AIによるファッション業界革命

人工知能（AI）は、もはや単なる技術的なツールではない。多くの消費者の日常生活における身近な存在となり、人々とブランドの関係を根本から変えつつある。

コンサルティング企業アクセンチュアの最新調査「Consumer Pulse 2025」によれば、アクティブユーザーの約30%が、すでにショッピングやスタイルに関するアドバイスをAIツールに委ねているという。この技術は、近年インフルエンサー、検索エンジン、そして個人的な推奨が主に担ってきた役割を大幅に補完し、さらには代替する可能性を秘めている。

AIは、パーソナルスタイリスト、信頼できる相談相手、そして購買プロセスにおける精神的な支えとしての役割を強めている。これはファッション業界にとって大きな変革を意味する。この変化は、コミュニケーションおよびマーケティングだけでなく、デジタルにおけるブランドのポジショニングや品揃え計画から、価格戦略、実店舗でのショッピング体験に至るまで、バリューチェーン全体に影響を及ぼす。

新たなインフルエンサー兼ショッピングアドバイザーとしてのAI

従来の検索エンジンの役割は変化している。消費者はもはや単純なキーワードを入力するのではなく、質問を投げかけ、即座にパーソナライズされた、文脈に沿った回答を期待する。生成AIが、検索エンジンに代わる最初の接点となりつつある。同調査によれば、アクティブユーザーの2人に1人が、すでにAIに基づいて購入を決定した経験があるという。ブランドにとってこれは、可視性の獲得がもはやSEO（検索エンジン最適化）だけでなく、生成エンジン最適化（GEO）によっても達成されることを意味する。その結果、コンテンツはAIシステムに認識、理解、推奨されるように設計されなければならない。一貫したトーン＆マナー、情緒的な訴求、正確な商品データ、そして明確なブランドアイデンティティが極めて重要となる。

この動向は、業界に重要な問いを投げかける。ファッションブランドは、いかにしてAIをスタイルアドバイザーおよび信頼できる相談相手として確立できるだろうか。その答えは、視点の転換から始まる。消費者はAIを単なるツール以上ものと見なすようになっている。事実、アクティブユーザーの36%が、この技術を一種の「良き友人」のようだと表現している。この感情的なつながりは、ブランドがインタラクションを積極的に形成するための新たな機会を開く。これには、サードパーティのモデルにのみ依存するのではなく、自社のコンテンツ、データ、ブランド価値をAIエコシステムに提供することが含まれる。受け身のままでいるブランドは、AI主導の推薦プロセスにおいて、その存在が見えなくなるリスクを負うことになる。

人工知能が創出する感情的な体験

感情的な側面は、購入決定における重要な推進力である。消費者は、感情的なつながりを感じると、1.7倍高い価格を支払う傾向がある。生成AIは、パーソナライズされ、共感を呼ぶ体験を創出するために特化して使用できる。考えられるアプローチとしては、バーチャルでのスタイルコンサルテーション、個別のコーディネート提案、あるいはAR（拡張現実）を活用した没入型のショッピングフォーマットが挙げられる。後者では、AIが顧客に適したコーディネートを提案し、バーチャルで試着することが可能だ。AIは文脈に基づいたコーディネートのアイデアを提供し、例えば特定の状況に統計的に適した服装を推奨する。

著者：トビアス・ゲッベルとクラウディア・スペヒト。消費財分野のコンサルティングを提供。 写真：アクセンチュア

消費者にとってAIは、商品選択や購入決定において指針と安心感を提供するという、ブランドの主要な機能を代替または補完するものとなる。AIが機能的であるだけでなく、人間味を感じさせることが重要だ。ユーザーは、コンテンツが非人間的、一般的、あるいは信憑性に欠けると感じた場合、不信感を抱きやすい。したがって、ブランドに沿った「AIのパーソナリティ」を開発することが、戦略的な成功要因となる。

先駆的な企業は、すでにその実現方法を示している。例えば、化粧品大手のロレアルは「Noli」のようなAIベースのビューティーテックソリューションに投資している。これは、高度にパーソナライズされた推奨を提供し、顧客との感情的な絆を築くものだ。「Noli」は100万以上の肌データポイントと数千の製品分析を用いて、個別のビューティープロファイルを作成する。このモデルはファッション業界にも応用可能だ。もう一つの例として、バーチャルスタイルコンサルテーションを提供するマークス＆スペンサーが挙げられる。ユーザーが体型やスタイルの好みに関するクイズに答えると、AIが数百万通りの組み合わせの中から適切なコーディネート提案を生成する。顧客への語りかけ方も、そのスタイルや気分に応じてパーソナライズされる。

エンドツーエンドの統合不足がAI導入を遅らせる

その可能性にもかかわらず、多くのファッション企業においてAIの戦略的統合は依然として不十分である。数多くの企業がパイロットプロジェクトを試みているものの、問題はしばしばカスタマージャーニー全体を網羅する包括的な戦略の欠如にある。最大のポテンシャルは、まさにエンドツーエンドでの統合に存在する。AIはインスピレーションを与えるだけでなく、購入決定の準備を促し、取引を誘発し、アフターサービスを処理することも可能だ。しかし、技術的には、クリーンで一元化されたデータベースが必要となる。商品データは完全かつ正確で、統一的に分類されなければならない。ウェブショップ、アプリ、CRM、そして実店舗から得られる顧客データは統合される必要がある。さらに、システムの相互運用性およびリアルタイムでの応答性も極めて重要だ。

