AOSデータ社、ファッションテックで業務効率化「ファッションデータプラットフォームAOS IDX」をFashionTech関連事業にInside実装サービスを開始
~「顧客体験の向上とオムニチャネル化にデータを用いるData to AI®仕事術~

By 2023年4月10日 お知らせ

AOSデータ社、ファッションテックで業務効率化「ファッションデータプラットフォームAOS IDX」をFashionTech関連事業にInside実装サービスを開始
~「顧客体験の向上とオムニチャネル化にデータを用いるData to AI®仕事術~

クラウドデータ、システムデータ、リーガルデータ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 春山 洋 以下 AOS データ社)は、FashionTechにおける顧客の満足度の向上や商品の開発・改良、効率的なマーケティング施策の実現につながるファッションデータの保存管理やデータのリスク管理までデータを総合的にマネジメントし、AIによるデータ分析や活用につなげることができるデータマネジメント製品「ファッションデータプラットフォーム AOS IDX」(https://AOSIDX.jp/)のInside実装サービスを、2023年4月13日より販売開始することをお知らせします。

FashionTechにおけるデータを統合管理する「ファッションデータプラットフォーム AOS IDX」

■高まるFashionTechのニーズ

FashionTech市場は、企業が利益を追求するだけでなく、従業員やコミュニティの福祉を重視し、倫理的で持続可能なビジネスモデルを実践することを提唱しているブルネロ・クチネリ(Brunello Cucinelli)のヒューマンズム経営が話題になっている一方、急速に拡大しています。FashionTech(ファッションテック)とは、Fashion(ファッション)とTechnology(技術)を組み合わせた言葉で、今話題のChatGPTに聞いたアドバイスを参考にすると、新しいテクノロジーを利用してファッション製品やサービスを開発し、ファッション業界を変革しようとする取り組みを指します。ファッション業界がデジタル化やインターネットの普及によって大きく変化してきたため、両者の融合が注目されるようになりました。具体的には、ウェアラブルデバイス、スマートファブリック、オムニチャネル化、3Dプリンティングなど、新しいテクノロジーを使ったファッション製品やサービスが開発されています。また、AIを活用したファッションのデザインや、商品推薦機能、オンライン上での販売・購入の拡大、バーチャルファッションショー、フィジタルファッションなども注目されています。

これらの技術の発展によって、ファッション産業はより持続可能性の高い製品やサービスを提供することが可能になると同時に、顧客のニーズに合わせた個性的な商品や体験を提供することも可能になっています

FashionTechの分野と活用例

さらに日本のファッションテックは世界市場で注目されています。その理由の一つには、日本が世界的に有名なファッションの一大拠点であるという点が挙げられます。日本は、先進的なテクノロジーやクリエイティブなデザインを持ち合わせており、ファッションテックの分野でもその強みを発揮しています。

2つ目には、日本にはテクノロジーとファッションの融合に関する研究や開発を行う企業や研究機関が多くあります。スマートファブリック技術やAR/VR技術を活用したファッション体験など、日本のファッションテック企業が開発している技術は、世界的にも先進的であると評価されています。日本のファッションテック企業は、トラディショナルなファッションとテクノロジーを組み合わせた独自のアプローチを取っていることも注目されており、着物や和柄をデザインに取り入れたスマートファブリック製品など、日本独自の文化や美意識を生かした商品開発が進んでいます。

さらに、日本は顧客体験に関する高い意識を持つ国であり、顧客ニーズに合わせたサービスや製品開発が盛んに行われています。そのため、顧客の満足度が高く、口コミなどで商品の評判が広がっています。
以上のように、日本のファッションテックが世界市場で注目されている理由には、テクノロジーとデザインを組み合わせた独自のアプローチや高い顧客体験の意識などが挙げられます。

■FashionTechデータプラットフォームが果たす役割とAOS IDX について

FashionTechの目的は、ファッション産業においてデジタル技術を活用することで、新たな価値を生み出し、顧客により良い商品体験を提供することです。具体的には、顧客のニーズに合わせた商品の開発や販売、ファッションのデザインや製造プロセスの最適化、商品のライフサイクルの管理や環境負荷の軽減などが挙げられます。また、フィジタルファッションを通じて、オンライン上での商品体験やコミュニケーションの拡大、サステナビリティやエシカルなファッションの促進なども目指されています。ファッション産業に革新をもたらすことで、より多様な商品やサービスを提供し、顧客の満足度を高めることにあります。

