AIが活躍するアパレル業界～活用事例やAIが解決できる課題を解説します

ビジネスにおいてデジタル技術は欠かせないものとなっています。特にAIは目覚ましい発展を遂げており、小売業やサービス業といった身近な業界でも導入が進んでいます。今回はアパレル業界でAIを活用していく方法を知りたい方に向けて、AIの基礎知識やアパレル業界のAI活用事例を紹介します。

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ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）

「AI」×「アパレル業界」の関連

AIがアパレル業界で普及していくようになったのは、経済産業省によるDX推進が背景にあります。DX推進により、多くの企業がDX化を目指してAIを活用し始めたのです。ここでは、AIやアパレル業界についての概要を紹介します。

そもそも「AI」とは？

AIとは「Artificial Intelligence」の略で、日本語では人工知能と呼ばれています。AIの基本的な特徴としては、下記の通りです。

• 過去のデータを学習して次の行動を考える
• 人間の能力を補完する

AIは、今まで経験したことや蓄積されたデータを元に、一定の法則性やパターンを見つけ出すのを得意としています。そして、法則性から次に来る行動も予測できるため、活用によってさまざまな施策に役立つのです。さらに、人間が行う作業の自動化も可能なため、AIの導入で作業の効率化につながり、空いた時間で他の業務に手を回せるようになります。

「アパレル業界」とは？

アパレル業界とは、すでに作られた服を中心としたビジネスをしている製造業者などを意味しています。有名人やインフルエンサーがアパレルブランドを設立することも増え、衣服の質が高いだけではなく、誰が作ったのかという2次的な情報も重要視されるようになりました。

「アパレル」と「ファッション」の違い

アパレルと似た意味の言葉に、ファッションがあります。アパレルは衣料品業界を表す言葉で、業者よりの視点で語られるときに利用されます。一方でファッションは、ヘアメイクなども含めた総称で消費者やユーザー寄りの視点を表しています。

アパレル業界が抱える課題とは？

アパレル業界の抱えている課題は、主に需要要素と消費者要素から発生する2種類があります。ここではそれぞれの代表例を解説します。

【業界】トレンド予測が難しく流行を作れない

最近のアパレル業界は、流行の移り変わりが激しいことから、トレンド予測が難しいとされています。トレンド予測を正しくできないと、商品を発売しても思ったような効果が得られません。トレンド予測に加えて消費者ニーズの変化が重なったときには、さらに予測するのが困難になってしまいます。その結果、トレンドが掴めずに物が売れなくなってしまい、廃棄が増えるという負のスパイラルに陥ってしまうのです。

【業界】廃棄課題

アパレル業界では、廃棄に対する課題も抱えています。アパレルにはトレンドがあるため、トレンドが終わったものは在庫として抱えずに廃棄せざるを得ません。その結果、利益が発生せずにコストが生じてしまうのです。また、衣服が売れない際の廃棄処分によって地球温暖化などの環境問題に繋がります。

【業界】人件費課題

トレンドが把握できずに衣服が売れないと、人件費も経営を圧迫する要素となってしまいます。最近では、製作費を抑えるためにも海外へ展開し、商品単価を下げる努力をしていますが輸送費・販売費・人件費が発生するため、企業経営を大きく圧迫しています。経営状況を改善するため人件費を下げると、人材が集まらずさらに悪循環になる傾向です。

【消費者】ニーズの変化

近年のアパレル業界では、消費者ニーズが大きく変化しています。特に、以前よりも消費者は「低コスト思考」に移行しました。その理由は、ファストファッションの流行、フリマアプリでの売買、コロナ禍によるライフスタイルの多様化があげられます。一方で高級品思考層も一定数存在しているため、低コスト思考層との2極化が進行しています。

アパレル業界でAIができること・できないこと

万能と思われがちなAIにも、実現できることとできないことが存在します。メリットとデメリットを踏まえた上で具体例を見てみましょう。

【メリット】できること

AIで可能なことは、下記のことがあげられます。

• AR（仮想現実）によるイメージング
• 顧客活動の予測
• レコメンド機能の利用促進

AIを活用することで、自宅にいながら試着をしたかのような体験ができるため、通常のオンラインでの購入よりも満足度が上がりやすい傾向にあります。

また、AIは大量のデータを分析し予測するのを得意としているため、今後の顧客活動の予測もできます。顧客活動の予測により、新たに打ち出す施策のヒントともなるため、企業の利益向上にも繋がります。

レコメンド機能とは、顧客の購入履歴などを元に、おすすめとなる商品を自動で選別する機能です。顧客の購入情報をAIへ与えることで、一度購入した顧客へ新たな衣服のレコメンドが可能となり、商品の購入率アップにつながるでしょう。

【デメリット】できないこと

AIができないことは、主に以下の内容があげられます。

• 直接触った質感のデータ化
• 条件検索外のニーズへの対応
• 個人単位のヒアリング

衣服の手触りなど、触って感じられる質感はAIが学習しづらい分野です。

また、同じオーバーサイズのパーカーが売れたとしても、「体型を隠したいから」なのか「好きな芸能人が来ていたから」なのかはAIにわかりません。こうした学習外のデータへのニーズの把握はできません。さらに、AIは一定の法則性やパターンを見つけるのが得意であるため、個人単位でヒアリングをしていくことはできません。

