この頃は、AI（人工知能）の活用の話題、そして不安を煽るようなAIに仕事を奪われてしまう。という話題が尽きない。
ファッションのような感性の必要な職種には未だ早い
そう考えていたのはもうすでに昔のことになっている。ことに気づいてちょっと恥ずかしくなっている私です。
たとえば、アプリでsensy closetというものがあるのです。
アプリ内のカメラで自分の服を撮影→登録。デジタルクローゼットを作り自分の服を管理できるアプリ。
登録している服をコーディネイトして保存したり、登録している服がどのくらいの頻度で着られているかを知れる。
利用価値としては、クローゼット内を可視化できるので、買い物前に似たようなアイテムは持っていないか？確認にも役に立ちますよね。
このSensy closetアプリとAIにどうつながるのか？ってことですが
このアプリの登録者のデータが、アパレルメーカー（企業）にとってはとてつもなく貴重なデータになるのですよね。ユーザー一人一人の購買行動、洋服の利用状況を把握して各アイテムの需要を導き出す貴重なデータですから。
元々は、マーチャンダイザー（管理責任者）という役割の人が、実績データと経験と勘に頼り商品を投入してきた部分でったんですが、正確だとは言えない。
ですが、このアプリと企業側のデータを解析するAIを使うことによって正確さを増していけるとすでに取り組んできている企業もあると聞きます。
メーカーが運営するECサイトからのデータとも組み合わせることにより、もっと販売計画の意思決定のスピードは加速していくことでしょうね。
時代は進んで、そのうち店頭にはAIがFAとして立っていてQRコードかなんかかざして本人の情報（身長とか体重）を読み取って、過去に購入歴などあればそこから色々解析してアドバイスしてくることになる日も、遠い未来ではなさそうですよね。ファッションに冒険や驚きを求めない人にとっては、的確に時代にあった服装ができれば良いわけですから。
デザイナーの仕事ももうAIと上手くつきあわなければならない
イマジネーションとか多く要求されるデザイナーにはAIの仕事は難しいといわれていたのももうすでに昔話ですね。すでに、デザインの仕事にもAIを活用しているとの記事をみつけました。Cross & Freckle（クロス・アンド・フレックル）という、ニューヨーク発信のメーカーだ。
「AIによる新しいファッション」 ロゴのデザインからプリント、刺繍のデザインに至るまで。何百万人分の落書きデータをニューラルネットワークが高速処理し、刺繍用にデザインされたオリジナルアートを描きだしているというのだ。
完全にAI依存の形とは、いまのところこのようなもの的な試験的なもののようで、決して美しいものというにはかけ離れているとは思います。個人の意見ですけど。
アマゾンでも「style snap」という服の検索機能を２０１９年に発表している。日本ではまだのようですが、ユーザーが送った画像の検索機能を２０１９年に発表している。ユーザーが送った画像から写真に写っているスタイルに似た洋服を見つけるツール。ユーザーにもっと服を買ってもらうための取り組みで、ファッションインフルエンサーに対して彼らの投稿にある服を購入した場合、手数料を支払うシステムになってる。
style snapの詳細は以下に貼り付けます。
しかし、探し出す検索するだけではないAIの機能ディープラーニングのソフトウエアが生み出したデザインの洋服も発表されている。「Glitchグリッチ」というブランドだ。
AIがどう服のデザインを作っていくかというと、約30,000個のドレスパターンを学習させ、数千の縫製パターンをランダムに生成させる。その後、人がいくつかのデザインを選択し、布や他の材料を選ぶことで最終的にドレスをつくりあげているのだ。
つまり、デザイン画・パターン作成はAI、素材などのディテールデザインは人が行っているということになる。
デザインの生成に利用されたAIアルゴリズムは、2018年アメリカのAIメーカーNVIDIAが開発したStyleGAN。StyleGANはGANのなかでも画像合成の過程をコントロールでき、この世に存在しない人の顔や猫、風景などのフェイク画像を生成できることで有名だそうです。
しかし、縫製に関しては記述はないがおそらく人の手で縫われているだろう。
実際に発表されているドレスがこれです。
人間がAIの指示で働く日が近いと思うべきか？
どう考えるかは個人の自由だとは思いますが、ここのブランドの発想はAIとの競合ではなく、共同だと。その考え方には、自分も賛成だ。ポジティブな考え方でいうと人間の豊富な経験、創造性、感情それらの集合を分析された結果の一意見だと捉えて、より面白いクリエーションにへと向かってくことが新しい道の可能性なのではないだろうかと思う。
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