華やかなファッションの世界を支えるアパレル業界。しかしその裏側では、需要予測の難しさからくる大量の在庫廃棄、複雑なサプライチェーン、そして深刻化する人手不足といった、多くの構造的な課題を抱えています。

このような状況を打破し、変化の激しい市場と多様化する顧客ニーズに対応しながら、持続可能な成長を実現するための鍵として、今、「アパレルDX」への注目が急速に高まっています。

「アパレルDXって、具体的に何をするのだろうか？」「従来のIT化とはどう違うのか？」「自社でも取り組めるのだろうか」。多くのアパレル事業者の方が、このような関心や疑問を抱いているのではないでしょうか。

この記事では、アパレルDXの基本的な意味から、なぜ今それが業界全体にとって不可欠な取り組みなのか、具体的な変革領域や成功事例、そして導入を成功させるためのステップまで、詳しく、そして分かりやすく解説していきます。

アパレルDXとは、AI（人工知能）や3D-CAD、IoT（モノのインターネット）、ビッグデータといったデジタル技術を全面的に活用して、衣服の企画・デザインから、素材調達、生産、物流、店舗やECサイトでの販売、そして購入後の顧客サービスに至るまで、アパレル産業におけるバリューチェーン全体を変革することを指します。

その核心は、これまで各プロセスで分断されがちだった情報をデータとして連携・活用し、科学的な根拠に基づいた意思決定を行うことにあります。これにより、サプライチェーン全体の無駄を徹底的に排除するとともに、顧客一人ひとりに最適化された購買体験を提供し、さらにはこれまでにない新しいビジネスモデルを創出することを目指す経営変革が可能になります。

アパレルDXが目指す究極的な目的は、デジタル技術を最大限に駆使することで、業界が長年抱えてきた、需要予測の難しさや、それに伴う大量生産・大量廃棄といった構造的な課題を解決し、変化し続ける市場のニーズや顧客の多様な価値観に柔軟に対応できる、収益性と持続可能性を両立させたビジネスモデルを構築することにあります。

具体的には、以下の目的達成を通じて、アパレル産業全体の健全な発展と、社会への貢献を目指します。

・サプライチェーンの最適化：需要予測の精度を高め、企画から販売までのリードタイムを短縮し、在庫リスクを最小化する。

・顧客体験（CX）の向上：オンラインとオフラインの垣根を越え、個々の顧客にパーソナライズされたシームレスな購買体験を提供する。

・新たな価値・ビジネスモデルの創出：3D技術を活用したバーチャルファッションや、サブスクリプション型のサービスなどを展開する。

・サステナビリティへの貢献：衣服の廃棄量を削減し、環境負荷の少ない生産プロセスを構築する。

・業務効率化と生産性向上：店舗運営やバックオフィス業務を効率化し、人手不足に対応する。

アパレル業界においても、以前からECサイトの構築や、販売・在庫を管理するためのPOSシステムや基幹システムの導入といった「IT化」は進められてきました。しかし、これらの従来のIT化とアパレルDXの間には、その目指す範囲と深さにおいて根本的な違いがあります。

従来のIT化は、主にECサイトでの販売チャネルの追加や、店舗での売上管理、在庫管理といった、個別の業務プロセスをデジタルツールに置き換えることで効率化を図ることに主眼が置かれていました。これは、それぞれの業務範囲内での生産性を高める「部分最適」のアプローチと言えます。しかし、例えばECサイトの顧客データと店舗の購買データが連携されていなかったり、企画部門と生産部門の間で情報共有がスムーズに行われていなかったりするため、バリューチェーン全体としての最適化には限界がありました。

一方、アパレルDXは、これらの個別システムの導入を前提としつつ、さらにその先を目指します。企画段階の3Dデザインデータから、生産工場の稼働データ、物流データ、そして店舗とECの販売データ、顧客データに至るまで、バリューチェーン全体で生成されるデータを可能な限り連携させ、一気通貫で分析・活用します。

