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「AI+紡績」の行動丨楊兆華：紡績アパレル産業のブランドルートと端末消費分野におけるAIの応用

2024/8/24 12:19:00 15

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　　人工知能（AI）は産業構造と基礎を再構築し、生産力と生産関係を再構築している。スマート経済の発展は産業のモデルチェンジとグレードアップ、車線変更による追い越しを実現する重要なチャンスとなっている。

　　中國紡績業界は人工知能のチャンスを把握し、本質に回帰し、垂直分野の難関攻略を強化し、重點シーンの応用突破を実現し、豊富な応用生態を構築する必要がある、人工知能の風口を把握するには、適度な展望配置、斷片化シーンを統合し、高品質データを沈殿させ、「AI+紡績」をしっかりと行い、設計、製造、マーケティング、ブランド建設を「ビッグデータ+ビッグコンピューティング+強力アルゴリズム」の上に構築する必要がある。

　　AIが現在および未來において紡績工業の発展にどのように參與し、全業界にエネルギーを供給するかを深く解析するために、我々は『「AI+紡績」が行動している』コラムを発表し、業界AIの発展と傾向を紹介し、産業の新質生産力の発展を推進する。

　　紡績アパレル産業におけるAIのブランドチャネル

　　端末消費分野への応用

中國紡績工業連合會副會長楊兆華

　　AIはブランドチャネルと端末消費応用において革新的なシーン応用、直面する挑戦及び発展傾向の3つの方面から分析することができる。

　　ブランドチャネルと端末消費分野におけるAIの革新的シナリオ応用

　　生成されたAIエネルギーに基づくコンテンツマーケティング

　　AI生成コンテンツの賦能マーケティングは伝統と比べて、効率と速度、個性化と精度、コスト効果の面で明らかに向上しており、方式はAI文生文、AI畫像生成、AIビデオエディタを含む。

　　メタ宇宙技術に基づく仮想マーケティングの促進

　　元宇宙はすでに概念からフロントに向かい、技術駆動から資本介入、政策支援に至る。2023年8月、工業?情報化部など5部門は「元宇宙産業革新発展3カ年行動計畫（2023-2025年）」を印刷?配布し、元宇宙技術がデジタル経済の重要な成長極になるよう推進する。元宇宙時代のバーチャルマーケティング方式には、主にデジタル人バーチャルキャスター、AIスマートカスタマーサービス、バーチャルショーシーンが含まれる。

　　カスタマイズによるカスタマイズされた消費體験の実現

　　AIパーソナライズされた自主カスタマイズモデルは、サイズの正確な測定、スタイルの好みの推奨、アイデアのインスピレーションの提供の3つの機能を実現することにより、消費者が自主的に便利に買い物をすると同時に、創作の楽しさを感じさせることで、AI時代下の「デザインの権利」を抱擁する。

　　仮想予算測定による使い勝手の向上

　　仮想試著には、人工知能、拡張現実（AR）、畫像処理、3 Dモデリングなどの技術を組み合わせ、自分で試著したり、現場で購入したりすることなく、織物の衣服の著用や家庭用効果を見ることができる便利な方法を提供しています。

　　ユーザー畫像を用いた消費需要の正確な予測

　　AI技術はデータマイニング分析、多次元を通じてユーザー畫像を構築することができ、人工知能の大モデル、つまり超大規模なパラメータとデータを持つ深學習モデルを用いて、自己學習、移転學習を通じて、多種の複雑な任務と機能を実現し、伝統的な「販売データ分析+市場調査+顧客フィードバック」消費需要予測モデルとは異なり、消費需要予測の時効性と精度を大幅に向上させた。主な応用シーンには、データマイニング分析によるユーザー畫像の構築、個性的な推薦による購買転化率の向上が含まれる。

　　データ?モデルによるサプライチェーンの効率的な管理のサポート

　　AIはビッグデータ分析と予測モデルを通じて、原材料の需要を正確に予測し、在庫レベルを最適化し、過剰と不足のリスクを減らし、コストを下げ、運営効率を高め、伝統的なサプライチェーン管理に存在する予測の正確性不足、反応速度の遅さ、在庫の不均衡、コスト制御の難しさ、および情報伝達の滯り、意思決定過程の煩雑さなどの限界を突破した。主な応用：データ分析による精確な供給の実現、リアルタイム在庫監視によるインテリジェントな補充の実現、品切れ滯貨の分析による在庫構造の最適化。

