【画像 https://www.dreamnews.jp/?action_Image=1&p=0000329013&id=bodyimage1】
企業データとAIの利活用カンパニー、AIデータ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長 佐々木隆仁、以下AIデータ社）は、アパレル業界専用生成AIモジュール「AI孔明 on IDX for Apparel の提供を開始します。
ファッション業界では、 トレンドの変化が激しく、 需要予測の難しさと在庫リスクの高さが常に課題となってきました。
こうした状況に対応すべく、 私たちは次世代型生成AIプラットフォーム「AI 孔明 on IDX」のアパレル業界専用モジュール『AI孔明 on IDX for Apparel』 をリリースいたしました。
MDから販売、 在庫、 プロモーションに至るまでの一連のデータを分析・最適化し、 “売れる確率”を高めるAI参謀としてご活用いただけます。
■ アパレル業界が抱える代表的課題
● 商品ごとの需要予測が難しく、 発注が過不足に
● 売上データ・在庫・返品・店舗間情報がバラバラに管理されている
● SKU単位での回転率・利益率が把握しづらい
● シーズン立ち上げ時のMD戦略が経験頼み
● セールや販促が場当たり的になりやすい
■ モジュール構成と連携対象
●販売管理・在庫管理・MD計画ツールからのデータ活用:
商品データ、 SKU別販売実績、 在庫状況、 販促計画などをIDXにアップロードし一元管理
●IDX基盤により販売～在庫～施策など、データの統合分析:
アップロードされたPOSやEC、 店舗・倉庫、 会員データなど複数のデータをRAG技術により、横断的に検索し、AI孔明
が統合的な分析レポートを提供。
●AI孔明の支援内容 活用例
・「このSKUの在庫が過剰か、 適正かを判断したい」
・「来シーズンの需要予測レポートを作成したい」
・「アップロードした販売データから売れ筋商品と伸び悩み商品を分析し、プロモーション戦略の参考資料を作成したい」
・「売れ筋商品の特徴を分析して次の仕入れ戦略を立てたい」 など、 店舗・本部・ECチームでの幅広い活用が可能です。
■ 主な機能
1.販売データ分析・需要傾向把握支援
→ 過去の販売データから季節性やトレンド情報を分析し、SKU別の売上傾向や需要パターンなどを洞察・レポートを提供。
2.在庫分析・回転率レポート
→ アップロードされた在庫データから、商品別・カテゴリー別の回転率や滞留リスクを分析。
3.売れ筋・死筋商品の要因分析
→ 販売実績データから売れ筋商品の共通要因を抽出し、商品企画や仕入れ戦略に活用可能な洞察を提供。
4.MD計画のテンプレート生成支援
→ 売上構成比、 カテゴリー配分、 価格帯バランスなどをもとにシーズンMD案をAIが草案化。
5.返品・欠品要因の要約分析
→ 返品理由・レビュー・在庫データから改善点を抽出し、 商品改善や接客方針にフィードバック。
■ 想定される導入効果 モデル例
業務項目 従来業務 AI孔明導入後（想定）
●需要予測・発注計画策定： 経験則＋Excelで数日かかる・・ AIによるデータ分析で1日で提案レポート作成可能
●SKU別在庫管理： 月次チェック・店舗報告ベース・・ 在庫データにより過不足状況を整理し、改善ポイントを提示
●MD計画書の作成： 店長・バイヤーが手作業で1週間・・ AIテンプレで2～3日で初稿完成
●売れ筋・不調品のレポート： 作成 担当者の手集計で週1回レポート作成・・ アップロードされたデータの分析結果を整理、要点抽出可能
■ 特徴：「"売れる法則"をAIと発見し、継続改善」
「AI孔明 on IDX for Apparel 」は、 短サイクル・高頻度の意思決定が求められるアパレル業界において、感覚と経験に頼りがちだったMD戦略・在庫判断を、 データドリブンに変革します。
● シーズンの“当たり外れ”を減らす
● MDとEC、 店舗の連携がスムーズに
● 過去の失敗から“組織として学べる”仕組みができる
■ 導入・実証パートナー企業募集中
現在、 以下のような業態との実証・連携パートナーを募集中です。