そして、その分析結果に基づいて、需要予測の精度を高めたり、生産計画を最適化したり、顧客一人ひとりに合わせたマーケティングを行ったりと、サプライチェーン全体の最適化、すなわち「全体最適」を目指す点が根本的に異なります。

アパレルDXを成功させる上で、特に顧客との接点において不可欠となるのが、OMO（Online Merges with Offline）という概念です。これは、オンライン（ECサイトやモバイルアプリなど）とオフライン（実店舗）の垣根をなくし、顧客データや在庫情報を一元的に管理・活用することで、顧客が双方を自由に行き来しながら、一貫性のある快適な購買体験を得られるようにするという考え方です。

アパレルにおけるOMOの具体例としては、以下のようなものが挙げられます。

・スマートフォンアプリで、気になる商品の店舗在庫をリアルタイムで確認し、取り置きを依頼できる。

・ECサイトで注文した商品を、自宅近くの店舗で試着してから受け取れる。

・店舗で試着した商品の情報をアプリに記録しておき、後日ECサイトで購入できる。

・店舗のスタッフが、顧客のECサイトでの閲覧履歴や購買履歴を参考に、パーソナライズされた接客やスタイリング提案を行う。

・店舗とECサイトでポイントプログラムや会員ランクが共通化されており、どちらで購入しても同じ特典を受けられる。

OMO戦略を推進することは、顧客の利便性と満足度を高めるだけでなく、オンラインとオフライン双方から得られる顧客データを統合的に分析し、より深い顧客理解と、それに基づいた効果的なマーチャンダイジング（商品計画）やマーケティング戦略の立案を可能にします。アパレルDXにおける中核的な戦略の一つと言えるでしょう。

トレンドの変化が激しく、グローバルな競争に晒されているアパレル業界。社会全体の価値観の変化や消費者行動の変容、そして業界内部に根強く存在する構造的な課題の両面から、DXによる抜本的な改革なくしては、将来の成長はおろか、存続すら危ぶまれるという強い危機感が広がっています。

アパレル業界が長年抱える最も深刻な課題の一つが、需要予測の難しさからくる過剰在庫と、それに伴う大量の衣服廃棄の問題です。トレンドの変化を予測して大量に商品を生産し、売れ残ったものはセールで販売し、それでも残ったものは焼却処分される、というビジネスモデルは、経済的な損失が大きいだけでなく、環境負荷の観点からも大きな社会問題として、近年、消費者や投資家から厳しい目が向けられています。

持続可能な社会への関心が高まる中で、アパレル企業は、この大量生産・大量廃棄モデルから脱却し、必要なものを、必要なだけ生産・販売する、環境負荷の少ないビジネスモデルへと転換することが急務となっています。AIを活用した高精度な需要予測や、受注生産モデルの導入、あるいは廃棄される衣服を削減するためのリサイクル・リユースの取り組みなど、DXはこの課題に対する有効な解決策を提供します。

現代の消費者の価値観はますます多様化しており、衣服に対するニーズも一様ではありません。「安価で流行のデザイン」を求める層もいれば、「高品質で長く使えるもの」「自分の体型にぴったり合うもの」「環境や社会に配慮して作られたもの」を重視する層もいます。

このような状況下で、画一的な商品を大量に生産してマス向けに販売するだけでは、多様化する顧客ニーズに応えることが難しくなっています。顧客一人ひとりの体型や好み、価値観に合わせて、商品をカスタマイズしたり、最適なスタイリングを提案したりする「パーソナライゼーション」への要求が高まっています。

DXは、顧客データの分析を通じて個々のニーズを深く理解し、それに基づいてパーソナライズされた商品（例えば、3Dスキャン技術を活用したオーダーメイド）や、AIによるスタイリング提案といった、新しい価値を提供することを可能にします。

他の多くの業界と同様に、アパレル業界、特に実店舗における販売スタッフの不足は深刻な経営課題となっています。接客、レジ業務、商品の陳列や整理、在庫管理、バックヤードでの作業など、店舗運営には多くの人手が必要ですが、その確保は年々困難になっています。