さらに、ファッションテックにおいてデータプラットフォームを導入することで様々な効果が得ることができます。

  1. 購買履歴データに基づく商品提供の最適化
    ファッションビッグデータを分析することで、顧客の好みや嗜好を把握し、それに合わせた商品を提供することができます。特にオンラインショッピングでは、顧客が興味を示した商品や購入履歴から、次に購入する商品を予測することができます。
  2. 在庫管理・生産計画の最適化
    需要予測を行い、それに基づいて在庫管理や生産計画を最適化することができます。需要に合わせた正確な在庫量の調整が可能となり、在庫過剰や不足によるロスやコストの削減が可能となります。
  3. オンライン広告やマーケティングの最適化
    ターゲット層や興味関心に基づいた広告やマーケティングを行うことができます。データに基づいた広告やマーケティングは、より効果的でコストパフォーマンスが高いため、ファッションブランドや小売業者にとって重要な施策の一つとなっています。
  4. 商品開発の最適化
    消費者の意見や嗜好を把握し、それに基づいた商品開発を行うことができます。特に、カスタマイズ可能な商品やオーダーメイドの商品の場合は、顧客の好みに合わせた商品を提供することができるため、データ活用が重要となります。
  5. サステナブルファッションの推進
    生産過程や物流、消費者行動などにおける環境への影響を把握し、サステナブルファッションの推進に役立てることができます。再利用可能な素材の採用や、炭素排出量の削減などについて、ファッションビッグデータを活用することができます。
  6. 顧客サービスの向上
    顧客が抱える課題や問題点を把握し、それに応じたサービスを提供することができます。商品のサイズやフィット感についての問い合わせや、商品の品質に関する苦情に対して、的確な対応を行うことができます。
  7. 顧客ロイヤルティの向上
    顧客の購買履歴や嗜好データに基づいて、顧客に合った商品やサービスを提供することができます。このように、顧客のニーズに合わせた提供を行うことで、顧客満足度やロイヤルティを向上させることができます。
  8. ストアレイアウトの最適化
    顧客の購買履歴や行動データに基づいて、ストアレイアウトを最適化することができます。人気商品を陳列する位置や、商品の配置などについて、データに基づいた最適なレイアウトを提供することができます。
  9. マーケティング施策の検証
    マーケティング施策の効果を検証することができます。キャンペーンやセールの効果や、顧客の反応などについて分析することで、より効果的な施策の策定が可能となります。
  10. ファッショントレンドの把握
    ファッショントレンドを把握することができます。SNS上で話題になっている商品や、有名人が着用している商品などについて、データに基づいた分析が可能となります。
  11. スタイリングの提案
    顧客の購買履歴や嗜好データに基づいて、スタイリングの提案を行うことができます。似た商品を購入した顧客に対して、その商品との相性の良いアイテムを提案することができます。
  12. 顧客の体型測定
    顧客の体型データを収集することができます。顧客に合ったサイズの提供や、オーダーメイドの商品の提供を行うことができます。
  13. ショッピング体験の向上
    顧客のショッピング体験を向上させることができます。店内の渋滞箇所や、商品の並べ方による流れの変化などについて分析し、スムーズなショッピング体験を提供することができます。
  14. 物流・配送の最適化
    顧客の購買履歴や嗜好データに基づいて、物流・配送を最適化することができます。顧客が注文する商品やエリアによって最適な配送方法を提供することができます。
  15. 環境への影響の把握
    製造工程や物流における環境への影響を把握することができます。炭素排出量や廃棄物の削減について、データに基づいた分析を行うことができます

以上のように、FashionTechにおけるデータの活用例は多岐にわたります。これらのデータ活用により、ファッション産業における様々な課題に対して、革新的なソリューションを提供することが可能となります。

FashionTechデータの役割

■ファッションテックにおいて注目されるデータプラットフォーム

「ファッションデータプラットフォーム AOS IDX」は、ファッション業界において生成される膨大なデータを管理するためのFashionTechにおけるデータプラットフォームです。ファッションデータプラットフォーム AOS IDXのInside実装によって、データの集約、洞察、分析、顧客理解、セキュリテーコンプライアンスなど、重要な要素を提供します。

