4. 2026年ファッション業界におけるテクノロジー展望

AIがアパレル業界の運営構造を再構築する

人工知能（AI）は、技術的な目新しさという枠を確実に超え、消費者とブランドをつなぐ重要なインターフェースへと進化し、アパレル業界の運営構造を再構築している。Alibaba.comのプレジデント、Kuo Zhangによれば、この技術はもはや単なるツールではなく、急速にプラットフォームのオペレーティングシステムになりつつある。関税の引き上げ、地政学的な複雑さ、そしてウルトラ・ファストファッション・プラットフォームからの圧力など、激動がニューノーマルとなる市場に直面する経営幹部にとって、この移行は不可欠である。

2026年を成功裏に乗り切るには、パイロットプログラム以上のもの、つまり強固なデータインフラを中心とした戦略的刷新が求められる。オランダのランジェリーブランド、Hunkemöller（フンクミュラー）の最高技術責任者（CTO）、Gordon Smitは、マスターデータを整理することが基本的な教訓であると警告した。ウェブショップ、アプリ、実店舗からの情報を統合できるクリーンで一元化されたデータベースがなければ、効率化と高度なパーソナライゼーションというAIの約束は制限されたままとなる。

デザインと製品開発：効率性と創造性の向上

生成AIと3D技術は、制作プロセスを根本的に加速させている。AIは今やデザインワークフローに深く統合されており、スケッチからリアルな画像を生成し、バーチャルモデルを提供することで、デザイナーに無限の可能性を与えている。スペインのファッションブランド、Desigual（デシグアル）は、このハイブリッドなアプローチに全面的に取り組んでおり、「Awesome Lab（オーサム・ラボ）」プログラムを通じて、製品デザインやパーソナライズされたマーケティングにおける生成AIの活用を探求している。さらに、元Mango（マンゴ）のイノベーションラボ幹部らが設立したスペインの新興企業、Artiso（アルティソ）は、ムードボードやスケッチから生産可能な仕様書（テックパック）まで、クリエイティブフロー全体を管理するプラットフォームを立ち上げた。

プロトタイピングの段階では、3D技術がサステイナビリティとコスト削減に直接的な影響を与えている。Hunkemöllerは、物理的なサンプルの量を劇的に減らすために3Dデザインを積極的に試しており、1デザインあたり4〜5着だったサンプルを1着にすることを目指している。CLO 3DやBrowzwearといったプラットフォームは、依然として3D衣服シミュレーションの業界標準として機能している。スピードは依然として不可欠であり、競争の激化により、一部のセクターでは市場投入までの時間（タイム・トゥ・マーケット）が数週間、あるいは数日にまで短縮されている。

さらに上流工程では、次世代素材への技術投資が集中している。ポルトガルの製紙・パルプ企業、Altri（アルトリ）は、ポリエステルやナイロンの生分解性代替素材を開発するため、スイスの企業、AeoniQ（アイオニック）を買収した。これらの素材は合成繊維と同様の特性を持ちながら、環境への影響を大幅に低減している。

スタイリングとパーソナライゼーション：カスタム体験が売上を牽引

2026年において、高度にパーソナライズされた体験に対する消費者の期待は譲れないものとなっている。アクティブユーザーの約30%はすでにショッピングやスタイルのアドバイスにAIを利用しており、この技術をパーソナルスタイリストや感情的な拠り所として扱っている。スペインのブランド、Mango（マンゴ）は、既存のアシスタント機能「Iris」に統合されたAI搭載アシスタント「Mango Stylist」を導入した。これはチャットを通じてアクセスでき、カスタムレコメンデーションや完全なルックを提案する。

ハイパー・パーソナライゼーションは測定可能なリターンをもたらす。Saks Fifth Avenue（サックス・フィフス・アベニュー）向けのSaks GlobalによるAI駆動型パーソナライズドホームページは、訪問者あたりの収益を7%向上させ、コンバージョンを約10%改善した。さらに、不適切なフィット感という蔓延する問題への対処は依然として最優先事項であり、サイズの不適合は高い返品率の主要因となっている。ベルギーのマルチブランド小売業者、SKMは、Contour Labが開発したAIスタイリスト「Liv」を導入し、最適なサイズを助言することでオンライン返品率の削減に貢献している。世界的には、Googleがユーザーの写真に衣服を投影し、生地のドレープ感を調整する「Try On Me（トライ・オン・ミー）」ツールでAI機能を拡張した。

