패션 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석의 AI 유형 (솔루션 (소프트웨어 도구, 플랫폼) 및 서비스 (컨설팅, 시스템 통합, 지원 및 유지 보수)), 응용 프로그램 (의류, 액세서리, 신발, 미용 및 화장품, 보석 및 시계 및 기타 (안경, 가정 장식) 및 지역 예측, 2033까지의 AI

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패션 시장 개요의 AI

패션 시장 규모의 글로벌 AI는 2025 년에 0.81 억 달러이며 시장은 2034 년까지 40 억 달러를 터치 할 것으로 예상되며, 2025 년에서 2034 년까지 예측 기간 동안 CAGR은 19.39%를 나타냅니다.

패션 시장 규모의 미국 AI는 2025 년에 0.26 억 달러로 예상되며, 패션 시장 규모의 유럽 AI는 2025 년에 0.21 억 달러로 예상되며 패션 시장 규모의 중국 AI는 2025 년에 0.23 억 달러로 예상됩니다.

패션 시장의 패션 AI는 AI 기술, 특히 패션 및 의류 산업 전반의 기계 학습 및 컴퓨터 비전을 사용하는 것입니다. 이는 설계, 제조, 조달 및 공급망, 소매 및 고객 관계 향상에있어 AI 알고리즘에 이르기까지 다양합니다. 고객 경험 사용자 정의 및 공급망 드라이브 성장의 아이디어.

패션 시장의 AI는 디자인, 생산, 판매 및 고객 관계에 정교함을 적용함에 따라 빠르게 세계화되고 있습니다. AI 도구는 브랜드가 변경을 예상하고 개별 제안을 작성하며 재고를 관리 할 수 있도록 도와줍니다. 또한 고객 관계 및 비즈니스 프로세스를 향상시킵니다. 이는 전자 상거래 및 빠른 패션과 같은 새로운 판매 플랫폼으로 인해 AI 솔루션을 배포함으로써 회사에 압력을 가할 수 있습니다. AI 구동 가상 피팅 룸, 이미지 인식과 같은 기술, 수요 예측은 의류 산업의 미래의 미래입니다.

주요 결과

Covid-19 영향

패션 산업의 AI는 Covid-19 Pandemic 동안 긍정적 인 영향을 미쳤습니다.

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 겪었습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로의 수요가 필요합니다.

패션 플레이어가 패션 플레이어가 소비자에게 도달 할 수있는 새로운 방법을 찾고자함에 따라 패션 시장에서 AI에 대한 Covid-19가 AI에 미치는 영향은 심오했습니다. 패션 회사가 물리적 배출구를 폐쇄하기 시작했을 때 온라인 의류에 대한 수요가 차이가 있었고 회사는 가상 피팅, 권장 사항 및 AI 기술을 통해 재고 관리와 같은 새로운 솔루션을 채택하기 시작했습니다. AI 솔루션은 또한 공급망 파괴 및 매우 불안정한 시장에서 경향을 분석하는 데 없어서는 안될 것입니다. 전염병이 초기에 새로운 기술을위한 브랜드 보유 펀드 인 일부 산업은이 부문이 디지털 애플리케이션에 더 의존 해짐에 따라 AI 채택의 순 증가를보고했습니다.

최신 트렌드

가상 트리-온 및 증강 현실 (AR)시장 성장을 주도합니다

가상의 시도 온과 AR (Augmented Reality)을 사용하는 관행은 인공 지능을 통해 세계 패션 시장에서 혁신적인 변화로 등장했습니다. 이러한 기술은 고객이 소매 업체가 반품 제품의 비용을 피하는 데 도움이되는 피팅을 피하는 데 도움이됩니다. 이는 AR의 시도가 매력적이고 대화식이며 개인적이므로 전환 가능성을 높이기 때문입니다. AI와 AR을 결합하면 브랜드가 고객 선호도 및 기억에 남는 쇼핑 경험을 기반으로 제품 권장 사항을 제공하여 고객이 충성도가 높은 소비자로 전환하는 데 도움이되는 효과적인 전략을 만듭니다. 이러한 변화는 AI 솔루션의 구현을 요구하며, 진보적 인 상업 패션 비즈니스는 업계를 기술 지향적 인 소비자 기반 접근 방식으로 적극적으로 변화시키고 있습니다.

• 유럽위원회의 JRC (Joint Research Center)에 따르면 EU의 패션 회사의 60% 이상이 2024 년 현재 설계 및 추세 예측을위한 AI 기반 시각적 인식 도구를 채택하여 2021 년 38%에서 크게 증가하여 창의적인 패션 프로세스에서 빠른 AI 통합을 반영했습니다.

