ファッション業界で活躍するAIとその未来

ファッションにおけるAIの利点

人工知能がビジネスのやり方を劇的に変えてきたことは否定できません。ビジネスでの予測分析の使用から、製品の属性を識別する際のコンピュータービジョンまで、AIがファッションの分野で役立っている無数の方法があります。以下のいくつかの方法は、ファッションにAIを適用することがいかに強力かを示しています。

カスタマイズ

– NetflixやYouTubeが同様の番組や製品を提案できるのと同じように、ファッション業界のAIも同じことを行うことができます。電子商取引は人々が買い物をする中心的な方法になっているため、消費者に関するデータがこれまで以上に追跡されています。多くの成功したファッションWebサイトは、顧客のブラウジングパターンのログを保持し、色、スタイル、デザインに基づいて同様のアイテムを提案することができます。

顧客サービスとコミュニケーションの改善

–電話やメールは、多くの企業の間で依然として一般的ですが、徐々に過去のものになりつつあります。過去数年間で、チャットボット技術の出現により、顧客とファッションブランド間の変換とコミュニケーションが大幅に増加しました。

より良い購入と計画

–多くのファッションバイヤーやプランナーにとって、一般的に直面する困難は、デザイナーのためにどの素材を購入するかを正確に知ることです。注文が多すぎると、特にその製品が期待どおりに売れなかった場合、ビジネスに悪影響を与える可能性があります。しかし、高度な予測分析により、購入者は顧客の行動から効果的に学習し、さらに正確に計画することができます。どのアイテムがベストセラーおよびワーストセラーであるかを知ることで、正確に購入して計画できます。

操作の自動化

–人工知能を使用する最大の利点の1つは、ありふれたタスクを自動化できることです。会社の労働時間の大部分は、人工知能だけで簡単に実行できる、単純なデータ入力、計算、およびその他の作業に使用されます。これはファッションブランドにとって大きな資産であり、マージンをより正確に評価し、AIを使用して組織を作成できるため、人手が少なくて済みます。これにより、多くの小売業者は、戦略や実行などのより重要な事項に集中できます。

在庫管理

–小売業者が直面する大きな問題は、売れ残り商品のために過剰注文と利益を失うことです。ビジネスを動かし続けることは常に非常に厄介でしたが、無駄なアイテムが残されていることをあまり保持していません。今日、Chain of Demandのような企業は機械学習アルゴリズムを使用しています。

より正確な予測と選択を行います。需要予測手法は長年にわたって使用されてきましたが、従来の方法では過去の販売データのみを使用していました。計算作業のほとんどは人間が行う必要があり、データセットが10,​​000を超えると制限があります。ただし、機械学習を使用すると、予測エラーを最大50％削減でき、使用するデータポイントとソースの数に制限されないため、より正確な予測を行うことができます。

返品の削減

–アパレルの返品には、他のカテゴリよりも検査に約3倍時間がかかります。これにより、運用コストが非常に高くなります。ただし、小売業者はAIの助けを借りて、顧客がより多くの情報に基づいて購入を決定できるようにします（上記を参照）。このカスタマイズの増加とコミュニケーションの改善は、不満を防ぎ、ひいては返品率を低下させます。小売業者は返品により毎年約6,426億ドルを失います。これが、AIの使用は信じられないという理由です。

製品発見の改善

–コンピュータービジョン（機械学習の拡張）の助けを借りて、買い物客は希望する製品の写真をアップロードし、そのアイテムが指定された店舗に存在するかどうかを即座にフィードバックできるようになりました。また、写真をスキャンして、その製品をどこで購入できるか、どの小売店で購入できるかを提案するソリューションもあります。この好例の1つがGoogle Lensです。モバイルユーザーは、製品の写真を撮って、スマートフォンから同様のスタイルを見つけて購入することができます。同様に、PinterestのレンズはAIテクノロジーを使用して、データベース全体で視覚的に類似したピンを検索します。

AIを使用する大手ファッション小売業者

AIは数年前から存在していますが、現在ファッションに適用されている技術はまだ初期の段階です。店内の人工知能が完全に実現するまでにはまだ長い道のりがありますが、次の企業はその先導者のほんの一例です。

アリババ

ストアの主な機能には、インテリジェントな衣服タグ、スマートミラー、オムニチャネル統合が含まれます。最初に、店内のすべての製品には、特別なRFID（無線周波数識別）タグと、その中に特別な情報を運ぶBluetoothチップが含まれています。これにより、最も多く販売されているアイテム（色とサイズに基づく）および顧客に関するその他のより深い洞察について、より多くの情報を提供できます。さらに、衣服にはジャイロセンサーと呼ばれるものが含まれており、アイテムがどのようにタッチまたは移動されているかを判断するのに役立ちます。スマートミラー（2番目の機能）は、すべての販売および部屋の床の変更に配置されると言われています。人が入っているかどうかの情報を伝えるタッチスクリーンがあるだけでなく、顧客が店に持ち込んだ商品に関する情報を提供するのにも役立ちます。これらのミラーは、アイテムに合う他のアイテムを提案することもできます。これにより、顧客は、希望するすべての衣類を持ち歩く必要なく、ミラーだけで多数のアイテムを完全にカスタマイズして試着することができます。モバイルAI宝網アプリに接続するファッションAI

彼らが試着した服を見る。このようにして、消費者は、推奨されたスタイルまたは店舗に合ったスタイルの買い物を続けることができます。

ASOS

同社は、AIをシステムに統合したもう1つの小売業者であり、ショッピング体験を向上させる新しいツールを導入しました。この新しい技術は、消費者が適切なサイズを決定するのに役立ち、より多くの情報に基づいた購入を可能にします。 「フィットアシスタント」と呼ばれるこのテクノロジーは、衣服情報と購入履歴のデータベースを通過するプラットフォームを組み合わせて、適切なフィット感を正しく調整します。