  1. データの収集・管理・分析を効率化
    膨大な量のデータを効率的に収集・管理し、必要な分析を行うことができます。データを一元管理することで、重要な情報を見逃すことなく、データの品質を向上させることができます。
  2. データの共有を促進
    FashionTechでは、様々な企業や組織が関わるため、データの共有が求められます。複数の関係者がアクセス可能なデータ共有の場を提供し、コラボレーションを促進することができます。
  3. 顧客の行動データを収集し、顧客ロイヤルティを向上
    顧客の行動データを収集することができます。顧客の嗜好やニーズを把握し、商品開発やマーケティング戦略の最適化が可能となります。また、顧客による口コミや評価を集めることで、顧客ロイヤルティの向上にもつながります。
  4. 新しいビジネスモデルの実現
    様々なデータを収集・分析することで、新しいビジネスモデルを実現することができます。レンタルサービスやサブスクリプションサービスなど、従来のビジネスモデルでは実現が難しかったサービスが可能となります。

FashionTechにおけるデータプラットフォーム必要な理由

これらの理由から、FashionTechにおいて、データプラットフォームが非常に重要な役割を担っています。企業や組織が適切にデータプラットフォームを活用することで、業務の効率化や新しいビジネスモデルの実現、顧客ロイヤルティの向上など、様々なメリットが期待できます。
ファッションデータプラットフォーム AOS IDX」は、ファッション業界を取り巻くデータの収集・作成・保存・共有・管理し、リスクから保護することができます。

ファッションデータプラットフォーム AOS IDX

■国内のAOS IDXプラットフォームがファッションデータの課題を解決

データの収集や保管、管理の段階において、データ自体の課題を考慮する必要があります。
ファッションテックには、様々な種類のデータに対応や、異なるデータを統合、データ共有に関する問題や法律に基づく規制に対応するためのプラットフォームも必要となります。こうした取り組みに対して、ファッションデータプラットフォームAOS IDXでは的確なソリューションを提供することができます。

  1. データの品質とプライバシーの問題
    FashionTechにおいては、膨大な量のデータを収集することが必要ですが、そのデータが正確であることや、プライバシーの問題があることが課題となっています。個人情報の漏洩や、偽のデータに基づく分析が行われることによって、信頼性の低い結果が出る可能性があります。
  2. データの分析能力の不足
    膨大な量のデータを収集するだけでなく、適切な分析が必要となります。しかし、データ分析に必要なスキルや知識を持つ人材が不足しているため、十分な分析が行われていない場合があります。
  3. データの多様性
    様々な種類のデータが存在します。たとえば、画像データ、音声データ、テキストデータ、センサーデータなどが挙げられます。それぞれのデータに適した分析手法やプラットフォームを用いる必要があります。
  4. データのアクセシビリティ
    複数の企業や組織が関わることが多いため、データのアクセシビリティが課題となっています。データの共有に関する問題や、異なるフォーマットのデータを統合する問題などがあります。
  5. データの規制
    個人情報保護法やその他の法律に基づく規制が存在するため、適切なデータの収集、管理、利用が必要となります。このため、法律に適合するデータの収集・管理・利用のためのプラットフォームが必要となります。

FashionTechにおけるデータのを課題の解決

データプラットフォームよりデータの品質、データプライバシーとセキュリティなど確保するための信頼性を確保

以上のように、FashionTechにおけるデータの課題は、多岐にわたります。これらの課題に対しては、技術的な解決策だけでなく、社会的な視点も考慮しながら取り組むことが必要です。
ファッションデータプラットフォームAOS IDXは、FashionTechツールで生成されるデータを日本において安全に管理し、AIを利用したサービスなどデータ活用に備えることができます。このようなファッションテックにおける課題を解決し、ファッション業界の生産性を向上させることができます。

■「ファッションデータプラットフォームAOS IDX」の特長

「ファッションデータプラットフォーム AOS IDX」は、厳格かつ柔軟なアクセス権限管理機能や、ドキュメントへの検索用メタデータ付与によるデータ検索性の強化、AIデータ活用に向けたマルチモーダルAIへの対応、ファイルビューアー機能、暗号化および監査機能、バックアップ機能、および大容量長期保管向けアーカイブシステム機能を備えています。AOS IDXは、すべての商品業界に携わる企業向けに設計されたクラウドストレージのSaaSです。