• 미국 상무부에 따르면, 미국 기반 패션 소매 업체의 48% 이상이 AI 중심 재고 관리 시스템을 사용하여 오버탁을 줄이고 공급망 효율성을 향상시켜 2021 년에서 2023 년 사이에 판매되지 않은 주식이 25% 감소하고 있습니다.

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패션 시장 세분화의 AI

유형별

유형을 기반으로 글로벌 시장은 솔루션 (소프트웨어 도구, 플랫폼) 및 서비스 (컨설팅, 시스템 통합, 지원 및 유지 보수로 분류 할 수 있습니다.

• 솔루션 (소프트웨어 도구, 플랫폼) : 패션의 고급 분석 인텔리전스 솔루션은 다양한 설계 프로세스를 자동화하고 개별 쇼핑 경험의 개념을 개선하며 주식 관리 개선을 목표로합니다. 이 솔루션은 브랜드에 더 높은 수준의 분석, 언어학, 통계 모델링 및 자동화를 제공하여 의사 결정을 향상시킵니다.

• 서비스 (컨설팅, 시스템 통합, 지원 및 유지 보수 : 컨설팅, 시스템 통합 및 심지어 '서비스'오퍼링은 AI를 사용하고 구현 및 유지에 도움이 필요한 브랜드와 가장 관련이 있습니다. 이러한 서비스는 기업이 기존 구조물로 구현하는 방법과 성능 향상 방법을 계획하는 데 도움이됩니다.  

응용 프로그램에 의해

애플리케이션을 기반으로 글로벌 시장은 의류, 액세서리, 신발, 미용 및 화장품, 보석 및 시계 및 기타 (안경, 가정 장식)로 분류 할 수 있습니다.

• 의류 : Ai In Apparel은 의류의 디자인, 생산 및 소매의 뒤틀린 혁명을 가져옵니다. 패션 트렌드와 AI 중심 의류 디자인과 AI-ASSESTED 제품 권장 사항에서 시작 하여이 기술을 통해 브랜드는 휘발성이 높은 환경에서 효과적으로 수행 할 수 있습니다.

• 액세서리 : 액세서리 부문에서 AI는 영업 예측을 생성하고 재고 관리 및 소비자화 외에 소비자 구매 패턴을 추적하는 데 사용됩니다. AI는 또한 고객의 개성을 통합 한 의상 및 액세서리에 대한 요구가 증가함에 따라 제품 차별화를 가능하게합니다.

•  신발 : 신발 회사는 AI를 사용하여 브랜드를 향상시키고 소비자의 요구와 트렌드를 효과적으로 해결할 수있는 제품을 생산하고 있습니다. 또한 공급망을 최적화하고 과도한 옷을 줄이며 고객 상점이 적합하고 스타일에 도움이 될 수있는 앱을 더 똑똑하게 도와줍니다.

• 미용 및 화장품 : AI는 오늘날 맞춤형 제품을 제공하여 최종 결과를 시각적으로 상상하고 공급 물류를 개선함으로써 오늘날 미용 및 화장품 산업에서 중요한 역할을합니다. 이를 통해 조직은 소비자의 피부 타입, 피부 색조 및 제품 마케팅에 적합한 일반적인 안색을 식별 할 수 있습니다.

• 보석류 및 시계 : AI는 트렌드를 설정하고 독특한 보석상과 시계를 만들고 설계하는 데 중심이되며 소비자에게 디자인을 제공하기 전에 브랜드 시장을 분석하는 데 시간이 걸립니다. 또한 고객이 마케팅을 통해 회사와 의류를 거의 더 많이 시도 할 수 있습니다.

• 기타 (안경, 가정 장식) : 안경 및 가정 장식에 AI를 적용하는 것은 사용자 정의 및 고객 경험에 있습니다. AI는 소비자가 자신의 선호도를 충족시키는 샘플을 발견 할 수 있지만 영업 예측 및 재고 관리에 브랜드를 지원할 수 있다는 점에서 소비자에게 도움이됩니다.

시장 역학

시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.                         

운전 요인

설계 및 생산 효율성시장을 향상시킵니다

패션 시장 성장의 AI의 요소는 설계 및 생산 효율성으로, 더 빠른 솔루션 제공 시스템과 지속 가능성을 통해 더 높은 기능의 향상된 솔루션을 도입하여 패션 시장에서 글로벌 AI 시나리오를 변경하는 것입니다. AI 도구를 사용하여 디자인이 더 쉬워 지므로 브랜드는 트렌드를 예상하고 기록적인 시간에 제품에 제품을 통합하여 제 시간에 시장에 적은 시간을 줄일 수 있습니다. 생산에서 AI는 효율성을 높이고 비용을 줄이며 공급망의 효과를 높이며 소비자가 점점 더 많은 관심을 갖는 지속 가능한 소비와 같은 지속 가능한 비즈니스 관행을 촉진합니다. 실제로 이러한 인공 지능 제공 도구의 응용을 통해 이러한 프로세스는 더 빨리 수행 할 수 있으며 오류가 적고 결과적으로 패션 브랜드는 해당 시장 확장 전략을 구현할 수있는 고객의 요구 및 시장 요구 사항에 더 민감 할 수 있습니다.