限られた人員で質の高い顧客サービスを提供し、効率的な店舗運営を実現するためには、デジタル技術を活用した業務の効率化・省人化が不可欠です。例えば、RFIDタグを活用した在庫管理の自動化やセルフレジの導入、あるいはAIカメラによる顧客行動分析に基づいた最適な人員配置などが、その解決策となります。

多くのアパレル企業では、コスト削減のために海外（特にアジア諸国）の工場で製品を生産し、それを日本国内に輸入して販売するという、グローバルで複雑なサプライチェーンを構築しています。

この構造は、企画段階から商品が店頭に並ぶまでのリードタイム（期間）が数ヶ月単位と長くなる傾向があり、その間に市場のトレンドが変化してしまうリスクを常に抱えています。また、近年では地政学的なリスクや、感染症のパンデミックなどにより、サプライチェーンが寸断されるリスクも顕在化しています。

DXによって、サプライチェーン全体の情報をリアルタイムで可視化し、企画・生産プロセスをデジタル化してリードタイムを短縮すること、そしてAIによる需要予測の精度を高めて生産量を最適化することは、これらの構造的な課題に対応し、ビジネスの俊敏性（アジリティ）を高める上で極めて重要です。

アパレルDXは、服がデザインされ、作られ、顧客の手に渡り、そしてその後も顧客との関係性が続くという、アパレル産業のバリューチェーン全体にわたる、あらゆるプロセスに変革をもたらします。

衣服のデザインやサンプル作成といった、従来は多くの手作業と時間を要していた企画・生産プロセスも、デジタル技術によって大きく効率化されます。

・3D-CAD・3Dモデリングによるデザイン・サンプル作成：デザイナーがPC上で衣服のデザインを3次元データとして作成（3D-CAD）し、そのデータを基にリアルな見た目のバーチャルサンプルを画面上で作成・シミュレーションします。これにより、従来は何度も物理的なサンプル（試作品）を作成して修正を繰り返していたプロセスを大幅に削減できます。企画から製品化までのリードタイム短縮と、サンプル制作にかかるコスト（生地代、輸送費など）の削減に繋がります。

・AIによるトレンド予測・デザイン支援：SNSの投稿データや、ファッションショーの画像、過去の販売データなどをAIが分析し、将来のカラートレンドやデザインの方向性を予測します。また、デザイナーが描いたラフスケッチを基に、AIが複数のデザインバリエーションを自動生成するなど、デザイナーの創造性を支援するツールとしても活用され始めています。

・生産工程のデジタル化・自動化：裁断や縫製といった生産工程においても、CADデータと連携した自動裁断機や、ロボットによる縫製自動化などの技術導入が進んでいます。これにより、生産効率の向上と品質の安定化が図られます。

アパレル業界の長年の課題である在庫問題に対して、DXはデータに基づいた最適化をもたらします。

・AIによる高精度な需要予測：過去の販売実績データだけでなく、気象情報、SNSでの話題性、競合の動向といった多様なデータをAIが分析し、商品ごと、店舗ごと、時期ごとの需要をより高い精度で予測します。この予測に基づいて生産量や店舗への配分量を決定することで、過剰在庫による廃棄ロスと、欠品による販売機会損失の両方を最小限に抑えることを目指します。

・RFIDタグを活用した在庫管理の自動化：商品一つひとつにICタグ（RFIDタグ）を取り付けることで、検品、棚卸し、在庫の検索といった作業を、バーコードのように一点ずつ読み取る必要なく、一括かつ瞬時に行うことが可能になります。これにより、在庫管理にかかる時間を劇的に短縮し、在庫データの精度を飛躍的に向上させることができます。店舗とECサイト間でのリアルタイムな在庫情報の連携も容易になります。

・サプライチェーンの可視化と最適化：原材料の調達から、工場の生産進捗、物流倉庫での保管、店舗への配送に至るまでのサプライチェーン全体の状況を、デジタルでリアルタイムに可視化します。これにより、リードタイムの短縮や、突発的な問題（例：輸送遅延）への迅速な対応が可能になります。ブロックチェーン技術を活用し、サプライチェーンの透明性を高め、サステナビリティへの配慮を示す動きも出てきています。

