2025年10月10日、Ethan Davisによる記事がFashion Diffusionのブログで公開された。記事はAIファッションデザインを機械学習、コンピュータビジョン、ジェネレーティブデザインを用いてファッション制作プロセスを支援または自動化する技術として定義している。
2025年のAIファッションツールとして、Fashion Diffusion、The New Black、Resleeve.ai、CLO 3D、Browzwear、Botika、YesPlz、Designovel、Makethedot、Ablo、Vue.ai、Heuritech、Lalaland.ai、Reface AI、Artbreederの15種類が紹介されている。
Fashion Diffusionはテキストからスケッチ、スケッチからレンダー、AI画像編集、ファブリックシミュレーション、バーチャルトライオン、スタイルフュージョンの機能を提供している。記事はAI統合のための5つのステップとして目標定義、実験と反復、AIと人間の創造性の組み合わせ、ブランドデータでのAIトレーニング、倫理的透明性の維持を挙げている。
From: 
AI Fashion Design: The Future of Creative Clothing Design (2025 Guide)
【編集部解説】
AIファッションデザインツールが2025年に入って一気に実用化フェーズに入っています。この記事で紹介されているFashion Diffusionをはじめとする15種類のツールは、それぞれ異なる機能特化型で登場しており、デザイナーが用途に応じて使い分ける時代が到来しました。
注目すべきは「フィジタル」という概念です。物理的な衣服とデジタル空間の衣服の境界が曖昧になり、バーチャルトライオン技術によって返品率の低減という実利的な効果も生まれています。ゲームやメタバース内でのデジタルファッションが実際の収益源になりつつある点は、ファッション産業の新しい収益モデルとして無視できません。
一方で、AIによるデザイン支援には著作権とオリジナリティの問題が常に付きまといます。記事でも触れられている「倫理的透明性」は今後ますます重要になるでしょう。特に、AIが学習したデータセットに既存デザイナーの作品が含まれている場合、生成されたデザインの権利帰属が曖昧になるリスクがあります。
サステナビリティの観点では、AIによる生地カッティングパターンの最適化がゼロウェイストを実現できる可能性を秘めています。ファッション産業は大きな環境負荷を抱えており、AI活用による生地最適化やサプライチェーン効率化は、業界全体のサステナビリティ向上につながります。
小規模ブランドやインディペンデントデザイナーにとって、これらのクラウドベースツールは参入障壁を大きく下げました。かつては大手ブランドのみが持てた高度な3Dシミュレーションや市場分析機能が、月額制で利用できるようになっています。これは創造性の民主化と言えるでしょう。
ただし、AIはあくまで「道具」であり、文化的文脈や感性的なストーリーテリングは人間にしかできない領域です。デザイナーの役割は消えるのではなく、より高次の創造的判断へとシフトしていくと考えられます。
【用語解説】
ジェネレーティブAI
入力されたテキストや画像から新しいコンテンツを生成する人工知能技術。ファッション分野では、デザインアイデアやカラーパレット、シルエットなどを自動生成する用途で使われる。
バーチャルトライオン（VTO）
デジタル技術を用いて、実際に服を着用せずに3Dアバターや自分の写真上で衣服の着用イメージを確認できる技術。返品率の削減や購買体験の向上に寄与する。
フィジタル
物理的（Physical）とデジタル（Digital）を組み合わせた造語。現実世界とデジタル空間が融合した体験や製品を指し、ファッション業界ではメタバースやAR空間での衣服展開などが該当する。
コンピュータビジョン
画像や動画から情報を抽出・理解するAI技術。ファッション分野では、トレンド分析、画像認識、バーチャルフィッティングなどに応用される。
【参考リンク】
Fashion Diffusion（外部）
テキストやスケッチから服飾デザインを生成するAIプラットフォーム。バーチャルトライオン、生地シミュレーション、背景変更などの機能を統合。
CLO Virtual Fashion（外部）
3D衣服デザインソフトウェアCLO 3Dを提供。生地の物理演算を精密に再現し、アパレル業界で広く採用されている業界標準ツール。
Browzwear（外部）
3Dファッションデザインソフトウェアを提供。生地の正確な物理挙動を再現し、デザインから生産までのデジタルワークフローを実現。
The New Black（外部）
AI活用によるファッションデザインの迅速な生成とカスタマイズに特化。ブランド固有のスタイルを学習させてオリジナルデザインを作成可能。
Resleeve.ai（外部）
フォトリアリスティックなファッションビジュアル生成に特化したAIツール。ブランドスタイルの学習機能を持ち、インディデザイナーに適している。
Lalaland.ai（外部）
多様性のあるAI生成バーチャルモデルを提供。インクルーシブなファッションeコマースやマーケティングキャンペーンの制作を支援。
【参考記事】
Generative AI: Unlocking the Future of Fashion（外部）
マッキンゼーが2023年に発表したレポート。生成AIがファッション業界にもたらす影響を分析し、生成AIの導入によって3～5年で1,500億〜2,750億ドルの営業利益を創出できる可能性があると指摘。AIは単なる自動化ではなく「創造性の拡張」として位置づけられ、プロダクトデザインからマーケティング、カスタマー体験まで幅広く変革をもたらす技術と解説している。
The Future of Fashion Paradox: From Runway To AI Algorithm（外部）
Forbesが2024年に発表した分析記事。AIがサステナブルファッションを推進する鍵として、BurberryやH&MなどがAIを活用してトレンド予測や在庫管理を最適化している事例を紹介。AIがもたらす効率化だけでなく、倫理的・環境的課題を克服する道具としての役割も強調している
Vogue Runway Fall 2024: AI Fashion Analysis（外部）
2025年のAIトレンドを分析した業界記事。ジェネレーティブAIの発展により、フォトリアリスティックな製品モックアップ生成や自動バーチャルファッションショーが可能になったことを報告。2025年時点でファッション関連企業の約80%がAI導入を検討しており、生地使用の最適化で最大20%の廃棄削減を達成できるというデータを提示している。
Future Of Fashion Has AI As The New Muse And Your Personal Consultant（外部）
AIが「新しいミューズ」としてデザイナーの創造性を拡張する可能性を論じた記事。Iris van HerpenやStella McCartneyなど、AIを用いて創造性と持続可能性を両立するデザイナーの取り組みを紹介。AIがデータ分析を超えて、デザインの共創パートナーになりつつある現状を分析している。
AI-Designed Fashion: The Rise of Digital Couture – Vogue Splash（外部）
Vogue Splashが2025年に掲載したデジタルクチュール特集。AIがもはやバックエンドのツールではなく、デザイナーと並ぶ「共創者」として衣服デザイン、素材研究、消費者体験を刷新していると指摘。AIデータ解析を基にしたコンセプトデザイン、パーソナライズされたコレクション生成など、AIデザインの新しい方向性を紹介する。
【編集部後記】
AIファッションツールの進化を見ていると、「創造性」の定義そのものが変わりつつあるように感じます。デザイナーとしての私自身、スケッチから始める従来のプロセスに愛着がある一方で、AIが数秒で生み出す予想外のシルエットに驚かされることも増えました。
皆さんは、AIが生成したデザインと人間が描いたデザイン、どちらにより「心が動く」と感じますか？それとも、もう区別する必要はないのでしょうか。ファッションにおける「オリジナリティ」の意味が、これから大きく変わっていくかもしれません。ぜひ皆さんの感じ方を聞かせてください。