最後に、AIは製品発見の方法をキーワード依存からシフトさせている。Pinterest（ピンタレスト）は、生成AIと視覚言語モデル（VLM）を活用し、シルエットや色といった視覚的な手がかりを検索可能なメタデータに変換することで、ユーザーがテキストではなく画像で検索を開始できるようにしている。

コンテンツとコピーライティング：ブランドの一貫性とリーチの確保

生成AIはコンテンツ制作における役割を確立し、効率と一貫性を劇的に向上させている。企業はこの技術を大規模な自動製品説明やマーケティングコンテンツに使用している。ベルギーのシューズ企業、Torfs（トルフス）は、Google Geminiの画像生成ツール「Nano Banana」を使用し、1回の写真撮影から最大30種類の異なるデジタルルックを作成している。

デジタル上の可視性をめぐる競争は、SEOから「生成エンジン最適化（GEO）」へと変化している。コンテンツはAIシステムによって認識、理解、推奨されるように構造化される必要があり、正確なデータ、一貫したトーン・オブ・ボイス、そして感情的な訴求が重視される。

大手小売業者にとって、コンテンツに対する膨大な需要は、大規模な技術的ソリューションを正当化することが多い。H&Mは、AIを明確に使用してデジタルツイン、つまり実在のモデルのレプリカを作成している。モデルには報酬が支払われ、肖像権も保持される。これはコンテンツ需要の爆発的増加に対応し、撮影のためにモデルを世界中に移動させることに伴う二酸化炭素排出量を削減するものである。しかし、ウルトラ・ファストファッション・プラットフォームのShein（シーイン）において、殺人容疑者の画像がモデルとして誤って表示された事例が示すように、自動化が進む中での管理システムの脆弱性という倫理的・法的リスクは依然として大きい。

VMDと在庫管理：よりスマートな在庫および店舗の意思決定

AIは、予測、価格設定、配分という収益性の中核となるレバーに直接適用されている。需要予測は重要なアプリケーションであり、AIモデルは予測精度の向上を支援し、過剰生産を劇的に削減する。現在、小売業界の経営幹部の約3人に1人が需要予測にAIを活用している。VMI AIソフトウェア企業、WAIRのCEOであるMitch van Deursenによれば、顧客の最終利益は10%以上改善しているという。

価格戦略は、収益性にとって最大のレバーの一つである。ドイツのフットウェアブランド、Tamaris（タマリス）は、7Learningsと協力して予測価格設定を採用し、収益性を高めると同時に平均割引率を5%引き下げた。Hunkemöllerは機械学習モデルを使用し、いつ、どの程度製品を値引きすべきかを正確に特定しており、手動による方法よりも優れた利益率を生み出している。

配分においては、AIが適切な場所に適切なタイミングで商品を届けることを支援する。Torfsは、商品配分と製品スペースを定義するための社内AIモデルを開発した。この技術により、再配分された靴の売上が最大50%増加したが、課題の一つは、これまで人間が行っていた決定をアルゴリズムが行うことに適応しなければならない長年の従業員から採用の同意を得ることだった。

カスタマーサービスとエンゲージメント：スケーラブルな支援とロイヤルティ

AI搭載エージェントは、カスタマーサービスをスケーラブルな24時間365日のオペレーションへと根本的に変革している。自律的な推論、計画、実行が可能な「エージェント型AI」がこのシフトの中心にある。Walmart（ウォルマート）はOpenAIと提携し、ChatGPTに製品を統合してシームレスなチャット＆バイ形式を実現した。同様に、Target（ターゲット）もChatGPT内でキュレーションされたショッピング体験を開始した。

社内では、AIが従業員の時間をより価値のあるタスクに解放している。Levi’s Strauss & Co.（リーバイ・ストラウス＆カンパニー）は、モバイルアプリを通じて「Stitch AIアシスタント」を導入し、店舗チームが製品情報や業務手順にアクセスできるようにした。

重要なのは、AIがパーソナライズされた共感的な体験を生み出すために活用されている点だ。消費者はこれに対して具体的な報酬を示しており、感情的なつながりを感じれば、より高い価格を支払う可能性が1.7倍高くなる。Voyadoなどの企業は、ロイヤルカスタマーが顧客収益の70%以上を生み出す可能性があると強調しており、ロイヤリティプログラムはこの絆を育む基盤として機能する。