顧客との直接的な接点である店舗とECサイトは、OMO戦略のもとでシームレスに連携され、新たな購買体験を創出する場へと進化します。

・ECと店舗の顧客ID・購買履歴・在庫情報の一元化：顧客がオンラインとオフラインのどちらを利用しても、同じ会員情報やポイントが適用され、過去の購買履歴に基づいた一貫性のあるサービスを受けられるようにします。また、店舗とECの在庫情報をリアルタイムで連携させ、顧客が欲しい商品の在庫状況をいつでもどこでも確認できるようにします。

・バーチャル試着・サイズレコメンド：ECサイト上で、自身の体型データや写真を基に、服を仮想的に試着できる「バーチャル試着」機能や、AIが最適なサイズを提案してくれる「サイズレコメンド」機能を提供します。これにより、オンライン購入でのサイズ違いによる返品リスクを低減します。

・AIによるスタイリング提案：顧客の購買履歴や閲覧履歴、あるいは手持ちの服の情報を基に、AIが個々の顧客に合ったコーディネートや、おすすめの商品を提案します。

店舗でのデジタル活用：セルフレジやスマートミラー（試着室の鏡がディスプレイになり、色違いの商品を表示したり、コーディネート提案をしたりする）、あるいは店舗スタッフが顧客情報や在庫情報を確認できるタブレット端末の導入などが進みます。

顧客との関係性を構築し、長期的なファンを育成するためのマーケティング活動も、DXによって大きく変わります。

・パーソナライズドマーケティング：収集・統合された顧客データを詳細に分析し、個々の顧客の嗜好や購買タイミングに合わせて、メールマガジンやアプリのプッシュ通知、Web広告の内容を最適化します。画一的な情報発信ではなく、一人ひとりに響くコミュニケーションを実現します。

・ライブコマースによる新たな顧客接点：店舗スタッフやインフルエンサーが、ライブ動画配信を通じて商品の魅力をリアルタイムで伝え、視聴者はコメントで質問したり、そのまま商品を購入したりできる「ライブコマース」が、特に若年層を中心に新しい販売チャネルとして注目されています。エンゲージメントの高い顧客との繋がりを創出します。

・SNS連携とUGC（ユーザー生成コンテンツ）の活用：InstagramなどのSNSとECサイトを連携させ、投稿された写真から直接商品を購入できるようにしたり、あるいは顧客自身がSNSに投稿したコーディネート写真（UGC）をECサイト上で紹介したりすることで、購買意欲を高めます。

・CRM（顧客関係管理）の高度化：顧客とのあらゆる接点（店舗、EC、SNS、問い合わせなど）での情報を一元的に管理し、顧客一人ひとりの状況に合わせた、よりきめ細やかで長期的な関係構築を支援します。

アパレルDXがもたらすこれらの革新は、単一の技術ではなく、複数の最先端デジタル技術が相互に連携することで実現されています。

AIは、アパレルDXのあらゆる場面で「頭脳」として機能し、高度な判断や予測を可能にします。具体的には、過去の販売データや市場トレンド、SNS情報などを分析して将来の流行や需要を予測したり、顧客の購買履歴や属性に基づいてパーソナライズされた商品をレコメンドしたり、あるいはAIチャットボットが顧客からの問い合わせに自動で応答したりします。画像認識技術を活用した不良品の自動検品などにも応用されています。

3D-CAD（Computer-Aided Design）は、衣服のデザインをコンピューター上で3次元データとして作成するためのツールです。この3Dデータを活用することで、企画段階でのデザイン検討や修正を画面上で効率的に行うことができます。

さらに、この3Dデータを用いて、リアルな質感やドレープ（布のたるみ）を再現したバーチャルサンプルを作成する3Dモデリング技術も重要です。これにより、物理的なサンプル制作の回数を大幅に削減できます。また、作成した3Dモデルは、ECサイト上で商品を様々な角度から見せたり、バーチャル試着に応用したりすることも可能です。

