AI人工知能がアパレル業界に侵入し、大量の「鉄丼」が解雇に直面！

ファッション業界における人工知能（AI）技術の応用はますます深く広範囲になっています。この技術により、衣服のデザインだけでなく、在庫も正確に計画できるようになります。

今では、人工知能がエリートのホワイトカラー労働者に完全に取って代わり、ハイテクの仕事に従事するようになるのではないかと心配し始めている人もいます。

デザイナー

人工知能に最初に侵略されるのは、創造性で知られるファッション業界のデザイナーたちだ。

インドの電子商取引サイトMyntraで最も売れている商品の一つは、オリーブ、黄色、青のパッチワークのTシャツだ。設計はコンピューターアルゴリズムによって行われます。

正確に言うと、Myntra 製品のデザインは次の 2 つのコンピューター アルゴリズムによって生成されます。

• 最初のアルゴリズムはランダムな画像を生成できる
• 2 番目のアルゴリズムは、Myntra の在庫にある衣料品の画像を分析し、既存のデザインに似ているが重複していないデザインを生成します。

MyntraのCEO、アナント・ナラヤナン氏は、これらの人工知能（AI）によってデザインされた衣料品の売上は100％の割合で成長していると語った。

アメリカのテクノロジー大手IBMが発表した人工知能システム「IBMワトソン」は、ファッションデザインで広く利用されている。 2016年、英国のデザイナーブランド、マルケサはIBMワトソンの技術を使用して、チェコのスーパーモデル、カロリナ・クルコヴァのために人工知能ドレスをデザインし、メットガラで披露してファッション業界全体を驚かせた。

同年、中国の女優リー・ユーチュンがヴォーグ誌11周年記念式典で着用した白いドレスは、中国のデザイナー、チャン・フイシャンがデザインした人工知能ドレスで、IBMワトソンのファッションビッグデータリソースも応用された。

米国の電子商取引大手アマゾンはファッション事業を拡大するため、大量の画像を分析し、そのスタイルを模倣して衣服をデザインする人工知能アルゴリズムを昨年導入した。このような最先端のデザイン技術により、頻繁に「盗作」するデザイナーの中には、近いうちに仕事を失う人もいるのではないかとため息をつく人もいる...

買い手

さらに、多くの企業は、さまざまな衣料品の在庫を決定するために人工知能をよく使用しています。人工知能は、ファッショントレンドの見通しを解釈することで消費者の需要を予測し、どのような衣料品を推奨するかを決定することもできます。これまで、これらのタスクはバイヤーと商品プランナーによって決定されていましたが、現在では同社は人工知能の意見に基づいて商品構成を簡単に決定し、販売目標の達成に役立てることができます。

アメリカの月額制ファッション電子商取引会社スティッチ・フィックスは、人工知能（AI）技術、スタイリスト、自宅で服を試着する「3in1」モデルを活用して、体型の測定の問題を解決している。アクティブユーザーは2億7000万人。

まず、Stitch Fixは「データサイエンス＋スタイリスト」方式で、ユーザーの好みやニーズに基づいて5つのファッションアイテムを推奨し、月々のサブスクリプションボックスの形でユーザーの自宅にアイテムを届ける。第2段階では、ユーザーは自宅で試着し、満足すれば不要なアイテムを無料で返品する。

このようにして、Stitch Fix は各ユーザーのフィードバックと個別のサイズ要件を記録し、将来の注文を最適化することができます。

同様に、Myntra の AI アルゴリズムは、同様のデザイン特徴を持つ衣服の過去の売上に基づいて、アイテムの将来の売上の可能性を計算できます。

従来の小売店では、バイヤーと商品プランナーがさまざまなアパレルカテゴリーに割り当てられています。たとえば、小売業者の中には、ニットトップスと織物トップスを別々に扱うチームを設けているところもあります。バイヤーたちは、このセグメンテーションによってスタイルや色のトレンドを視覚化するのに役立つと述べています。しかし、AIとビッグデータの使用に長けている小売業者は、バイヤーの雇用数が少ない傾向にある。その理由の1つは、AI技術が人間ほど直感に依存していないためだ。

2012年に設立されたアメリカの月額制ファッションレンタルサイト、Le Toteは、ファッションアクセサリーの月額レンタルサービスを提供しています。顧客は月額59ドルを支払い、一度に3着の服と2つのアクセサリーをレンタルします。ユーザーはこれらのアイテムを小売価格の50%割引で購入することもできます。

年間売上高が数億ドルに上るプラットフォームであるにもかかわらず、すべてのブランド製品の購入を担当するチームはわずか 6 人です。これは主に、これらの製品が Le Tote 独自のマッチング アルゴリズムを通じて選択されるためです。このアルゴリズムは、デジタルウィッシュリストに商品を追加した顧客の数や、オンラインレビュー、最近の購入などのデータに基づいて、商品を在庫に追加するかどうかを判断できる。

男性ファッションの月額サブスクリプションプラットフォームであるBombfellは、衣類やアクセサリーの調達をネイサン・ケイツというたった1人の従業員に頼っています。同社は、ネイサン・ケイツが衣料品の需要をより正確に予測できるよう、アルゴリズムツールと膨大なデータベースを構築した。

人工知能の限界と将来の動向

MITの経済学者エリック・ブリニョルフソン氏とカーネギーメロン大学のコンピューター科学者トム・ミッチェル氏は昨年、アメリカの雑誌「サイエンス」に次のような見解を発表した。「今後数年間で、機械の自動化と人工知能がより多くの仕事を奪うだろう。影響を受ける肉体労働のほとんどは、完全になくなるのではなく、部分的に自動化されるだろう。」

たとえば、AI は企業のデータ分析に役立ちますが、サプライヤーとの交渉には依然として人間が必要になることがよくあります。スウェーデンのファストファッション企業H&Mグループの高度分析および人工知能部門責任者アルティ・ザイガミ氏は、同社はバイヤーと商品企画担当者のチームを強化しており、彼らの仕事を人工知能で置き換える計画はないと語った。

米国労働統計局は、卸売業者と小売業者の雇用は今後 10 年間で 2% 減少する一方で、すべての職業の雇用は 7% 増加すると予測しています。その理由の一部は、それほど複雑でない仕事やタスク（在庫のカタログ作成など）が自動化されていることや、小売業者の中には、購入者が購入する商品のスタイルに関する要件があまり多くないこと（自動車部品など）にあります。

ファッション業界では、人工知能に置き換えることのできない仕事が1つあります。それはスタイリストです。 Bombfell、Stitch Fix、そしてその競合他社の多くは、AIが提供するスタイリングのアイデアを取り入れながらも、最終的にはどのアイテムを推奨するかを自ら決定する人間のスタイリストをますます多く雇用している。

これは、AI と人間の仕事を組み合わせる傾向を反映しており、より多くの人間の従業員を雇用して AI 技術を活用し、顧客に対応するサービスを提供するというものです。

人工知能投資ツールを開発するスタートアップ企業EquBotのCEO、チダ・カトゥア氏は、資産運用業界が将来さらに自動化されても、支援のためにより多くのファイナンシャルアドバイザーが雇用されるだろうと予測している。

これらの仕事は、最終的には完全に自動化するのが難しいでしょう。しかし、業界では、自動化の度合いが高まるにつれて、労働賃金水準が影響を受ける可能性があると予測されています。