アパレル・衣料のAI活用・自動化

アパレル・衣料のAI活用でできること

新しい服を企画し、素材を選び、工場で作り、お店で売るまで、たくさんの工程があります。

アパレルの人手不足・自動化・AI活用は、どの工程から手を付けるか

そもそも、なぜその手間が生まれるのかは、アパレル・衣料で、その手間が生まれる理由で説明しています。

お客様や取引先からお預かりした情報が、どこで外へ広がるのかは、アパレル・衣料で、預かった情報が外へ広がる理由で説明しています。

お客様や取引先との取り決めが、どこで食い違い、もめごとになるのかは、アパレル・衣料で、取り決めが食い違う理由で説明しています。

この六つの工程は、当社が独自に作った「仕事の種類で標準化した型」を、アパレル・衣料のお仕事に当てはめて組んだものです。御社の業務の棚卸しは、この型を御社での呼び方と、御社だけの業務に合わせて直しながら進め、業務の改善につなげます。

1. ご依頼の受付とお見積り

見積を早く出す / 引合いを受け付ける / 取引先の要求を整理する / 取引先の型紙と仕様を受け取る

• 台帳からアパレル・衣料の見積書をつくる（下書き係・見積を早く出す）
• 引合いの中身を台帳へ書き写す（書き写し係・引合いを受け付ける）
• 取引先の要求と自社でできることを突き合わせて、合わない所だけを出す（見比べ係・取引先の要求を整理する）
• 似た型紙と過去の仕様を探し出す（探し係・取引先の型紙と仕様を受け取る）

2. 受注と納期の回答

仕様と納期の変更を受ける / 受注ごとに製番を振る / 注文を受けて登録する / 納期を回答する

• 仕様と納期の変更を記録し、関係者へ知らせる（見張り係・仕様と納期の変更を受ける）
• 注文と製番の表記ゆれをそろえて照らし合わせる（まとめ係・受注ごとに製番を振る）
• 注文書の中身を受注の台帳へ書き写す（書き写し係・注文を受けて登録する）
• 空いている日を並べて、納期の候補を出す（見比べ係・納期を回答する）

3. 型紙と仕様書

デザインの仕様から、裁断と縫製の仕様書を作る / 型紙を管理する / 設計の変更を伝える / 工程を決める

• 設計と製造の生地と副資材の表を突き合わせて、ひとつにまとめる（まとめ係・デザインの仕様から、裁断と縫製の仕様書を作る）
• 過去の型紙を中身で探し出す（探し係・型紙を管理する）
• 設計の変更を記録し、関係者へ知らせる（見張り係・設計の変更を伝える）
• 工程の表の下書きをつくる（下書き係・工程を決める）

4. 日程と生地・副資材の手配

製番ごとに日程を組む / 生地と副資材の仕入れの値段をつかむ / 生地と副資材を受け取る / 生地と副資材を発注する

• 工程ごとの負荷を集計して日程の下書きにする（まとめ係・製番ごとに日程を組む）
• 生地と副資材の相場を取ってきて、いつ取ったかを添える（探し係・生地と副資材の仕入れの値段をつかむ）
• 発注と入荷を突き合わせて、合わない所だけを出す（見比べ係・生地と副資材を受け取る）
• 仕入先からの回答を台帳へ書き写す（書き写し係・生地と副資材を発注する）

5. 縫製と検品・出荷

出荷の前に、縫い目と寸法を検品する / 縫製する / 値札とタグを付けて、出荷する

• 検査の結果を基準と突き合わせて、外れた所だけを出す（見比べ係・出荷の前に、縫い目と寸法を検品する）
• 作業の記録を台帳へ書き写す（書き写し係・縫製する）
• 品番と売価をタグの台帳へ書き写す（書き写し係・値札とタグを付けて、出荷する）

6. 展示会と委託先の精算

出荷する / 展示会で新しい商品を紹介し、注文を受ける / 委託先ごとに預けた数を記録し、戻った数を数える / 委託先ごとに売れた分を精算して、請求する

• 送り状の中身を出荷の台帳へ書き写す（書き写し係・出荷する）
• 取引先ごとの過去の取引から、紹介する商品を探し出す（探し係・展示会で新しい商品を紹介し、注文を受ける）
• 預けた数と戻った数を集計して、委託先ごとの在庫にする（まとめ係・委託先ごとに預けた数を記録し、戻った数を数える）
• 預けた数と戻った数から、精算の紙の下書きをつくる（下書き係・委託先ごとに売れた分を精算して、請求する）

アパレル・衣料でよくあるご相談の例

• 例：台帳から見積書をつくるようにしたい
• 例：仕様と納期の変更を記録し、関係者へ知らせるようにしたい
• 例：設計と製造の生地と副資材の表を突き合わせて、ひとつにまとめるようにしたい
• 例：工程ごとの負荷を集計して日程の下書きにするようにしたい
• 例：検査の結果を基準と突き合わせて、外れた所だけを出すようにしたい
• 例：送り状の中身を出荷の台帳へ書き写すようにしたい

卸売業，小売業のいまの数字（公的統計）

上の数字は統計ダッシュボード（総務省統計局）から機械で取得したものです。当社が加工・推計した数字ではありません。

アパレル・衣料で、AIに任せられないのはどこですか？

まだ来ていない季節に、何が売れるかを言い当てることです。

AIが受け持つのは、書き写し・下書き・見比べ・まとめ・見張り・探し出しです。どれも、すでにある情報を動かす仕事です。

企画を決める時点で、その季節の売れ行きはまだどこにも起きていません。

だから「今年は何が動くか」は、AIにも出せません。読むのは、いまも人の仕事です。

AIが減らすのは、読みの当たり外れではありません。外れたあとの、値付けと在庫の組み替えです。