ファッションにおけるAIの世界市場（2025年～2033年）：コンポーネント別（ソリューション、ソフトウェアツール、プラットフォーム、サービス、トレーニング・コンサルティング、システム統合・試験、サポート・メンテナンス）、展開別（商品推薦、商品検索・発見、サプライチェーン管理・需要予測、クリエイティブデザイン・トレンド予測、顧客関係管理、バーチャルアシスタント）、用途別（クラウド、オンプレミス）、種類別（アパレル、付属品、履物、美容・化粧品、宝石・時計）、エンドユーザー別（ファッションデザイナー、ファッションストア）、地域別

• 英文タイトル：AI in Fashion Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Solution, Software Tools, Platforms, Services ,Training and Consulting, System Integration and Testing, Support and Maintenance), By Deployment (Product Recommendation, Product Search and Discovery, Supply Chain Management and Demand Forecasting, Creative Designing and Trend Forecasting, Customer Relationship Management, Virtual Assistants), By Applications (Cloud, On-premises), By Type (Apparel, Accessories, Footwear, Beauty and Cosmetics , Jewelry and Watches), By End-User (Fashion Designers, Fashion Stores) and By Region(North America, Europe, APAC, Middle East and Africa, LATAM) Forecasts, 2025-2033

• レポートコード：SRTE1095DR • 出版社/出版日：Straits Research / 2025年1月 • レポート形態：英文、PDF、約120ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：IT

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レポート概要

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ファッションにおけるAIの世界市場規模は2024年に19.9億米ドル。2025年には27.8億米ドル、2033年には397.1億米ドルに達すると推定され、予測期間中（2025年～2033年）の年平均成長率は39.43%です。

人工知能と機械学習技術はファッション産業に革命をもたらし、製品ライフサイクルの様々な側面を強化し、衣服の製造、販売、着用方法を再構築しています。これらの最先端技術は、デザイナー、小売業者、消費者に力を与える変革能力を提供します。ファッションデザイナーはAIを活用することで、クリエイティブな可能性を引き出し、デザインにおけるイノベーションを推進します。デザイナーは、過去の膨大なファッションデータを分析し、新たなトレンドを見極めるAIアルゴリズムを活用することで、新鮮で独創的なコンセプトを生み出すことができます。

レポート目次

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AIを活用したレコメンデーションシステムは、個人の嗜好に合わせたパーソナライズされた商品提案を行うことで、顧客のショッピング体験を向上させます。これらのシステムは、閲覧履歴、購買行動、スタイルの好みなどのユーザーデータを分析することで、顧客の嗜好や関心に沿ったオーダーメイドのレコメンデーションを作成します。このパーソナライゼーションは、顧客エンゲージメントを高め、ブランド・ロイヤルティを育成し、販売転換を促進します。近年、市場の主な成長要因としては、パーソナライズされた体験に対する顧客の要望、在庫管理のニーズの高まり、ファッション産業におけるソーシャルメディアの影響力の高まりなどが挙げられます。さらに、顧客の購買行動分析を通じて将来のファッショントレンドを事前に特定することや、ファッション産業マーケティングにおける人工知能の採用を後押しするファストファッション小売の成長も、ファッションソリューションにおけるAIの数多くの機会を生み出すでしょう。

ファッションにおけるAI市場の成長要因

製品デザインと開発

AIはファッション産業における製品デザインと開発において極めて重要な役割を果たしており、AIを搭載したツールはクリエイティブなプロセスに深く組み込まれています。これらの洗練された技術は、様々なデザイン面を合理化・強化し、効率を最適化し、製品ライフサイクルを通じてイノベーションを促進します。製品デザインにおけるAIの重要な応用例のひとつに、素材効率を最大化するパターンの最適化があります。AIアルゴリズムは、設計仕様と材料特性を分析し、無駄を最小限に抑え、資源ユーティリティを最大化する最適化パターンを生成します。パターンをインテリジェントに最適化することで、AIツールは設計者がデザインの完全性を維持しながら、コスト削減と環境持続可能性の目標を達成するのに役立ちます。

予測購買

AIは、ファッション産業におけるトレンド予測と購買において重要なツールとして機能し、高度なデータ分析を活用して、ソーシャルメディアトレンド、過去と現在のファッショントレンド、販売データなどの多様なデータソースを分析します。予測分析を活用することで、AIアルゴリズムは消費者行動や購買パターンからの洞察に基づいて将来のファッショントレンドを予測します。これらの予測分析ツールにより、ファッション企業は進化するトレンドを常に把握し、データに基づいた在庫決定を行うことができます。様々なチャネルにおける消費者の嗜好、感情、エンゲージメントを分析することで、AIはファッション・ブランドが市場の需要を予測し、それに応じて商品提供を調整することを可能にします。この積極的なアプローチにより、ファッション・ブランドは消費者の嗜好の変化に機敏に対応し、競争力を高め、売上成長を促進することができます。

