トレンド予測会社Future Snoops：「AIはサステナビリティにおける最も強力なツールとなり得る」

トレンド予測機関Future Snoops（FS）が開催した、AIの気候への影響に関する最新ウェビナー「Sustainability No Filter」において、同社のサステナビリティ・ディレクターであるエマ・グレース・ベイリーは次のように述べた。「未来はあらかじめ決まっているわけではない。AIの影響は、私たちがそれをどのように使うかにかかっている。意図的に、責任を持って設計し、目的意識を持って行動すれば、AIは今後10年間のサステナビリティを推進する最も強力な原動力の一つとなり得る」

AIの環境フットプリントは依然として懸念事項であるが、このセッションでは主に、AIがすでにサステナビリティにおいて具体的な成果を上げている分野に焦点が当てられた。FSは、AIがブランドのより良い製品設計、廃棄物削減、サプライチェーンの最適化、そして気候や天候に関連するリスクの軽減にどのように貢献しているかを示すユースケースを紹介した。

FashionUnitedは、ファッション業界に関連するいくつかの事例を紹介する。

製品決定から調達の耐久性まで：AIはいかにしてファッション業界のサステナビリティを推進しているか

1. より優れた調達を含む製品設計

ベイリーによれば、AIは「グローバルなデータベースをスキャンし、組み合わせをテストし、性能と影響を予測する」ことで、ブランドがより環境負荷の低い素材を特定するのに活用されるケースが増えている。これは従来であれば数年を要するプロセスであった。彼女は「繊維バスケットの86%が綿とポリエステルで構成されている」と指摘し、この現状がブランドを気候変動や供給リスクに対して脆弱にしていると述べた。

ファッション業界における一例として、Fairly Madeが挙げられる。同社のAI搭載エコデザインツールは、生地や付属品の環境影響評価をリアルタイムで表示する。「ユーザーがパラメーターを調整すると、製品の総合的な気候変動スコアがリアルタイムで変化する」とベイリーは説明し、選択が製品のライフサイクル全体にわたる環境フットプリントやサプライチェーンの人々への影響にどう作用するかを示した。

2. 廃棄物削減のためのバーチャルサンプリング

ベイリーは次に、サンプリングがファッション業界で最も無駄の多いプロセスの一つであり続けていると指摘する。「素材の35%が製品として消費者に届く前に廃棄されている」（出典：Common Objective）。AIを活用したバーチャルサンプリングは、この問題に対する強力な解決策となりつつある。

「私たちが作るものに触れて感じる必要がある」ため、物理的なサンプルは依然として必要だが、AIが生成するデジタルプロトタイプによって、生産開始前にデザインを視覚化し、洗練させ、承認することが可能になる。これにより、世界中でやり取りされるサンプルの数を削減できる。

例えば、デザイナーのTheophilioは、SS26コレクションでRaspberry AIと提携した。同プラットフォームのスケッチからレンダリングするツールを使用することで、「複数のアイデアを即座に視覚化」でき、デザインのワークフローを「40%高速化」し、物理的なプロトタイプを「60%削減」したとベイリーは述べた。

3. フィット感の向上

「顧客から返品された全製品の最大44%が、その後誰にも使用されることなく」（出典：ReBounc）、多くの場合「焼却または埋め立て処分される」とベイリーは言う。

彼女は、返品の最大の要因の一つがフィット感の悪さであると付け加える。AIを活用したフィットツールは、購入時点でのこの問題への対応を強化している。例えば、Nike Fitは拡張現実（AR）とAIを使用し、スマートフォンで顧客の足をスキャンする。13点の測定システムで各足をマッピングし、極めて正確なサイズ推奨を生成する。ベイリーは「このアプリの利用者が増えるほど、AIの予測精度は向上するだろう」と指摘する。

「同様に、リーバイスはAIを活用したコーディネートツールを拡充し、顧客が頭からつま先までのルックを視覚化できるようにしている」と彼女は続け、買い物客が購入する商品が自分に合うという確信を持てるよう支援していると述べた。

4. 再販とリサイクルの拡大

英国のNPOであるWrapによれば、製品の影響の80%は設計段階で決定される。Future Snoopsは次のように述べている。「AIは現在、製品の状態を特定し、アイテムを認証し、素材をより正確かつ効率的に分類することで、ブランドの再販とリサイクルを改善するのに役立っている。価格設定のための摩耗検出から、繊維や素材の自動分別まで、AIはサーキュラーシステムを合理化し、製品をより長く使用し続け、廃棄物となる量を削減する」

注目すべき事例として、パタゴニアとTroveの協業が挙げられる。この協業では、中古品をブランドの主要なeコマースプラットフォームに直接統合している。AIが真贋鑑定、在庫管理、および物流をサポートすることで、顧客は一貫した品質とサービス基準を維持しながら、新品と再販品を並べて購入することができる。

5. サプライチェーンインテリジェンスと気候リスクの軽減

「世界の炭素排出量の60%以上がサプライチェーンから発生している」（出典：WEG）とベイリーは指摘するが、ブランドは排出がどこで発生しているかについて、可視性が非常に低いことが多い。人間には不可能な規模と速度でデータを収集・分析するAIの能力が、この状況を変え始めている。

DHLなどの物流プロバイダーは、すでにAIを活用したルート最適化を用いて、最大95%の確度で輸送量を分析し、ラストマイル計画の改善、アイドリング時間の削減、および燃料効率の向上を実現している。

一方、IKEAなどの企業では、AI駆動の需要予測ツールが需要をより正確に予測し、過剰生産や不要な輸送を削減するのに役立っている。

BCGによれば、気候関連のサプライチェーン寸断は、すでに企業に年間平均1億8200万米ドルのコストをもたらしている。ベイリーは、AIが気象パターンや寸断リスクを継続的に分析することで、気候リスク管理を強化できると述べた。これにより、ブランドは異常気象を予測し、事態が悪化する前に調達や生産を調整することが可能になる。

ファッションメーカーのKatty Fashionは、サプライチェーンと工場プロセスのデジタルツインを開発し、サプライヤーの脆弱性をリアルタイムで分析している。気候、ニュース、および気象データを組み合わせることで、このシステムは将来のリスクゾーンを特定し、寸断が発生した際には生産ラインや従業員のシフト調整を提案することができる。

最後にベイリーは、ESG報告におけるAIの役割を強調した。ベイン・アンド・カンパニーによれば、このプロセスはサステナビリティチームの時間の最大80%を消費する可能性があるという。コニカミノルタの「ESG AI」や、Positive LuxuryとBriinkの協業によるツールなど、AIを活用したツールがデータ収集とESG評価を合理化し、手作業の負担を軽減しながら精度を向上させている。

「AIには環境コストが伴う」とベイリーは結論付けた。「しかし、それは同時に私たちに並外れた新しい能力をもたらしてくれる。責任を持って設計し、目的意識を持って行動すれば、AIは今後10年間のサステナビリティを推進する最も強力な原動力の一つとなり得る」

出典：
- FS Live Webinar: AI’s Climate Reality、2025年12月11日
- 本記事の執筆にあたり、インタビューの文字起こしおよび文章作成の補助としてAIツールが使用された。

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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