• 미국 에너지 국의 AI 프로그램에 따르면 AI 지원 공급망 최적화로 인해 2021 년에서 2023 년 사이의 주요 미국 도시에서 패션 제품 배달 시간이 32% 감소하여 패션 소매의 운영 효율성이 높아졌습니다.
   
• 영국 정부 비즈니스 및 무역부에서보고 한 바와 같이, 영국 패션 소매 업체의 57% 이상이 2023 년에 AI 기반 개인화 도구를 구현하여 고객 유지율이 21% 향상되었습니다.
   

향상된 고객 서비스시장을 확장하십시오

패션 소비자가 현재 라이프 스타일에 맞는 맞춤형 효율적인 서비스를 추구하기 때문에 개선 된 고객 경험은 패션 시장에서 글로벌 AI를 증가시키고 있습니다. 미니 소싱, 챗봇 및 예측 패션 권장 사항과 같은 브랜드 솔루션은 빠른 도움, 스타일 검역 및 일대일 대화의 형태로 고객에게 즉각적인 가치를 창출하여 고객 만족을 불러 일으 킵니다. 고객에게 서비스 속도와 사용자 정의를 제공하여 후자가 기대하고 시장 경쟁 이점의 개발에 기여합니다.    

구속 요인

높은 구현 비용은 잠재적으로 시장 성장을 방해합니다

구현 비용은 국제 패션 산업에서 AI의 확장에 큰 도전을 형성합니다. ML, CV 및 예측 분석과 같은 정교한 AI 솔루션을 사용하는 것은 직원 교육뿐만 아니라 인프라 및 소프트웨어에 대한 투자에 비판적으로 달려 있습니다. 그러나 많은 패션 회사 인 중간 규모의 회사조차도 처음에는 이러한 비용에 자금을 지원할 수 없습니다. 게다가 AI 시스템 업데이트 및 혁신 개발과 같은 비용도 추가 비용이 발생합니다.  

• OECD에 따르면, G20 국가의 중소 기업의 42%는 특히 선행 인프라 비용과 사내 전문 지식 부족으로 인해 높은 AI 구현 비용을 채택의 주요 장벽으로 인용했습니다.
   
• 유럽 연합 사이버 보안 기관 (ENISA)에 따르면 패션 부문은 2021 년에서 2023 년까지 AI 도구와 관련된 데이터 유출 사고가 28% 증가하여 고객 개인 정보 및 디지털 신뢰에 대한 우려를 제기했습니다.
   

효율적인 재고 관리는 시장에서 기회를 창출합니다

기회

재고를 올바르게 관리해야 할 필요성은 패션 시장의 글로벌 AI에서 기회를 열는 데 핵심입니다. 패션에 적용될 때 AI와 같은 고급 기술은 주식의 주기적 관리, 수요 패턴 또는 추세 예측, 관련 재입고 절차의 자동화를 가능하게하여 폐기물 및 비용의 감소 및 제품의 적시 가용성에 기여할 수 있습니다.

AI는 또한 공급망을 시각화하는 데 패션 브랜드를 지원하여 적시 배송을 보장하고 재고 배송 또는 오버탁 스컬지를 피합니다. 이것은 어떤 방식 으로든 고객 만족도를 향상시키고 매출을 증가시킵니다. 앞으로, 위에서 언급 한 AI 기술의 발전의 지속은 패션 산업 내에서 주식 관리 비즈니스를위한 경쟁에 대한 강제적이 될 것입니다.

• 일본 경제 무역 산업 (METI)에 따르면, AI는 예측 수요 모델링 및 지속 가능한 생산 계획을 통해 2027 년까지 패션 폐기물을 최대 45%까지 줄여서 더 많은 친환경 운영을 가능하게 할 것으로 예상됩니다.

AI 중심의 패션에 대한 소비자 수용은 소비자에게 잠재적 인 도전이 될 수 있습니다.

도전

패션에서 AI의 소비자 수용은 패션 시장의 글로벌 AI에서 도전을 만듭니다. 언급 된 형태의 AI 기술이 개인화에 중대한 영향을 미치고 구매 선택의 효율성을 높이지만 대다수의 소비자는 선호하는 스타일과 같은 문제에 대해 기계를 완전히 신뢰하지 않을 것입니다.

이는 프라이버시에 대한 두려움, 데이터의 보안 및 인공 지능으로 인한 디자인의 품질에 기인 할 수 있습니다. 또한 창의성과 수제 의류 디자인에 대한 기계 생산 개념은 패션 애호가, 특히 클래식 한 의류에 대한 부정적인 반응에 고정 될 수 있습니다.  

