【論文紹介】ファッションデザインにおけるMidjourneyの実用可能性
みなさん、こんにちは。
NeoFashion.AIです！
普段は、アパレル業界への実用的なAI導入について模索しています。具体的には、AIで生成したモデル着用画像を提供するサービスを運営しており、業務効率化や販売促進に貢献しています。気になる方はお気軽にお問い合わせください🔥
Midjourneyではファションデザインのデザイン画やスタジオ写真、ストリートスナップなどが生成できます。
今回は、ファッションデザインにおけるMidjourneyの実用可能性について検証した論文「Unlocking the Potential of Artificial Intelligence in Fashion Design and E-Commerce Applications: The Case of Midjourney.」について紹介していきます！
最後までぜひご覧ください。
※注意
本記事は論文の一部を抜粋したものであり、論文の内容をすべて網羅しているわけではありません。詳細な内容については、元の論文を参照してください。
1. 概要
ファッション業界は人工知能（AI）の応用にますます関心を示しているが、ファッションデザインと商業における拡散モデルに基づくAI画像生成システムの可能性を探ることには大きなギャップがある。本研究は、こうしたAIシステムの1つであるMidjourneyの効果を評価することを目的としている。アクションリサーチアプローチとFunctional, Expressive, and Aesthetic (FEA) Consumer Needs Modelを理論的枠組みとして使用し、初期のアイデアからテキストデザインコンセプトへの変換、コンセプトの発展、製品ラインの消費者評価を行った。結果は、Midjourneyがデザインの詳細を最適化し、消費者のニーズを満たすことを示している。
2. 背景
近年、AIはデータ分析や画像処理など高度なタスクを実行できるようになり、様々な分野で注目を集めています。ファッション業界でも、サプライチェーンのビッグデータ分析、縫製ロボット、パーソナライズされた広告、トレンド予測、デザイン支援システムなど、AIが活用され始めています。2021年以降、深層学習と拡散モデルを活用したtext-to-image AIが台頭し、その潜在的な用途について活発な議論が行われています。2022年には、拡散モデルに基づく画像生成AIであるMidjourneyを使用した新進気鋭のアーティストが、コロラド州立博覧会の美術部門で賞を受賞し、さらに注目を集めました。ファッションデザインは、ファッション業界のイノベーションを牽引する重要な要素です。デザインプロセスは、コンセプトの生成、デザイン開発、プロトタイプ作成、そしてソリューションの4つの主要な段階に分かれます。特に、コンセプトの生成段階は、デザイナーの哲学や創造性に基づいた曖昧なアイデアから、具体的なデザイン提案へと発展させるプロセスであり、大きな課題を抱えています。ここで、拡散モデルベースのtext-to-image AIは、ファッションデザインのコンセプト生成と開発プロセスに革命を起こす可能性を秘めています。これらのシステムは、キーワード、テキスト記述、写真、または特定のパラメータを基に、多様でユニークなデジタル画像を迅速に生成することができます。これにより、デザイナーは幅広い視覚的なリファレンスにアクセスし、デジタル実験を迅速に行い、複雑なデザイン目標に対処できるため、ファッションデザインプロセスを加速させることができます。本論文では、このようなtext-to-image AIが、ファッションデザインの実務においてどのように活用できるかを、実証的な調査を通して明らかにすることを目的としています。
3. 研究手法
本論文の研究手法は、アクションリサーチと FEA Consumer Needs Modelを理論的枠組みとして採用しています。
3.1. アクションリサーチ
アクションリサーチは、実務上の問題を解決するために、研究者と実践者が協力して研究を進める手法です。本論文では、MidjourneyというAI画像生成システムがファッションデザインにどのように役立つのかを調査するために、アクションリサーチアプローチを採用しています。
アクションリサーチは、以下の4つのサイクルを繰り返すことで進められます。
計画 (Planning): 研究の目的、方法、データ収集方法などを計画します。
実行 (Acting): 計画に基づいて、実際にAIツールを使用してファッションデザインを行います。
観察 (Observing): AIツールの使用結果や課題などを観察します。
考察 (Reflecting): 観察結果に基づいて、計画を修正したり、新たな行動を起こしたりします。
