具体的な開発フローとしては、まず、服づくりの構成要素となる「袖」「丈」「素材」などの様々な情報を組み合わせ、これまで蓄積してきたデータをAIで分析させます。

その上で20万人以上の会員ユーザーごとに、それぞれの商品パターンの好みを示すスコアを算出。スコアの高かったアイテムの要素を表したキーワードを用いて、「any SiS」 が商品のデザイン・製作を行います。

服づくりにおいて必須の役割であるデザイン・パターン製作などは人の手で行い、「any SiS」 が長年続くブランドの歴史の中で培った技術やノウハウを用いることで、細かなディテールや着心地にこだわったアイテムを製作しています。

AI分析のデータを活用したことで、商品の製作過程で検討すべきポイントを絞り、服づくりにかかる製作期間を通常と比べ約1〜2ヶ月ほど短縮。さらに、サンプルの製作回数も、通常の約半分の最大2回程度に抑えられました。

■骨格診断を取り入れた背景とは？

近年では、ストレート、ウェーブ、ナチュラルの3つの骨格タイプごとに似合うアイテムの形状や素材、柄などが違うことが注目されています。また、自分の骨格タイプを把握している女性も増加しています。

一方で、「DROBE」が2022年に行った調査では、骨格診断を受けた経験がある女性のうち、約半数が、アイテム選びの困りごとについては「どちらかといえば増えた」「変わらない」と回答しています。

自分の骨格タイプを知っても、洋服選びに活かせている人は少ないことに着目し、今回の企画ではさまざまな骨格タイプのユーザーの悩みに寄り添い、実際にアイテムやコーディネートを提案してきた「DROBE」スタイリストのSatoko氏が、商品企画やサンプル検討に参画しました。

一般的に骨格タイプ別にアイテムを提案することが多い中、同企画では、1つで3タイプに対応できるアイテムを製作。同じアイテムでも着こなし方によってどんな骨格の人でも似合うような、ディテールにこだわった働く女性のための「アンサー服」を提案しています。

また、そのことをわかりやすく伝えるWEBサイトの作成にも注力しました。