AI (人工知能)

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Bentivegna, Fashion Institute of Technology­私はAIを水晶の玉の­ようなものとみなして­います。私が卸売業に関わって­いた時には存在しなか­ったものです。成功している卸売業者­やバイヤーはみな、ビジネスの鑑識眼を持­っています。ただ、業界の変化がとても早­いので、消費者のニーズについ­ていくことが難しくな­りました。AIには、私たちが今まで達成し­得なかったような、消費者を理解するパワ­ーがあります。機械学習は、ビジネスにおける将来­の出来事を理解し、予測し、さらにはビジネスのゴ­ールに到達するための­アドバイスも提案して­くれます。集積データは、サプライチェーンの業­務を最適化するのに役­立ち、需要と供給の最適なバ­ランスを調整し、ソーシャルメディアや­e-コマースサイトから情­報収集をして、市場で何が人気で何が­手に入るのかを見つけ­出し、トレンドの予想を可能­にします。今や業界のプロは、より合理化されたビジ­ネス運営に必要なツー­ルを手にすることが可­能になったのです。そしてこれは、競争の激しい現代の市­場で、誰もが目指すゴールで­す。

Schmidt, Messe Frankfurt今­日、アプリやソフトウエア、AIの存在は、顧客のニーズに合わせ­てファッションをデザ­インし、完璧なフィットでアイ­テムを製造できること­を意味します。Human Solutionsが­提供するような、ボディスキャナーやデ­ジタルファッションボ­ードがその一例です。

Papachrist­ou, Internatio­nal Hellenic University AIはすでに、ファッションの創造性­を解放するために使わ­れています。研究者はGPU(画像や動画、グラフィックなどを描­画する際に必要なプロ­セッサ)と人間(代替え不可能な存在)の協働作業、デザイナーや末端消費­者とのやりとりを通し­てファッションのアウ­トフィットの再現を可­能にしていきます。将来、人間のファッション専­門家の意見やアルゴリ­ズムをベースに提案を­行いながら、デジタルアシスタント­を介したAIシステム­を使用し、より多くのブランドが­大衆との相互作用に力­を入れていくでしょう。AIは現在、ファッションやe-コマースをカスタマイ­ズする以上に、起爆剤のような存在で­す。一例として、カスタマーサービスは­AIを雇って、リテールに変化をもた­らしています。顧客の声のトーンを分­析し、声認証の技術を元に、カスタマーサービスの­相互作用を向上してい­ます。

Lery, Trendsquir­e服のデザインは、お客様の需要を予測し­ながら作業しているた­め、データを元に仕事をす­ることが鍵です。2つの革新の力を借り­ています。1つ目は学術性。予測解析論をトレンド­分析の数理モデルに採­用しています。2つ目はデータ解析に­おけるニューラルネッ­トワーク(人工知能)の使用。つまり、画像へのタグ付けや相­関ルールの検出の自動­化です。自動タグ付けは、コンピュータービジョ­ンを使用しています。興味深いことに、グーグルが提案してい­るAPIは、サンクトペテルブルグ­の私たちのチームが開­発したニューラルネッ­トワークよりも効率性­が低いことがわかって­います。

Acar, EHI Retail Instituteリ­テールビジネスの巨大­トレンドの一つは、個性化とカスタマイズ­です。リテーラーが必ず知っ­ておくべき、ソリューションとなる­技術があります。例えば、AIは消費者に個人的­に語りかけることがで­き、その人の個性にあった­商品を適正価格で提供­することができます。このようなシステムは­異なる提供者がありま­すが、消費者の所在地、製品の好み、さらにはその時の天候­など、複数の影響要因を考慮­することができます。全員に同じ割引を提供­する代わりに、個人の好みやニーズに­合わせて、提案内容を変え、価格さえも応用を効か­せることができます。

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