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。
CLO 3D
韓国CLO Virtual Fashion社が開発した3D衣服シミュレーションソフトウェア。生地の物理演算を忠実に再現し、パタンナーやテクニカルデザイナーが実際の縫製前にデジタルで衣服を検証できる。
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。
サーキュラーデザイン
製品のライフサイクル全体を考慮し、廃棄物を最小限に抑えて資源を循環させる設計思想。ファッション業界では、リサイクル可能な素材選定や長寿命設計が含まれる。
【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】
AI Fashion Design: The Future of Creative Clothing Design (2025 Guide)（外部）
2025年10月10日にFashion Diffusionのブログで公開された元記事。AIファッションデザインの定義、2025年における5つの変革的トレンド、15種類の主要AIツールの比較、AI統合のための5ステップを詳述している。
【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。
