ファッション業界における生成AIの活用方法とは？マッキンゼーのレポートから分析
AI技術の一つである「生成AI」は、ファッション業界で生産性向上や市場投入の迅速化、顧客へのより良いサービス提供の可能性を秘めています。マッキンゼーのレポートでは、生成AIがファッション業界でどのように活用されているか、要点、課題、可能性を整理しています。今回レポート内容と一部外部事例合わせて、ファッション業界における生成AIの活用方法をまとめました。
参考：
マッキンゼーの観点
ファッション業界において、生成AIは生産性向上や市場投入の迅速化、顧客へのより良いサービス提供の可能性を秘めています。生成AIは、音声、コード、画像、テキスト、シミュレーション、ビデオなどの非構造化データを処理して新しい情報を作成することができます。マッキンゼーによると、ファッション業界では、生成AIを活用して、製品イノベーション、マーケティング、販売、顧客体験の分野で大きな成果が期待されています。
マッキンゼーがまとめた具体的な活用例
製品開発とイノベーション：リアルタイムで非構造化データを分析し、新しいデザインを生み出すことができます。
マーケティング：キャンペーン戦略やプロダクトキャンペーンコンテンツ、各マーケティングチャネル向けの仮想アバターを迅速に作成することができます。
販売と顧客体験：チャットボットやテキスト生成ツールを利用して、顧客サポートエージェントが複雑な問い合わせを効率的に対応することができます。
マッキンゼー提案した生成AIの利活用ステップ
価値を最優先に考える：生成AIが最も価値を提供できる分野に焦点を当てる。
リスクを把握し、緩和策を立てる：生成AIのリスクを把握し、それらを緩和するためのプロセスを確立する。
現在の労働力のスキルアップ：生成AIの活用に必要なスキルや知識を持つ人材を確保するために、従業員のスキルアップを促進する。
パートナーシップを構築する：生成AIに関する専門知識を持つパートナーとの協力を推進する。
マッキンゼーのレポート以外の活用例、アプローチ
「OpenFashion for Enterprise」がアパレル企業向けに提供開始。
AIファッションプラットフォーム「OpenFashion」が、アパレル企業向けサービス「OpenFashion for Enterprise」を提供開始
生成AIを活用してデザインやマーケティングを効率化することが可能に
AIファッションチャレンジが開催され、最先端のデザインを創り出すことが目的に
「AIファッションチャレンジ」というコンテストが開催され、生成AI技術を活用して最先端のデザインを創り出すことが目的とされています。
応募総数は440通に上り、AI技術の進化がファッション業界にも及んでいることが伺えます
StyleGANを用いた高解像度ファッション画像生成が研究しています。
StyleGANを用いた高解像度ファッション画像生成が研究されており、好きな服を着せた人物画像生成や元画像の服の色や雰囲気を自在に操作できるようになっています。
今後ますますAI技術が進化し、ファッション業界においても新たな表現方法が生まれていくことが期待されています。
H&MとZaraはどちらもジェネレーティブAIを使ってファッショントレンドと消費者の需要を予測しています。
H&M は 200 人を超えるデータサイエンティストを雇用し、AI アルゴリズムを使用して検索エンジンやブログの情報を収集し、購入の意思決定、在庫管理、店舗の配置に役立てています。
Zaraは、AIロボットを使用して、店舗でのオンライン受け取りまたはクリックアンドコレクトオプションを使用して顧客の注文を受け取ります。
また、Zaraは、設計から出荷まですべてをAIで管理しているため、あらゆる段階で貴重なデータを収集できます。
さらに、Zaraは衣料品のセキュリティタグにマイクロチップを取り付けて、特定のスタイルやサイズがサプライチェーンのどこにあるかを識別できるようにしています。AIは、新しいトレンドを予測するだけでなく、現在人気のある商品を補充すべきかどうかを知らせます。
最後に
生成AIはファッション業界に革新をもたらす可能性があります。デザインやマーケティングの効率化だけでなく、顧客ニーズに合わせたカスタマイズやパーソナライズも可能です。また、新しいビジネスモデルやサービスも開発される見込み。最適化や生産性向上も期待されます。しかし、プライバシー保護やアルゴリズムのバイアスなど、課題も存在します。倫理的な観点からの検討が必要です。新しいツールを今から試し、将来の可能性を拡げることが大切です。
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