ファッション生産におけるAIの台頭

私たちはファッションテクノロジーコンサルタントのトーマス・ロザリー氏に、デザインの生成と小売トレンドの予測に人工知能がどのような効果をもたらすのかについて話を聞きました。

今年初め、RAIアムステルダムで開催されたSportswear Pro 2024カンファレンスでは、世界中から何千人もの人々が4日間にわたってスポーツアパレル業界の将来の可能性について熱心に語り合いました。

このイベントの出席者および講演者の一人は、ファッション技術コンサルタントであり、FILA の元シニアメンズウェアデザイナーであるトーマス・ロザリー氏です。トーマス氏にとって、スポーツウェアとファッション業界全般の将来、そして彼がパネルディスカッションのゲストとして話したトピックは、人工知能 (AI) と非常に密接に関係しています。

「スポーツウェア・プロのパネルで取り上げたトピックの1つは、アイデア創出のプロセスでした」とトーマス氏は語った。

「クリエイティブ デザインにおいて、アイデア創出とはデザイン プロセスのアイデア創出のことです。このために、非常に優れた AI ツールがいくつかあります。たとえば、FILA や Adidas のような企業の場合、ブランドの過去の製品カタログからいくつかの製品を選択し、それらの入力に基づいて新しい製品を生成するように AI モデルをトレーニングすることができます。その結果、思いもよらなかったデザインが生まれますが、それらはブランド アイデンティティと一貫性のあるものになります。

「これらの AI モデルの中には非常に洗練されたものもあり、追加のプロンプトを追加できます。たとえば、「アールデコ風」と言うと、ブランド スタイルと他の要素が少し組み合わされます。人間が行うよりもはるかに迅速にアイデアを生み出すのに役立ちます。」

「実際、広告やマーケティング コンテンツにも同じデザインを作成できます。私のパネリストの 1 人である、ノッティンガム トレント大学のデザイナー兼講師である友人のイアン キャンベル コールは、AI が生成した美しい画像を使用してエルメス風のマーケティング パッケージを作成するワークショップを主催しています。通常、これにはトップクラスのモデルや写真家が必要で、数十万ポンドの費用がかかりますが、AI を使用すると、やり方さえわかれば、半日で完了します。」

限られた用途、無限の可能性

それでも、人々は AI の潜在的な欠点を警戒しています。トーマス氏は、ますます強力になる AI がもたらす広範な社会的リスクを否定はしませんが、デザインや印刷に携わる人々にとっては、AI のより限定的な使用を単なるツールとして捉えることが重要だと語っています。

トレンド予測は、機械学習が将来の動向を予測するのに役立つもう一つの興味深い分野です。

「AI は最初の計算機が登場したときと少し似ていると思います。足し算や算数の作業が終わって、分析を始められるようにする、足し算や引き算だけではない作業です。AI はアイデア創出の面で一定のメリットをもたらすテクノロジーの 1 つにすぎませんが、人間にはより得意な仕事がいくつかあります」と彼は言います。

しかし、AI はアイデアを生み出す以上のことができるのです。トレンド予測は、機械学習が将来の発展を見極めるのに役立つもう 1 つの興味深い分野です。

「これは本当に興味深いことであり、常に発展し続けているものです」とトーマス氏は言う。
「私が最後に行ったヒューリテックという会社との会議では、AIが流行するずっと前からAIに取り組んできたフランスの会社が、毎日何百万ものソーシャルメディアの画像を見て、それらの画像内のさまざまな識別可能な特徴を追跡する画像認識技術を紹介しました。

「例えば、赤いセーターがより多くのインフルエンサーやソーシャルメディアのアカウントに登場し始めたら、Heuritech は、ある期間に赤いセーターが市場で大ヒットすると予測できます。したがって、企業はこのテクノロジーが浮き彫りにするトレンドを自社の製品ラインに取り入れたいと思うでしょう。」

最初のステップ

AI の潜在的な用途は無限に見え、すでに業界の多くの企業で使用されていますが、FESPA のメンバーはどのようにしてこのテクノロジーを使い始めることができるのでしょうか。

「AI 101 は、 Midjourney を使い始めて、それを探索することです。とても楽しく、驚くべきものです。初めて写真の暗室に入るような感じですが、光と化学薬品から奇跡の画像が生まれるのではなく、これはあなたが使った言葉から生まれたものです。舞台裏の魔法の力を借りてデザインを作成したのです。これにより、何が可能であるかを理解することができます」とトーマスは言います。

Midjourney を超えて、この分野の他の主要人物が何をしているのかを調べる価値があります。
「印刷業界は非常に巨大ですが、さまざまなブランドが AI をどのように活用しているかを調べることは価値があります。パートナーシップを結び、物事を前進させるチャンスがたくさんあるからです」とトーマス氏は言います。

「そして、ステップ3では、どこまで進むべきかをよく理解した上で、手頃な価格でワン・オブ・ワンの製造プロセスを開発するというアイデアに向けて取り組み始める必要があります。人々がAI製品や個別化された製品を作りたがっているため、ワン・オブ・ワンは大きな要素になるでしょう。」

AIストームトルーパー

最後に、Rise of the Machines のようなファッションのハルマゲドンを避けるためには、私たち人間のささやかな才能がまだ完全に不要になっているわけではないことを認識することが重要です。

「怠惰を助長しないようにしなければなりません。学生たちには、AI を支えとしてではなくツールとして使うように教える必要があります。できるだけエラーを減らすために、人間の能力を活用する必要があります」とトーマス氏は言う。

人間が品質管理、プロセスと出力の監督を担当し続けるようにする必要がある。

「物事が高度化するにつれ、こうしたエラーを減らすことはますます難しくなります。10 個に 1 個のエラーであれば、それを見抜くことができます。100 個に 1 個のエラーであれば、それにも気付くように努めることができます。10,000 個に 1 個のエラーであれば、確認するのはほぼ不可能です。しかし、その 1 個のエラーを AI に任せれば、恐ろしい結果を招く可能性があります。

「簡単な例としては、Google の Gemini AI によって生成されたナチスの突撃兵の画像があります。この画像では、兵士の人種が多様です。人間ならこのような間違いはしません。したがって、人間が品質管理、プロセスと出力の監督を担当し続けるようにする必要があります。設計段階で問題を見逃すと、製造段階の下流で多くのコストが発生するからです。」