「この服、近くで見るとどんな素材なんだろう？」
「ランウェイのあの一着、私が着たらどんな雰囲気になるんだろう？」
ニューヨーク・ファッションウィーク（NYFW）の会場にいると、そんな小さな疑問が次々に湧いてきます。
けれど、ショーは一瞬。モデルは風のように通り過ぎ、気づけば次のルックへ。
感動は大きいのに、手元には”確かめる時間”がない。
その「届きそうで届かない距離」を、そっと近づけようとしている取り組みが登場しました。
デザイナーのケイト・バートンが、Fiducia AIとIBMと組み、土曜日に開催されるショーの来場者向けに多言語対応のAIエージェントとフォトリアルなバーチャル試着を用意したのです。
ケイト・バートンの仕掛け：AIは主役ではなく「物語の入口」
今回の要点はシンプルです。
来場者が会場で気になったアイテムを、AIが見分けて教えてくれる。
しかも、音声でもテキストでも、どの言語でも質問できる。さらに、その場で”かなりリアル”なバーチャル試着までできるのです。
ここで大事なのは、バートン自身が「AIのためのAI」にはしたくないと語っている点です。
彼女は、テクノロジーを舞台装置のように、コレクション世界へ入るための「ポータル（入口）」として捉えています。
服の周りにある世界観や提示の仕方を広げ、思わず二度見してしまう瞬間をつくりたい。
目的は「好奇心を生むこと」だといいます。
例えるなら、AIは映画の字幕や音声ガイドに近い存在です。
作品そのものを置き換えるのではなく、鑑賞の解像度を上げてくれる。
理解できると、感動は増幅しますよね。
会場で何が起きる？「見て、聞いて、試す」が一つにつながる体験
当日の来場者を想像してみます。
ショーの最中、あなたは一着のドレスに目を奪されます。
光の当たり方で表情が変わる、見たことのない質感。
終演後、スマホを開き、会場のAIエージェントに話しかける。
「いまのルック、名前は？ どんな素材？」
するとAIが、そのアイテムを検知して回答し、詳細を案内してくれる。
さらに「試してみる？」と促され、バーチャル試着で自分の姿に重ねて見られる。
これ、地味にすごいです。
ファッションの体験はこれまで「見る」が中心でした。
でもここでは「質問する」「理解する」「自分に当てはめる」までが一続きになります。
そして裏側では、Fiducia AIがIBM watsonxやIBM Cloud、IBM Cloud Object Storageを使って「本番運用レベル」の仕組みとして組み上げた、と説明されています。
専門用語をやさしく：watsonxとObject Storageって何？
ここで少しだけ、用語を噛み砕きます。
watsonx（ワトソンエックス）とは、IBMの生成AIを業務で使うための製品群です。
企業がAIを安全に、現場の仕事に組み込みやすくする考え方が前提にあります。
今回の記事では、このwatsonxを使った「Visual AI lens（視覚AIのレンズ）」で、コレクションのピースを検知した、と語られています。
IBM Cloud Object Storage（オブジェクトストレージ）は、ざっくり言うと、画像や動画など「形が決まっていないデータ」を大容量で預けられる倉庫です。
写真、PDF、動画などを安全に置いておき、必要なときに取り出せます。
ランウェイのルックを判別したり、試着用の素材を扱ったりするなら、こうした「頑丈な倉庫」はとても重要です。
いちばん大変なのは「賢さ」より「段取り」だった
Fiducia AIのCEO、ガネーシュ・ハリナスは、印象的なことを言っています。
難しかったのは「モデルの調整」ではなく「オーケストレーション（全体の段取り・連携）」だった。
料理にたとえるなら、レシピ（AIモデル）が良くても、食材の仕入れ、火加減、盛り付け、提供タイミングがバラバラだと台無しになります。
ショー会場は、通信も環境も変化が激しい。
多言語で、音声でもテキストでも動き、視覚でアイテムを検知し、しかも「本番で落ちない」必要がある。
だからこそ「段取り」が勝負だった、という言葉がリアルに響きます。
実は、これが初めての試みではありません。
前シーズン、バートンはFiducia AIと協力してAIモデルを使った実験を行っていました。
今回はその経験を活かし、さらに進化した形での挑戦となっています。
なぜ多くのブランドはAIを「こっそり」使うのか：評判リスクという壁
記事では、NYFWの現場で「どのブランドがテクノロジーやAIを使うのか」という話題が出ていた、と触れられます。
