ファッションデザイナー · 業務ごと

トレンド調査とコンセプト

画像生成は速く多様な視覚的刺激を与えるが、根拠はデザイナーがそれをうまく操れていないことを示している。発想に Midjourney と DALL-E を使った19人の学生と専門家の研究では、デザイナーによる入力とカスタマイズの点数が最も低く、一方でデザイナーはそれを最も重要と評価しており、AIの能力とデザイナーのニーズのあいだに大きな隔たりがあることが示された。ミラノの修士課程のワークショップでは、制御できないことからデザイナーがツールを過大評価し、出力をほとんど盲目的に受け入れた。

二つの小規模な研究で、対象の多くは学生である。どちらも職業としてのデザインの成果や雇用を測っていない。

スケッチとデザイン展開

ツールはスケッチを描き起こし、修正できるが、権利の帰属は定まっていない。VF Corporation は投資家に対し、製品デザインの作成にAIを使うと第三者から知的財産の請求を受けたり、それを保護できなくなったりするおそれがあると伝えており、米国著作権局は、純粋にAIが生成した素材や人の制御が不十分な素材には著作権は及ばないと結論づけた。

リスクの開示と米国の法律上の報告書である。どちらも、デザイナーが実際にスケッチにAIをどう使っているかは示していない。

パターン、フィット、サンプル

プロセスが最も変わりつつあるのはデジタルでの試作であり、AIは生地データを通じてそこに入ってきている。AIによるデジタル化ツールのものを含む生地のパラメータを3Dの衣服ソフトウェアに入力した研究では、シミュレーションと実物の試作品の差は平均で最大6%で、著者らはAIを用いた方法の結果を優れていると評している。

衣服二点と生地のデジタル化ツール一つについての実験室の研究一件であり、企業でのサンプル作りは測っていない。

ラインナップと数量の決定

この決定には、何年も前からデータが入り込んできている。H&M は、顧客インサイト、AI、デジタルでの製品開発を使って生産をよりよく需要に合わせていると述べている。Stitch Fix は2017年に投資家に対し、独自のアルゴリズムが需要を予測し、在庫を最適化し、新しい衣料のデザインを可能にしていると伝えた。

企業が自社のプロセスを説明したものであり、デザイナーについても、決定がどう下されているかについても数字を示していない。