【2025年最新】生成AIがファッション業界を変える！メリットやリスク、実際のデザインをご紹介

生成AIの進化は、ファッション業界にも大きな変革をもたらしています。

AIがトレンドを予測し、新しいデザインを生み出す時代。従来の「経験とセンス」に頼っていたクリエイティブの現場が、データとテクノロジーによって効率化・高度化されつつあります。

この記事では、生成AIの基本からファッション業界での具体的な活用事例、得られるメリット、そして注意すべきリスクまでをわかりやすく解説します。

ファッション業界向けの生成AIサービスもご紹介していますので、ぜひ最後までご覧ください。

そもそも生成AIとは

生成AIとファッション業界について解説する前に、まず「生成AIとは何なのか」について簡単にご説明します。

生成AIとは、人間の指示や質問に応じて、文章・画像・音楽などの新しいコンテンツを自動的に作り出すAI（人工知能）のことです。

これまでのAIは既存の情報を分析して判断する役割が中心でしたが、生成AIはその情報をもとに“自ら創り出す”力を持っています。たとえば、入力されたキーワードからキャッチコピーを考えたり、ファッションのデザイン案を生成したりすることが可能です。

近年では、ChatGPTや画像生成AIのように、誰でも簡単に使えるAIツールも増えており、ファッション業界を含めたさまざまな分野で活用が広がっています。

なお、最強の生成AIについて詳しく知りたい方は、下記の記事を併せてご確認ください。

生成AIの導入で変わるファッション業界

現代はSNSの普及や多様性によってトレンドは急速に変化しており、ファッション業界はその変化を迅速に捉えることが必要です。

生成AIは、トレンド予測や新しいデザインを生み出すサポートなどを行ってくれます。生成AIを導入することで、トレンドに遅れをとらないようにするだけでなく、よりニーズに合った商品の提供ができたり、在庫過多などの問題解決が可能です。

さらに、専門的な知識や経験がなくてもファッションの仕事に挑戦したり、新しい価値観を生み出したりもできるでしょう。

生成AIをファッション業界で利用するメリット

生成AIをファッション業界で利用するメリットは、新しいデザイン・パーソナライズされたファッションの提供ができることと、時間やコストの無駄を省いた生産ができることです。それぞれの項目について解説します。

衣服の新規デザイン作成

生成AIは過去のトレンドや好み、人気の色や素材を学習し、新しいデザインを迅速に提案してくれます。2023年4月にはNYで、世界中のAIデザイナーが参加したAIファッションウィーク※１も開催され注目が集まりました。

生成AIが提案したデザインは、デザイナーの創造力を膨らませ、これまでになかった新しく、ユニークなデザインを次々に生み出すことが期待されます。しかし学習データが不十分だと偏ったデザインになる可能性があるため、多様なデータを学習させることが重要です。

トレンド予想

ファッション業界はトレンドを常に把握することが必要です。「今はこういうデザインが流行っているから、たくさん作って販売しよう」と思っても販売する頃にはもう次のトレンドに移っている、という可能性もあります。

生成AIは大量のファッション画像から、色や形などの詳細情報を得てトレンドがどう変化するか、どのくらいの期間続くのかなどを予想します。トレンド予想が立てられることで、無駄のない効率的な生産・提供が可能です。

コスト削減

ファッション業界では、モデルが服やアクセサリーを着用している写真が必要です。しかし、モデルの選定やスタジオの準備、移動など多くの時間とコストがかかります。

しかし生成AIを活用すれば、商品の写真とモデルの写真を選ぶだけで、実際にそのモデルが着用しているような写真を作成することが可能です。モデルの体型やポーズ、背景まで自在に変更可能ですから、時間とコストを大幅に削減できるでしょう。

オンラインショップでも試着が可能

オンラインショッピングは便利なものですが、実際に着用できないことがデメリットです。生成AIはオンラインショッピングでも活用されており、自分の写真・身長・体重などを登録すればオンライン上で手軽に試着ができます。

サイズ感や似合う色などが分かるため、イメージと実際の着用感のギャップが起こりにくく、返品率の低下が期待できます。また、過去の購入履歴や閲覧履歴から、顧客の好みを分析し、よりニーズに合った商品やコーディネートを提案するため、満足度も上がるでしょう。