自律的にタスクを実行するAIであるエージェントAIは、ここで中心的な役割を果たし、ますます現実のものとなりつつある。同調査によれば、消費者の75%が、信頼できるAIに購入を任せることに前向きであるという。このシナリオでは、タッチポイントは再び根本的に変化する。従来のバナー広告、検索結果、あるいは個々のプロバイダーのウェブサイトさえも、ますます迂回される可能性がある。したがって、ブランドはAI主導の意思決定プロセスにおいて存在感を維持するための新しい方法を見つけなければならない。

AI時代における可視性を決定づけるデータと信頼

信頼が新たな通貨となりつつある。消費者は、AIが自身の決定にどのように影響を与えるかについて透明性を期待している。回答者の41%が信憑性に欠けると感じるAIコンテンツを信頼せず、45%がパーソナライゼーションの欠如を批判している。したがって、「責任あるAI」とは、データ保護、同意に基づくパーソナライゼーション、そして明確なコミュニケーションをも意味する。技術的および文化的にこれらの分野に投資するブランドは、長期的な顧客ロイヤルティの基盤を築くことになる。ロイヤルティプログラムは、その試金石となり得る。プログラムのメンバーは、感情的な動機を持つ傾向が1.6倍高く、より積極的にデータを共有し、新サービスの開発に積極的に参加する。

パートナーシップもまた、ますます重要な役割を担っている。こうした連携では、異なるブランドやチャネルのデータベースが共有され、文脈に基づいた合成データセットが生成される。これらは、個々の企業だけでは達成できない競争優位性をもたらす。これには、顧客の好み、購入履歴、そしてサイズや素材の特性に関するデータが含まれる。これらのデータは、最初のインスピレーションや商品推奨からアフターサービスに至るまで、カスタマージャーニー全体で機能するAIモデルを訓練するために必要とされる。

さらに、複数のブランドや小売業者がシステム標準を定義し、インターフェースを提供し、製品やサステイナビリティに関するデータを交換する共同プラットフォームも登場している。もう一つの重要な要素は、データクリーンルームやデータ保護メカニズムである。これらは、機密性の高い顧客情報を開示することなく、データを安全かつ匿名で共有することを可能にする。プラットフォーム、テクノロジー企業、そして他のブランドとの協業は、AIを活用したエコシステムにおいてリーチと関連性を確保するために不可欠となるだろう。

AIが変える実店舗と従業員の役割

実店舗もまた、AI革命と無縁ではない。AIを活用したツールは、反復的なタスクを引き受けることで従業員の負担を軽減し、同時に顧客の好みや製品知識へのアクセスを提供する。これにより、個人的なコンサルテーションや、より感情に訴えかける顧客とのインタラクションに多くの時間を割くことが可能になる。したがって、実店舗の役割は、デジタルでの推奨を物理的に体験できる、キュレーションされ、AIにサポートされたショールームへと変貌しつつある。

そのため、従業員はますますブランドアンバサダーであり、キュレーターとしての役割を担うようになる。彼らはAIが提案したルックを個別に調整し、感情的に豊かなものにする。従業員は、スタイルの好み、サイズ、過去の購入履歴を含む顧客プロファイルにアクセスできるようになる。実務では、タブレットやスマートミラーを使ってAIの提案をライブで表示し、その場で色やデザインを調整することで、感情に訴えかける体験を提供できるだろう。単に商品を提示するのではなく、デジタルで生成された推奨が具体的な形となるインタラクティブな体験を促進するのだ。これにより、顧客へのコンサルテーションが目に見えてパーソナルで創造的なものとなり、信頼が構築される。

AIを積極的に形成する者だけが、購入決定のプロセスに残り続ける

AIをスタイルアドバイザーおよび信頼できる相談相手として成功裏に確立するため、ファッションブランドは今こそ戦略的に行動すべきである。アクセンチュアがファッション業界向けに特別に開発した「STYLEフレームワーク」は、適切な優先順位を設定するのに役立つ。

戦略（Strategy）

自社のAI戦略は、経営陣のスタンスと社内におけるAIの重要性を明確に定義すべきである。バリューチェーン上のどの「大きな賭け」が、自社にとって最大のAIポテンシャルをもたらすか？

タッチポイント（Touchpoints）

カスタマージャーニーにおいてAIの活用が有益となる接点を明確に定義すべきである。「少ないことは、より豊かなこと」である。購買プロセスにおける個々の「真実の瞬間」での強力なユースケースは、それだけで価値があり得る。

同意（Yes）

従業員に権限を与え、AIの利用を支持させなければならない。人間と人工知能の組み合わせが、最大の付加価値を生み出す。

大規模言語モデル（LLM）

コンテンツ、データ、ブランド価値を大規模言語モデルに具体的に提供し、ブランドがAI主導の意思決定プロセスにおいて可視性と関連性を維持できるようにしなければならない。生成エンジン最適化には、構造化された商品データ、一貫したトーン、感情的な訴求、そして最新の在庫状況が必要である。これらが揃って初めて、AIはブランドコンテンツを正しく理解、分類、推奨できる。

効率性（Efficiency）

AIはバックグラウンドでプロセスを最適化し、コストを削減できる。特にエージェントAIは、人工エージェントを用いて標準的な手順を安定化または加速させる広範な機会を提供する。

ファッション業界は転換期にある。生成AIは、消費者とブランドの間の極めて重要なインターフェースへと発展しつつある。どの製品が注目され、推奨され、購入されるかを決定する上で、その影響力は増している。AIを単なる技術ツールと見なすのは短絡的である。今、戦略的なデータ統合、感情的なブランドマネジメント、そして信頼できるAIとのインタラクションに投資するブランドこそが、顧客の意思決定プロセスにおいて永続的な存在感を確保することになるだろう。

この記事はAIツールを使用して英語に翻訳されました。

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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