人工知能（AI）はアパレルのバリューチェーンに革命を起こす可能性を秘めていますが、世界的なアパレル業界の熟練労働者の減少を解決するためにAIを活用すべきでしょうか？
繊維・アパレル業界では、中小企業が世界規模で競争できるデジタルツールにアクセスできるようにする必要がある、とABIT（ブラジルの繊維・アパレル業界協会）が運営するブラジルファッション業界の国際プログラムであるTexbrasilのエグゼクティブディレクター、ラファエル・セルヴォーネ氏は説明する。
彼は続けてこう述べています。「スキルギャップの解消も同様に重要です。これは私たちの業界を含む多くの業界で重大な問題です。AIは急速な変化を推進していますが、私たちは信頼を念頭に置いてデジタル技術を活用する必要があります。」
最近ウズベキスタンで開催されたIAFとITMFの合同年次会議での繊維バリューチェーンにおけるAIに関するセッションで、彼は出席者に対し次のように語った。「AIは、最適化された生産プロセスから強化された顧客体験まで、バリューチェーンに革命を起こす素晴らしい力を持っていますが、倫理と持続可能性に基づいていなければなりません。」
昨年発表された研究では、人間と人工知能（AI）の共同デザインがファッションデザインの未来に革命をもたらし、教育ツールとして役立つ可能性があることが示唆されている。
しかし、ゲルジ・テキスタイル・オルガニゼーションのパートナーであるロバート・P・アントシャク氏は当時、AIが人々の仕事を奪うリスクなど、将来的に考慮する必要があるAIの使用には多くの疑問点があると主張した。
なぜアパレル業界は熟練労働者を失っているのでしょうか?
ドイツのアーヘン工科大学繊維技術研究所の教授兼繊維工学科長であるトーマス・グリース氏は、アパレル業界、特にヨーロッパでは熟練労働者が不足しており、AIが潜在的な解決策になる可能性があると主張している。
彼は次のように説明する。「ヨーロッパでは、ベビーブーマー世代が間もなく退職し、繊維・アパレル産業はバイオテクノロジーやコンピューターサイエンスにイメージを奪われています。
「我々は熟練労働者を探す必要があり、自動化とロボット工学は熟練労働者不足の解消に大きな可能性をもたらすと信じています。」
グリース氏にとって、それは今やるか、永遠にないかの問題であり、現在自動化を行わない企業は2030年後（XNUMX年）までに競争力を失うだろうという統計結果を強調している。
彼は、AIとICTに強い生産技術センターを備えた大きな大学で働いていますが、科学に目を向けるとさらに混乱する可能性があると認めています。
代わりに、彼はアパレル業界に対し、アーヘンの ILC (イノベーション & ラーニング センター) などのリビング ラボから現実世界の洞察を得るようアドバイスしています。リビング ラボでは、この世界に飛び込んで、何が機能し、何が機能しないかを把握することができます。
「当社には、企業が集まって小規模なプロジェクトを開発できる共同オプションがあり、また、WIRKsam のような AI の使用を管理する方法に関する大規模なプロジェクトもあります」と彼は言います。
重要なのは、自動化の必要性は業界のあらゆる分野に存在すると彼は考えているが、生産を支援する AI はほんの一例に過ぎないということだ。また、AI の使用に精通している他の業界から人材を招き入れ、コラボレーションと知識移転を行うことも重要であると強調している。
彼は次のように説明しています。「情報を取得して共有する方法はいくつかありますが、その情報を翻訳する必要もあります。いくつかの初期ツールは利用可能ですが、それだけでは十分ではありません。」
アパレル業界の経営者は AI をどのように活用できるでしょうか?
グリース氏はアパレル企業の経営者に対し、ビジネスにAI技術を積極的に投資し、導入することを提案している。「小さく始めなければなりませんが、始めなければなりません。」
さらに彼はこう付け加えた。「結局のところ、労働者レベルにまで踏み込んで AI で改善する必要があるのです。」
彼は、人間中心のアプローチとコラボレーションを組み合わせることが AI の魔法の公式であり、労働力内で革新を起こさなければならないと強く主張しています。
「労働力のリーダーになれば、次の世代の人材を引き付けることができる」と彼は主張する。
熟練労働者の観点から、彼はこの分野には学際的なチームが必要だと指摘し、「言葉ではなく、シンプルに話し、絵を描き、新しいことに挑戦したいという探究心を持つ必要があります。」
また、管理者が上から AI を教えることはできないため、オープンな企業文化を持つことが重要だとも述べています。AI は経験に基づいており、協力的である必要があります。
AIはアパレル業界の人材不足に対する唯一の解決策でしょうか?
グリース氏によると、AI は唯一の解決策ではなく、人間的要素が依然として重要である。同氏は次のように説明する。「さまざまな種類の数学を調べ、信号処理で何かを行う必要があります。」
同氏は、アパレル業界の労働者問題の解決策は「間違いなくさまざまな数学モデルの組み合わせになるだろう」と主張している。同氏は、ビッグデータのメリットが過大評価されていると考えているからだ。
「ビッグデータで何ができるかを考えなければなりません。私のプレゼンテーションで使用した画像処理やカラフルな写真はすべて AI によって作成されたもので、AI を活用できる分野のひとつです。消費者行動の予測や、もちろん言語処理もあります。」
Gries 氏にとって、AI は最初の「画像」を提供するのに非常に優れていますが、正確なデータが必要な場合は、AI は間違ったツールです。
同氏はさらに、「AIは最初の推測としては優れているので、ベスト推測と改名されるべきだが、データを掘り下げて完全な答えを見つけるのはAIの訓練を受けた熟練労働者の責任となるだろう」と付け加えた。
ソースから ジャストスタイル
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