市場の制約

熟練した専門家の不足

ファッション産業にAIを組み込むには、ファッションとAI技術の両方を深く理解する必要があります。ファッション業界特有の要件に合わせたAIアルゴリズムやシステムの開発、展開、保守には、熟練した専門家が不可欠です。しかし、両領域に精通した専門家の不足は、AIを効果的に活用しようとする企業にとって大きな課題となっています。ファッション産業におけるAIの専門家には、ファッションの原理とトレンドを包括的に理解することが不可欠です。ファッションブランドや消費者の心に響くAIソリューションを開発するためには、審美眼、消費者の嗜好に対する理解、業界のダイナミクスを把握することが求められます。

同様に、機械学習、データサイエンス、コンピュータビジョンなどのAI技術に精通していることも、AIを活用した革新的なソリューションを生み出すためには不可欠です。この人材不足に対処するためには、ファッションとAIの学際的スキルを持つ専門家の多様なパイプラインを育成するための協調的な取り組みが必要です。教育機関、産業団体、企業が協力し、ファッションとAI分野のギャップを埋める専門的なトレーニングプログラム、コース、資格を開発することができます。さらに、技術労働力の多様性、公平性、包摂を促進するイニシアチブは、十分に代表されていない人材プールを活用し、より包括的で革新的な産業エコシステムを育成するのに役立ちます。

市場機会

ファッションのサステナビリティに対する需要の高まり

ファッション産業では、持続可能な実践と責任ある素材調達が重視されるようになっています。AIは、製品の持続可能な素材の選択を促進し、ファッションブランドに貴重な洞察とガイダンスを提供する上で極めて重要な役割を果たしています。AIアルゴリズムは、持続可能性のために素材を評価する際に、様々な要素を評価するのに役立っています。これらの要素には、倫理的な調達慣行、環境への影響評価、費用対効果の考慮などが含まれます。膨大なデータセットと複雑なパラメータを分析することで、AIはファッションブランドが製品に使用する素材について十分な情報に基づいた判断を下し、持続可能性の目標とビジネス目標のバランスをとることを可能にします。

さらに、AIアルゴリズムは、消費者の意識と環境問題への関心によって高まるサステナブル・ファッションへの需要に応えるのに役立ちます。消費者が衣料品の購入における環境フットプリントをより意識するようになるにつれ、ファッションブランドはサプライチェーン全体で持続可能な慣行を採用する必要に迫られています。AI主導のソリューションは、持続可能な素材や生産手段を自社の製品に取り入れることで、ブランドがこうした消費者の嗜好に沿うことを支援します。

地域分析

北米は、世界のファッションAI市場の中で最も重要なシェアホルダーであり、予測期間中に大幅な拡大が見込まれています。この成長軌道を後押ししているのは、各分野に浸透している技術の進歩や、産業用途における人工知能の早期導入など、さまざまな要因が重なり合った結果であり、これらすべてがファッション市場におけるAIランドスケープの急成長に寄与しています。同様に、米国やカナダなどのファッション産業におけるトレンドの高まりも、AI技術に対する需要の増加を後押ししています。これらの技術は、持続可能性、生産性の向上、販売の最適化など、産業界の重要な課題への対応に役立っています。ファッション業界が進化する消費者の嗜好や市場力学に対応するために進化するにつれて、AIソリューションはイノベーションと競争力を推進する上でますます不可欠な役割を果たしています。

さらに、北米諸国における大手技術企業の存在感の高まりは、同地域のAIファッション市場の成長をさらに促進します。これらの企業は専門知識とリソースを活用して、ファッション産業特有のニーズに合わせた最先端のAIソリューションを開発し、市場の拡大と普及に拍車をかけています。特に米国では、ファッション産業の市場規模は2024年までに3,587億ドルに達すると予測されており、2023年から21％の顕著な増加を反映しています。この上昇基調は今後も続くと予想され、市場収益は今後数年間でさらに増加すると予測されています。疾患別予測では、2025年に2％増、2026年に1.9％増、2027年に1.8％増と、より緩やかな成長率が続きます。このような要因が地域市場の成長を後押ししています。

