蘭ランジェリーブランドHunkemöllerのAI戦略：顧客分析と価格最適化、店舗分類の活用事例

人工知能（AI）はファッション業界を急速に変革している。様子見を決め込む企業がある一方で、大胆な一歩を踏み出す企業も存在する。

「ファッションにおけるAI」シリーズの今回の記事では、オランダのランジェリーブランドであるHunkemöller（フンクミュラー）のテクノロジー・ディレクター、ゴードン・スミット氏に話を聞いた。

1. AIをどのように捉え、Hunkemöllerでは何に使用しているか？

現代の組織、特にファッション業界においてAIは不可欠なものとなっている。AIを導入していない企業は、絶望的なまでに遅れをとることになるだろう。競争力を維持するためには、AIを組み込み、継続的に開発していく必要がある。

当社のデータチームは、1年半で3名から12名へと拡大した。製品開発やデザインから販売、分析に至るまで、バリューチェーン全体でAIを活用している。

2. 具体的な事例はあるか？

現在、デザイン段階において3Dデザインの実験を行っている。製品を完全にデジタル化し、360度から確認できるようにすることで、アジアから取り寄せる物理的なサンプルの数を劇的に削減することが可能だ。1つのデザイン・スタイルにつき4〜5個必要だったサンプルを1個に減らすことを目指している。これにより、時間とコストの削減が実現する。

また、画像分類にもAIを活用している。ランジェリーの写真は肌の露出が多くなる場合があり、Googleによって「アダルトコンテンツ」としてマークされ、検索の発見性に悪影響を及ぼすことがある。AIを使用することで、どの写真が拒否される可能性が高いか、どの写真なら安全にオンラインへ掲載できるかを事前に予測できるようになった。

さらに重要な活用例として、価格弾力性が挙げられる。例えばブラックフライデーだ。以前は11月のどこかの時点で直感に基づいて値下げを開始していたが、現在は完全にデータ主導で行っている。機械学習モデルが、いつ、どの製品を値下げすべきか、あるいはすべきでないか、そしてその値下げ幅を正確に決定する。これにより、利益率が確実に向上している。

顧客フィードバックにもAIを活用している。Googleと共同で、数十万件のレビューを自動翻訳し、センチメント（感情）を測定するツールを開発した。これにより、顧客が最も不満を感じている点を特定し、即座に対処することが可能となった。

加えて、店舗クラスタリングにも取り組んでいる。これはAIが類似した顧客プロファイルを持つ店舗を特定するものだ。データに基づいて店舗をグループ化することで、クラスターごとの商品構成をより適切に調整できる。これらの分析には数十億件のレコード処理が必要となる場合があり、手作業では不可能なタスクであった。

3. これまでのAI導入の成果は？

Hunkemöllerは近年、大規模なデータ変革を経てきた。以前は25以上の異なるデータソースが存在していたが、3〜4年前に単一の中央データベースへと統合した。我々はデータの金鉱の上に座っていながら、それにアクセスできない状態だったのだ。これらすべてのソースを統合するのは巨大なタスクだったが、今ではその恩恵を享受している。店舗クラスタリングを通じた購買行動のパターンなど、新たな情報が得られるようになった。

次のステップは、顧客フィードバックで行ったように、これらすべての新しいインサイトを真に活用することである。

4. 学んだ教訓と課題は何か？

最も重要な教訓は、マスターデータを整備しなければならないということだ。データが不正確であれば、いわゆる「ガベージ・イン・ガベージ・アウト（質の悪いデータを入力すれば、質の悪い結果しか出力されない）」の状態に陥る。例えば、価格弾力性や店舗クラスタリングのために、データを大幅に調整する必要があった。強固な基盤を築くために、2年もの間、血のにじむような努力を重ねた。

AIに関するもう一つの大きな課題は、その導入と定着にある。大組織内でAIを使用することは、個人で私的に使用するのとは大きく異なる。ChatGPTのような日常的なAIに旅行プランの作成を頼むのは簡単だが、業務での利用は全く別の問題だ。例えば、6,500人の従業員全員が適切なプロンプトを書けるようにするにはどうすればよいだろうか。

