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ファッション業界における3D技術とAIの新しい使用

新しい衣類を購入しているとき、おそらく店に到着する前に衣服が通過したデザインとアセンブリのプロセスについてあまり考えないでしょう。アパレルの一部を作成すると、デザイナーがアイデアをスケッチすることから始まります。その後、パターンが作成され、生地が選択されて切断され、衣服が縫い付けられます。最後に、衣類が梱包されて出荷されます。プロセスを促進するために、一部のアパレル企業は現在、設計ソフトウェア、ボディスキャン、視覚化、3Dプリンターなどの3Dテクノロジーを使用しています。このツールにより、デザイナーはさまざまな色、生地、モチーフで自分の作品を想像することができます。として知られるアバター デジタル双子 衣服がどのように見えるかをシミュレートし、さまざまな体型に合うように作成されています。ボディスキャンは、より良くフィットする衣服の測定を生成し、製品設計を改善します。一部のメーカーは、人工知能を組み込んで運用を合理化しており、追加の企業がより正確になるにつれてそれを探求する可能性があります。ただし、すべての衣服メーカーが3Dテクノロジーを最大限に活用しているわけではありません。デザイナー、メーカー、小売業者向けに3Dテクノロジーを進めるために、3D Retail Coalitionは、方法をリードしている学術機関とスタートアップにスポットライトを当てる毎年恒例の課題を抱えています。このコンテストは、IEEE Standards Association Industry Connections 3D Body Processing Programによって共存しています。これは、衣料品業界と連携して、3Dスキャンを使用してデジタルモデルを作成するテクノロジーの標準を作成します。今年のコンテストの受賞者は、6月にニューヨーク市で開催されたPIアパレルファッションテクノロジーショーで選ばれました。ファッションインスティテュートオブテクノロジー（FIT）は、アカデミックカテゴリに最初に配置されました。ニューヨーク市の学校では、デザイン、ファッション、アート、コミュニケーション、ビジネスのプログラムを提供しています。Pixascaleはスタートアップカテゴリを獲得しました。ドイツのHerzogenaurachに拠点を置くコンサルタント会社は、コンテンツの自動化、3Dデジタル資産の管理、ワークフローの改善でファッションおよび消費財企業を支援しています。3DとAIによるカスタムメイドの衣類不適切な衣服、靴、アクセサリーは、衣料品会社にとって問題です。 Primeaiによると、オンラインで注文した衣料品の世界中の平均収益率は25％以上です。既製の服を作るために、デザイナーはグレーディングを使用します。グレーディングは、確立された標準と3Dボディスキャンを使用してベースサイズの初期サンプルパターンを取るプロセスであり、より小さくて大規模なバージョンを大量生産します。しかし、結果として生じる服は誰もが適合しません。買い物客にとってイライラする可能性のあるリターンは、再洗浄と補充費用のために衣料品会社にとって費用がかかります。一部の顧客は、不要なアイテムを送り返すことを悩ませることができず、彼らはそれらを埋め立て地に入れてしまうゴミにそれらを投げます。「もしあなたが店に行ったり、測定されたり、誰かがあなたの衣服をカスタムメイクする日に戻ったらどうなるでしょうか？」フィット感の技術設計とパターンメイキングの助教授であるリー・ラヴァンゲを仮定します。それは、Lavangeの優勝プロジェクトである自動化されたカスタムサイジングの背後にあるアイデアでした。彼女の提案は、3DテクノロジーとAIを使用して、すべてのボディタイプに需要の高いカスタムテール服を生産しています。彼女は、彼女の提出において、短期的および長期的なスケーラブルなソリューションの概要を説明しました。「私たちの適切な問題を修正したいのですが、製造プロセスを変更せずに業界としてそれを行うことはできないことにも気付きます。」 - Leigh Lavange「見えます [custom sizing] 自動化できるソリューションとして、最終的にはあらゆる種類のブランドにわたって展開されます」と彼女は言います。短期提案では、手動または3Dボディスキャンからのバスト、ウエスト、太もも、上腕二頭筋、腰などの人の基本身体仕様を測定することが含まれます。