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ファッションブランド向け

ブランド全体で シーズンを読む

シーズンをデータで読み解く、デザインのためのプラットフォーム。デザイン、MD、商品企画、バイイング、経営企画が同じ分析を見て動けます。

  • チーム間で連携
  • データで裏付けた分析
  • デザイナーの言葉でまとめた分析
Chanel · FW26 · ルック32

Chanel · FW26

12-0722

18-1662

16-1439

13-4308

シーズンパレット · TCX

ASOS
Levi’s
Pantone
Tapestry
Li & Fung

— ファッションブランドについて

"チームごとにシーズンの見立てがばらばらでは、ブランドは流行の速さについていけません"

01 — よくある課題

ブランドで時間がかかる理由

  • リサーチがばらばら

    トレンドレポート、画像検索、社内資料、その場で使うAIツールが、チームごとに散らばっています。次のシーズンの企画書は、信頼度もまちまちな資料のつぎはぎで作られています。

  • シーズンの認識がそろわない

    デザイン、MD、バイイングは、それぞれ違う見方でシーズンを読んでいます。何が動いているかを示す共通のデータがないので、判断に時間がかかります。

  • スケジュールが年々きつくなる

    サンプルの回数、商談の時期、キャンペーンのタイミング。どれも期間が短くなる一方です。必要なのはシーズンが終わってからの総括ではなく、もっと早い段階での方向性です。

  • AIツールへの不信感

    汎用のAI画像ツールが作るのは、ファッションの裏付けがない画像です。経営企画やイノベーションの責任者が社内に導入するには、データで裏付けられ、根拠を説明できるAIが必要です。

02 — 仕事の流れ

ショーから企画まで4ステップ

進め方はどのチームも同じです。役割によって変わるのは、扱う資料と使う言葉です。

  1. 01

    シーズンを読む

    ランウェイ、プレゼンテーション、ストリートの動きを、シルエット、カラー、素材、プリント、カテゴリーごとにつかみます。

  2. 02

    参考資料を探す

    テーマや類似画像、ふだんの言葉で検索できます。伸びてきた傾向と、関連するルック、ディテール、デザインの参考資料をひもづけます。

  3. 03

    デザイン案を出す

    トレンドと参考資料をもとに、素材や形まで踏まえたデザイン案をAIで複数出します。

  4. 04

    ブランド全体で共有

    シーズンの資料は共有のムードボードに集め、コメントを付けて書き出せます。デザイン、MD、バイイング、経営層が同じ資料をもとに動けます。

03 — 分析の例

ブランドの判断に使える分析

  • シーズンの方向性

    シーズンを形づくるカラー、シルエット、素材、モチーフ、スタイリングの傾向。

  • カテゴリーの勢い

    どのカテゴリー、アイテム、ディテールの登場率が、市場や客層をまたいで伸びているかがわかります。

  • ブランドの動きを追う

    定番のコードから新しい打ち出しまで、各ブランドがシーズンごとにどう動いているかを追えます。

  • 戦略のための要約

    そのシーズンの動きが、ブランド、カテゴリー、コレクションの戦略にどう関わるかを短くまとめます。

  • 全チーム共通の分析

    判断が必要なときにいつでも、チームがランウェイの分析を見返し、積み上げていける共有の場です。

04 — 活用シーン

ランウェイ分析が役立つ場面

コレクション企画、バイイング、MD、キャンペーン、経営層への報告まで、ランウェイのデータを根拠に話を進められます。同じリサーチを毎回やり直す必要はありません。

  • 01

    企画書の認識合わせ

    デザイン、MD、商品企画が、同じデータを見ながらひとつの企画書を進められます。

  • 02

    品揃え計画の材料

    カテゴリーの勢いとカラーの方向性を、シーズンの品揃えを決める話し合いに持ち込めます。

  • 03

    キャンペーン・ビジュアルの方向性

    ランウェイの傾向を、キャンペーンのコンセプトやエディトリアルのムードボードにつなげます。

  • 04

    展示会・商談のストーリー

    バイヤーや取引先に伝えるストーリーを、整理されたトレンドの根拠とセットで組み立てられます。

  • 05

    AIの社内導入

    AIによるデザイン案の生成を、元データをたどれて権利の所在もはっきりした形で、安全に試せます。

  • 06

    ムードボードとリサーチの蓄積

    参考資料、トレンドデータ、チームのコメントをひとつの共有スペースにまとめ、シーズンをまたいだコレクション企画に生かせます。

— 分析の考え方

データで裏付け 現場の言葉で チームで共有

  1. 01

    数千のランウェイルックを、アイテムごとにタグ付けしています。どのトレンドがどのショー、シーズン、デザイナー、画像に基づいているかを確認できます。

  2. 02

    勘に頼らず、データの傾向を見る。T-Fashionはシーズン、デザイナー、カテゴリー、カラー、素材、シルエットをまたいで比較し、何が伸び、何が落ちているかを示します。

  3. 03

    ファッションの言葉で分類。各ルックをカテゴリー、シルエット、素材、柄、モチーフに分け、カラーは2,800色のPantone TCXに対応づけています。

  4. 04

    ブランドの全員が同じ資料を見る。デザインからMD、経営層まで、データ、参考資料、ボード、AIで出した案を同じ場所で共有するので、経緯を説明し直す必要がありません。

FAQ

よくある質問

ひとつのチーム向けですか?ブランド全体向けですか?

デザイン、MD、商品企画、バイイング、トレンドリサーチ、経営企画の各チームで使えるようにつくっています。多くのブランドはひとつのチームから始め、少しずつ広げています。ワークスペースでは、チームごとのボードとシーズンの方向性を共有できます。

PLMやERP、契約中のトレンド予測サービスとはどう使い分けますか?

T-Fashionが担うのは、PLMやERPに入る前の工程です。方向性を決め、参考資料を集め、デザイン案を検討する段階で使います。外部のトレンド予測サービスや場当たり的な画像リサーチの代わりになることが多く、ここでまとめたものは今お使いの仕様書作成ツールやMDツールに引き継げます。

大きなデータチームがなくても使えますか?

はい。T-Fashionを操作するのは、デザイン、MD、トレンドリサーチの担当者自身です。ファッションウィークやカテゴリーの動きを読むのに、社内でデータサイエンスの作業をする必要はありません。

知的財産や顧客データはどう扱われますか?

ワークスペースのデータは御社のものです。アップロードした参考資料、プロンプト、AIで生成したものを、明示的な同意なく共有モデルの学習に使うことはありません。

実際の例はどこで見られますか?

チームがいま実際に追っているシーズンやカテゴリーで、個別のデモをご予約ください。ファッションウィーク分析のページでは、シーズン分析の実例もご覧いただけます。

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