● セレクトショップ・SPA（製造小売）企業
●大型アパレルチェーン／百貨店ブランド
● D2Cブランド・EC専門アパレル事業者
● 小売DX推進部門・業務改善プロジェクト
デモンストレーション、 業種別設計支援、 補助金活用の相談も可能
■お問い合わせ・無料トライアル申し込みはこちら
https://www.idx.jp/ai/apparel/
【AIデータ株式会社について】
名 称：AIデータ株式会社 代表者：佐々木 隆仁
設 立：2015年4月 所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本： 1億円（資本準備金15億2500万円）
URL： https://www.aidata.co.jp/
AIデータ社は、データインフラと知財インフラを基盤に、20年以上にわたり、企業や個人のデータ資産を守り、活用する事業を展開してきました。1万社以上の企業、100万人以上のお客様から信頼を得ており、データ共有、バックアップ、復旧、移行、消去を包括する「データエコシステム事業」では、BCNアワードで16年連続で販売本数1位を獲得しています。
データインフラでは、IDXのクラウドデータ管理や復旧サービスを提供するとともに、経済産業大臣賞を受けたフォレンジック調査や証拠開示サービスを通じて、法務分野でも高い評価を得ています。
一方、知財インフラでは、グループ会社の特許検索・出願支援システム『Tokkyo.Ai』や特許売買を可能にするIPマーケットプレイスの構築により、知財管理と収益化を支援。これらを統合し、生成AI『AI孔明』によるデータと知財の融合プラットフォームを展開しています。また、防衛省との連携による若手エンジニア育成にも注力し、データ管理と知財保護を通じて社会基盤の強化に貢献しています。
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配信元企業：AIデータ株式会社
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企業データとAIの利活用カンパニー、AIデータ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長 佐々木隆仁、以下AIデータ社）は、アパレル業界専用生成AIモジュール「AI孔明 on IDX for Apparel の提供を開始します。
ファッション業界では、 トレンドの変化が激しく、 需要予測の難しさと在庫リスクの高さが常に課題となってきました。
とくにMD （マーチャンダイジング） 計画においては、 過去の販売実績や感覚的判断に依存しており、 機会損失や在庫ロスの温床になっているケースも少なくありません。
こうした状況に対応すべく、 私たちは次世代型生成AIプラットフォーム「AI 孔明 on IDX」のアパレル業界専用モジュール『AI孔明 on IDX for Apparel』 をリリースいたしました。
MDから販売、 在庫、 プロモーションに至るまでの一連のデータを分析・最適化し、 “売れる確率”を高めるAI参謀としてご活用いただけます。
■ アパレル業界が抱える代表的課題
● 商品ごとの需要予測が難しく、 発注が過不足に
● 売上データ・在庫・返品・店舗間情報がバラバラに管理されている
● SKU単位での回転率・利益率が把握しづらい
● シーズン立ち上げ時のMD戦略が経験頼み
● セールや販促が場当たり的になりやすい
■ モジュール構成と連携対象
●販売管理・在庫管理・MD計画ツールからのデータ活用:
商品データ、 SKU別販売実績、 在庫状況、 販促計画などをIDXにアップロードし一元管理
●IDX基盤により販売～在庫～施策など、データの統合分析:
アップロードされたPOSやEC、 店舗・倉庫、 会員データなど複数のデータをRAG技術により、横断的に検索し、AI孔明
が統合的な分析レポートを提供。
●AI孔明の支援内容 活用例
・「このSKUの在庫が過剰か、 適正かを判断したい」
・「来シーズンの需要予測レポートを作成したい」
・「アップロードした販売データから売れ筋商品と伸び悩み商品を分析し、プロモーション戦略の参考資料を作成したい」