本論文では、上記のサイクルを3段階にわたって実施しました。
段階1: コンセプト生成
Midjourneyを用いて、ファッションデザインの初期アイデアを詳細なデザインコンセプトに洗練しました。
Midjourneyの機能を評価し、その利点と欠点を分析しました。
段階2: デザイン開発
段階1で生成されたコンセプトに基づいて、Midjourneyを用いてさらにデザインを開発しました。
Midjourneyの機能をさらに調査し、より効果的なプロンプトエンジニアリング手法を探求しました。
段階3: 検証
麻素材のファッション製品をデザインし、オンライン調査を通じて消費者の反応を検証しました。
Midjourneyで生成されたデザインが、FEA Consumer Needs Modelに基づいて、消費者のニーズと好みに合致しているかどうかを評価しました。
3.2. FEA Consumer Needs Model
FEA Consumer Needs Modelは、ファッションデザインにおいて、消費者のニーズを機能的、表現的、美的という3つの側面から分析するモデルです。
機能的 (Functional): 服の機能性、着用感、耐久性など
表現的 (Expressive): 服の象徴性、自己表現、コミュニケーションなど
美的 (Aesthetic): 服の見た目、デザイン、美しさなど
本論文では、FEA Consumer Needs Modelを研究の枠組みとして採用することで、Midjourneyが生成するデザインが、消費者のニーズを満たすものであるかどうかを評価しています。
4. 観察と考察
本研究は、アクションリサーチを通じて、Midjourneyのファッションデザインにおける潜在能力を調査しました。その結果、Midjourneyはファッションデザインのコンセプト生成と開発において大きな可能性を持つことが示されました。
4.1. コンセプト生成プロセス
ファッションデザインのコンセプト生成プロセスに対するMidjourneyの影響を調査した。具体的には、「再生の象徴的な意味を表す女性のファッションドレス」という最初の概念を、どのように明確に定義されたテキストデザインの概念に洗練させることができるかを観察・理解することを目指した。
「再生の象徴的な意味を持つ女性向けファッションドレス」という初期のキーワードから始めて、Midjourneyの画像生成機能(/imagine)とバリエーション機能を利用して、様々な画像を生成しました。これらの画像を吟味し、特に満足のいく画像を「/describe」コマンドを使って分析しました。
「/describe」コマンドで生成された複数のテキスト記述を分析し、共通するキーワードをまとめました。さらに、自身のインスピレーションに合致するキーワードを特定し、クリエイティブなプロセスの基盤を強化しました。最終的に、2つの異なる予備的なデザインコンセプトが生まれました。1つは、「再生と若返りの象徴である不死鳥」にインスパイアされたもので、もう1つは「サナギから羽化する蝶の変容プロセス」を表すものです。その後、これらの予備的なデザインコンセプトを基に、詳細なテキスト記述を作成し、Midjourneyに与えました。
Midjourneyの画像生成機能とバリエーション機能、そして画像解析機能である「/describe」コマンドを組み合わせることで、初期のキーワードから詳細なテキストデザインコンセプトを効率的に作成することができました。しかし、デザイナーは、Midjourneyが生成した画像とテキスト記述を評価し、分析し、精査するという複雑な作業に積極的に取り組む必要があります。
4.2. デザイン開発プロセス
Midjourneyに、デザインコンセプトの詳細なテキスト説明を提供したところ、結果は予想を上回るものでした。Midjourneyは、ファッションデザインスケッチと写真のようなリアリスティックな効果の両方を見事に生成し、生成された画像の多くは、視覚的に美しく、高品質で、生成された画像の半分以上は、「再生」という象徴的な意味を効果的に伝えていました。全体的に、機能的、表現的、美的という事前に定義されたデザイン基準を効果的に満たしていました。
今回の調査では、明確で詳細なテキストプロンプトを提供することが、Midjourneyを用いたファッションデザインにおいて、望ましい画像出力を得るために不可欠であるという新たな知見が得られました。また、Midjourneyで入力プロンプトを改善するための戦略を探求しました。最初に、基本的なキーワードから始め、徐々に詳細を追加し、特定のパラメータを組み込みました。その結果、構造化され、詳細なテキストプロンプトと特定のパラメータを組み合わせることで、Midjourneyでより満足のいくデジタル画像結果を得られることが明らかになりました。
