AI in Fashion :コンポーネント別(ソリューションおよびサービス)、アプリケーション別(製品レコメンデーション、製品検索&ディスカバリー、バーチャルアシスタント、その他、顧客関係管理)、展開モード別(クラウド、オンプレミス)、カテゴリ別、(アパレル、アクセサリー、フットウェア、ジュエリー&ウォッチ、美容&化粧品、その他)、エンドユーザー別(ファッションデザイナー、ファッションストア)、地域別(北米、アジア、ヨーロッパ、その他の地域) - 2026年までの予測
何年もの間スタイリングの縮図であったファッション業界を再スタイルする時が来ました
AI in Fashion :コンポーネント別(ソリューションおよびサービス)、アプリケーション別(製品レコメンデーション、製品検索&ディスカバリー、バーチャルアシスタント、その他、顧客関係管理)、展開モード別(クラウド、オンプレミス)、カテゴリ別、(アパレル、アクセサリー、フットウェア、ジュエリー&ウォッチ、美容&化粧品、その他)、エンドユーザー別(ファッションデザイナー、ファッションストア)、地域別(北米、アジア、ヨーロッパ、その他の地域) - 2026年までの予測
何年もの間スタイリングの縮図であったファッション業界を再スタイルする時が来ました。このような変化を必然的に引き起こすのはパンデミックの状況です。進行中のパンデミックにより、ファッション業界は、人々をより安全にし、顧客の豊かな体験を提供できるテクノロジーをバンプアップすることを余儀なくされています。ファッション業界は、今日トレンドになっているものが翌日にコーナーに現れるかもしれない最も競争の激しい市場の1つと見なされています。パンデミックの背景では、人工知能(AI)を顧客の利益を助けるための最もスマートなツールとして使用できます。現在、衣料品の製造の生産性と企業の円滑な機能を高めるために使用されています
製品のパーソナライゼーションの必要性により、AIはあらゆる業界で最高の選択肢となっています。私たちはすでにNetflix、Amazon、そして他の多くのような様々なOTTプラットフォームで「あなたが見たことに基づいた提案」を目撃しました。現在の環境は、個人的な経験を最高に評価しています。ファッション業界でも破壊的なアイデアが浮かび上がってくるのを見る時が来ました。AIは、製品の推奨、製品検索、クリエイティブデザイン、トレンド予測、仮想アシスタント、サプライチェーン管理、需要予測、その他のアプリケーションに至るまで、ファッション業界では膨大なアプリケーションを持っています
ファッション業界ではAIに対する大きな需要があり、ソーシャルメディアがファッショニスタの業界に与える影響が高まっているため、これは大きなことです。パーソナライズされたエクスペリエンスの人気が高まっていることは、AIの需要の背後にある原動力です。これとは別に、過去の買い物行動を追跡する今後の将来のトレンドと小売業界の成長について顧客に提案することは、ファッションハブでのAIの採用を促進している他の2つの重要な要素です。インドは、文化や地域の面で非常に多様な行動を持つ多様な国であるため、このような差別化に対処することは大きな課題になる可能性があります。ソーシャルメディア上の余分な混乱は、顧客の十分な目玉を捉えるために分解する必要があるものです.
