ファッション・アパレル・アクセサリーメーカーでのAI活用術

ファッション・アパレル・アクセサリーメーカーに、そもそもAIは必要なのか

AIを入れて効く業務かどうかは、二つの問いで切り分けられます。同じ判断を月に何回繰り返しているか。そして、その判断を外したときに何が起きるかです。ファッション・アパレル・アクセサリーメーカーのAI活用も、この二つが重なる業務から手をつけるのが確実です。

当てはめると、線ははっきり引けます。 効くのは、判断の型が決まっていて、外すと作り直しが効かない仕事 です。

週ごとの消化率を見ながら値下げの掛け方を試算する仕事、上がり品の検品記録から仕上がり寸法の振れを見つける仕事、意匠の出願書類の記載の抜けを出す前に指摘してもらう仕事が、その側に入ります。

反対に、任せないほうがよい仕事もあります。展示会で卸のバイヤーと向き合う商談です。バイヤーが売り場の棚をどう組むかを聞きながら、色の入れ替えや別注の袖丈をその場で詰めていきます。相手の売り場の事情を読んで落としどころを探る場面は、人が座るほかありません。

同じアパレルメーカーでも、自社で店を持つか卸だけかで、線の位置は動きます。 線引きはブランドの規模で決まるのではなく、自社の業務を工程に分けてから決めるもの です。次の章で、シーズン企画からお客様対応までを並べ、どこに負荷が集中しているのかをたどります。

シーズン企画からお客様対応まで、負荷が大きいのはどの工程か

仕事をシーズンの流れに沿って並べると、負荷のかかり方が偏っていることが見えてきます。型が決まっている工程と、人の目がないと決まらない工程が混ざっているためです。

負荷が集中しているのは 調達・生産手配 です。売れ行きがまだ分からない段階で、品番ごとの数量を確定させなければならないためです。生地は先に押さえないと織り上がりが間に合わず、縫製工場の生産枠も同じシーズンの他社と取り合いになります。

担当者の時間は、生地の最低発注量と品番ごとの必要量の帳尻合わせ、そして工場ごとの空き状況の問い合わせに取られます。前のシーズンの消化率に照らして、この色は何枚、このサイズは何枚と割り付ける作業が、品番の数だけ繰り返されます。

ここに手を入れると、後ろの工程が変わります。数量を決めた根拠が品番ごとに残っていれば、販売期に入って値下げを考えるとき、そもそもどこで多く積んだのかを見に戻れます。

一方、パターン・サンプルは 極小 と判定しています。サンプルを着せて肩の落ち方や丈のバランスを直す補正は、動いている体の上で決まる判断です。型紙という平面に落ちる前の段階なので、AIが入れる余地がありません。

ファッション・アパレル・アクセサリーメーカーで最初に取り組むべきAI活用、3つ

手をつける順は、第1章の二つの問いがそのまま効いてきます。繰り返している回数と、外したときに取り返しが利かない度合いです。その両方が重なるのが、値下げの試算、検品記録からの振れの検出、意匠出願書類の一次チェックです。

値下げの掛け方を、期末を待たずに試算する

動き出す合図は、毎週決まった曜日です。その週の店舗と通販の販売実績が表計算ソフトに出そろうと、AIは品番ごとの消化率、残っている色とサイズの偏り、前のシーズンの同じ時期の動き方、ブランドとして守ると決めた定価消化の線を照らし、値下げの幅と時期の案を品番ごとに組み立てます。

結果はMDと営業が開く一覧表に品番ごとの行として増え、業務チャットで知らせが出ます。いまは会議の前に担当者が表を作り直していますが、仕組みが入ると 値下げ案と、その根拠になった消化率が並んだ状態 から話を始められます。

担当者が確かめるのは、サイズの偏りをどう扱うかです。大きいサイズだけ残る品番と、全サイズが均等に残る品番では打ち手が違います。値下げに踏み切る判断は、MDの責任者が持ちます。

仕上がり寸法の振れを、次の生産に入る前につかむ

起点は、縫製工場から届いた検品記録が指定の保管場所に保存されたときです。AIは、品番ごとの出来上がり寸法の実測値、許容している公差、色の振れの判定、同じ工場の過去の上がり品の記録を見比べ、公差の内側でも一方向に寄り続けている項目を拾います。

拾った項目は品質管理の一覧表に並び、生産管理の担当者に通知が届きます。いまは検品で規格を外れた分をはじいて終わりですが、仕組みが入ると 同じ工場の同じ品番で次も外れそうだと分かった状態 で、追加生産の指示に入れます。