財務とオペレーション：内部プロセスの合理化

内部業務において、エージェント型AIはエンタープライズレベルのワークフローを自動化し、簡素化している。Levi’sはMicrosoftと提携し、IT、人事、業務全体にわたる専門的なサブエージェントとスーパーエージェントを統合するAIオーケストレーションプラットフォームを開発している。物流では、AIとロボティクスが劇的な効率化をもたらしている。オランダのアウトレットプラットフォーム、Otrium（オトリウム）は、AI駆動のAutostoreロボットシステムを導入し、注文ピッキングを最適化した。これにより、倉庫の人員を70%削減し、顧客サービスを迅速化した。Inditex（インディテックス）は、プロセス自動化のためのAI搭載ロボットを開発するスペインのスタートアップ、Theker Roboticsに投資した。

金融セキュリティの面では、AIが不正検知と決済システムを進化させている。シンガポールを拠点とするAnt International（アント・インターナショナル）が、スマートグラスソリューション「GlassPay」に虹彩認証を統合している。この技術は、AIと生体検知（Liveness Detection）を使用して260以上の生体特徴を比較し、ユーザーの身元を確認することで不正を防止する。

サステイナビリティとコンプライアンス：倫理的でデータ主導の意思決定

2026年に向けて、サステイナビリティは単なる「好み」から「必須条件」へと移行した。これは、証拠に基づく証明を求める消費者の需要や、EUの「デジタルプロダクトパスポート（DPP）」のような複雑な新規制によって推進されている。

AIはサーキュラーエコノミー（循環型経済）にとって不可欠な触媒である。中古ファッションおよびラグジュアリー市場は、2027年まで新品市場の2〜3倍の速さで成長すると予測されている。AI搭載のサイジングツールは、無駄な返品の必要性を大幅に削減する。オランダの物流企業、Bleckmann（ブレックマン）は、返品インフラを活用してRenewal Workshopと共に下取りプログラムを運営し、中古品の改修と再販を行っている。ノルウェーのブランド、Db Journey（ディービージャーニー）は、独自のSKUを使用して各中古品の状態を追跡し、再販プログラムにおける完全な透明性を確保している。その他に、リセールプラットフォームのSecondSenseは、AIを使用して市場データを集約し、高級品の再販価格指数を構築している。

環境技術の分野では、米国のClaros Technologiesが、廃水中のPFAS（有機フッ素化合物、いわゆる「永遠の化学物質」）を破壊するシステムの拡張に向けた資金を確保した。このシステムは試験において99.9%の破壊率を実証している。

リテールテクノロジーとインストアAI：物理的体験の強化

現代の販売エコシステムは決定的にオムニチャネル化しており、オンラインとオフラインは単一の小売有機体の両輪となっている。2026年の小売環境は、戦略的な統合を求めている。

実店舗は、AIにサポートされたキュレーション型のショールームへと変貌しつつある。Z世代の消費者は、デジタル試着やAIスタイリングを特徴とするテクノロジー主導の環境を積極的に求めている。loook.aiのような企業は、店舗内でのアクティベーション向けに拡張現実（AR）ミラーを民主化し、顧客がバーチャルで衣服を視覚化できるようにしている。 AIは店舗スタッフに権限を与え、反復的な業務から解放することで、個人的なコンサルテーションや感情的な交流に集中できるようにする。Levi’sのStitchアプリは、スタッフに製品知識や業務データへのモバイルアクセスを提供する。さらに、フランスのスタートアップ、LiveCrewは、購入に至らなかった顧客の来店データを収集するプラットフォームを店舗スタッフに提供することで、大きなデータの空白に対処し、ブランドが実店舗におけるマーチャンダイジングの欠点をよりよく理解できるよう支援している。

結論

アパレル業界における技術的シフトは、漸進的なものではなく構造的なものである。生成AIは、どの製品が見られ、購入されるかを決定する決定的なインターフェースへと発展している。AIを単なる技術的ツールと見なすことは、極めて近視眼的である。当面の課題は、断片化されたビジネス機能全体にわたって真のエンドツーエンドの統合を達成することにある。

2026年以降の成功は、業務の俊敏性と、意図的で地に足のついた、文化的に調和したブランド提案を結びつける企業の能力によって定義されるだろう。アルゴリズムの時代において顧客ロイヤルティを維持し、商業的な可視性を確保するためには、データ統合、感情的なブランド管理、そして信頼できるAIインタラクションへの戦略的投資が必要である。

スウェーデンの小売業者、H&Mのチーフ・クリエイティブ・オフィサー、Jörgen Anderssonが助言したように、「AIという列車はすでに駅を出発した。プラットフォームに留まるのではなく、乗り込んで自分の席を見つけるべきだ」。

この2026年の展望は、FashionUnitedに掲載された25以上の記事、インタビュー、レポートに基づいている。本記事はAIの支援を受けて執筆された。

この記事はAIツールを使用して日本語に翻訳されました。

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