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ファッショントレンド分析とは?課題と対策・製品を解説

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AI・人工知能におけるファッショントレンド分析とは?

AI・人工知能のファッショントレンド分析とは、最新のAI技術を活用して、ファッション業界におけるトレンドの発生、進化、そして消費者の行動パターンを予測・分析する取り組みです。これにより、企業はより的確な商品開発、マーケティング戦略の立案、在庫管理の最適化などを実現し、競争優位性を確立することを目指します。

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書籍タイトル:人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明

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◎ ヒトのもつ嗜好性・感性や動作・暗黙知など、無形の感覚情報をいかに“デジタル化”するか? 

◎ ヒトの感覚をモデリングし、製品開発に活かす!

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■ 本書のポイント
1. 匂い、味覚、視覚、触覚、聴覚―
    人工知能を用いたヒトの「五感」のモデリングと製品開発

2. ヒトの「感情」や「認知機能/動作」のモデリングと評価

3. 五感や感情評価のための生体情報収集技術とその機械学習による解析

4. 時間変化する「感性・感覚データ」の機械学習による解析


 

【書籍】AIを用いた五感・認知機能の可視化(No2110BOD)

AIツール、コラボレーション、グローバルデータでFTOと先行技術調査を強化。リスク管理のための強力な知財インテリジェンス。
製品、発明のアイデア、または関心のある特許の公開番号を入力して、170の法域から1億8000万件以上の特許と1億3000万件以上の文献を検索・解析します。
イノベーションの防御と新たなビジネスチャンスをサポートします。

【機能】
■数十億のデータポイント
・特許、文献、法律、および価値評価、名称標準化、翻訳などの注目データをシームレスにリンクし、毎日更新します。
■包括的な検索オプション
・迅速な画像検索から詳細なFTO調査まで、あらゆるニーズに対応する多様な検索機能をご利用いただけます。
■知財チームと研究開発チームのコレボレーションを促進
・ワークスペース モジュールを使用してワークフローを合理化し、コラボレーションを強化してボトルネックを克服します
■業界をリードする分析ツール
あらゆるユーザーに対応するインテリジェントなレビューツールで、レコードまたはデータセット全体の重要な詳細を即座に特定し確認できます。

Patsnap Analytics |特許検索/分析をAIで革新

『MateriaLink』は、素材の質感がもたらす感性価値を数値化して
客観的に提示する感性定量化技術を活用し、素材の感性価値を定量化・
データベース化する感性AIです。

プロダクトコンセプトの感性から適切な質感表現や素材をデジタル上で
探索していくことで、感性価値イノベーションを創出。

素材の触覚的質感を、オノマトペで回答してもらう感性実験を実施。
オノマトペ感性定量化技術をもとに感性を定量化し、ポジショニング
マップで可視化します。

【機能】
■素材の質感の感性価値定量化
■素材DB化 管理・分析
■デザインサポート

※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

感性AI『MateriaLink』

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AI・人工知能におけるファッショントレンド分析

AI・人工知能におけるファッショントレンド分析とは?

AI・人工知能のファッショントレンド分析とは、最新のAI技術を活用して、ファッション業界におけるトレンドの発生、進化、そして消費者の行動パターンを予測・分析する取り組みです。これにより、企業はより的確な商品開発、マーケティング戦略の立案、在庫管理の最適化などを実現し、競争優位性を確立することを目指します。

課題

膨大なデータからのトレンド抽出の困難さ

SNS、ECサイト、雑誌など、多岐にわたる情報源からファッション関連の膨大なデータを収集・分析し、真のトレンドを的確に抽出することが技術的に難しい。

トレンドの主観性とAIによる客観的評価の乖離

ファッションは主観的な要素が強く、AIが客観的なデータのみで人々の感性や美的感覚を正確に捉え、トレンドを評価することに限界がある。

変化の速いトレンドへの対応遅延

ファッション業界のトレンドは非常に速く変化するため、AIによる分析結果が最新の状況を反映する前に陳腐化してしまうリスクがある。

倫理的・プライバシーへの配慮不足

個人の購買履歴やSNSの投稿内容などを分析する際に、プライバシー侵害や倫理的な問題が発生する可能性があり、適切な配慮が求められる。

​対策

高度な自然言語処理と画像認識の活用

SNSの投稿文や画像から、色、素材、デザイン、スタイルなどの特徴を抽出し、トレンドの兆候を早期に検知する。

機械学習による予測モデルの構築

過去のトレンドデータと現在の市場動向を学習させ、将来のトレンドを予測する精度の高いモデルを開発する。

リアルタイム分析基盤の構築

常に最新のデータを収集・分析し、トレンドの変化に迅速に対応できるリアルタイム分析システムを構築する。

人間とAIの協調による分析

AIによる客観的な分析結果を、ファッション専門家の主観的な知見と組み合わせることで、より多角的で精度の高いトレンド分析を行う。

​対策に役立つ製品例

トレンド予測システム

SNSやECサイトのデータをリアルタイムで分析し、次に流行するアイテムやカラー、スタイルなどを予測・可視化するサービス。

需要予測・在庫最適化システム

AIが過去の販売データやトレンド予測に基づき、各商品の需要を予測し、最適な在庫レベルを提案することで、過剰在庫や品切れを防ぐ。

パーソナライズドスタイリング提案ツール

個々の顧客の好みや過去の購買履歴、さらには現在のトレンドを考慮し、最適なコーディネートや商品を提案する。

デザイン生成支援AI

トレンド分析の結果を基に、新しいデザインのアイデアやパターンをAIが生成し、デザイナーの創造性を刺激する。

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