ファッションAIを味方にする
週末の午後
とてもいい機会を頂きました。
国際ファッション専門職大学、
東京国際工科専門職大学の公開研究会に
参加させて頂きました。
【ファッションAI✖️サステイナブル〜
ファッションAIはファッション感性知を
越えることができるのか？】
学生さんお二人の発表
研究者さんお二人の発表
IT系ビジネス経営者さんの発表
皆さん、それぞれのお立場からの
発表は、視点も違っていて
とても興味深い内容でした。
私自身もクローゼットリサーチのお手伝いを
実際にさせて頂いたことがあって
学生さんのクローゼットリサーチの結果は
自分になかった視点を頂くことが出来ました。
衣服選択行動や動機
オシャレとサステイナブルの視点
調査は
着る：好き
着ない：好き
着る：好きではない
着ない：好きではない
これをご自身のワードロープに落とし込んだ結果から
洋服のテイストや傾向
感じたことを発表して下さいました。
服の価値観やこだわり
好みの変化
服を大切に着るために必要な
購入時の考え方
処分する方法まで
しっかりと考えられていて
発表された学生さんたち自身も
沢山の気づきがあったようでした。
結構大変な作業量にはなりますが
洋服との向き合い方や価値観が
変わりますので個人的にもオススメします。
ちなみにこちらは、
私が昨年末にリサーチした時の
ワードローブのコーデイネイトとリサーチ例です。
ワードロープを視覚化すると
消費行動を見直すきっかけになりますよ。
シーズンごとに棚卸ししておくと
次に何が欲しいのか？
お買い物のリストが作れて
不要なお買い物をしなくなります。
後半は、研究者さんや経営者さんの視点で
ファッションとAIについて
お話を聞かせて頂きました。
特に、経営者さんのお話は、
実際ご自身の会社で運用されている
ファッションアプリのタグ付けが
600ものタグ付けが出来るようになるまで
２年以上の時間を費やして
莫大なデーターを手作業から開発したことで
今は、アパレルメーカーさんの商品開発などに
とても貢献されているそうです。
データーを分析することを得意とするAIは
過去のデーターからの予測が立てられるので
販売期中の
商品の追加やマークダウンのタイミング
さらには、販促計画まで
予測してくれるから
在庫過多や機会ロスなどが
未然に防ぐことが出来ます。
今までは、
DBが手作業で行っていたので
データー以外の情報
現場とのコミュニュケーションによる
認識の違いから
どうしても
正確な判断は難しかった領域
データーから正確に判断することで
大量生産、大量消費の問題を
解決できるんだろうなあって思います。
これを解決することが出来たら
企業側のサステイナブル（継続可能）に繋がりますね。
AIにもやはり苦手というか
難しい事もあるようで
多品種、販売期間が短いファッションは、
データーの蓄積には向いていない部分もある
予測不可能なこと、、、
気候、トレンド、
そして人の感情や好みの変化
この部分ではやはり人の力が必要なようです。
元アパレル販売員の私としては、
ちょっと安心 ホッ〜
どれだけ、AIやテクノロジーが進化しても
人の感情や好みの変化、
深層心理は同じ人間にしかわからない。
TPO,似合う、好き、トレンド、
一人一人の経験から来る価値観までは
AIにもわからないよね。
安心、あんしん ホッ〜
昨日まで、
どうってことなかったのに
何かのきっかけで好きになる
夢中になってしまうことってありますよね。
そのきっかけていうのは、
やはり人間が作り出すことが出来る訳で、、、
販売員さんのアドバイスがきっかけで
気づかなかった自分の魅力を発見出来たり
着た経験のない服をオススメしてもらって
新しい視点が増えることで
オシャレすることが楽しくなったりもする。
まだまだ、人の力、
販売員さんにしか出来ないことがあります。
販売員さんのお仕事の内容は
本当に多岐に渡るんだけど
AIにお任せできることは
お任せして
その代わりに
販売員さんがそれこそ
プロとしての専門性的な部分を
しっかりと磨いていく必要が求められますね。
お客様の潜在意識の中にある
好きを引き出す力
きっかけを与える力
最近のお客様の中には、
答えだけを求める傾向も増えています。
パーソナルカラー、骨格診断
「あなたは、これが似合います」
みたいな感じ、、、
ちなみにこれは、AIにも出来ること
販売員さんに求められる専門性は
お客様が気付けなかった
内側にある好きを
一緒に見つけてあげられる力かもしれないですね。
＃RE:ZAKKA #再生請負人
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