ファッション企業が商品企画や数量決定に人工知能（AI）を導入している。商品情報の入力や注文書の作成などの繰り返し業務を自動化し、一部のブランドでは次のシーズンの購入数量に需要予測の結果を反映させている。新商品の色、素材、パターンを過去の類似商品の販売実績と関連付けるシステムも開発中である。
業界によると、LFは一部ブランドの2027年春夏商品の購入数量を決定する際にAI需要予測の結果を適用している。製品画像からスタイルを自動分類し、シーズン前の販売需要を予測する。シーズン中の商品や在庫の配分にも適用する計画である。
海外流通担当者が商品案内書を見て商品番号や色コードを注文書に直接入力していた企業間取引（B2B）注文システムも、オンライン商品カタログ画像を選択すると注文情報が自動で連動するシステムに変更された。色やサイズ、発注締切を確認し、注文情報の漏れや誤りもチェックできる。
セジョングループは商品情報の分類を自動化した。内部スタッフが開発した『AI基盤商品意思決定システム』は、写真から色や素材、パターンなどを抽出しデータに変換する。会社によると、第一段階の『商品属性自動抽出』機能を導入した後、手作業が約90%以上減少した。
セジョングループは商品属性と画像の類似度を分析し、過去の類似商品の販売実績や購入データを抽出する機能も開発中である。販売量予測モデルを含む全3段階のシステムで、適正生産量を予測し在庫負担を軽減する計画である。
アウトドアブランドのブラックヤックは、販売率や在庫状況、消費者需要、市場の流れを分析するためにAIを活用している。天候や気温などの外部データを関連付けた製品ごとの需要や生産量予測も進めている。
ファッション業界はシーズンを先取りして商品と数量を予測する必要があり、初回の数量が多すぎると在庫負担を抱え、少なすぎると品切れで販売機会を逃すことがある。これを補うためにAIを通じて予測を行っている。ただし、現在はAIに完全に依存して生産や購入数量を決定する状態ではない。生地や副資材の確保、納期などの供給条件を担当者が共に検討する。
ファッション業界関係者は「需要を予測して悪性在庫を減らすことがAI導入の究極的な目的の一つである」と述べ、「データ蓄積の初期段階だが、繰り返し業務を減らし担当者の判断を補助する方向で活用が広がる見込みである」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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