AIがアパレル廃棄問題に終止符を打つ？ SNSトレンド分析で"売れる商品だけ"をディスプレイする時代へ

ファッション領域に特化したAI「#CBK scnnr（カブキスキャナー）」などを開発するニューロープが、トレンド分析サービス「#CBK forecast（カブキフォーキャスト）」をリリースしました。

深刻化する「アパレル廃棄問題」に一石を投じるサービスだといいます。

供給量に対して市場規模は縮小しているアパレル業界

国内のアパレル市場規模は、バブル期の15兆円から、2016年には10兆円程度に減少。一方、供給量については伸び続けており、上述の期間では20億点から40億点へと倍増しています。

需要と供給のアンバランスによって、深刻化しているのが商品の廃棄問題。市場規模に対して供給量が莫大のため、大量の新品の服が売れずに廃棄されています。

アパレルでは、売れない商品はセール品として売り切るという方法もありますが、ブランド価値を大きく毀損し、持続性もありません。一方で、同じ商品を棚に並べ続ければ顧客は飽きてしまい、店舗に足を運ばないという状況があります。

セールをせずに商品を売るには、売れる商品を見極めなければいけません。そのためには、トレンドを適切に予測し、売れる商品を棚に並べる必要があります。今回リリースされた「#CBK forecast」は、トレンド分析をAIで行うサービスです。

ニューロープが2014年から蓄積しているTwitter、ブログ、ECサイト、メディアなどに掲載されているファッションスナップ画像のアイテム50万点以上をAIで解析します。

上記の要素を分析し「どのようなアイテムが実際によく着用されているのか」のトレンドを、定量データとしてメーカーや卸、リテールなどアパレル関連の企業が自社のマーチャンダイジングに活かせる形で提供します。

トレンドを定量化することで「過去に販売はしていないものの、仮に棚に並べていたら売れたはずの商品」を見つけることを可能にするとか。

数値はさまざまなビジュアルで確認できる

これまで、ブランドやメーカーがトレンドを自社の製品に活かすと言っても、コレクションやSNSを眺めるといった属人的な手法に限られていました。過去のマーケティングデータを適切に活用できる企業も少ない状況です。

#CBK forecastを適切に活用できれば、そもそもの余剰在庫を削減し、売れる可能性の高い商品だけを棚に店頭に並べることも可能になるかもしれません。