【実例】AIのアパレル業界での活用例【8選】

ここでは、アパレル業界でAIを活用した具体的な例を8つ紹介します。

通販サイト上でのチャットボット導入

チャットボットとは、相手からの問い合わせに対して、AIが自動で返答してくれる機能です。アパレル業界ではECサイトを運営している企業が多く、サイト運営側の人件コストが問題視されています。チャットボットの導入により、問い合わせ対応の自動化ができるため、運営側の負担が軽減されます。

AIによる骨格診断サービス

スマホのカメラ機能を活用することで、AIによる「似合うスタイル」の提案を受けられます。他にも、自動採寸アプリを活用するとオーダーシャツの作成も可能です。こうしたサービスは、電話を使わずに利用が可能であるため、若年層との顧客接点の創出や24時間対応ができるメリットがあります。

商品レコメンド（おすすめ）機能

AIは顧客の購入履歴に基づいて、似たような傾向の商品を選定し、リピートにつながる提案をしてくれます。ビッグデータに基づいた分析により、ユーザーの好みをAIが判断しているのです。トレンドの移り変わりが激しいファッション業界だからこそ、レコメンド機能による顧客ニーズへの対応が求められています。

AIによって抽出されたユーザーへのクーポン発行

スマートフォンの普及により、ユーザーはクーポンなどのお得情報を意識するようになりました。クーポンを配布することで、意図的に客数をコントロールすることも可能なため、需要がありそうなユーザーにクーポンを配布するのが効果的です。

トレンド（流行）予測

AIは需要予測も可能なため、トレンドの予測ができます。トレンドの予測により、売れる商品を製造できるため、廃棄コストの減少にもつながります。さらに、今まで人間が行っていた需要予測をAIに任せられるため、業務の役割分担を明確にできます。

AIによる自動査定で売却促進

最近のフリマアプリでは、中古品の査定をAIによって自動化することで、売却の促進につながっています。中古品の査定は見えない部分が多く、売却に対して消極的なユーザーも多くいましたが、AIの自動査定により確かな査定が担保され安心して利用できます。

AIによる個人情報漏洩防止機能

AIは、個人情報の漏洩を防ぐためにも活用されています。AIにより既存で存在している脆弱性を学習し、未知のサイバー攻撃への対応が可能になりました。サイバー攻撃は、今後も新たな攻撃が予想されるため、AIによる検出機能は多くの企業で導入したいところでしょう。

AIによる経営分析

AIは高度な履歴や市場の解析により、ビジネス構造にも大きな変化をもたらしています。特に、データを可視化するBIツールとの連携や販売管理支援により、さまざまな分析が可能となりました。AIによる解析は、人間集団が行う解析と比べてデータ数が圧倒的に異なるため、非常に高い精度の解析が可能です。

【AI】x【アパレル】よくある疑問

アパレル業界にAIを導入する場合、起こりがちな質問を2つ解説します。

AIについて学ぶにはどのような方法がある？

AIを学ぶときには「AI事例プラットフォーム シェア機能」「AIやDX関連情報の発信メディア」などを利用し他社の導入事例などを参考にすると良いでしょう。

自社と同じ会社規模の企業を参考にすることで、どのように進めればAIの導入までに至るのかがイメージしやすくなります。

自社に適したAIを導入するには？

自社で活用するためには、以下のサイクルを意識するのがおすすめです。

1. 自社ニーズの明確化
2. 対応できるシステム選び
3. 試運転的に小さく始めて効果を検証

上記の作業を繰り返していき、AIで対応する業務範囲を拡大することで、企業全体に浸透していくでしょう。このときには、前述した事例プラットフォームの活用も効果的です。

アパレル業界へのAI導入は「UMWELT」がおすすめ！

アパレル業界は季節ごとに膨大な在庫管理が必要になるため、AIによる在庫管理の適正化が企業利益へも大きく影響します。また、常日頃から需要予測を行い、生産計画と在庫管理とのデータ連携をする必要があります。

そこでおすすめしたいツールが、TRYETMGの開発するノーコードAIクラウド「UMWELT」です。倉庫キャパシティを考慮しながら、需要予測、生産計画、在庫管理の最適化を行います。更に、個別品番ごとに細かく仕入れスケジュールを調整する「完全個品番管理」（弊社商標登録）も実現可能です。クラウド型のため、開発コストやIT人材採用コストをかけることなく現場での即時導入が可能となります。

まとめ

アパレル業界は、人件費や廃棄などさまざまな面で問題を抱えています。AIを導入しこのような課題を解決した事例も多いです。UMWELTは、大手企業からスタートアップ企業までの導入実績があるため、安心して利用できる信頼性の高いサービスを提供しています。即効性が高く低コストから始められるAIシステムをお探しのアパレル業界の企業担当者様は、UMWELTの導入をぜひご検討ください。