その後、顧客のアバターが作成され、さまざまなサイズのサンプルガーメントの3D表現がプリロードされたデータベースに入力されます。 AIプログラムは、顧客の仕様と既存のサイズに注目して、最適なフィット感を決定します。たとえば、その人の胸が中型の寸法と一致しているが、腰が数ミリメートル大きい場合、腰の周りの材料が十分な余分な布地を持っていると判断したため、プログラムはまだ中程度を推奨するかもしれません。アイテムを身に着けているアバターのレンダリングは、顧客に購入するかどうかを決定するのに役立ちます。Lavangeは、彼女のソリューションが顧客満足度を向上させ、リターンを最小限に抑えるのに役立つと言います。彼女の長期計画は、本当にカスタマイズされたフィットです。 3Dボディスキャンを使用して、AIプログラムは、元のデザインを保存しながら、顧客の仕様とウエストなどの重要な適合点に基づいてパターンに必要な調整を決定します。 3Dシステムは変更を加え、承認のために顧客のアバターにレンダリングされます。ソリューションは、衣服がカスタムメイドになるため、過剰な在庫を排除するとLavangeは言います。彼女の提案は、業界で現在使用されていない技術と顧客とのやり取りの異なる方法に依存しているため、生産の変化が必要になると彼女は言います。「今日のほとんどの製造システムは、1日でできるだけ多くのユニットを生産するように設定されています」と彼女は言います。 「製造施設を正しく設置すると、衣服を効率的に生産する方法があると思います。適切な問題を修正したいのですが、製造プロセスを変更せずに業界としてそれを行うことはできないことにも気付きます。」デジタル資産管理プラットフォームスタートアップカテゴリでの勝利の提出、AI-First Dam [digital asset management] アジャイル製品開発のインテリジェントバックボーンとして、3DテクノロジーとAIを使用して、衣料品設計のコンポーネントを集中プラットフォームに組み合わせます。Pixascaleの最高経営責任者であるKristian Sonsは、2月にスタートアップを立ち上げました。彼は会社で9年間で1月にアディダスを去り、そこで彼はデジタル作成の技術的なリードでした。多くのアパレル企業は、3Dファイルを従業員のローカルドライブまたはWebベースのドキュメント管理システムであるMicrosoftのSharePointにまだ保存しています。これらの方法は、誰もがアクセスできるわけではないため、物事を困難にします。Sonsのクラウドベースのプラットフォームは、画像、ビデオ、3Dモデル、ベーススタイル、ドキュメントなどのデジタル資産をプロセスに関与するすべての関係者と共有することにより、問題に対処します。それには、デザイナー、仕立て屋、メーカーが含まれます。彼のシステムは、クライアントのファイル管理システムと統合され、最新の画像、レンダリング、その他の関連データへのアクセスを提供します。彼のダムシステムには、ジッパーやボタンなどの装飾のライブラリ、およびファブリックオプションも含まれています。「この情報をプラットフォームに入れると、誰もが簡単にアクセスでき、他の人が実際にコラボレーションの基盤を構築したことを理解できます。」 - クリスチャンの息子「この情報をプラットフォームに入れると、誰もが他の人が実際にコラボレーションの基盤を構築することを簡単にアクセスして追跡できます」と彼は言います。Sonsはまた、AIエージェントと大規模な言語モデルの組み込みに取り組んでおり、内部システムとアプリケーションプログラミングインターフェイスに接続して、単純な研究要求を自律的に実施しています。これには、新製品や異なるシルエットの提案、または前シーズンの新しい色での製品の変更が含まれる場合があります、と息子は言います。「これらのAIエージェントは確かに完璧ではありませんが、彼らは良い出発点であるため、デザイナーはゼロから始める必要はありません」と彼は言います。 「AIエージェントの使用は非常にエキサイティングだと思います。過去数年間、ファッション業界では、AIが製品をデザインするなどの創造的な部分をどのように行うかについて話してきたからです。Pixascaleのダムがどのように機能するかのデモンストレーションは、YouTubeにあります。サイトの記事からウェブ上の関連記事 #ファッション業界における3D技術とAIの新しい使用