アパレル販売業者は前年の売り上げや、人気が出そうな商品に関する直感に基づいて、どのような商品に需要が生まれるか予測を立てる。しかしこれらは知識や経験に基づく臆測にすぎない。さまざまな要因により、こうした臆測は外れる恐れがある。例えば顧客の購入パターンの変化や、特定の色やスタイルの人気低下など、予測の難しい要素が存在する。The Business of Fashionの見積もりによると、AIベースのアプローチを需要予測に利用することで、予測ミスを最大50％減らすことができるという。

　服のデザインにアルゴリズムの助けを借りている小売業者もある。画像を分析し、人気のスタイルをコピーして、そのデータを使って売れ行きの良いものとそうでないものを確認する。アルゴリズムはこの情報を利用して全く新しいデザインを生み出すことができる。AmazonやWalmartのような大手小売業者は独自のファッションブランドを持つようになっており、ファッショントレンドを判断できる機械学習システムを構築している。そう遠くない将来、こうしたシステムを使って流行のファッションをデザインできるようになるだろう。

AIによる製造と配送の支援

　服をデザインしたら、分析ツールやビジネスインテリジェンス（BI）ツールを利用することで製造プロセス全体の効率を高める。縫製加工の多くは中国、インド、バングラデシュ、グアテマラ、インドネシア、ベトナムのような人件費の安い国で行われている。縫製加工にはAI技術が採用され始めたばかりであるものの、さまざまな目的で徐々に利用が進んでいる。ファッションの製造分野でAI技術を利用するのは、主に効率を改善するためと、縫製作業員の能力を補うためだ。本稿執筆時点では、品質保証のためにAIシステムで生地の不良を検出したり、元のデザインの色が完成品の生地の色と一致しているかどうかを確かめたりできる。

　機械学習やその他の認識技術を同じように適用することで、経路が最適化され、全体的な配送コストと輸送時間が削減される。そのため配送の高速化にも効果がある。企業は、物流業務プロセスを自動化し、悪天候や道路工事などの不測の事態で予定が変わる場合に、別経路の輸送手段を素早く見つけることができる。

　財布、サングラス、衣服などの高級品は偽造されることが多く、輸入品からこれらの偽造品を割り出すのは難しいこともある。しかし税関や国境での取り締まりにAI技術を適用することで、偽物を突き止めることができる。あるベンダーが開発したテクノロジーで、商品の写真を撮影し、アルゴリズムを使ってそれらを調べることができる。こうしたアルゴリズムにより、革、木材、金属などのさまざまな素材を分析し、その商品が本物か偽物かをユーザーに伝えることができる。

AIで服の購入体験を強化する

　顧客はWebサイト、メール、ソーシャルメディアへの投稿、動画などのコンテンツが、個人に合わせて非常に細かく調整されていることに慣れてきた。こうしたコンテンツは顧客が今まさに欲しいと考えているものに合わせて作られる。顧客は簡単さと利便性も求めている。AI対応のショッピングアプリでは、顧客が服のスクリーンショットを撮影して、その画像に写っている購入可能な服やアクセサリーを特定することができる。その後同じ服を見つけたり、スタイルや見た目が似た商品を購入したりできる。

　アパレル販売業者は、アプリケーションとバーチャル試着の提供を始めている。これらを利用する顧客は、自宅のソファでくつろぎながらジーンズやワンピース、さらには化粧まで試せる。Stitch Fixの同名サービスは、毎月服を自宅まで届ける個人向けのオンラインスタイリングサービスだ。本稿執筆時点では、デザインの流行、顧客の個人的な好み、フィードバックに基づく機械学習アルゴリズムを使用している。所属するスタイリストが、各顧客にとって最適な服やアクセサリーを選んで提供できるようにするためだ。

　顧客がオンデマンドでより簡単に服を購入できるようにするために、多くのブランドが会話型のインタフェースを使って顧客の購入決定を後押ししている。例えばAmazonの「Alexa」、Googleの「Google Home」、Appleの「Siri」、Samsungの「Bixby」、Microsoftの「Cortana」などがこれにあたる。こうした音声ベースのインタフェースは、購入に関する一連の質問によってユーザーを助ける。関連商品や追加商品を提案できるように徐々に学習する機能もある。ファッション関連の企業はAIチャットbotも採用している。チャットbotを通じて顧客と24時間年中無休で関わり、多様な職務を支援することができる。

　衣服は、手元に届くまでにさまざまな過程を経由する。AI技術はそうしたプロセス全体の各要素を変革する。ファッションへのAI技術の導入には課題があるものの、ブランドは将来を見据えて既にAIに投資し始めている。そして最終収益全体に影響を与え得る、AI技術の可能性を感じ始めているところだ。