Midjourneyは、入力画像プロンプトに基づいて、出力デジタル画像間にある程度の整合性を維持しています。これは、Midjourney固有のランダム性を効果的に軽減しています。Midjourneyでは、画像プロンプトを使用するために3つの方法が用意されています。主な方法は、バリエーション機能を使用する方法です。この機能は、特定の画像出力に基づいて、ある程度の類似性を持つ4つの異なる画像を生成します。デザイナーは、自分のコンピュータからMidjourney Discordに画像をアップロードし、アップロードした画像のリンクを入力プロンプトに組み込むこともできます。重要なのは、Midjourneyは単一の入力画像だけで出力画像を生成することはできず、画像リンクとテキストプロンプトの組み合わせに依存していることです。さらに、画像ウェイトパラメータ (--iw)を使用すると、プロンプト内の画像とテキストの各要素の相対的な重要度を調整できます。画像ウェイトパラメータの値が大きいほど、画像プロンプトへの強調が大きくなり、最終的な出力への影響も大きくなります。Midjourneyは、画像プロンプトのみを処理することはできませんが、「/blend」コマンドを使用すると、テキストの説明なしに複数の画像入力を処理できます。観察と考察によると、テキストと画像のプロンプトをより高い画像重みパラメータ値で組み合わせることで、Midjourneyでより一貫性があり、望ましい画像結果が得られます。
Midjourneyは、機能的、表現的、美的という消費者のニーズを満たす高品質なデザイン画像を生成することで、ファッションデザインのコンセプト生成と開発を加速させる上で非常に価値があることは明らかです。しかし、反復的なアクションリサーチを通じて、いくつかの明らかな制限があることに気づきました。第一に、Midjourneyがファッション画像結果の正確性を保証することはできません。例えば、Midjourneyは、入力として提供された素材とシルエットの説明と完全に一致するデジタル画像を生成することが難しいです。第二に、特定のパラメータを使用することで出力間にある程度の類似性を実現できますが、高いレベルの整合性を達成することは困難です。第三に、Midjourneyは、入力プロンプトで要求されたように、さまざまな角度からのファッション画像を常に提供することはできません。例えば、ファッションデザインの背面図を要求しても、生成されない可能性があります。第四に、Midjourneyは出力画像の詳細を自動的に編集することができないため、他のデザインソフトウェアを使用して手動で調整する必要があり、デザインの詳細を微調整する必要があります。最後に、Midjourneyで満足のいく結果を得るためには、入力プロンプトを洗練したり、出力を評価したりするなど、デザイナーの専門知識と積極的な関与が不可欠です。全体的に、これらの制限を考慮すると、MidjourneyのようなAI画像生成システムは、現時点ではファッションデザインの初期段階のみを効果的にサポートする可能性があります。
5. 検証：麻素材を使ったファッション製品デザイン
Midjourneyを用いて生成したファッションデザイン画像が、若年層消費者のニーズや好みに合致するかどうかを検証するために、オンライン調査を行った内容です。具体的には、麻素材を用いたカジュアルウェアとハンドバッグのデザイン画像を対象に、機能性、表現力、美しさの3つの側面について評価を行いました。
調査対象は、アメリカの大学の学生174名で、機能性、表現力、美しさの各側面に対する満足度を7段階の尺度で回答してもらいました。また、消費者のこれらの側面に対する評価が、ファッション製品に対する全体的な態度にどう影響するかについても分析しました。
調査の結果、全体的な態度、機能性、表現力、美しさの4つの変数の平均値はすべて5.00以上となり、全体的にポジティブな評価が得られました。特に、全体的な態度に対する平均値が最も高く（5.78）、美しさの平均値も機能性と表現力を上回っていました（5.27）。さらに、多重回帰分析の結果、機能性と表現力は全体的な態度に正の影響を与えることが明らかになりました。一方で、美しさは全体的な態度に有意な影響を与えませんでした。これは、若年層の消費者は、麻素材のファッション製品を評価する際に、美しさよりも機能性と表現力を重視する傾向があることを示唆しています。
これらの結果は、Midjourneyを用いて生成したファッションデザイン画像が、消費者のニーズや好みに合致する可能性を示唆しており、過去のアクションリサーチの結果を裏付けるものとなっています。
6. Eコマースへの影響
従来型ファッション業界とデジタルファッション経済