バートンは、多くのブランドがAIを使ってはいるが、主にオペレーション面で「静かに」使っていると見ています。
公にしないのは、潜在的な評判リスクがあるからかもしれない、と。
彼女はこの状況を、昔ファッション界が「ブランドがWebサイトを持つべきか」で迷っていた時代に重ねています。
「やがて、それは避けられないものになり、最終的に論点は『オンラインに進出すべきか』から『私たちのオンラインプレゼンスは良質か』に移った」と彼女は語ります。
AIも同じ道を辿るのではないか、というわけです。
この指摘は鋭いです。
技術はいつも、最初は「怖いもの」として現れます。
でも、使い方が洗練されると、いつの間にか「当たり前」になる。
ハリナスも付け加えます。
多くのブランドがAIを実験しているものの、その展開の多くは表面的なレベルに留まっている。
チャットボット、コンテンツ生成、社内の生産性ツールといった使い方です。
バートンが守りたいもの：人間の創造性を「コスト」にしない
バートンは、AIの未来を肯定しつつも、はっきり線を引きます。
「もしテクノロジーが人を消すために使われるなら、私は興味がない」
そして、観客は思っているより賢くて、「発明」と「回避」の違いが分かる、とも語ります。
彼女が思い描くのは、より良いプロトタイピング、より良い可視化、よりスマートな生産判断、そしてファッションを体験するためのより没入型の方法です。
ただし、それは「実際にそれを着る価値のあるものにしている」人間を置き換えることなく実現されるべきだ、と強調します。
変化に必要なのは、より明確さだとバートンは言います。
「明確な議論、明確なライセンス（権利の整理）、明確なクレジット（誰の創作かの明示）、そして人間の創造性は迷惑な間接費ではないという共通理解」が必要なのです。
これは、生成AIが広がる今の時代に、ファッションに限らず効いてくる視点です。
作品の背景にいる人を透明にしてしまったら、完成品だけが立派でも、どこか空っぽに感じてしまう。
だから「見える化」が大切なのだと思います。
ちなみにIBM側も重要な視点を加えています。
IBM ConsultingのグローバルヘッドであるDee Waddell（消費財、旅行、運輸業界担当）は「インスピレーション、商品インテリジェンス、エンゲージメントがリアルタイムでつながると、AIは単なる機能ではなく、測定可能な競争優位性を推進する成長エンジンになる」とコメントしています。
2028年に「普通」になり、2030年には「裏方の心臓部」へ？
ハリナスは、ファッションにおけるAIが2028年には標準化されると見立て、2030年には小売の運用の中核に埋め込まれると語っています。
ここで想像できるのは、きらびやかなショーの派手さではなく、むしろ裏側です。
試作（プロトタイピング）が速くなり、可視化（ビジュアライゼーション）が上手くなり、生産判断が賢くなり、体験がもっと没入型になる。
つまり、AIは「ランウェイのスポットライト」よりも「舞台裏の照明係」として浸透していくのかもしれません。
気づけば当たり前に支えていて、でも主役はあくまで人間の創作である、という形で。
ハリナスはこう付け加えます。
「このテクノロジーの多くはすでに存在している。今の差別化要因は、適切なパートナーを集め、それを責任を持って運用できるチームを構築することだ」
まとめ：AIが照らすのは服ではなく「着る人の物語」
今回のNYFWでの取り組みは、AIを魔法の杖として振り回す話ではありませんでした。
むしろ逆で、AIを「丁寧な案内係」にして、服の物語へ人を招き入れる試みでした。
ケイト・バートンが言うように「ファッションの最もエキサイティングな未来は、自動化されたファッションではない。それは、新しいツールを使ってクラフトを高め、ストーリーテリングを深め、それを作る人々を平板化することなく、より多くの人々を体験に招き入れるファッションだ」。
もしあなたが次に服を選ぶとき、鏡の前で少し迷ったら思い出してみてください。
テクノロジーの役目は、迷いを奪うことではなく、迷いの時間を「豊かにする」ことかもしれない。
服は、ただ着るものではなく、今日の自分を支える小さな物語。
その物語に、やさしいAIがそっと灯りを足してくれるなら、未来は案外あたたかいのかもしれません。
参考：Designer Kate Barton teams up with IBM and Fiducia AI for a NYFW presentation
コメント