さらに試着が手軽にできることで、今まで着たことがないようなファッションに挑戦してもらいやすく、その商品の購入に繋げられる可能性もあります。

ファッション業界における生成AIの導入事例

生成AIを導入し活用している事例を紹介します。以下に示す事例は生成AIを導入することで、先述したメリットを得られ、ブランド・企業の発展や問題解決につなげられています。

事例①トミー・ヒルフィガー

IBMとニューヨーク州のファッション工科大学とのプロジェクトで生成AIを導入した事例です。※2 生成AIを導入することで、商品が販売されるまでのスピードを早めるとともに、デザイナーがデザインにおける新たなスキルを発揮するのに役立ちます。

生成AIはトミー・ヒルフィガーの画像だけでなく、膨大なランウェイ画像や模型などのパターンの学習と、トレンド予測やSNS分析を行います。それによりデザイナーはインスピレーションを得られるとともに、よりニーズに合った商品の開発ができるようになるのです。

事例②ストライプインターナショナル

ストライプインターナショナルは、仕入高と在庫の削減に重点をおいている企業です。※3 生成AIを導入しデータ分析、需要予測、発注と値引きの最適化を行い仕入高の削減と在庫過多による過剰な値引きを抑え、売り上げを伸ばしています。

ファッション業界は大量生産による在庫過多、廃棄などが問題になっています。生成AIを活用し需要予測ができれば企業の利益につながるだけでなく、環境にも配慮できるでしょう。

事例③ZARA

ZARAはファストファッションのパイオニアと言われ、2週間毎に新しいデザインが世界中の店舗に届けられています。そのスピードを実現しているのが生成AIで、Instagramなどに毎日投稿される300万枚もの画像を分析し、トレンドを予測しデザインやマーケティングなど幅広い分野で活用します。

AIが予測したトレンドに基づき新製品が開発されているため、開発・デザイン決定から販売までの流れにスピード感が生まれるのです。※4

事例④ZOZO

服やアクセサリーを選ぶときは、好みであることと、似合うかどうかが重要ではないでしょうか。

ZOZOは、生成AIを活用し、「ファッションジャンル診断」「WEARお試しメイク」を提供しています。好みのジャンルや傾向を診断し、その結果からコーディネートを探せたり、メイクを自分の顔に投影して試すことも可能です。※5

また、どのくらい自分に似合っているかを数値化できるので購入の際の参考になるとともに、購買意欲を高めることができるでしょう。

事例⑤ワコール

女性用インナーウェア大手のワコールは、3Dボディスキャナーと接客AIを融合した「3D smart & try」を実店舗に導入しました。※6

店員に見られることなく約5秒で体を計測し、販売員のノウハウを学習・解析したAIが最適な商品を提案します。サイズ選びや他人の視線に悩む女性にも好評で、EC化が難しいインナーウェア分野において顧客満足と売上向上の両立を図っています。計測データは洋服選びにも活用可能で、今後は小売全体でのAI接客の広がりが期待されます。

事例⑥しまむら

ファッションセンターしまむらは、若年層へのアプローチ強化の一環として、AIモデル「瑠菜（るな）」をプロモーションに起用しました。

20歳の服飾専門学生という設定を持つ瑠菜は、2024年5月にオープンした下高井戸店のチラシやポスターに登場し、現在はInstagramでコスメや雑貨などの投稿も展開。リアルなコメントやビジュアルで10～20代の層から注目を集めています。人間モデルと異なり、スケジュール調整不要でトレンド対応がしやすいのも利点です。※7

なお、最新の導入事例から学ぶリスクと対策について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

実際に生成AIでデザインされた服を見てみる

生成AIはすでに現実のファッションシーンで活用されており、多くのブランドやクリエイターが実際にAIデザインを発表・商品化しています。ここでは、代表的なコレクションを紹介します。

MONCLER（モンクレール）

MONCLERは、プレミアム・ダウンジャケットの老舗ブランドです。2018年にMONCLERが立ち上げた革新的なコラボレーションプロジェクト「MONCLER GENIUS」が、AIでデザインしたモンクレールジーニアスのコレクションをロンドンファッションウィークにて発表しました。

