ファッション
特集 2030年代のファッション&ビューティ / 全14回

AIが「ムダ」をなくし、よりクリエイティブな産業に

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PROFILE: 酒井聡/ニューロープ代表

酒井聡/ニューロープ代表
PROFILE: (さかい・さとし)1986年、福岡県生まれ。九州大学芸術工学部を卒業後、マイナビ、ランチェスターを経て、2013年にサイバーエージェント主催の起業講座の最終プレゼンで優勝。14年にニューロープを創業し、ファッションスナップメディア「#CBK」の運営を経て、ファッション特化の画像解析AIとトレンド予測AIの開発に事業を転換した。26年6月にカイタックグループ入り PHOTO : AI OKUBO

加速度的に進歩するAI(人工知能)は、ファッション業界をどう変えていくのか。ファッションテック企業のニューロープ(東京・酒井聡代表)は、ネット上の膨大なファッション画像をAIで解析し、トレンドを予測。的中率を高め、余剰在庫を減らすソリューションをアパレルや小売に提供する。「ムダを減らせば、ファッション産業はよりクリエイティブになる」。酒井代表が見通す2030年代の業界はユートピアだ。(この記事は「WWDJAPAN」2026年10月26日号からの抜粋です)

画像解析AIでトレンドと売り上げを予測

WWD:画像認識AIを核として、サービス展開を広げてきた。

酒井聡ニューロープ代表(以下、酒井):当社のコア技術は、画像認識AIによる639項目におよぶ特徴抽出技術だ。これをベースに、ECサイトの商品ページに自動でタグ付けを行う「カブキスキャナー(#CBK scnnr)」や、SNS、コレクションルック、ECサイトなどの膨大な画像をAIで読み込んでトレンド分析・予測を行う「カブキフォーキャスト(#CBK forecast)」を展開している。

WWD:「カブキフォーキャスト」は具体的にどんな風に役立つ?

酒井:ECのアイテム画像だけでも、月に約25万点を集めて解析している。これを時系列で整理して別のAIに分析させ、「ビッグシルエット」や「Aライン」といったディテールや特徴が当てはまるEC上のアイテムの増減推移を明らかにする。例えばベージュのトップスの画像数が増えていれば、トレンドとして浮上していることが分かるわけだ。

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