IoT（モノのインターネット）技術の中でも、アパレル業界で特に活用が進んでいるのがRFID（Radio Frequency Identification）タグです。これは、微小なICチップとアンテナが埋め込まれたタグで、電波を用いて非接触で個々の商品を識別・管理することができます。

商品一つひとつにRFIDタグを取り付けることで、以下の業務を劇的に効率化します。

・検品作業：箱を開けずに、複数の商品を一括で読み取り可能。

・棚卸し作業：専用リーダーで店内をスキャンするだけで、短時間で正確な在庫数を把握可能。

・在庫管理：店舗と倉庫の在庫状況をリアルタイムで正確に把握。

・セルフレジ：顧客が商品をレジ台に置くだけで、複数商品を一括で読み取り、会計が可能。 

アパレル企業は、店舗のPOSデータ、ECサイトの閲覧・購買履歴、モバイルアプリの利用データ、SNS上の顧客の声、市場のトレンド情報など、膨大かつ多様なデータ（ビッグデータ）にアクセスできます。これらのデータを統合的に分析することで、これまで見えなかった顧客の潜在的なニーズや、購買に至るまでの行動パターン、あるいは将来のトレンドの兆候などを深く理解することができます。このビッグデータ分析から得られる客観的なインサイトが、勘や経験だけに頼らない、データに基づいた商品企画（MD）やマーケティング施策の立案を可能にします。

アパレルDXを計画的に推進することは、単に業務が効率化されるだけでなく、コスト削減、顧客満足度の向上、ブランド価値の向上、そして社会的な要請への対応といった、多岐にわたる重要なメリットを企業にもたらします。

AIによる高精度な需要予測に基づいて、必要な商品を、必要な量だけ、適切なタイミングで生産・供給することが可能になります。これにより、アパレル業界の長年の課題であった過剰在庫のリスクを大幅に削減し、売れ残りによる値下げ販売や廃棄ロスを最小限に抑えることができます。

また、3D技術を活用した企画・生産プロセスのデジタル化は、物理的なサンプル制作にかかるコスト（生地代、輸送費、人件費など）を削減するとともに、企画から販売までのリードタイムを短縮し、トレンドの変化に迅速に対応できるようになることで、販売機会の損失を防ぎます。これらの効果は、企業の収益性を直接的に改善します。

オンライン（ECサイト、アプリ）とオフライン（実店舗）の垣根をなくし、顧客が自身の都合や好みに合わせて、双方のチャネルを自由に行き来しながら、一貫性のある快適な購買体験を得られるようにします。

例えば、「ECサイトで気になった商品を、近くの店舗に取り寄せて試着してから購入する」「店舗で受けたスタイリング提案を、後でアプリで見返してECサイトで購入する」といった体験です。このようなシームレスな体験は、顧客満足度を大きく高め、その企業やブランドに対する愛着、すなわち顧客ロイヤルティを醸成します。

どのような商品が、どのチャネル（店舗 or EC）で、どの顧客層に、いつ、どれだけ売れているのか。あるいは、ECサイトでどのような商品がよく閲覧されているのか、カートには入れられたが購入に至らなかった商品は何か。これらの詳細なデータを収集・分析することで、顧客のニーズや市場のトレンドを、より客観的かつ正確に把握することができます。

このデータに基づいたインサイトを、次のシーズンの商品企画（MD：マーチャンダイジング）や、販売戦略、在庫配分計画などに活かすことで、勘や経験だけに頼るよりも、はるかに精度の高い意思決定が可能になります。これにより、「売れる商品を、適切な量だけ作る」という理想に近づくことができます。

衣服の大量生産・大量廃棄は、地球環境に大きな負荷を与えるとして、近年、社会全体から厳しい目が向けられています。アパレルDXを通じて、需要予測の精度を高め、生産量を最適化することで、衣服の廃棄量を削減することは、企業の収益改善に繋がるだけでなく、環境負荷を低減するサステナブル（持続可能）な経営の実践として、社会や投資家から高く評価されます。

