ファッションテック最新事例＆生成AIが変えるECビジュアルの最前線｜2025年6月開催レポート

【第1部】生成AIが変えるECビジュアル最前線

登壇者：株式会社既読 代表取締役 HAL 長谷川 春 氏

■ 概要：

「撮影の時代は、終わりを迎えつつある」。

HAL 長谷川 春 氏は、自社プロダクト「AIクリエイティブワン」を通じて、

EC・SNS向け商品画像をAIで“撮らずに作る”時代の現実解を提示。

制作時間の短縮、コスト削減、さらに商用リスクへの対応まで、生成AIの実践的活用法を明かした。

■ 主な論点：

• 撮影の“限界”とAIの突破力

  　従来：スタジオ撮影に5営業日 → AI生成では2時間で完了

• 適用領域の広さ

  　ペット・赤ちゃん・インテリアなど、物理撮影が難しい商材でも再現力◎

• 具体的な成果

  　・サントリー社：海外展開向け画像の生成とコスト削減

  　・バッグEC：画像管理が容易になり、掲載スピードが2倍に

• “人×AI”の役割分担

  　生成後のレタッチや構図調整に人間が関与し、品質を担保

• 今後の展望

  　半年以内にSaaS化し、誰でも簡単に使える“画像生成ツール”を目指す

【第2部】ファッションテックが拓く製造の未来

登壇者：DeepValley株式会社 代表取締役 深谷 玲人 氏

■ 概要：

「日本のアパレル製造は、まだ“磁石とホワイトボード”で動いている」。

深谷玲人 氏は、現場視点から見た構造的な課題と、その解決手段としてのクラウド設計・データ統合を提案。

自社ツール「あやとり」を軸に、製造〜販売〜リサイクルに至る全工程を“見える化”し、AIで最適化する未来を描いた。

■ 主な論点：

• アナログな現場のリアル

  　進行管理をホワイトボード＋手書きで運用する企業も多数

  　→ 品番の転記ミス・納期遅れ・担当者依存が常態化

• 製造データの“AI対応”が始まる

  　製品仕様を学習させ、色・丈・素材から「売れる予測」や需要予測を可能に

• 環境配慮とトレーサビリティ

  　工場の稼働状況や生地の原産地をAIが解析し、フェアトレード・リユース設計へ貢献

• 次世代検索体験の構想

  　「素材×色味×形状」で服を探す、“構造から検索するEC”の実現可能性も示唆

■ 総括：

 

長谷川氏の「撮らずに売るビジュアル改革」と、

深谷氏の「作る前から整える製造改革」。

2人の登壇は、ファッションECが“表現”と“構造”の両面からアップデートされる未来を提示した。