人工知能テクノロジーとロボット工学がファッション業界の変化を推進しています。市場分析からカスタム設計、無駄の削減に至るまで、AI はデザイナーが常に最新の状態を保ち、即応性を保つための扉を開きます。
ロボットが物流センターで商品のピッキングや梱包を行っているため、衣類や靴の製造もロボットが行っているのは当然のことです。現在、人工知能がファストファッションの台頭を推進しています。
ファッション企業は現在、人工知能を使用してスタイルのトレンド、テクスチャー、色を予測しています。 GoogleやAmazonさえも関与しつつある。 Google は、人工知能を使用してファッション トレンドやオンライン販売者の売上データに基づいて衣服をデザインする Project Muze を立ち上げました。 Amazon はまた、機械学習を使用して「ファッショナブルな」アイテムを特定し、Amazon Essentials 製品ラインでオフラインで複製および生産できるプロジェクトにも取り組んでいます。
パリを拠点とする Heuritech は、ディープラーニングと画像認識テクノロジーを使用して、ディオールなどのブランドのデザイナーが季節、市場、国を超えたトレンドを特定できるように支援しています。デザイナーが代表的なアイテムを選択し、ヒューリテックのアルゴリズムが数千の公開ソーシャルメディア画像をスキャンして、生地、形、色などの 3,000 以上の詳細を取得します。 Heuritech は、同社のコンピュータ ビジョン システムが 1 年以内のファッション トレンドを 90% の精度で予測すると主張しています。デザイナーは、このデータをファッション ラインの指針として使用します。
AI は人間のデザイナーからの入力で最も効果的に機能します。最初の Muze プロジェクトのスケッチの一部は単純な落書きでしたが、現場のデザイナーの指導を受けて、AI はカスタマイズされた衣料品を作成できます。
カスタマイズは小売業の未来であり、パーソナライズされた M&M からナイキのキックまで、あらゆるものに当てはまります。人工知能とロボットミシンの助けを借りて、カスタムデザインは大規模なファッションストアから Etsy オンラインプラットフォームに移行しつつあります。
ファッション デザイナーは、顧客の 3D 画像を撮影し、正確な測定値に基づいてユニークなカスタム衣服をデザインできます。デジタル モデルでプロジェクトを作成した後、デザイナーはその電子ファイルを SoftWear Automation の Sewbot などのロボット ミシンに送信します。 Sewbot は必要な作物データを抽出し、裁断とステッチを開始します。機械は1個作ろうが100個作ろうが関係なく、プロセスは同じです。
無視できないのは、特にファスト ファッションの分野における、自動化された設計と生産の世界的な利点です。自動ロボットは人工知能を使用して布片を縫い合わせるため、労働力の面で生産コストを大幅に削減できるだけでなく、生産を販売時点に近づけることができます。また、より信頼性の高いサプライチェーンの構築にも役立ちます。この利点は、コロナウイルスのパンデミックにより小売業者の調達とフルフィルメントの能力が麻痺した後、さらに貴重なものになりました。
AI ベースのファッション デザインは持続可能性も向上します。ソフトウェアは、無駄を削減するために生地を使用する最も効率的な方法を決定します。さらに、ファッションはオンデマンドで生産できるため、諸経費と無駄が削減されます。
東京を拠点とするファッションラボ Synflux は、デザインを通じてサステナビリティの問題を解決しています。 Synflux は人工知能を使用して、同社が「アルゴリズム ファッション」と呼ぶものを開発します。人体の 3D スキャンを使用して、機械学習アルゴリズムにより衣服のパターンを作成し、生地の無駄を最小限に抑えることができます。デザイナーはコンピュータ支援デザイン ソフトウェアを使用して、無駄の少ない衣服をデザインするためのパターンをモデル化してつなぎ合わせます。
人工知能は、進化し続けるファッション業界に新たなレベルのカスタマイズをもたらします。これには、衣料品の調達と生産の方法を変え、二酸化炭素排出量を削減する力があります。 AI にはデザイナーの競争の場を平等にする可能性もあり、オンライン Etsy デザイナーがオーダーメイドの衣服の提供においてハイ ファッション ブランドと競争できるようになります。
以上が人工知能がファッションのデザインと生産を再構築するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。