従来型ファッション業界は実店舗での販売や製造、消費を軸としていますが、近年では実体のない製品の販売や消費が行われるデジタルファッション経済が台頭しています。AI画像生成システムは、どちらのビジネスモデルにおいてもデザイナーの創造性を支援するツールとして役立ちます。
AI画像生成システムがもたらす従来型ファッションビジネスへの影響
デザインプロセスをデジタル化し、消費者とのコミュニケーションを強化: AI画像生成システムは、デザインプロセスを効率化し、消費者のニーズを理解するためのコミュニケーションツールとして役立ちます。
デザインチーム内のコミュニケーションを向上: 詳細な画像を迅速に生成することで、デザイナーと消費者、デザイナー同士の意思疎通を円滑化します。
デザイン開発サイクルの短縮: 従来の試作品製作に比べて短時間でイメージを共有できるため、開発期間を大幅に短縮できます。
AI画像生成システムがもたらすデジタルファッション経済への影響
デザインの自由度向上: 実体のないデジタルファッションでは、素材やサイズなどの制限がなく、デザイナーの創造性を最大限に発揮できます。
視覚的に魅力的なデジタルファッションの生成: AI画像生成システムは、高度なデジタルビジュアルエフェクトを含んだデジタルファッションを効率的に生成できます。
デジタルファッション消費サービスの提供: AIを用いたデジタルファッションの試着機能やカスタマイズ機能により、消費者にとってより充実したショッピング体験を提供できます。
AI画像生成システムは、従来のファッション業界とデジタルファッション経済の両方に大きな影響を与え、ビジネスチャンスを拡大する可能性を秘めています。
7. 結論、制限、今後の研究
結論：Midjourneyがファッションデザインのコンセプト生成と開発のプロセスにおいて潜在能力を秘めていることが示されました。具体的には、このAIツールは、視覚的に魅力的で表現力豊かな衣服や既製服を作成する際に、ファッションデザイナーを支援できることが分かりました。これは、事前に定義されたデザイン基準と、機能性、表現力、美しさという消費者のニーズを満たすことを意味します。
制限：現段階では、AIベースの画像生成ツールは、ファッションデザインの初期段階を主に支援するものであり、効果的に利用するためには、デザイナーの専門知識と積極的な参加が必要となります。
今後の研究：本研究では、利便性に基づくサンプルを用いた統計的検証の段階での制限がありました。そのため、将来の研究では、サンプルサイズを増やし、全国規模の消費者パネルに基づいてデータを収集することで、AI支援によるファッションデザインに関する知見をさらに検証することが重要です。また、Midjourneyという1つのAI画像生成ツールに焦点を当てていましたが、将来の研究では、異なるAIツールを調査し、比較することで、ファッションデザインおよび関連するeコマースシナリオに対する影響を評価する必要があるでしょう。さらに、AIツールをファッションデザインに統合することの倫理的な意味合いについては調査しませんでしたが、技術の進歩と倫理的な懸念をバランスさせ、AI駆動の創造性における透明性を強調することで、誤解を招くような行為を防ぐことが重要です。現在のAI画像生成ツールの主要な倫理的課題は、AIトレーニングデータにおける著作権のあるデザイン素材を避けることと、AI支援によるクリエイティブデザインにおける知的財産の法的かつ公正な保護を確保することです。将来の研究では、これらの倫理的な懸念を徹底的に調査し、潜在的な解決策を探求することを推奨します。
参考文献
[1] Zhang, Yanbo, and Chuanlan Liu. “Unlocking the Potential of Artificial Intelligence in Fashion Design and E-Commerce Applications: The Case of Midjourney.” Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research 19, no. 1 (March 18, 2024): 654–70. https://doi.org/10.3390/jtaer19010035.
[2] Lamb, J. M., & Kallal, M. J. (1992). A Conceptual Framework for Apparel Design. Clothing and Textiles Research Journal, 10(2), 42-47. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0887302X9201000207
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