ファッション専門家の9割が毎日AIを使うが、重要な判断は任せない

ファッション業界の従事者の10人に9人が毎日AIを使っているが、重要な判断はAIに任せていない。The Interlineが今年初めにファッション専門家約100人を対象に実施した調査の結果だ。回答者の9割が業務で毎日AIを活用しており、直近12カ月間で約85%の企業が導入のペースを上げ、約70%は2027年のAI支出が増えると予想した。

楽観と不安が同時に表れた。回答者はAIにおおむね楽観的だったが、価値を評価する基準はまだないと答えた。自社がAI能力を過大評価しているという懸念もあり、既存の技術環境とAIを十分につなげられていないという問題も浮かび上がった。ブランドやリテーラーが汎用フロンティアモデル(さまざまな分野で幅広く使われる大型AIモデル)とファッション特化ツールに大きな投資をしている中で出た結果だ。

The Interlineのポッドキャスト司会者は、このギャップをAI性能の「ギザギザした境界」と説明する。AIはファッションの商品画像の生成には優れていても、服がどのように作られ、どこで着られるのかを理解する点では弱い可能性があるということだ。回答者は、企画のような分析用途でAIが最も成熟していると受け止めていた。得意な領域と任せにくい領域が入り混じっているという意味だ。

出典 · The Interline「Is AI Already Good Enough For Fashion?」

AI画像スタートアップのCaimeraは、信頼の根拠として95%という数字を掲げている。同社が明らかにしたプラットフォームの画像承認率だ。The InterlineがThe AI Report 2026に掲載した全17回の経営陣インタビューの一つで、創業者のKirti PooniaとPrateek Gupteは、生成された成果物をブランドが顧客に出せる水準まで引き上げる方法を説明した。Pooniaは、信頼は精度を積み重ねることから生まれると語る。

中核となるツールは二つある。スケッチ・トゥ・イメージ(デザインスケッチを商品画像に変換する機能)は、複数の候補を並べる代わりに、一貫した結果を一つ出す。同社の説明によると、プリント、構造、縫い目を忠実に反映するため、消費者に商品を販売する場面でも使える可能性がある。大量カタログ画像ツールは、数千点の商品に同じ背景、モデル、照明、ポーズを一度のバッチ処理で適用する。

企業顧客を狙った仕組みもある。Caimeraはエンタープライズブランドに法的保護を提供すると述べ、顧客が月に1,000以上のスタイルを処理していると主張している。これらの数値はいずれも同社側の説明である点に留意が必要だ。生成速度よりも成果物の一貫性と責任の所在を前面に出したことが、このインタビューの特徴だ。

出典 · The Interline「All About AI: Kirti Poonia & Prateek Gupte of Caimera」

RealSnapの衣類カラーマッチは、生成された結果画像の服の領域だけを元の衣類の色を基準に補正するスナップツールだ。生成カットの服の色が実際の商品と違って見えるとき、公開前に色を点検する用途で使える。

結果画像を開いた状態から、そのまま色補正ツールに入ることができる。

元の衣類の参照画像が自動で読み込まれ、現在の結果の服の領域と比較して色を合わせる基準が作られる。

AIで描き直さず色だけを調整する無料の補正ツールのひとつで、一度に1つずつ適用する。

RealSnapの衣類カラーマッチで、次の生成カットの服の色を元の衣類と照らし合わせ、公開するカットを選ぶ色の検収手順として試してみるとよい。