Rotostitch（ロトスティッチ）の共同創業者兼CTOであるアンソン・ツァン氏。
1.7兆ドル規模の産業でありながら、ファッション業界では製品の製造から流通まで数カ月を要している。その根本的な理由は単純だ：多くの工程が依然として手作業であるため、スケジュールが長期化する。長いリードタイムは早期の予測を強いる。早期の予測にはより大きな余裕が必要となる。そしてその余裕は、トレンドが変化した際に修正できない過剰生産につながるのである。
その結果、衣料品の過剰生産により年間5000億ドル以上の価値が失われている—そして今、政策がこの問題に迫っている。EUの持続可能な製品のためのエコデザイン規制は、2026年7月から未販売のアパレル・フットウェア製品の廃棄を禁止する予定であり、この構造的問題に対処するために必要なタイムラインを大幅に加速させることになる。
この課題に対処するには、予測の精度を高めるか、リードタイムを短縮するかのいずれかが考えられる。しかし、消費者の嗜好は常に変化し、市場も絶えず進化するため、需要を定量的に正確に予測することは本質的に困難な問題である。したがって、ここでの唯一の解決策は、より多くの自動化を導入することだ。
しかし、先進的な製造技術の進歩にもかかわらず、アパレル産業は世界で最も自動化が遅れている産業の一つである。縫製など熟練した手作業に依存する衣服製造の多くの側面には、歴史的に解決が非常に困難であった独特の技術的課題がある。
柔らかい素材、難しい問題
AIと空間認識技術の進歩により、汎用ロボティクスはアパレル製造を完全に自動化するための最も注目されているソリューションの一つとなっている。業界は、一台の器用な人型ロボットが直接作業者に取って代わり、生産ラインで人間のように操作できるという考えに魅了されている。
しかし、衣服の生産は一つのステップで行われるわけではなく、数十のステップに分かれている。ある人は編み機の糸を通してセットアップし、別の人は生地を広げ、また別の人は複雑な縫い目を縫い、さらに別の人がトリムを追加するといった具合だ。各作業は異なり、スタイルや素材が変わるにつれて頻繁に変化する。変形可能な素材の操作さえまだ未解決のロボティクス課題である中で、工場のスピードでこれほど多くのエッジケースに対応できる単一の人型ロボットを構築することは、技術的に非常に困難だろう。
さらに課題を複雑にしているのは、誰がその技術を実際に購入するかという点だ。アパレルのサプライチェーンは専門化したベンダーの断片的なネットワークで構築されている—ある会社が糸を作り、別の会社がそれを生地に変え、さらに別の会社が裁断・縫製し、他の会社が仕上げを行う。
これらのベンダーのいずれかが高価な人型ロボットを購入した場合、そのベンダー個人がコストを負担する一方で、想定される利益の多くはチェーン全体で共有される。彼らは簡単にそのコストを顧客に転嫁することができず、大きな初期投資の資金調達は困難だ。したがって、既存のグローバルなアパレルサプライチェーンの現実を考慮すると、人型ロボット群のユニットエコノミクスはまだ採算が取れていない。
汎用型よりも目的特化型が優れている
多くのスタートアップがこの現実を認識し、ドメイン固有の自動化—一つのステップに取り組み、迅速に投資回収できる専用機械—に個別に焦点を当てている。
例えば、3D織りは最終形状に近いパネルや衣服を作るため、組み立てる縫い目が少なく、縫製に費やす時間が短縮される。ニットのためのデザインからマシンへのソフトウェアは、デジタルデザインを手作業のステップを減らした編み指示に変換し、サンプリング時間を短縮する。インライン視覚は、ラインにカメラを設置して欠陥を早期に発見し、各生産ランを次回のための有用なデータに変える。
共通のテーマは単純だ：衣服製造プロセス全体の中で特定のステップを自動化する、ターゲットを絞ったドメイン固有のツールである。
なぜアパレルは半導体の経済学をコピーできないのか
段階的な進歩は現実的だが、それはまたアパレルが従来のテクノロジーの成功事例とは非常に異なるルールで動いていることを示している。これらのルールを明確に理解するには、衣服とエンドツーエンドの自動化を完成させた産業である半導体を比較してみよう。明らかな技術的な違いを除いても、テキスタイルは自動化に関わるほぼすべての側面で半導体とは異なる。
まず、半導体では、ウェハーの製造は目を見張るような設備投資を何百万もの同一のダイに分散させる。対照的に、アパレルの需要は数万のSKUに分散しており、その平均ライフサイクルはシーズンごとに短くなっている。衣服工場で一般的な薄い営業利益率では、半導体装置をモデルにした一回限りのコスト曲線を飲み込むことはできない。
第二に、チップが数十のステップを一つの屋根の下に統合する一方で、綿のTシャツなどの衣服は綿繰り機からニッター、染色業者、裁断・縫製業者まで数千マイルを移動する。前述のように、これらのベンダー間の受け渡しにより、どのテキスタイル工場も数百万ドルの自動化を正当化することが難しくなる。対照的に、半導体では、同じ会社がリソグラフィー、エッチング、計測を所有している。したがって、アパレルとは異なり、ROIのループは一つの貸借対照表内で閉じる。この設定により、半導体企業は現在のテキスタイル部門が支援できるよりもはるかに積極的で資本集約的なR&Dに賭けることができる。
上記の違いは網羅的なものではないが、アパレルの自動化がなぜ独自のドメイン固有の課題であるかを示している。AIとロボティクスが生み出すすべての興奮にもかかわらず、この部門がチップ製造レベルの自律性に一晩で変わることを期待することはできない。
今後の展望
変化は工場だけに限らない。下流では、ブランドが新しいビジネスモデルを可能にする新技術をゆっくりと採用している。例えば、一部のブランドはコレクションの一部をオーダーメイドや小ロットモデルに移行し、シーズン前の大きな賭けをより迅速な補充に置き換えている。
アパレル製造の未来は、単に人型ロボットが作業者に取って代わり、今日の手作業のステップを自動化するだけではない。他のレガシー部門と同様に、真の進歩は新しい技術をより広い経済的文脈の中で適用することにかかっている。
