アパレル業界は、過剰在庫と値引きロス、欠品の機会損失という構造課題に対し、AIの活用が進んでいます。ここではアパレルのAI活用を整理し、社内活用をまとめる osFoundry の使い方を、dgmの視点で解説します。

dgmはosFoundryの提供元とは独立した導入支援会社です。

アパレルで進むAI活用

  • 需要予測×在庫×値引き最適化 — 粗利の主戦場
  • トレンド分析 — SNS/スナップ画像の解析
  • ECパーソナライズ — 購入予測・レコメンド
  • バーチャル試着/3D採寸 — 返品の低減
  • 生成AIデザイン支援 — 企画工数の削減

利益改善の効果を示す企業もありますが、社名付きの数値には公式確認が必要なものが多いため、本記事では具体的な断定を避けています。

マークダウン最適化が粗利を左右する

セール依存の構造から、値引き（マークダウン）の最適化が粗利に直結しやすい領域です。需要予測と在庫・値引きを連動させることで、過剰在庫と欠品の両方を抑えられます。

osFoundryの位置づけ

需要予測や試着は専門ツールの領域です。一方、商品説明・販促文面の作成、多言語のEC対応、社内問い合わせ、店頭スタッフ向けの情報提供といった生成AI活用は、osFoundry のような汎用基盤が柔軟です。利用量ベースのため、店舗・スタッフ数が多いほど社内活用の費用を抑えやすくなります。

dgmの役割

dgmはosFoundryの導入を専門とする独立した支援会社として、専門ツールと汎用基盤の組み合わせの設計から実装・定着までを支援します。