人の目が入るのは、寄りが出た項目が生地の伸びによるものか、工場の縫い代の取り方によるものかです。仕様書を直すか工場に申し入れるかは、生産管理の責任者が引き取ります。

自社の過去コレクションと重ならないかを、出願の前に確かめる

三つ目は、出願候補のデザイン画と仕様書が社内のドキュメント管理ツールに登録されたときに動きます。AIは、自社が過去に登録した意匠の図面、公開済みのコレクションの資料、以前の出願で指摘を受けた理由の記録を照らし、図面の面の抜けと、自社の既存の意匠に形が近い箇所を書き出します。

指摘は下書きに書き込まれた形で保存され、知財の担当者に通知が届きます。いまは出願の直前にまとめて読み合わせていますが、仕組みが入ると どの角度の図面が足りないかに印が付いた原稿 から、弁理士に相談を持ち込めます。

担当者が押さえるのは、近いと出た箇所を別の意匠として出すか、部分意匠に切り替えるかです。似ているかどうかの最終的な判断と、出願の範囲を決めるのは弁理士と知財の責任者です。

業務に組み込むまでの4ステップ

ここでは、週ごとの消化率から値下げを試算する例で通して見ます。新しいシステムを作る話ではなく、すでにある販売実績と社内の基準の間に、情報の通り道を一本引く作業です。

1. 使う情報がどこにあるかを決める

必要なものは、すでに社内にあります。

• 品番・色・サイズごとの週次の販売実績と在庫数
• 投入時の上代と、これまでに掛けた値下げの履歴
• 前シーズンの同じ品番群の消化率
• 生産手配の段階で積んだ品番ごとの投入数量

新しく作るのではなく、最新のものがどこにあるかを決めるだけです 。店舗分と通販分が別の表に分かれているなら、一箇所にまとめます。

2. 何をきっかけに動かすかを決める

担当者が思い出して開く形では続きません。その週の販売実績が出そろう曜日を合図にします。シーズンの山場ほど会議の準備が立て込みます。決めないまま始めると、いちばん見たい時期に誰も開かなくなります。

3. 判断の基準を設定しておく

時間がかかるのはここです。MDのベテランが頭の中で当てはめている線を、文章にしてまとめます。書き留めることになるのは、次のような基準です。

• 投入から何週目で消化率がどこまで届いていなければ、値下げの候補に載せるか
• 定番品と、別注やコラボの品番とで、線をどう変えるか
• 同じ色番でもサイズが偏って残っている場合、どちらを優先するか

一度まとめれば、シーズンが替わっても同じものを使い続けられます 。

4. 結果の戻り先と、確認する人を決める

画面に出して終わりにはしません。値下げ候補をMDの一覧表に行として増やし、営業と店舗の担当に業務チャットで通知が届く形にします。値下げを掛ける前に、MDの責任者が消化率の根拠に目を通します。

先に知っておきたい、つまずきやすい3か所

• 追加生産をかけた品番を、初回の投入分と合わせて消化率を数えてしまいます。後から入った分は店頭に並んだ週が違うため、合算すると消化が遅れているように出ます。まだ動いている品番に、値下げ候補の印が付きます。 投入の回ごとに、数量と入荷週を分けて記録しておきます 。
• 委託先ごとに検品記録の様式が違って、流れが止まります。工場によって寸法を測る箇所の呼び名も、色の判定の書き方も揃っていません。様式が変わった時点で、AIが読める列が消えます。 発注のときに、返してもらう記録の項目と並びを決めて共有します 。
• 意匠が似ているかどうかの判断まで任せてしまいます。AIが並べられるのは、図面の抜けと、自社の過去の意匠に形が近い候補までです。需要者から見て同じ美感かどうかは、AIが照らせる基準の外にあります。出願に進むかどうかは、弁理士と知財の担当が決める仕事として残します。

ファッション・アパレル・アクセサリーメーカーのAI活用は、どこから考えればいいか

第1章で引いた線は、 型が決まっていて外すと作り直しが効かない仕事 はAIに向き、バイヤーとの商談やサンプルの補正は人に残る、というものでした。4章の三つは、いずれも品番の単位で同じ判断が繰り返され、外したときに動かせなくなるものが大きい側に並んでいます。

三つとも同時に始める必要はありません。 まず一つ、いま自分の手が止まっている工程から始めれば十分です 。週次の販売実績も、工場から戻る検品記録も、過去の出願の控えも、すでに社内にあります。新しく集めるものはなく、置き場所を決めるところから始められます。