また、サプライチェーンの透明性を高め、生産過程における労働環境や人権への配慮を徹底することも、企業の社会的責任（CSR）として重要性が増しています。DXは、これらのサステナビリティへの取り組みを推進し、その成果を客観的に示す上でも不可欠なツールとなります。

大きな可能性を秘めるアパレルDXですが、その導入と普及には、特に日本の伝統的なアパレル業界が抱える構造的な問題や、人材面での高いハードルが存在します。

アパレル産業のサプライチェーンは、素材メーカー、紡績、織布・編立、染色加工、縫製工場、卸売業者、小売業者など、非常に多くのプレイヤーが関与しており、その構造が複雑です。特に、生産拠点が海外に分散している場合、その全体像を把握し、リアルタイムで情報を連携させることは容易ではありません。

DXの効果をサプライチェーン全体で最大化するためには、これらの異なる事業者間でデータを共有し、連携するための標準的なフォーマットやプラットフォームが必要となりますが、その合意形成やシステム構築には多くの困難が伴います。

アパレル業界、特に企画・デザインやMD（マーチャンダイジング）といった領域においては、デザイナー個人の感性や、MD担当者の長年の経験と勘といった、属人的なスキルや暗黙知に依存している部分が依然として大きいのが実情です。

これらの業務プロセスに、データに基づいた客観的なアプローチを導入しようとすると、現場から「感性が数値化できるのか」「経験の方が正しい」といった心理的な抵抗が生まれることがあります。また、シーズンごとの展示会を中心とした受発注プロセスなど、業界に根強く残る旧来の商慣習が、デジタル化によるリードタイム短縮の妨げとなる場合もあります。

アパレルDXを効果的に推進するためには、アパレル業界のビジネスプロセス（企画、生産、MD、販売など）に関する深い知識と、AIやデータ分析、EC運営、デジタルマーケティングといったデジタル技術に関する知識の両方を併せ持つ、専門人材が不可欠です。

しかし、そのような「アパレル×IT」のスキルセットを持つ人材は、業界全体で圧倒的に不足しており、育成にも時間がかかります。このデジタル人材の不足が、多くのアパレル企業にとって、DX推進の大きなボトルネックとなっています。

DXは、一部の先進企業だけのものではありません。長期的な視点を持ち、顧客視点を徹底し、現場を巻き込みながら段階的に進めることで、どのような規模の企業でも取り組むことが可能です。

まず最も重要なのは、経営層が主体となり、「自社はDXによって、顧客にどのような新しい価値や体験を提供したいのか」「将来、どのようなアパレル企業でありたいのか」という明確なビジョンを描くことです。

そして、そのビジョンを実現する上で、現在自社が抱えている最も重要な経営課題や業務課題は何か（例：在庫ロスが多い、ECの売上が伸び悩んでいる、若手デザイナーが育たないなど）を具体的に特定します。

次に、顧客が商品を認知し、興味を持ち、店舗やECサイトで比較検討し、購入し、そして利用・共有するまでの一連の体験（カスタマージャーニー）を可視化します。

そして、その各段階において、顧客がどのような不満やストレスを感じているのかを洗い出し、オンラインとオフラインをどのように融合させれば、よりシームレスで魅力的な顧客体験を提供できるか、具体的なOMO戦略を設計します。常に顧客視点で考えることが重要です。

最初から全社規模での大規模なシステム導入や、全てのブランドで一斉に新しい取り組みを始めるのはリスクが高いため、まずは特定のブランドや、特定の店舗、あるいは特定の業務プロセス（例えば、在庫管理）に限定して、比較的小さな範囲で新しいツールや手法を試行する「スモールスタート」のアプローチが推奨されます。

PoC（Proof of Concept：概念実証）と呼ばれるこの段階で、導入しようとしている技術やプロセスが、実際に現場で受け入れられるか、期待した効果が得られるか、そしてどのような課題があるのかを具体的に検証します。