コンポーネント分析

ファッション分野におけるAIの世界市場は、コンポーネントに基づいて、ソリューション、ソフトウェアツール、プラットフォーム、サービス、トレーニングとコンサルティング、システム統合とテスト、サポートとメンテナンスに区分されます。ソリューションセグメントが世界市場を支配 世界のファッション市場におけるソリューション分野の優位性は、eコマースやソーシャルメディアアプリケーションのようなオンラインショッピングプラットフォームの人気の高まりと並んで、ソフトウェアツールやアプリケーションの広範な採用によって促進されています。これらのデジタルプラットフォームは、ファッション産業に合わせたソリューションの需要を促進する上で極めて重要です。スマートフォンを含むスマート技術の普及が進み、インターネット利用が増加していることが、ファッション産業のデジタル化を促進しています。

特にAI技術は、予測分析を活用して消費者の行動を分析し、検索履歴、過去の購買経験、個人の嗜好などの要素から洞察を引き出します。これらの洞察を活用することで、AIアルゴリズムはショッピング体験をパーソナライズし、消費者の好みや嗜好に沿ったオーダーメイドのおすすめ商品を提示します。

展開分析

展開に基づき、世界市場は商品推奨、商品検索・発見、サプライチェーン管理・需要予測、クリエイティブデザイン・トレンド予測、顧客関係管理、バーチャルアシスタントに区分されます。AIファッション市場を支配しているのは商品推薦セグメント。同分野は、Eコマース・プラットフォームの普及に後押しされ、AIファッション市場で圧倒的な存在感を示しています。AIによる商品レコメンデーションは、消費者のオンラインショッピング体験を向上させるために、視覚的検出や主要な商品属性などの高度な技術を活用します。視覚的な検出や主要な商品特徴の分析を通じて、AIアルゴリズムは類似商品を特定し、ファッション小売業者のオンラインストアやEコマース・プラットフォームに表示します。これにより、消費者は自分の好みに近い幅広い選択肢を探すことができ、自分のスタイルや好みに合った商品を見つけられる可能性が高まります。

アプリケーション分析

アプリケーションに基づき、世界市場はクラウドとオンプレミスに区分されます。クラウドセグメントが最大の市場シェアを占めています。これは、ファッション産業がクラウドコンピューティングへの依存度を高めていることが主な理由です。クラウドコンピューティングは、変化するビジネス要件に対応するための比類ない柔軟性と適応性を提供します。さまざまな地域でデジタルトランスフォーメーションのペースが高まっていることが、クラウド分野の成長の主な原動力となっています。ファッションブランドは、強固なデータセキュリティ対策の必要性を認識しており、強化されたセキュリティ機能と厳しい政府規制へのコンプライアンスを提供するクラウドベースのソリューションへの需要を促進しています。しかし、大手ファッションブランドは、規制遵守における利便性の高さから、クラウド技術を採用する傾向が強まっています。クラウド・コンピューティング・プラットフォームは、政府規制へのコンプライアンスを簡素化し、データ・プライバシーとセキュリティの基準を効果的に満たす、一元化されたスケーラブルなインフラストラクチャを提供します。

種類別分析

種類別に見ると、世界のファッションAI市場は、アパレル、付属品、フットウェア、美容・化粧品、宝飾品・時計に区分されます。アパレル分野が最大の市場シェアを占めています。その成長軌道は、人口増加や消費者の嗜好の進化などの要因により急増し続けているアパレルに対する堅調な世界的需要によって大きく後押しされています。人工知能は、製造プロセスのさまざまな側面に革命をもたらすことで、アパレル産業の高まる需要に応える上で極めて重要な役割を果たしています。AI主導のソリューションは、材料の等級付けの改善、データ収集の自動化、資産管理の強化を促進し、それによって最終製品の検査と生産中のエラーと非効率を軽減します。

エンドユーザー分析

エンドユーザーに基づき、世界市場はファッションデザイナーとファッションストアに二分されます。ファッションデザイナーセグメントが最大のシェアを占めています。この優位性は、構想からマーケティングまで、ファッション製品開発の全領域における人工知能（AI）の変革的影響によるものです。ディープラーニング、機械学習、コンピュータビジョンなどのAI技術は、ファッションデザイナーの技術への取り組み方に革命をもたらしています。これらの先進的なツールは、デザイナーに新たな創造的機会を探求し、コンセプトを革新し、個人の嗜好に合わせたパーソナライズされた製品を生み出す力を与えます。AIを活用することで、デザイナーは創造性の新たな次元を解き放ち、従来型のデザインパラダイムの限界を押し広げることができます。

