Name: AIはファッションのサイズ問題をどう解決できるか？ | BBC News (How could AI fix fashion’s fit problem? | BBC News)
Uploaded: 2025-11-16T20:17:47.000Z
Duration: 6 min 25 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

過去形

I started making my own clothes when I was 14, fell in love with Savile Row.

14歳で自分で服を作り始め、Savile Rowに夢中になりました。

動名詞

Started interning in tailoring when I was 15.

15歳で仕立てのインターンシップを始めました。

丁寧に「〜したい」を表すwould like + n/ would like to + v

And every summer we thought, as soon as there's a womenswear tailor, I would really like to work for her on sapelbury.

そして毎年夏、ウィメンズウェアの仕立て屋ができたら、すぐに彼女の下で働きたいと思っていました。

But for 200 years, it was just menswear tailoring.

しかし、200年間、メンズウェアの仕立てしかありませんでした。

Fast forward a few years, and Phoebe opened the first womenswear tailors on the iconic London street.

数年後、フィービーが象徴的なロンドンの通りに最初のウィメンズウェアの仕立て屋をオープンしました。

One thing that they all had in common is they would all come in and say, high street sizing is so bad.

皆さんに共通していたのは、皆さんが「大衆向けファッションのサイズ表記はひどい」と言っていたことです。

I don't think we can trust high street sizing at the moment.

今のところ、大衆向けファッションのサイズ表記は信頼できないと思います。

So I think being able to just go by how it looks and forget about the number is always my go to.

だから、見た目で判断して、数字は忘れるのがいつも一番だと思います。

If you can reduce the returns, that would be ideal.

返品を減らせれば、理想的です。

If sizing with standard would help, might be looking at a size 8 for something else, and

標準化されたサイズ表記が役に立つなら、別のものにはサイズ8を探しているかもしれません。

then it might be a size 10 in something completely different.

そうなると、全く別のものならサイズ10かもしれません。

And it could be disheartening when you think that you're one size in particular.

そして、自分が特定のサイズだと思っているのに、がっかりするかもしれません。

Finding the perfect pair of jeans that fit is a challenge I'm sure many women can sympathise with.

ぴったり合うジーンズを見つけるのは、多くの女性が共感できる課題だと思います。

And that's because there's no universal sizing, meaning that a size 10 can be too big or too small.

というのも、標準化されたサイズ表記がないため、サイズ10が大きすぎたり小さすぎたりする可能性があるからです。

もう少しフィットした着用感です。

これを留めるのに苦労しそうです。

大きすぎてフィットせず、あまり余裕がありません。

It's just so hard to get a pair of jeans that fit.

ジーンズのサイズが合うものを見つけるのは本当に難しいですよね。

So we put it to the test with pairs of jeans all in the supposed same size.

そこで、同じサイズのはずのジーンズをいくつか用意して、実際に試してみました。

これらを測っていきましょう。

Okay, so that one's coming out at 40 centimeters, and the smallest one here coming out at 33.

さて、これは40センチ、そして一番小さいのは33センチでした。

So that's a 7 centimeter difference on the half, which means it's 14 centimeter difference on, you know, the full circumference.

ということは、半分で7センチの差、つまり円周全体では14センチの差があるということです。

ファッションの世界では、4センチが1サイズになります。

So 14cm difference means there's three and a half sizes different between the biggest and the smallest.

ですから、14センチの差ということは、一番大きいものと一番小さいものの間に3サイズ半の差があるということです。

一番小さいのはサイズ28です。

Phoebe founded the Fit Collective, a tech startup that uses AI to help brands solve the clothing sizing problem.

Phoebeは、ブランドが衣料品のサイズ問題を解決するのを支援するためにAIを活用するテックスタートアップ、Fit Collectiveを設立しました。

As far as we know, we're the first solution that is really comparing all of their manufacturing data that's called PLM data, and

私たちが知る限り、製造データ（PLMデータと呼ばれます）と

すべてのコマーシャルを比較する最初のソリューションです。

So we're the first solution that's looking at when you make a dress that has a neckline this deep or a sleeve that long or a length that long or a hem that wide.

ですから、ネックラインがこれほど深いドレスや、袖がこれほど長い、丈がこれほど長い、裾がこれほど広いドレスを作るときに、それを見ている最初のソリューションなのです。

So how do your customers actually feel about it?

では、お客様はそれについて実際どう感じているのでしょうか？

And so comparing this huge data set of PLM data and commercial data is the first time that now you can actually see where those threads are and be able to pull on.

そのため、PLMデータとコマーシャルデータのこの巨大なデータセットを比較することで、どこにその糸口があるのかがわかり、それをたぐり寄せることができるようになったのです。

Changing this small thing is going to have this huge financial impact.

この小さなことを変えることが、大きな経済的影響をもたらします。

The average return rate for clothing bought online is around 50%.

オンラインで購入された衣料品の平均返品率は約50%です。

And it's this data that's extremely useful.

そして、このデータが非常に役立つのです。

So you've got transactions which people bought two sizes.

ですから、2つのサイズを購入した取引があります。

Did half the people keep the bigger size and half the people keep the smaller size?

半分の方が大きいサイズをキープして、半分の方が小さいサイズをキープしたのでしょうか？

それとも、全員が大きいサイズをキープしたのでしょうか？

You've got returns and you've got reasons why they returned, and

返品があり、その返品理由、そして

also written commentary about why people are returning.