(1)ファッション業界におけるデータをバックアップし、どこからでもアクセスできるようにする
(2)内部や外部と安全な共有をし、チームコラボレーションを効果的に行う
(3)すべてのドキュメントのバージョンと変更を追跡する
(4)VDRドリブンセキュリティにより、セキュリティとコンプライアンスを最大化して、企業内外の関係者のデータを安全に保つ
(5) AI活用を見据えた検索用メタタグ機能
(6)大規模なコスト削減を可能にする大容量データ管理機能
(7)独自カスタムブランドでの展開、ロゴ設定可能
(8)マルチモーダルAIへの対応

■顧客体験の向上と商品化・マーケティングの効率と「ファッションデータプラットフォームAOS IDX」

データ共有、保存、活用のデータプラットフォームにより、データを収集し、AIによる分析・活用をすることによって、AIを活用することで、ファッションビジネスにおいて、顧客満足度の向上や商品の改良、効率的なマーケティング施策などを実現することができます。

  1. 顔認識技術による顧客認証
    顧客が店舗に入店した際に、顔認識技術を使って顧客を認証することができます。顧客の購買履歴や好みなどの情報を自動的に取得し、より適切な商品を提案可能
  2. AIコーディネート
    AIを用いて、顧客の好みや体型、季節などを考慮したコーディネートを提案することができます。商品の色やデザインなどを分析して、新しいコーディネートのアイデアを提供可能
  3. パーソナライズドマーケティング
    AIを用いて、顧客の購買履歴や好みなどを分析し、より適切な商品の提案やマーケティング施策を行うことができます。リアルタイムでデータを分析して、ターゲット層の傾向を把握し、迅速な対策可能
  4. サイズマッチングの最適化
    AIを用いて、顧客の体型やサイズを分析し、より適切なサイズやフィット感の提供を行うことができます。顧客が返品する商品のデータを分析し、サイズの最適化や商品を改良可能
  5. プロダクトデザインの改良
    AIを用いて、顧客の好みやトレンドなどを分析し、より適切な商品デザインを提案することができます。素材の最適化やデザインを改良可能

FashionTechにおけるAI活用の例

■「ファッションデータプラットフォーム AOS IDX」とData to AI仕事術

ファッション業務を取り巻く環境や携わる企業内に存在する様々なX-Techにおけるツールやデバイスで生成される膨大なデータを適切に管理することで、AIに向けたデータ活用の準備を進めることができます。
AIにおけるデータプラットフォームには、AIデータの源となる、各分野に分散されている大量かつ多岐にわたるデータドリブンのためのデータを効率的かつ安全に収集、保存、管理することが求められ、これらのAI学習データを適切に保存管理することができる AIデータマネジメントが重要です。AIの成功は、AIアルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニングデータの品質と、AIライフサイクルによるメンテナンスが重要な鍵となります。

ファッションテックにおけるデータマネジメントとAIライフサイクル

AIの精度を高めるためには、データの品質を向上させることも重要です。AOS IDXにおけるデータ管理は、データの品質を確保するためにも重要です。データの収集、整理、保存、共有、分析などの過程で、データの品質を確保することが必要です。

AOS IDXでは、こうしたAIライフサイクルの仕組みとマルチモーダルAIへの適用に基づき、AIデータにおけるAIシステムのためのAIデータ管理を行い、企業における優秀なデータがあって初めて優秀なAIシステムを実現できるというData to AIのコンセプトの元、AOS IDXによって、FashionTech分野における営業パフォーマンス向上に向けたプラットフォーム構築を支援します。

■「ファッションデータプラットフォーム AOS IDX」を支える各賞受賞実績の技術

「AOS IDX」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で13期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューションとして開発されました。

■「ファッションデータプラットフォーム AOS IDX」サービス概要(https://AOSIDX.jp/
  • サービス名:ファッションデータプラットフォーム AOS IDX(ファッションデータプラットフォーム エーオーエスアイディーエックス)
  • 提供開始:2023年4月13日
  • 価格:月額16,500円(税込)~

【AOSデータ株式会社について】

名 称:AOSデータ株式会社 代表者:春山 洋
設 立:2015年4月
所在地:東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金:1億円(資本準備金15億2500万円)
URL: https://www.aosdata.co.jp/

AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業5,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、14年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データの復元調査や証拠開示で数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセット マネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。