ファッションAI市場の主要企業一覧

1. 1. Microsoft (US)
   2. IBM (US)
   3. Google (US)
   4. AWS (US)
   5. SAP (Germany)
   6. Facebook (US)
   7. Adobe (US)
   8. Oracle (US)
   9. Catchoom (Spain)
   10. Huawei (China)
   11. Vue.ai (US)
   12. Heuritech (France)
   13. Wide Eyes (Spain)
   14. FINDMINE (US)
   15. Intelistyle (England)
   16. Lily AI (US)
   17. Pttrns.ai (Netherlands)
   18. Syte (Israel)
   19. mode.ai (US)
   20. Stitch Fix (US)

最近の動向

• 2024年1月- アマゾンがオンライン・アパレル・ショッピングに人工知能を導入、他の顧客が残したフィット・レビューからAIがハイライト、パーソナライズされたサイズ推奨、販売者向けの「フィット・インサイト」ツールなど4種類の方法を提供。
• 2024年1月-テクノロジースタートアップのHumaneが、人工知能のユニークなAI Pinと統合されたウェアラブルガジェットを発表。2024年初頭にデビューし、画期的な機能が期待される製品。

ファッションにおけるAI市場セグメンテーション

コンポーネント別（2021年～2033年）

• ソリューション
  • ソフトウェア・ツール
  • プラットフォーム
• サービス
  • トレーニングとコンサルティング
  • システムインテグレーションとテスト
  • サポートとメンテナンス

デプロイメント別 (2021-2033)

• 製品レコメンデーション
• 商品の検索と発見
• サプライチェーン管理と需要予測
• クリエイティブデザインとトレンド予測
• 顧客関係管理
• バーチャルアシスタント

アプリケーション別 (2021-2033)

• クラウド
• オンプレミス

種類別（2021-2033年）

• アパレル
• 付属品
• フットウェア
• 美容・化粧品
• 宝飾品・時計

エンドユーザー別 (2021-2033)

• ファッションデザイナー
• ファッション・ストア

地域別（2021-2033）

• 南米アメリカ
• ヨーロッパ
• アジア太平洋
• 中東・アフリカ
• ラテンアメリカ

目次

1. ESGの動向
2. 免責事項

エグゼクティブ・サマリー

調査範囲とセグメンテーション

市場機会評価

市場動向

市場評価

規制の枠組み

ファッションにおけるAIの世界市場規模分析

1. ファッションにおけるAIの世界市場紹介
2. コンポーネント別
   1. コンポーネント別
      1. 金額別構成要素
   2. ソリューション
      1. 金額別
      2. ソフトウェアツール
         1. 金額別ソフトウェアツール
      3. プラットフォーム
         1. 金額別プラットフォーム
   3. サービス
      1. 金額別
      2. トレーニングとコンサルティング
         1. トレーニング＆コンサルティング 金額別
      3. システムインテグレーションとテスト
         1. システムインテグレーションとテスト 金額別
      4. サポートとメンテナンス
         1. サポートとメンテナンス 金額別
3. デプロイメント別
   1. 導入
      1. 金額別導入事例
   2. 製品推薦
      1. 金額別
   3. 商品の検索と発見
      1. 金額別
   4. サプライチェーン管理と需要予測
      1. 金額別
   5. クリエイティブデザインとトレンド予測
      1. 金額別
   6. 顧客関係管理
      1. 金額別
   7. バーチャルアシスタント
      1. 金額別
4. アプリケーション別
   1. アプリケーション紹介
      1. アプリケーション金額別
   2. クラウド
      1. 金額別
   3. オンプレミス
      1. 金額別
5. 種類別
   1. 導入
      1. 種類別 金額別
   2. アパレル
      1. 金額別
   3. 付属品
      1. 金額別
   4. フットウェア
      1. 金額別
   5. 美容・化粧品
      1. 金額別
   6. ジュエリー・時計
      1. 金額別
6. エンドユーザー別
   1. 製品紹介
      1. 金額別エンドユーザー
   2. ファッションデザイナー
      1. 金額別
   3. ファッション・ストア
      1. 金額別

南米アメリカの市場分析

ヨーロッパ市場分析

アジア太平洋市場の分析

中東・アフリカ市場の分析

ラテンアメリカ市場の分析

競争環境

市場プレイヤーの評価

調査方法

付録

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