　　ブランドチャネルと端末消費分野におけるAIの応用が直面する課題

　　ブランドチャネルと端末消費分野でのAIの応用の將來性は広いが、実際の応用過程では多くの難點と挑戦に直面している。

　　ユーザーエクスペリエンス

　　ブランドチャネルと端末消費の分野では、AI技術の応用は、ユーザーがショッピング全體の過程でシームレスで便利で個性的な體験を感じることを確保する必要がある。しかし、現在のAIシステムはアルゴリズムの最適化不足や設計上の欠陥により、推薦內容が不正確で、インタラクティブインタフェースが複雑で、あるいは応答速度が遅く、ひいてはユーザーの満足度と忠誠度に影響を與える可能性がある。

　　データ整合性

　　ブランドチャネルと端末消費分野におけるAIの応用は、ユーザー行動データ、取引データ、市場動向などを含むデータに高度に依存している。しかし、データの完全性と正確性はAI意思決定の精度と効果に直接影響する。データの欠落、エラー、不一致により、AI推奨システムに偏りが生じ、ユーザーをミスリードする可能性があります。

　　人材の限界

　　AIはブランドマーケティングとチャネルの深い応用分野で、人材の需要に対して高度な複合性と専門化の特徴を呈している。現在、AI技術に精通し、マーケティング、消費者行動などのビジネスロジックを深く理解する複合型人材は極めて不足しており、AI技術の把握の不備は、ブランドマーケティングとチャネル応用におけるAIのアルゴリズム最適化とモデル構築プロセスに直接影響を與え、ブランド市場の応答速度の向上、消費者のインタラクティブ體験の深化、マーケティング戦略の最適化などにおけるAIの潛在力の放出を制約する。

　　データプライバシーセキュリティ

　　紡績アパレルブランドの分野では、消費者の好み、體のサイズ、購入履歴などに関する敏感な情報が多く含まれているため、データのプライバシーと安全性の問題が特に重要である。AI技術の運用は大量のデータの収集と処理に依存し、どのようにこれらのデータの安全性を確保し、データ漏洩を防止するかは、ブランド側が直面しなければならない問題となっている。

　　ブランドチャネルと端末消費分野におけるAIの応用の発展傾向

　　全チャネルサプライチェーンのデジタル化協同が加速しつつある

　　紡績アパレルブランドの全チャネルサプライチェーンは數智化協同を実現し、運営効率と応答速度を大幅に向上させる。AI技術は深い學習とデータ分析を通じて、市場需要をより正確に予測し、サプライチェーンの各段階に柔軟な調整を指導することができる、ビッグデータ技術はオフライン、各チャネルからのマスデータを収集し、統合し、ブランド意思決定を全面的にサポートすることができる、クラウドコンピューティングは強大なデータ処理と記憶能力を提供し、データの効率的な流通と共有を確保する、モノのインターネット技術はサプライチェーンの各段階を緊密に接続させ、リアルタイム監視とインテリジェントスケジューリングを実現する。これらの技術の融合応用は、全ルートのサプライチェーンの數智化協同を加速し、透明化、知能化と効率化を実現する。

　　オンライン?オフラインルートの融合発展は絶えず強化されている

　　AIが賦與した紡績アパレルブランドは、オンラインとオフラインの融合発展をより重視し、消費者により便利で個性的なショッピング體験を提供する。オンラインプラットフォームはビッグデータとAI技術を利用して、個性的な商品情報と特恵活動を正確にプッシュし、消費者の関心を集め、取引を促進する。オフライン店舗では、ARやVRなどの技術を導入することで、消費者の沒入型ショッピング體験を向上させる。同時に、オンラインとオフラインはシームレスな接続を実現し、消費者はオンラインで商品を閲覧し、注文して購入し、オフラインの店舗で試著したり、商品を引き取ったり、交換したりすることができる。この融合発展のモデルは、消費者の買い物體験を高めるだけでなく、ブランド販売の成長を促進することができる。

　　ファッション小売の新業態が形成されつつある

　　AIの発展に伴い、紡績アパレル業界にはより多くの新業態が誕生するだろう。例えば、ビッグデータ分析に基づくカスタマイズサービスがますます普及し、消費者は自分のニーズや好みに合わせて、ユニークな紡績衣料品をカスタマイズすることができ、スマート小売や無人店などの新興業態も徐々に臺頭し、自動化とスマート化の手段を通じて人件費を削減し、運営効率を向上させる。IoT技術に基づくインテリジェントな倉庫保管と物流システムも広く応用され、在庫の正確な管理と迅速な配送を実現する。これらの新業態の形成は、紡績アパレルブランドのチャネルのグレードアップと変革をさらに推進する。