ファッショントレンド予測技術はファッションの過剰生産問題を解決できるか？

過剰生産は、アパレル業界における長期にわたる根深い問題であり続けています。毎年生産される衣料品のうち150億～450億点が廃棄され、そのほとんどが埋め立てや焼却処分されています。

ブランドが過剰生産を解決するために、WGSNはOC&Cストラテジー・コンサルタントと提携し、より正確な予測を用いてこの問題に正面から取り組み、利益率と効率を大幅に改善し、無駄を削減する方法を明らかにしました。

ファッション・ブランドは、品切れの可能性を減らすために、過剰購入のリスクが内在する企画・購買モデルを採用することが多くあります。インフレによる物価上昇にもかかわらず、慣習はなかなか変化しません。

しかし、AIを活用した俊敏な購買プロセスによって、ブランドは消費者の需要に合わせて品揃えを改善し、より効率的に運営することができるようになり、大きな価値を生み出すことができるようになっています。

ケーススタディ（2022年）では、ある量販店が、より正確な予測データを使用していれば、女性用スキニージーンズの利益率を100万～150万ポンド改善できた可能性があることを明らかにしました。

市場需要の減少に合わせて購入すれば、末端在庫は1万～4万台減少したことになります。
 

調査の結果、ファッション業界のビジネスモデルが破壊されつつある5つの要因が明らかになりました：

1. マストレンドの状況は変化し、ますます複雑に： 消費者は、物理的なものからデジタル、SNS（例：TikTok）など、複数のチャネルに関与し、取引を行っています。消費者の影響をより総合的に理解することは、在庫を顧客の需要に確実に合致させるために極めて重要です。
2. テクノロジーが効率性と意思決定をサポート：コストの高騰と複雑化により、設計／計画から倉庫／サプライチェーンに至るまで、業務の効率化が求められています。テクノロジーは、「より少ないコストでより多くのことを行う」ことを可能にするために不可欠です。
3. サプライチェーンの短縮と在庫集約が柔軟性を可能に： 需要に応じて在庫を配分する柔軟性が高まることは、チャネルや市場全体で効率化を推進する上でますます重要になっています。 
4. プランニングはリアルタイムに： 需要に直結した、より短期間、より頻繁な買い付けへのシフトは、トレンドへのより良い反応、無駄の管理、キャッシュフローの保護、マークダウンの低減を可能にします。
5. 循環、レンタル、再販： ブランドと消費者がサステナビリティに傾倒するにつれ、まったく異なる事業モデルが支持を集めています。再販は市場価値の7％程度を占め、サーキュラリティの大きな革新が起きています。ブランドは、再販に必要な製品レンジを考慮して計画を立てる必要があります。

調査の実施にあたり、OC&CはWGSNのTrendCurve+のデータを活用し、プランニングとバイイングの改善の可能性をモデル化しました。TrendCurve+はWGSNの製品で、ソーシャル、検索、棚、ショー、センチメントなどのデータソースを高度な機械学習と組み合わせ、ファッションブランドが90％の予測精度で最も人気のある商品に投資できるようサポートしています。

貴社のブランドがビジネスとサステナビリティの課題をどのようにデータで結びつけ、将来の需要にどのように対応するかについより詳しく知りたい方は、こちらからレポートをダウンロードしてください。