習し、最も気に入りそうなルックをキュレーションするバーチャルスタイリストとして機能し、コンバージョン率とバスケットサイズを向上させます。

Syteはファッション向けのビジュアル検索と発見に特化しています。顧客は写真（Instagramのドレスやセレブの衣装スクリーンショットなど）をアップロードすると、AIが小売業者の在庫から類似アイテムを見つけます。

また、商品ページで画像認識による「これに似た商品」ギャラリーを提案します。モバイルでは説明文入力が面倒なため、ビジュアル検索は商品発見を格段に直感的にします。

Lily AIは商品データの深度と精度を向上させ、より良い推薦とサイト内検索を実現します。LilyのプラットフォームはAIを使い、各商品画像と説明を分析し、従来の手動タグ付けを超えた豊富な属性を割り当てます。

強化された属性付与により、顧客が「ロマンチックな夏のドレス」と検索すると、その雰囲気にぴったり合う正確な商品が返されます。Lily AIは顧客の言葉とカタログのタグ付けをつなぐことで、「顧客の言語を話す」役割を果たします。

高度な言語モデルの登場により、ファッションにAIパーソナルショッパーが現れました。DressXはDressX AI Agentという対話型スタイリストを導入。ユーザーは「スタイルパスポート」に好みを入力し、AIとチャットしてコーディネート案を得たり、数十ブランドからアイテムを探したりします。

The North FaceはIBM Watsonを使い、「いつどこでこのジャケットを使いますか？」などの質問を通じて最適なコートを推薦するチャットボットを先駆けて開発しました。自然言語AIの進化に伴い、こうしたバーチャルスタイリストはより一般的かつ高度になるでしょう。

Crescendo.aiは24時間365日、商品アドバイスから注文追跡まで高精度で応答するAIチャット＆音声アシスタントを提供します。サイズ情報、返品ポリシー、スタイルの質問に即座に答え、顧客体験を向上させると同時に人間のサポートチームの負担を軽減します。

これにより、オンラインで数千人の顧客に個別対応する有能な販売員の体験を再現しています。

高品質なビジュアルコンテンツの制作はリソースを多く消費します。PhotoRoomは商品写真の後処理と制作を自動化し、ゲームチェンジャーとなりました。商品画像の背景を瞬時に除去し、クリーンまたはテーマ別の背景に置き換えます。

また、マネキン上の衣服写真をアップロードすると、PhotoRoomは撮影不要でモデル着用のリアルな画像を生成します。ZMO.aiのようなツールは、商品画像だけを入力にして様々な体型、ポーズ、人種のAIモデル上で服を生成できます。

ファッションは生成AIをインスピレーションとコンテンツ制作に取り入れています。ラグジュアリーブランドMonclerはAIデザインスタジオと協業し、Moncler Genius「AIジャケット」とキャンペーンビジュアルを制作。Collina StradaのHillary Taymourは過去のデザインアーカイブを生成モデルに入力し、新しい衣服アイデアをブレインストーミングしています。

マーケティング面では、ブランドはDALL·E、Midjourney、Adobe Fireflyなどのツールを使い、テキストプロンプトだけでムードボード、広告、ソーシャルメディア用の芸術的な画像を作成しています。

ファッションマーケティングとAIの未来的な融合が、AI生成バーチャルインフルエンサーの台頭です。これらは完全にデジタルなキャラクターで、実際のソーシャルメディアフォロワーを持ち、ブランドとコラボします。Lil Miquelaはプラダやカルバンクラインのモデルを務めたバーチャルインフルエンサーの一例です。

一部の小売業者はウェブサイトの商品画像にAIモデルを使用しています。Levi'sは異なる体型や肌の色のAI生成モデルを試し、eコマース画像の多様性拡大を目指しています。

AIは価格戦略やリセール市場にも役割を果たします。中古ファッションの世界では、The RealRealがAIツールを使い、ラグジュアリー商品の真贋判定や最適なリセール価格設定を支援します。Visionは画像認識で偽造品を検出し、Shieldは商品属性と市場需要を分析し、専門家によるレビュー優先度を決定します。

AIアルゴリズムは需要、在庫レベル、トレンドなどの要因に基づきファッション商品の価格を動的に調整でき、特にリセールマーケットやオフプライス小売に有用です。

ファッションeコマースにおける重要なツールがAI駆動の不正防止です。オンラインファッションストアは盗難クレジットカードや偽返品請求などの不正問題に直面しています。Kountは機械学習を使い、各取引やアカウント活動のリスクを瞬時に評価します。

Kountのシステムはユーザー行動パターン、デバイス情報、位置情報などを分析し、ミリ秒単位でリスクスコアを算出。AIベースのため新たな不正パターンに適応し、静的ルールでは見逃しがちな巧妙な不正行為を検出します。