ZOZO NEXTは2025年10月、5年先のファッションの未来をテーマにしたコンセプトムービー「THE FUTURE OF FASHION: WOVEN WITH AI」を公開した。
絵コンテから映像生成まで生成AI技術を全面活用し、XRやテキスタイル技術など同社の研究開発の将来像を表現している。
＜本ニュースの10秒要約＞ZOZO NEXTが5年先のファッション体験を描くコンセプトムービーを生成AIで制作し2025年10月に公開絵コンテ制作から映像生成まで生成AIを活用し制作期間短縮とコスト最適化を実現Apple Vision Proアプリやニットファブリックスピーカーなど先端技術の研究開発を推進中
ZOZO NEXTは2022年のコンセプトムービー公開以降、AIをはじめとする技術の急速な進化と社会実装が進んだことを受け、描くファッションの未来をアップデートした。
本作では、XR技術やテキスタイル技術、AI技術を同社の研究開発の視点から取り入れ、日々のテクノロジーの進化とともに変化する人々のファッション体験を表現している。
3人の主人公がそれぞれのライフスタイルの中で未来の技術を活用しながらファッションを楽しむ姿を描いた。
制作では生成AI技術を絵コンテ制作から映像シーン生成に至る主要プロセスに活用し、従来の手法では難しかった独創的でダイナミックな映像表現を実現した。
近年、生成AIは急速に進化し社会全体に広がるとともに、クリエイティブの現場にも浸透しつつある。今回のムービー制作では、生成AI技術を主要プロセスに導入することで、制作期間の短縮とコストの最適化を図った。
この技術活用により、ZOZO NEXTの様々な研究開発の未来像や革新性を映像で表現することが可能となった。生成AIの導入は、ファッション業界におけるコンテンツ制作の新たな可能性を示すものとなっている。
ZOZO NEXTは、ムービーで描いた未来の実現に向けて様々な研究開発プロジェクトを推進している。Apple Vision Pro向けアプリでは、360度のバーチャル空間で高解像度3Dデータによるアイテム表示を実現し、2025年7月にファッションブランド「meanswhile」とのコラボレーションイベントを開催した。
また、Poiesis Labsと共同開発した「ニットファブリックスピーカー」は、テキスタイルに圧電性フィルムを組み込んだ音を発するニットで、2025年7月に大阪・関西万博で公開された。
さらに、早稲田大学とZOZO研究所の研究グループは、曖昧なファッション表現をAIが自動で解釈する技術を開発し、服装の個別アイテムに対応できる新モデルを実現した。
ZOZO NEXTは「Create the Future of Fashion and the NEXT Big Thing.」をミッションに掲げ、ファッション領域におけるユーザーの課題をテクノロジーの力で解決することで、より多くの人がファッションを楽しめる世界の創造を目指している。
AI Marketの見解
ZOZO NEXTによる生成AI活用のコンセプトムービー制作は、ファッション業界におけるAI技術の実用化の進展を示す重要な事例である。
絵コンテから映像生成まで生成AIを統合的に活用することで、制作期間とコストの両面で効率化を達成しながら、高品質な映像表現を実現している点は、クリエイティブ産業全体におけるAI活用のモデルケースとなると想定される。
同社が推進するApple Vision ProアプリやAIによるファッション表現解釈技術などの研究開発は、オンラインとオフラインの境界を超えた新たなショッピング体験の創出を可能にするものであり、ファッション業界のデジタルトランスフォーメーションを加速させる要因となると想定される。
テキスタイルとテクノロジーの融合による「ニットファブリックスピーカー」のような取り組みは、ウェアラブル技術の新領域を開拓するものであり、今後のファッションテック市場の拡大に寄与すると想定される。
参照元：株式会社ZOZO NEXT
ファッションAIに関するよくある質問まとめZOZO NEXTのコンセプトムービーではどのように生成AIが活用されているのか?
基本的には無料枠内で利用可能だが、無料枠を超えた場合は独自のAPIキーを追加することで継続利用できる。
無料枠が更新されると自動的に無料利用に戻る仕組みとなっている。
ただし、具体的な無料枠の上限や料金体系については記事内で明示されていないため、Google AI Studioの公式ページで確認する必要がある。
ZOZO NEXTが開発したファッション表現を解釈するAI技術とはどのようなものか?
早稲田大学とZOZO研究所が共同開発した技術で、曖昧なファッション表現をAIが自動で解釈するものである。
服装の個別アイテムに対応できる新モデルにより、「この服装はどのくらいカジュアルか」「もう少しビジネスカジュアルにするとどうなるか」といった詳細な質問への対応が可能となり、ユーザーの服選びや購買行動を支援することが期待されている。