テクノロジーがファッションに革命を起こしている……と、いわれて久しい。3Dプリンティングはものづくりの新しい手法として注目を集め、クラウドファンディングは資金調達を変えたといわれる。新しいファッション系アプリも次々登場し、身に着けるものがデジタルデバイスとなる「ウェアラブルデバイス」も増えた。
しかし、「まだまだファッションとテクノロジーは分断されている。もっと混ざりあったらおもしろいものが生まれるはず」とはITジャーナリスト・林信行の言。
2016年11月。時を同じくして、【ファッション×テクノロジー】をテーマにしたイベントが2つ開催された。テクノロジー側から考える「FashionTech Talks Tokyo #2」と、ファッション側から考える「第1回 みらいファッションラボ」だ。これらイベントで紹介された事例を基に、あらためてファッションとテクノロジーの現状を整理しながら、これからの【ファッション×テクノロジー】のあり方を探っていく。
→【第1回】 表現(クリエーション)のためのテクノロジー
→【第2回】 ビジネスのためのテクノロジー
→【第4回】テクノロジーを支えるテクノロジー
FashionTech Talks Tokyo #2 | 第1回 みらいファッションラボ | |
日時 | 2016.11.24 17:00〜 | 2016.11.25 16:00〜 |
主催 | NHN テコラス株式会社、株式会社ライフスタイルデザイン | ifs未来研究所、三越伊勢丹HD |
趣旨 | ファッション×テクノロジーのトレンドを追いかけるエンジニアをつなぎ、イノベーションを加速させるための議論の場を作る目的。登壇者は技術テーマに沿った事例や開発経験などを紹介する。 | 「デジタルは、ファッションを幸福にできるか。」についてトークする。 |
登壇者 | 山本圭(グーグル株式会社パートナービジネスマネージャー)、武部雄一(カラフル・ボード株式会社CTO)、相田哲宏(同リードエンジニア)、吉井伸一郎(サイジニア株式会社代表取締役CEO) | 林信行(ITジャーナリスト兼コンサルタント)、市川渚(ファッションコンサルタント)、孫泰蔵(Mistletoe株式会社代表取締役社長)、金森香(「THEATRE PRODUCTS」プロデューサー) |
(=敬称略)
紹介されたファッション×テクノロジーの関わりの事例は、大きく3つに分類できる。
これまで、「表現(クリエーション)のためのテクノロジー」、「ビジネスのためのテクノロジー」について事例をまとめながら、指摘された課題などを紹介した。
引き続き、「出会いの場をつくるテクノロジー」について、事例をまとめていこう。
この分野に該当する事例は、大きく2つに分類することができる。〈服と顧客を直接引き合わせるもの〉が第一。次いで、出会いを促すための〈コミュニケーションのためのテクノロジー〉がある。これはさらに2つに分けられ、ブランドやメーカーから顧客に〈一方通行で行われるコミュニケーション〉と、顧客の声を聞きながら行われる〈相互交流型のコミュニケーション〉とがある。
3. 出会いの場を作るテクノロジー
① 服と顧客を直接引き合わせるテクノロジー
生まれた服と買う人の「出会い」の場は、わずか15年前まで雑誌か店頭が主だった。
インターネットの進歩とともに、ECが登場し、ブログやinstagramは雑誌のように出会いを創出している。
特に現在、アプリの進化と多様化が著しい。
「SENSY(センシー)」は、「手の中にスタイリストを」というコピーのとおり、AI(人工知能)がユーザーの好みやテイストを学習し、それに合わせたアイテムやコーディネートを提案してくれるアプリ。無限にある服の組み合わせの中から、その人の好みに合わせた最適なマッチングを実現する。
「iQON(アイコン)」は、雑誌の平置き写真のように、アイテムを並べてコーディネートを作成するアプリ。商品は提携しているECサイトの商品であるため、コーディネートを見たユーザーは、気に入ったアイテムを、そのままECサイトに飛んで購入できるしくみになっている。
「airCloset(エアークローゼット)」は、一度に3着の洋服が借りられる月額制ファッションレンタルサービス。プロのスタイリストがユーザーに似合うアイテムを選んでくれる。自分ではついつい偏りがちな服のチョイスだが、プロを通じて新しいチョイスを取り込んでほしいというところから始まった。
前出のサイジニア株式会社CEO・吉井伸一郎は、開発中のサービス「デクワス.CAMERA」を紹介。
例えば、街を歩いていて「この着こなしがかっこいい」と思う人に出くわすこともあるだろう。雑誌をめくっていて、はたまたinstagramでフォローしているモデルさんを見ていて、「このスタイリングを真似したい」ということもあるだろう。
しかし、なにをキーワードとして検索すればいいか、分からない場合もある。
「デクワス.CAMERA」は、そんなときに欲しいアイテム/イメージの写真を撮ってアップロードすれば、そのアイテム、または類似するアイテムを見つけて並べてくれるものだ。画像は、自撮りの写メ、ダウンロードしたもの、スクリーンショット……なんでも良い。
見た瞬間に欲しくなるような一目惚れ体験はファッションの醍醐味。ユーザーになるべく手間をかけず、その一目惚れを叶えるのが「デクワス.camera」。(吉井)
アプリからそのまま直接ECサイトに遷移することができるため、ユーザーはそのまま欲しいアイテムを購入することができる。
なお、今回イベントでは触れられなかったものの、デジタルサイネージや店頭でのデジタルハンガーなどは、服との出会いを創出するテクノロジーと分類できよう。
② コミュニケーションのためのテクノロジー
ブランドのメッセージを伝えるテクノロジー
クリエーションとの出会いを促すうえで、顧客とのコミュニケーションは欠かせない。テクノロジーは、ブランドの世界観やメッセージを発信するのに貢献している。
「THEATRE PRODUCTS」プロデューサー・金森香は、これまでブランドが行ってきた事例をいくつか紹介。その一つは、2011年AWコレクションで行った史上初のARファッションショーだ。
東日本大震災で実施できなくなった12AWのファッションショーだが、一歩も外に出ずとも、リアルタイムのショーの臨場感を提供したいという思いから、開発ユニット・AR三兄弟とのコラボレーションで生まれたという。
「見るほうが姿勢を工夫しないとうまく見れなくて、それが逆に臨場感を与えたと思う」と、金森は振り返る。
AR-FASHION SHOW_INTRO from ar3bros on Vimeo.
