オトリウムのAI活用戦略：ロボティクスとコンテンツ制作の裏側

AIはファッション業界を急速に席巻している。様子見をする企業がある一方で、先陣を切る企業も存在する。

アウトレットプラットフォームのオトリウムは、倉庫業務の裏側から生成AIによるコンテンツ制作といった表舞台まで、人工知能を幅広く活用している。共同創業者のミラン・ダニエルズ氏が、AI活用によっていかに同社がより迅速かつスマートに、そして顧客中心の事業展開を実現しているかを解説する。また、彼が描く今後の可能性についても語られた。

1. AIをどのように捉えているか。オトリウムでは人工知能を何に利用しているか。

企業として、我々はAIがもたらす可能性に大きな期待を寄せている。技術開発は急速に進んでおり、我々にとって重要なのは、テストと学習を重ね、有効なものをスケールアップさせていくことである。

現在、我々はAIを2つの方法で活用している。倉庫では、ロボティクスおよびオートメーションを導入しており、その中にはAutostoreも含まれる。これはAIを用いて注文品を収集するための最短ルートを計算する自動ピッキング・梱包システムである。これによりコストを削減し、顧客への迅速な対応を可能にしている。

さらに、商品写真やモデル写真が提供されない製品に対しては、生成AIを用いて画像を制作している。これにより、商品の見せ方を改善し、コンバージョン率の向上につなげている。この取り組みは約4ヶ月前から開始した。物流プロセスへのロボティクスとAIの導入は、今年の4月に行った。

2. さらに詳しく伺いたい。まず、倉庫におけるオートメーションとAIの導入はどのように実現したか。

倉庫へのオートメーションとAIの導入は、技術的に非常に高度であり、協業が不可欠であった。我々は、フルフィルメントパートナーであるBleckmann、機械を管理するKardex、そしてAutostore本体と共同でこのプロジェクトを推進した。これら4社が協力して設備の導入を完了させた。KardexおよびAutostoreは、他の多くの企業にも同様のサービスを提供しており、その背景には数十年にわたる経験がある。

我々にとって、これは適切なタイミングで参入することが重要であった。大規模な投資であり、経済的に合理的な規模に達したからこそ可能になったのである。これは我々にとって一つのマイルストーンであった。

オトリウム写真：オトリウム提供

3. AI駆動の倉庫は事業にどのような影響を与えたか。何をもたらしたか。

その差は歴然としている。処理能力は向上し、人員は70%削減されたため、必要なスタッフも少なくなった。また、倉庫スタッフの反復作業が減り、前述の通り、顧客へのサービス提供がより迅速になった点も大きな利点である。

さらに、効率化による利益も大きい。削減できたコストは、サービスの向上やマーケティング予算に再投資している。これにより、収益性の確保に近づいている。

注文処理機に加えて、箱詰めを行うGenesisという機械も導入している。近々、商品を自動でビニール袋に入れるポリ袋包装機も追加される予定だ。

同時に、どのシステムにも独自の学習曲線が存在する。人と働くことに課題があるように、ロボットにも同様の課題がある。時には停止して再起動が必要になることもある。そうした脆弱性や技術的な複雑さも、このプロセスの一部である。

4. 生成AIをどのように活用し、どのようなメリットがあったか。

オトリウムは250のブランドと提携し、年間500万点の商品を入荷している。中にはモデル写真がなかったり、我々のようなサードパーティープラットフォームでの使用権がなかったりする場合がある。主に残在庫を扱っているため、SKU（最小管理単位）あたりの在庫数が少ないことが多い。そのため、従来は高額な写真撮影を手配することが採算に合わなかった。しかし、モデル写真なしでは商品の売れ行きは芳しくない。生成AIのおかげで、これをコスト効率よく提供し、商品の見せ方を改善できるようになった。

また、現在ではターゲットを絞ったニュースレター向けなどに、インスピレーション画像やキャンペーンを社内で制作している。従来のファッションブランドがシーズンごとに展開するのに対し、我々は絶えず変化する商品を扱っている。生成AIによって、それらを中心としたコンテンツを迅速に構築できるようになった。この規模の作業を手作業で行うことは到底不可能であった。これに対する顧客の反応も非常に好意的である。

5. AIは従業員に何を要求するか。生成AIは独自の課題ももたらすが。

生成AIの課題は、新しいツールやサービスが絶えず出現することである。これにより、多くの変動とある程度の混乱が生じる。あるソリューションに投資した1ヶ月後には、10倍も優れた新バージョンや代替案が登場し、それがGoogle Geminiのように、より大きなスイートの一部として直接提供されることもある。

この状況は、我々のチームに非常に高い柔軟性を要求する。つまり、一つのソリューションに固執するのではなく、作りたいものに最適なツールは何かを常に再評価し続ける必要がある。これは、一つのSaaSソリューションを選び、何年も使い続けるという従来の方法とは全く異なる。

6. 今後、AIに最大のチャンスがあるのはどこだと考えているか。

我々が大きな可能性を見出している方向性がいくつかある。サイズの設定は非常に重要だ。これは我々だけでなく、もちろんファッション業界全体にとっての課題である。AIの助けを借りることで、サイズの統一性を高める方向へ進むことができる。また、返品データから学習し、顧客により的確なサイズアドバイスを提供することも考えられる。

2つ目は動画である。現在のモデル写真は静止画だが、これが動画になれば、回転させたりズームインしたりといった新しい機能性が生まれる。これにより、オンラインでの体験が実店舗でのショッピング体験に数歩近づくことになる。

7. 他のファッション企業に向けて、AIに関するアドバイスはあるか。

他社に何をすべきかと言うつもりはないが、我々の経験を共有することはできる。オトリウムは、AIによるルックブックの作成に早期から取り組んだ。当時はまだ説得力のある出来栄えではなかったが、すぐに改善されると確信していた。ここから得られる教訓は、『完璧になるのを待つな』ということだ。適切な時期にAIを導入し、その発展と共に成長していくべきである。後から参入する企業は、遅れを取り、競争上の優位性を逃すリスクを負うことになる。

オトリウムは最近、新たなセグメントとしてビューティー分野に参入した。また、英国での事業も再開しており、現在はアルメロにある旗艦倉庫から直接市場にサービスを提供している。

貴社ではデザイン、物流、在庫管理にAIを活用しているだろうか。ぜひtip@fashionunited.comまで情報をお寄せいただき、編集部と経験を共有していただきたい。

出典：

2025年9月22日、オトリウム共同創業者ミラン・ダニエルズ氏へのインタビュー
インタビューの文字起こしおよび執筆補助としてのAIツール

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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