返品の理由についてのコメントも書かれています。

And you've got reviews and you've got customer service emails.

レビューやカスタマーサービスのメールもあります。

Fit Collective takes all of this data to drill down into how each garment is performing, using artificial intelligence to read, summarize and analyze all the feedback from customers.

Fit Collectiveは、これらのデータをすべて活用して、各衣料品がどのように機能しているかを、AIを使って顧客からのフィードバックをすべて読み取り、要約し、分析することで掘り下げます。

Crucially, the text solution means that you can wrap all of that up and deliver it in a really succinct message to the production team.

重要なのは、このテキストソリューションにより、それらすべてをまとめ、生産チームに非常に簡潔なメッセージとして届けることができることです。

For example, take 5cm off the length of this jumpsuit to reduce the returns by 4%, which is going to save you 312,000 pounds.

例えば、このジャンプスーツの丈を5cm短くすることで、返品率を4%削減でき、312,000ポンドの節約になります。

You know, being able to distill all of that data, all of that feedback into a single sentence that they can take action on in 30 seconds.

つまり、そのすべてのデータ、すべてのフィードバックを、30秒で行動に移せるような単一の文章に凝縮できるということです。

Fit Collective is now working with about 10 brands.

Fit Collectiveは現在、約10のブランドと提携しています。

I can see those contracts growing significantly over time, and

今後、これらの契約は大幅に拡大し、

then that's going to bring a lot more brands into using Fit Collective.

Fit Collectiveを利用するブランドもさらに増えるでしょう。

これは非常に小さな業界です。

People in the fashion industry often move around, they talk to each other.

ファッション業界の人々はよく移動し、互いに話します。

When something works, everybody wants a bit of it.

何かがうまくいけば、誰もがそれを欲しがります。

And so I see that as being the growth vector for Fit Collective.

そして、それがFit Collectiveの成長の原動力になると見ています。

And I wouldn't be surprised if we're working with 100 brands in a year's time.

1年後には100ブランドと提携しているとしても、驚きません。

And a number of high street retailers are already putting the tech to the test.

そして、多くの大衆向けファッション小売業者がすでにこの技術を試しています。

例えば、Me、M. Bowden、Rixoなどです。

So what have they found out since deploying the AI?

では、AIを導入してから、彼らは何を発見したのでしょうか？

Halternecks are our highest returning neckline type.

ホルターネックは、返品率が最も高いネックラインの種類です。

We can then take that straight back to our garment tech team and they can then definitely look into all the patterns of our halter necks and understand, okay, is it from a particular supplier?

そうすれば、その情報をすぐにガーメントテックチームに伝え、彼らはホルターネックのすべてのパターンを調査し、特定のサプライヤーからのものなのか、

それとも単にホルターネックのカットの問題なのかを理解することができます。

それはあまりにも厳しすぎます。

We've really changed our strategy from the data we've got from Fit Collective, that it was actually really unprofitable online.

Fit Collectiveから得たデータに基づいて、オンラインでは実際には非常に収益性が低いという戦略を大きく変更しました。

そこで、その戦略を微調整しました。

So it's more of an in store experience only.

そのため、店舗での体験のみに特化しています。

And then we've learned that our US customers as well actually need more fit guidance and than our UK customer.

そして、米国の顧客は英国の顧客よりもフィットに関するガイダンスをより多く必要としていることも学びました。

But some say the fashion industry is a bit more complicated and believe there should be more wiggle room.

しかし、ファッション業界はもう少し複雑で、もっと融通が利くべきだと考える人もいます。

Each designer, each retailer has its own interpretation of what the shape, the fit, the size should be.

デザイナーや小売店ごとに、形状、フィット感、サイズに対する解釈が異なります。

Some will like a more comfortable fit, some will like a tighter, more body hugging fit.

より快適なフィット感を好む人もいれば、よりタイトで体にフィットする着用感を好む人もいます。

That's part of their, that's part of their interpretation of the fabric and the trends of the season.

それは、生地やそのシーズンのトレンドに対する彼らの解釈の一部です。

So a lot of UK designers that sell very successfully in Japan, for example, we work with many of them over the years, have to redesign their collections completely because the body shape in different parts of the world is different, take action.

例えば、日本で非常に成功している多くの英国のデザイナーは、長年にわたり多くのデザイナーと協力してきましたが、世界のさまざまな地域の体型が異なるため、コレクションを完全に再設計しなければなりませんでした。

しかし、それはフィービーを止めません。

The Fit Collective is on track to expand.

Fit Collectiveは拡大に向けて順調に進んでいます。

Ultimately, the biggest bonus is that we've had a really big financial impact for our brands.

最終的に、最大のボーナスは、ブランドにとって非常に大きな財務的影響があったことです。

So some of the brands we've been working with the longest have had a 10% reduction in their return rate since this time last year, which is really fantastic.

そのため、最も長く協力してきたブランドの中には、昨年の同時期と比較して返品率が10%削減されたところもあり、これは本当に素晴らしいことです。

And that's kind of returns are increasing for all brands year on year.

そして、これは、すべてのブランドで返品率が年々増加しているような状況です。

So to have such a big impact has been really powerful and just shows what we're capable of.

だからこそ、これほど大きな影響を与えられたことは非常に力強く、私たちが何ができるかを示しています。