エマ理永

エマリーエ（EMarie）のデザイナー・エマ理永は、2019年3月に東京大学生産技術研究所にて、AIと共創した2019-20年秋冬コレクションを発表しました。過去の自作ドレスをAIに学習させ、その解析結果をもとに新たなデザインを創出。伝統と最先端技術を融合した、革新的なドレスを生み出しました。

Revolve

2023年4月にニューヨークで開催された第1回「AIファッションウィーク」では、生成AIを用いた革新的なデザインが話題となりました。上位入賞者のホセ・ソブラル氏、マティルデ・マリアーノ氏、オペ・マジェク氏の3名のコレクションは、公式パートナーのRevolveによって実際に商品化され、一般販売も実現しています。

TOKYO AI Fashion Week

「生成AI×ファッション」をテーマに、OpenFashion社が開催する「TOKYO AI Fashion Week」が2024年から定期的に開催されています。2025年5月に開催されたファッションウィークでは、「新ジャポニズム “Neo-Japonisme”」というテーマに沿って、コンセプトからデザインまで自由に考案し、生成AIを活用して作成した革新的なデザインが数多く集まりました。一流デザイナーから初心者まで、生成AIを活用して誰でも自由に作品を応募できます。

ファッション業界向けおすすめ生成AIサービス6選

近年、ファッション業界では生成AIの導入が進み、業務の効率化やクリエイティブの強化に役立つツールが数多く登場しています。ここでは、ファッション業界に特化したおすすめの生成AIサービスを厳選してご紹介します

業界特化型の高機能AI：Maison AI

「Maison AI」は、株式会社OpenFashionが開発した、ファッション業界に特化した文章・画像生成AIツールです。2023年8月にベータ版が公開され、さまざまな生成AIサービスの高機能モデルを活用した高精度なアウトプットが特徴です。

また、「AIエージェント機能」により、ファッションデザイナーやパタンナー、人事・法務などの職種を設定して専門性の高い回答が可能です。さらに画像生成機能を使えば、デザイン案やWeb素材の制作もスムーズに行うことができ、企画業務の生産性を大きく向上させます。

AIファッションモデルの生成：VModel.AI

「VModel.AI」は、リアルなAIファッションモデル画像を生成できるプラットフォームで、特にECサイト向けの活用に優れています。

モデル撮影のコスト削減や、肖像権の心配不要といったメリットがあり、マネキン画像を自然な着用イメージに変換することも可能です。さまざまな体型・スタイルのモデルを生成でき、商品プロモーションの幅が広がります。特に、スピーディかつ低コストでビジュアル素材を整えたいブランドに最適なツールです。

ファッションレコメンドサービス：Fasion Recommend Bot

「Fashion Recommend Bot」は、神戸デジタル・ラボ（KDL）が提供する会話型AIチャットボットで、ユーザー一人ひとりに最適なファッションアイテムを提案するツールです。

過去の購入履歴や登録された好みをもとに診断し、おすすめ商品やコーディネートを自動で紹介。サイズやフィット感のアドバイスにも対応し、購入前の不安を解消してくれるのが特徴です。

顧客体験の向上とともに、売上拡大や返品率の低減にも効果が期待できます。

コーディネートサービス：XZ（クローゼット）

「XZ（クローゼット）」は、ユーザーの手持ちアイテムを登録することで、季節や天気に合わせた最適なコーディネートを提案してくれるスマホ用ファッションアプリです。

着用回数や色の傾向、コスパなども分析し、自分では気づかない着回しやスタイルを発見できます。日々の服選びが楽になるだけでなく、無駄な買い物も減り、サステナブルなファッションを実現したい人にもぴったりのツールです。ファッション業界でも、新しいスタイルの発見ツールとして活用できます。

実店舗の購買行動分析：Field Analyst

「Field Analyst」は、日本電気株式会社（NEC）が開発し、大塚商会が提供するアパレル向けAIマーケティング支援ツールです。

店内の映像から顧客の性別・年齢層などをAIが自動分析し、購買行動や来店傾向をリアルタイムで可視化。売れ筋商品や地域別のニーズを把握することで、精度の高い商品開発や販促戦略が可能になります。