現在、従業員のAIスキルを向上させるためのトレーニングやガイドラインを策定中である。また、チームごとに異なるツールを使用しないよう、中央集権的なAI戦略も構築している。この調整は極めて重要であり、多くの企業が共感する課題だろう。

5. HunkemöllerにおけるAIの次の展開は？

あるレポートによれば、企業の90パーセントがすでにAIに取り組んでいるものの、そのうち67パーセントはいまだパイロット段階にあるという。これは非常によく理解できる状況だ。インサイトの面ではHunkemöllerは進んでいるが、他の分野ではまだ発見の段階にある。

我々が探求し始めたばかりの分野の一つに、クリエイティブAIがある。魔法のような魅力、感情、雰囲気を創り出すには物理的な撮影が依然として不可欠だが、将来的にはAIがそれをサポートし、変革していくだろう。クリエイティブな可能性を広げたり、例えば移動を減らすことで効率を改善したりすることが可能になる。

さらに、マーケティングミックスを最適化し、キャンペーンの投資対効果をより深く理解するためにAIを活用したいと考えている。

6. ファッション業界におけるAIの最大の機会はどこにあると考えるか？

最大の機会はクリエイティブの領域にある。トレンド分析を考えてみてほしい。何を開発すべきか、どのようなデザインが台頭しているか、市場はどの方向へ動いているか。AIにムードボードを作成させたり、パターンを3Dデザインに変換させたりすることができる。この技術はすでに存在するが、ファッション業界ではまだ大規模にはほとんど使用されていない。

ザラやLoaviesのような欧州のプレイヤー、そしてシーインやテムといった中国の巨大企業は、デザインから納品までのリードタイムが非常に短く、数週間や数日という場合も多い。我々はそのペースに対抗することはできない。ランジェリーのデザインと生産は完全にインハウスで行われており、Tシャツやジャンパーを作るよりも複雑だ。それでもなお、我々のタイム・トゥ・マーケットは短縮可能であり、また短縮しなければならない。その中でAIが重要な役割を果たすと確信している。

7. 最後にアドバイスはあるか？

昨年、私は企業に対して、小さく始め、パイロット運用を行い、それからゆっくりと拡大するというステップ・バイ・ステップでのAI導入を推奨していた。しかし、その考えは完全に変わった。AIは時間に新たな次元をもたらしたのだ。数年前まで「過去」といえば5、6、7年前のことを指していた。今、AIの文脈で「過去」といえば、2、3ヶ月前のことを指す。開発のスピードがあまりに速いため、小さなステップではもはや通用しない。

現在、実験や探索の段階にある企業は、組織内での支持を確実に得ることが重要だ。AIは仕事を奪うものではなく、より良い仕事をするための時間を生み出すものであることを従業員に理解してもらう必要がある。特に「多忙を極める」小売業界において、AIツールは巨大な効率化をもたらすことができる。

まだAIに着手していない企業へのアドバイスは一つだ。「データ」。太字で、下線を引き、感嘆符を付けて強調したい。

本インタビューの文字起こしおよび執筆補助にはAIツールが使用された。

この記事はAIツールを使用して英語に翻訳された。

FashionUnitedは、翻訳（ニュース）記事の作成速度を上げ、翻訳の校正を行って最終的な品質を向上させるためにAI言語ツールを使用している。これにより、人間のジャーナリストは調査やオリジナル記事の執筆に時間を割くことが可能となる。AIの支援を受けて翻訳された記事は、オンラインで公開される前に人間のデスクエディターによって確認および編集されている。このプロセスに関する質問やコメントは、info@fashionunited.com までメールで寄せられたい。

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。

FashionUnitedは、世界中のファッション業界の専門家により広くニュースや情報を提供するために、AI言語技術を活用しています。正確性には努めておりますが、AIによる翻訳は継続的に改善されており、完全ではない可能性があります。本プロセスに関するご意見やご質問がある場合は、info@fashionunited.comまでご連絡ください。