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「売れ残りをなくす」ファッションAIで余剰在庫問題に立ち向かうニューロープの取り組み。

こんにちは、ニューロープの林田です。
今回はニューロープの取り組みをご紹介します。

社会問題にもなっているアパレル廃棄問題

まず、余った新品の服が大量に焼却処分されているということをご存知ですか?
国内市場でいうと、アパレルの市場規模が15兆円から10兆円程度に減少しているのに対し、供給量が20億点から40億点程度に倍増しているので、売れない洋服が大量に出てしまっているのです。

また、フランスでは在庫や売れ残り品の廃棄を禁止する法案の準備が進められているといわれており、今後ますますアパレルの廃棄問題は企業が本格的に取り組まなければならないものとなってきています。
出典:WWD フランス、売れ残り品の廃棄禁止へ

現在アパレル企業は、セールをしたり、アウトレットに出したり、リネームして別ブランドとして再流通させたりと色々な策を取っていますが、それでも大量の在庫が出てしまっています。
私たちは、「需要に見合った量をつくれば、余剰在庫の問題は緩和できる」と考えています。
そのために、トレンド分析サービス『#CBK forecast(カブキフォーキャスト)』を開発しました。

トレンド分析サービス『#CBK forecast(カブキフォーキャスト)』とは?

SNS上にユーザがアップしているファッションの画像を解析し、「今どんなアイテムが着られているのか」を分析し、レポーティングします。

 ・アイテム:トップス、ボトムス、靴、バッグ...
 ・カラー:ブラック、ホワイト、ピンク...
 ・柄:ストライプ、ボーダー、ロゴ...
 ・形:ライダースジャケット、カゴバッグ、アンクルストライプサンダル...

情報は日々更新され、キーワード毎にトレンドをウォッチできるので、最近人気になってきたアイテムやその特徴を見つけることができます。

活用シーンは、例えばMD(マーチャンダイザー)と言われる商品企画から販売計画に関わる方にこのレポートを見ていただき、活かしていただきます。

もちろん、SNS上にアップされている=すでに売れている商品のため、確実に来シーズンに流行るかどうかはAIでも予測が難しい部分はありますが、現在でも過去の販売傾向はMDの企画の中で重要な判断材料になっているため、トレンド状況を定量化したデータは商品のヒット率の向上に貢献できると考えています。

この『#CBK forecast(カブキフォーキャスト)』、画像解析の技術は、長年の人力によるトレーニングデータと機械学習により精度を高めつづけているファッションAI「#CBK scnnr」を、レポーティングのダッシュボードにはAWSのBIツールを使っています。

また、データの取得・分析・提供については著作権・肖像権等関連する法律に抵触しないよう弁護士にも相談をしており、法的なものもクリアしています。

ニューロープでは、今後も「アパレル廃棄問題」を解決するために、テクノロジーを使ったソリューションを開発していきます。興味がある方はぜひ一度お話をしに来ていただければ幸いです。

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