意思決定のスピードと根拠が飛躍的に向上するのが特徴で、店舗のマーケティングに活用できます。

トレンド予測プラットフォーム：Heuritech

「Heuritech」は、パリ発のファッションテック企業が提供するAIトレンド予測プラットフォームです。

SNSやWeb上の膨大なファッション画像やテキストを生成AIが解析し、次に流行するスタイルやキーワードを高精度で予測します。ルイ・ヴィトンやディオール、モンクレールなどの高級ブランドも導入しており、“流行の先回り”を可能にする強力なツールです。商品企画やマーケティング戦略において、確かな意思決定をサポートします。

ファッション業界で生成AIを導入するリスク

ファッション業界で生成AIを導入する際には、メリットだけでなくリスクもあります。リスクを回避するためには生成AIに関する正しい知識と適切な管理が重要です。

機密情報の漏洩リスク

生成AIがニーズに合った商品やサービスを提供するためには、顧客の好みや購買履歴などの個人情報が必要です。デザインや商品の情報も生成AIが分析できるようになっているため、不正アクセスやずさんな管理によってそれらが漏洩する場合があります。

また、生成AIを介したやり取りや工程が増えることでも漏洩のリスクが高まります。セキュリティ対策、プライバシー保護を適切に行うこと、従業員の教育や意識を高めることが必要です。

著作権の侵害

生成AIが提案したデザインがオリジナルのものであるか、他のデザインと類似していないか、著作権法に違反していないかを見極めることが重要です。

生成AIによってデザインされたものをそのまま採用するのではなく、デザインされたものを人間が検証する必要があります。生成AIがデザインしたものの著作権は生成AI開発者になることもあるので、十分な注意が必要です。

ブランドイメージの毀損

生成AIが作成したデザインやコピーが、自社のブランドイメージや世界観と合致しない場合、顧客に違和感を与え、ブランド価値を損なうリスクがあります。AIによるアウトプットは過去データに依存するため、意図しない表現や時代遅れのトレンドが混入することも。ブランドガイドラインに基づいた人間の監修や調整が欠かせません。

ファッション業界の生成AI活用についてよくある質問まとめ（FAQ）

生成AIの活用が進む中で、ファッション・アパレル業界でもさまざまな取り組みが注目されています。ここでは、よくある質問をまとめましたので、ぜひ参考にしてください。

アパレル業界で生成AIを導入するには専門知識が必要ですか？

生成AIツールの多くは直感的に使えるインターフェースを備えており、プログラミングの知識がなくても利用可能です。職種や目的に応じたツール選びがポイントです。

実際に生成AIでどのような業務が効率化されますか？

商品画像の自動生成、マーケティング用のテキスト作成、コーディネート提案、トレンド予測、顧客データ分析など、幅広い業務が効率化されています。服のデザイン自体を生成AIで自動生成することも可能です。

小規模ブランドや個人でも生成AIを活用できますか？

小規模ブランドや個人でも生成AIを活用できます。最近では無料または低価格で利用できる生成AIツールも増えており、個人デザイナーや中小ブランドでも導入しやすくなっています。コストを抑えたプロモーションや企画にも効果的です。

なお、生成AIの社内導入費用相場について詳しく知りたい方は、下記の記事を併せてご確認ください。

ファッション業界を変える生成AI

生成AIがファッション業界に導入されると多くのメリットが得られます。生成AIが提案する、スピード感がありつつ無駄のない流れや、これまでになかった新しいデザインは、ファッション業界が抱える問題の解決と新しい価値観の創造につながっていくでしょう。

実際に生成AIを導入し話題になっている企業、売り上げを伸ばしている企業もあり、生成AIはファッション業界でとても重要な役割を果たしています。

「生成AIがあれば人間の仕事は不要」などと言われることもありますが、生成AIは完璧ではありません。生成AIをこれまで人間が行ってきた作業と融合することによってファッション業界が発展していくことが期待されます。

最後に

いかがだったでしょうか？

生成AIを活用した業務革新に興味がある方は、業界の先行事例と導入戦略を踏まえた最適なご提案が可能です。