スモールスタートでの実証を通じて有効性が確認され、改善された施策や、そこで蓄積されたノウハウを基に、取り組みの対象範囲を他のブランドや店舗、業務プロセスへと段階的に広げ、全社へと展開していきます。

ただし、ツールやシステムを導入するだけでなく、組織全体としてデータを重視し、売上といった結果だけでなく、データに基づいた日々の改善活動や新しい挑戦を評価するような文化を醸成していくことが、DXを組織に根付かせる上で不可欠です。経営層自らがデータに基づいた意思決定を実践し、その重要性を組織全体に示していくことが求められます。

課題はあるものの、国内外の多くの先進的なアパレル企業が、DXを積極的に推進し、新たな顧客価値を創造し、競争力を高めています。

ユニクロは、ECサイトで購入した商品を、顧客が指定した店舗で受け取れるサービスや、公式アプリ会員向けの特別価格・限定商品の提供などを通じて、オンラインとオフライン（実店舗）をシームレスに連携させるOMO戦略を高度に実践しています。

また、全商品へのRFIDタグ導入は、顧客にとってはセルフレジによるスムーズな会計体験を、店舗にとっては在庫管理の劇的な効率化をもたらし、OMO戦略の成功を支える重要な技術基盤となっています。

「グローバルワーク」や「ローリーズファーム」など多くのブランドを展開するアダストリアは、アパレル業界の大きな課題であるサプライチェーンの最適化にDXで取り組んでいます。AIを活用して、過去の販売データやトレンド情報、気象データなどを分析し、需要予測の精度を高めることで、過剰在庫の削減と欠品の防止を目指しています。

また、企画から生産、販売までのリードタイムを短縮するためのプロセス改革にも挑戦しています。

「ナノ・ユニバース」や「パーリーゲイツ」などを傘下に持つTSIホールディングスは、企画・生産プロセスにおける3D技術の活用に先進的に取り組んでいます。3D-CADソフトウェアを全面的に導入し、デザイナーが作成した3Dデザインデータから、高精度なバーチャルサンプルを制作することを推進しています。

これにより、従来は何度も物理的なサンプルを作成・修正していたプロセスを大幅に短縮し、サンプル制作にかかるコスト（生地代、輸送費など）と時間を大幅に削減しています。

FABRIC TOKYOは、D2C（Direct to Consumer）モデルでオーダースーツやシャツを販売する企業です。同社の特徴は、店舗で一度、顧客の体型を3Dスキャナーなどで精密に採寸し、そのデータをクラウド上に保存する点にあります。顧客は、その後いつでもオンライン（ECサイト）から、自身のサイズデータに基づいて、好みの生地やデザインを選び、自分にぴったりのサイズのオーダースーツやシャツを注文することができます。

採寸というオフラインでの体験と、オンラインでの利便性を融合させた、新しいパーソナライズされた購買体験を提供しています。

本記事では、アパレルDXについて、その基本的な意味から必要性、主要技術、導入メリット、そして推進における課題や成功事例まで、網羅的に解説しました。

アパレルDXとは、デジタル技術を活用して、企画から生産、販売、顧客サービスに至るまでのバリューチェーン全体を変革し、サプライチェーンの最適化と、パーソナライズされた顧客体験の向上を両立させる経営変革です。大量生産・大量廃棄モデルからの脱却や、深刻化する人手不足といった、業界が抱える構造的な課題に対応し、持続可能な成長を実現するために、その推進は不可欠となっています。

OMO戦略を核とし、AIによる需要予測、3D技術による企画効率化、RFIDによる在庫管理などが、その変革を支える主要な要素です。導入には複雑なサプライチェーンの連携や、属人的なプロセスの変革、デジタル人材の確保といった課題も伴いますが、経営層が明確なビジョンを持ち、顧客視点でスモールスタートから着実に進めることが成功の鍵となります。アパレルDXへの取り組みは、これからのアパレル企業が顧客に選ばれ続け、社会的な要請にも応えながら発展していくための重要な道筋となるでしょう。

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