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
12-0722
18-1662
16-1439
13-4308
シーズンパレット · TCX



— 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
Ashish · FW26 · ルック18
-
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
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。


