Rotostitch（ロトスティッチ）の共同創業者兼CEOであるリア・マクルーア氏。
最新の半導体工場に足を踏み入れれば、完全に自動化されたエンドツーエンドのプロセスを目にするでしょう。自動車工場を訪れれば、人の手を介さずに溶接や塗装を行うラインを見ることができます。しかし、現代のアパレル工場に入ると、今でも何列にも並んだ人々が、一つの縫い目ごとに手作業で布地をミシンに通している光景に出会うでしょう。
ロボット工学、AI、先進製造技術の進歩にもかかわらず、繊維産業は縫製を含む多くの分野で頑なに手作業のままです。これは必要性がないからではありません。技術的な難しさ、投資不足、そして軽視が組み合わさった結果です。繊維産業には、変形する素材、複雑な3D成形、構造的かつ美的な品質要件など、極めて難しいエンジニアリングの問題が山積しています。
これらすべての根底にあるのは、ブランドに「オンデマンド」のスピードのために品質を犠牲にするか、数ヶ月前に大量注文して売れ残った在庫を廃棄するかという選択を強いる手作業のサプライチェーンです。この問題を解決することで得られる見返りは膨大です：過剰生産によりブランドが廃棄するアパレル製品により、毎年5000億ドル以上が失われています。
より良い需要予測が解決策だと考える人もいますが、消費者需要はあまりにも変動が激しいものです。私は、リードタイムを短縮し、小ロット生産を可能にし、リアルタイムの需要に合わせた生産を実現するプロセスと機械の自動化こそが、この課題に対処する助けになると考えています。
繊維産業：かつては自動化の最前線
繊維産業がかつて製造業イノベーションの温床だったことを忘れがちです。この産業はかつて大きな自動化の注目を集めていました。1589年のストッキングフレーム編み機は編み物の最初の機械化と考えられており、アパレルを手工芸から大規模な工場生産へと移行させる助けとなりました。1804年のジャカード・パンチカード織機は複雑な模様の織りを自動化し、そのパンチカードは初期のプログラミングにも影響を与えました。
1800年代半ばまでに、ミシンは衣服の組み立て方を変革し、何時間もかかる手縫いを足踏み式の精密な作業で数分に短縮しました。フランスでの一例では、初期のミシンの発明により、仕事を失うことを恐れた仕立て職人たちが暴動を起こし、発明者の機械を破壊したほどでした。
なぜ繊維産業は他のすべてが飛躍的に進歩する中で遅れをとったのか
繊維と関連機械は、今日のエンジニアリングカリキュラムではほとんど取り上げられていません。私は、関心の喪失、メンターの喪失、教育の喪失が明らかにあったと考えています。その結果、業界内の最も難しい技術的問題に取り組む競争、創造性、人材が減少しています。
私の意見では、繊維への関心は近年、固定観念的に女性向けに偏り、一方で自動化と製造業は固定観念的に男性向けに偏っています。これは両方の言語を話せるエンジニアがほとんどいない分断を生み出しました。
さらに、安価な労働力が技術的負債を隠してきました。オフショアリングがイノベーションを遅らせたというのは一般的な見解です。これが多くの産業にとって真実かどうかはともかく、オフショアリングは繊維産業における手作業の現状を何十年もの間「十分に良い」ように見せ、難しい自動化への投資を遅らせ、サプライチェーンを断片化させました。需要の変動性が高まる中、ブランドは今、スピードとレジリエンスを獲得するためにニアショアリングと新しい自動化ソリューションを再検討しています。
希望の光：繊維自動化を支える隠れた人材プール
業界は多くの課題に直面していますが、変化の兆しが見え始めています。製造、自動化、繊維の分野を横断する人材が現れています。すべての基礎を理解しているエンジニアの特定のニッチが存在します。これらの重複する分野への情熱は高まっているようです。繊維産業で長らく欠けていたこのスキルの融合が、これまで解決されなかった自動化のボトルネックを解消し始めています。
市場圧力も高まっており、これが新たな人材をこの分野に引き寄せる助けになると私は考えています。EUは2026年7月までに売れ残りアパレルの廃棄を禁止する法律を導入しました。ブランドはもはや数ヶ月前に過剰に注文し、余剰在庫を廃棄する余裕はありません。消費者需要は常に変化しているため、需要予測が答えになることはありません。必要なのは高品質を維持しながらのほぼオンデマンド生産であり、それには新しいプロセスと機械の自動化が必要です。
人材を活用する方法：画期的なチームを構築するための戦略
企業は完璧さよりも迅速な反復を優先し、失敗点の早期発見を受け入れるべきです。失敗は必然的に起こるものなので、できるだけ早くそれを発見することが重要です。
「完璧な」メンターが存在しなくても、メンターシップネットワークに投資しましょう。例えば、製造用ヒューマノイドのスタートアップは、三つの分野すべてに精通した人材が多くなくても、過去の成功したスタートアップ、製造会社、一般的なロボット工学など、幅広い指導を求めるべきです。
まだ全体像を見ている人がいなければ、各自がそれを自分で作り上げるべきです。繊維自動化のような産業では、それは欠点ではなく、チャンスです。企業は常にチーム内の個人が発言し、機会が生じればどこでもイノベーションを起こす権限を与えるべきです。
あらゆる産業のエンジニアが繊維産業から学べること
見過ごされてきた、ニーズの高いニッチ市場を探しましょう。イノベーションの次の最前線を見つけたいなら、他の誰もが忘れてしまった難しい問題を追求すべきだと私は考えています。たとえ役割がニーズの高いニッチ市場の中になくても、これらの同じ習慣は依然として報われます。誰もが自分が解決できる問題を探すべきです。イノベーションは転用可能な筋肉であり、可能な限り改善されるべきです。
繊維産業は、学際的な人材、特別な注目、新しい企業文化が融合すれば、100年の歴史を持つ産業でさえ飛躍できることを証明しています。どんな産業でも、その手法は同じです：反復的にプロトタイプを作り、学習を優先し、チーム内のすべての貢献者に権限を与え、複数の産業に洞察を持つ分野横断的な人材を探しましょう。