人工知能AIがビジネスのやり方を変えたことは間違いありません。電子商取引の人気が高まるにつれて、これまで以上に多くの消費者データが追跡されています。トレンドのファッションプラットフォームのほとんどは、買い物行動に基づいて消費者データをデコードすることができます
研究方法論:
ファッションにおけるAIの市場は、二次的な情報源と社内の方法論の最適な組み合わせと、主要な洞察のかけがえのないブレンドを利用して分析されています。市場のリアルタイム評価は、当社の市場規模と予測の方法論の不可欠な部分です。当社の業界専門家と主要参加者のパネルは、包括的な研究のために現実的なパラメトリック推定で関連する側面をまとめるのに役立っています。主要参加者の異なるカテゴリーの参加シェアは以下の通りです:
コンポーネントに基づいて、ファッション市場における人工知能は2つの部分に細分化されています:
ソリューション
サービス
採用率が高いため、ソリューションセグメントはサービスセグメントを上回り、将来的にはより高い成長を記録すると予想されます。ファッション小売業者は、ビジネスプロセスを合理化し、新しい顧客を引き付けるのに役立つ高度な技術に向かってますます動いています
展開セグメントは、さらに 2 つのセグメントに分類され、
Cloud
オンプレミス
統合とスケーラビリティ、および展開の容易さに多くの改善が加えられたという事実により、クラウドベースのモデルは、ファッション市場でのクラウドベースのAIソリューションの採用の背後にある原動力となることが期待されています。データのプライバシーとセキュリティに関する問題は、ファッション業界でのオンプレミスAIソリューションの需要を増加させています
アプリケーションに基づいて、ファッションハブのAIは、
顧客関係管理
仮想アシスタント
製品推奨
製品検索と発見
サプライチェーン管理と需要予測
クリエイティブデザインとトレンド予測
エンドユーザーに基づいて、ファッションのAIは
に分類されます。
ファッションデザイナー
ファッションストア
ファッショントレンドを予測するために何千もの画像を開発および視覚化するのに必要な時間を短縮する必要性の高まり、さまざまなファッション服のパターンを迅速に分析する必要があるなど、さまざまな要因が、ファッション業界でAIの大幅な使用の背後にあるブーマーです。ファッションストアのカテゴリーは、AI技術の採用という点で大きな貢献者になると予想されています
カテゴリに基づいて、市場は次のように分けられます:
アパレル< />
アクセサリー
履物
美容・化粧品< />
ジュエリーと時計
その他
ファッションや高級ブランドにおけるAIおよびMLテクノロジーの採用は、企業がクライアントや業界のさまざまな要件に応えたいと考えているため、増加しています。さまざまなファッションブランドは、顧客が正確な服装を手に入れ、購入返品率を減らし、利益率を高めるのに役立つ衣料品の推奨事項を提供するためにAIを採用し始めています。アパレルのカテゴリーは、AIとML技術の採用という点で主要な貢献者になると予想されています
地理的地域に基づいて、それはカバーします:
北米< />
ヨーロッパ
アジア太平洋地域< />
その他の地域
北米はファッション市場でAIの最大のシェアを占め、アジア太平洋地域は予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想されています。アジア太平洋地域の成長は、中国、インド、日本などの国々における技術の進歩によるものです。中国は、業種を越えたAIの使用に関する多数の研究論文を発表している
しかし、この市場への初期投資が高く、それを維持するための維持費も高いため、世界的に改善の余地は大きい。しかし、Adobe、Oracle、Catchoom、Huawei、Vue.AI、Heuritech、Wide Eyes、Findmine、Intelistyle、Lily AI、IBM、Microsoft、Google、Facebook、AWS、Pttrns.AI、SAP、Stitch Fix、Syte、Mode AI.
ファッション業界のAIは、2020年から2026年の予測期間中に約39.17%のCAGRで成長すると予想されています。このレポートは、ファッション業界でのAIの使用に続く進行中のトレンドと競争トレンドに関する徹底的な調査を提供します.
このレポートは、ファッション業界におけるAIの現在のレベルに関する重要な洞察を提供するでしょう
定性的な分析は、ファッションセグメントにおけるAIの使用に関する詳細な研究のバックボーンになります
技術的な課題とデータプライバシーの問題は、網羅的なレポートでも扱われます
北米（米国およびカナダ）、ラテンアメリカ（ブラジル、メキシコ、アルゼンチン、その他のラテンアメリカ）、ヨーロッパ（英国、ドイツ、フランス、イタリア、スペイン、ハンガリー、ベルギー、オランダおよびルクセンブルグ、NORDIC（フィンランド、スウェーデン、ノルウェー） 、デンマーク）、アイルランド、スイス、オーストリア、ポーランド、トルコ、ロシア、その他のヨーロッパ）、ポーランド、トルコ、ロシア、その他のヨーロッパ）、アジア太平洋（中国、インド、日本、韓国、シンガポール、インドネシア、マレーシア） 、オーストラリア、ニュージーランド、その他のアジア太平洋地域）、中東およびアフリカ（イスラエル、GCC（サウジアラビア、UAE、バーレーン、クウェート、カタール、オマーン）、北アフリカ、南アフリカ、その他の中東およびアフリカ)