・「売れ筋商品の特徴を分析して次の仕入れ戦略を立てたい」 など、 店舗・本部・ECチームでの幅広い活用が可能です。
■ 主な機能
1.販売データ分析・需要傾向把握支援
→ 過去の販売データから季節性やトレンド情報を分析し、SKU別の売上傾向や需要パターンなどを洞察・レポートを提供。
2.在庫分析・回転率レポート
→ アップロードされた在庫データから、商品別・カテゴリー別の回転率や滞留リスクを分析。
3.売れ筋・死筋商品の要因分析
→ 販売実績データから売れ筋商品の共通要因を抽出し、商品企画や仕入れ戦略に活用可能な洞察を提供。
4.MD計画のテンプレート生成支援
→ 売上構成比、 カテゴリー配分、 価格帯バランスなどをもとにシーズンMD案をAIが草案化。
5.返品・欠品要因の要約分析
→ 返品理由・レビュー・在庫データから改善点を抽出し、 商品改善や接客方針にフィードバック。
■ 想定される導入効果 モデル例
業務項目 従来業務 AI孔明導入後（想定）
●需要予測・発注計画策定： 経験則＋Excelで数日かかる・・ AIによるデータ分析で1日で提案レポート作成可能
●SKU別在庫管理： 月次チェック・店舗報告ベース・・ 在庫データにより過不足状況を整理し、改善ポイントを提示
●MD計画書の作成： 店長・バイヤーが手作業で1週間・・ AIテンプレで2～3日で初稿完成
●売れ筋・不調品のレポート： 作成 担当者の手集計で週1回レポート作成・・ アップロードされたデータの分析結果を整理、要点抽出可能
■ 特徴：「"売れる法則"をAIと発見し、継続改善」
「AI孔明 on IDX for Apparel 」は、 短サイクル・高頻度の意思決定が求められるアパレル業界において、感覚と経験に頼りがちだったMD戦略・在庫判断を、 データドリブンに変革します。
● シーズンの“当たり外れ”を減らす
● MDとEC、 店舗の連携がスムーズに
● 過去の失敗から“組織として学べる”仕組みができる
■ 導入・実証パートナー企業募集中
現在、 以下のような業態との実証・連携パートナーを募集中です。
● セレクトショップ・SPA（製造小売）企業
●大型アパレルチェーン／百貨店ブランド
● D2Cブランド・EC専門アパレル事業者
● 小売DX推進部門・業務改善プロジェクト
デモンストレーション、 業種別設計支援、 補助金活用の相談も可能
■お問い合わせ・無料トライアル申し込みはこちら
https://www.idx.jp/ai/apparel/
【AIデータ株式会社について】
名 称：AIデータ株式会社 代表者：佐々木 隆仁
設 立：2015年4月 所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本： 1億円（資本準備金15億2500万円）
URL： https://www.aidata.co.jp/
AIデータ社は、データインフラと知財インフラを基盤に、20年以上にわたり、企業や個人のデータ資産を守り、活用する事業を展開してきました。1万社以上の企業、100万人以上のお客様から信頼を得ており、データ共有、バックアップ、復旧、移行、消去を包括する「データエコシステム事業」では、BCNアワードで16年連続で販売本数1位を獲得しています。
データインフラでは、IDXのクラウドデータ管理や復旧サービスを提供するとともに、経済産業大臣賞を受けたフォレンジック調査や証拠開示サービスを通じて、法務分野でも高い評価を得ています。
一方、知財インフラでは、グループ会社の特許検索・出願支援システム『Tokkyo.Ai』や特許売買を可能にするIPマーケットプレイスの構築により、知財管理と収益化を支援。これらを統合し、生成AI『AI孔明』によるデータと知財の融合プラットフォームを展開しています。また、防衛省との連携による若手エンジニア育成にも注力し、データ管理と知財保護を通じて社会基盤の強化に貢献しています。
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配信元企業：AIデータ株式会社
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