また金森は、実店舗でのイベントにもテクノロジーを活用した事例を紹介。
2014年伊勢丹新宿店で行われた「Shop of Words」は、好きなアイテムのバーコードを読み取ると、そこから作家たちの言葉が導きだされ、レシートプリンターから出力されるもの。自分だけの組み合わせで、不思議な詩やメッセージが生まれる。
バーコードは、お買いものをする中では日常的なものですが、ただお会計するだけじゃないなにか不思議なコトが生まれたら楽しいかな……と思って挑戦したプロジェクト。テクノロジーは、「魔法を使う」という感覚で使っている。
そう金森が話すとおり、テクノロジーは生かし方しだいで、ブランドのメッセージをより強く人々に訴えるものとして機能しうる。2016年5月に開催された第0回の「みらいファッションラボ」では、登壇者から次のような発言もあった。
デザインも品質も良いブランドは、だんだんファッションフェチの人たちだけのものになってきている。そうではない人に、興味を持ってもらったり新しい気づきを与えるには、「こう来たか!」というきっかけづくりが必要。
テクノロジーは、まさに新しい気づきを生み出す新たな手法となりうる。
ユーザーとの相互交流を可能にするテクノロジー
買いものでは従来、店頭の販売員が顧客と接しながらニーズを吸い上げ、顧客との相互交流を作っていた。対して「インターネットでのお買いもの」ことECは、ユーザーの求めたものを満たす側面が強く、一方通行型のサービスといえただろう。
しかし、それもテクノロジーの進歩により変わりつつある。ニーズを吸い上げるのみでいえば、サイジニアの「デクワス」によるレコメンデーション広告は、消費者のクリック履歴からそれを可能にしてきた。
いま、それがさらに進み、販売員の接客のような相互交流も自動で可能になってきた。チャット型サービス「Chatbot(チャットボット)」の登場だ。
Chatbotは、いわゆる「チャット」だが、顧客とコミュニケーションを取るのは人間ではなくロボット。これまでの問い合わせなどをAI(人工知能)に学習させることで、人間の代わりを果たす高度なコミュニケーションをとることが可能だ。ユーザーはまるで生身の人間と“会話するような感覚”で情報収集を行うことができる。
Chatbotが販売員やコンシェルジュのように振る舞うことで、ユーザー自身ですら気づいていなかった潜在的なニーズを汲み取れる可能性が高まる。
なお、Chatbotは、店頭でも活用することができる。
例えば吉井は、ソフトバンクのロボット・Pepperを活用した例に言及。Pepperが来店した顧客の写真を撮り、性別・年齢をAIが判断。オンライン等で集積した顧客の購買履歴と掛け合わせ、Pepperが店員の代わりに、顧客の嗜好に合わせた商品をオススメする実験的な取り組みを推進しているという。
またAIアプリを実店舗に導入した例も。伊勢丹新宿店では、2016年9月から「SENSY」を活用した人工知能接客サービスを開始した。これは、自身のスマートフォン等や店頭販売員の持つタブレット端末にインストールされた「SENSY」を使ったサービスで、「SENSY」が来店客の好みを解析し、よりパーソナルなアイテム提案を行うもの。
当該顧客のECの購入履歴など、これまで集積されたデータをリアルタイムで活用できれば、個々の顧客に合わせた提案を、より正確に提供できるようになる。これは、ファンを形成する店頭でのコミュニケーション手法でありながら、的確な在庫を用意するためのデータにもなり、業務効率化の可能性も持つものだ。
これまで紹介した3分野の事例は、またさらにインフラ的なテクノロジーによって支えられている。次回は最後に、そうした第4の分野について紹介された事例を整理していく。
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