• 국제 노동기구 (ILO)에 따르면, 전통적인 의류 설계 및 수동 패턴 제작의 일자리의 29%가 자동화 및 AI 채택으로 인해 위험에 처해있어 인력 변위에 대한 우려를 불러 일으킨다.
   
• 세계 경제 포럼에 따르면, 패션 업계 전문가의 18%만이 전 세계적으로 적절한 AI 문해력을 가지고있어 소규모 운영에서 광범위한 채택을 방해하는 주요 기술 격차를 만들어냅니다.

 

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패션 시장 지역 통찰력의 AI

• 북아메리카 

북미는 기술적으로 발전된 인프라와 소비자가 지능형 쇼핑으로 끌어 올리는 패션 시장에서 AI 성장 AI 중 하나가되었습니다. 이 전략은 APAC 지역의 호황을 누리고있는 전자 상거래 사업에서 AI가 번성 할 것으로 예측하면서 소매 업체와 브랜드에 대한 라운드를 만들고 있습니다. 패션 시장의 미국 AI는 점점 더 큰 브랜드와 매장이 제품 개발, 개별 포지셔닝 및 공급망을위한 AI 기반 솔루션을 구현함에 따라 선도 중 하나를 차지하고 있습니다. 풍부한 패션 산업과 함께이 나라의 기술 친화적 배경은 AI 개발을위한 완벽한 장소입니다.

• 유럽

AI는 특히 지속 가능성과 비 윤리적 패션 관행에 관한 유럽의 패션 산업에서 채택되고 있습니다. 재료 관리에서 AI 기술의 응용은 낭비를 줄이고 제품 수명주기를 향상시키기위한 선택의 향상을 수반합니다. 게다가, 패션 브랜드의 순간적인 응용 프로그램은 가상 트리업에서 AI를 사용하고 스타일링의 일부 개별화로 소비자를위한 혁신을 만듭니다. 또한 AI를 활용하기위한 지역의 규제 요구 사항은 유리하고 AI를 사용하여 패션 플랫폼에서 데이터의 개인 정보 및 보안을 보장합니다.  

• 아시아

아시아 태평양에서 AI의 성장은 기술과 더 많은 소비자에 달려 있습니다. 유명한 패션 브랜드, 특히 아시아 출신의 브랜드는 개척하고 있습니다. 특히 중국과 일본은 설계, 판매 예측 및 패션쇼의 기술을 활용하고 있습니다. 스마트 모바일 장치 및 소셜 미디어 플랫폼의 유비쿼터스는 브랜드가보다 맞춤화되고 자동화 된 쇼핑 서비스를 제공 할 수 있도록 돕고 있습니다.

주요 업계 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어

업계의 저명한 플레이어는 패션 시장에서 Global AI의 다양한 측면을 향상시키기 위해 설계, 생산 및 고객 서비스를 개선하기 위해 고급 기술의 사용을 개선하는 데 참여하고 있습니다. B2B는 제품 추천, 재고 최적화 및 패션 요구를 예측하기 위해 인공 지능에 투자하고 있습니다.

• CATCOOM : European Fashion Alliance에 따르면 Cathoom의 AI 기반 시각적 검색 기술은 2023 년 현재 유럽 전역의 4,000 개가 넘는 소매점에 배치되어 시각적 제품 발견 정확도가 38%향상되었습니다.

• Microsoft : 미국 NAIIO (National Artificial Intelligence Initiative Office)에서보고 한 바와 같이, 패션 분석의 Microsoft의 AI 솔루션은 Fortune 500 패션 브랜드의 65% 이상에서 사용되며 추세 예측 정확도를 최대 41%까지 향상시킵니다.

거대한 패션 브랜드는 AI를 공급망에 통합하여 고객의 이전 구매 기록을 기반으로 주문하고 제품을 주문할 수있는 적절한 주식을 결정합니다. 신생 기업은 또한 시도 및 인공 지능 디자인 앱을위한 새로운 솔루션을 제시하고 있습니다. 전통적인 패션 브랜드와 기술 회사 간의 협력이 증가함에 따라 AI 솔루션의 사용을 높은 속도로 강화하고 더 나은 솔루션으로 패션 부문에 혁명을 일으키고 있습니다.

패션 회사의 최고 AI 목록

• Catchoom (Spain)
• Microsoft (U.S.)
• Google (U.S.)
• AWS (U.S.)
• SAP (Germany)
• Huawei (China)                  
• Wide Eyes (Spain)
• FINDMINE (U.S.)
• Vue.ai (U.S.)
• mode.ai (U.S.)
• Lily AI (California)

주요 산업 개발

2024 년 3 월 : Adobe와 Microsoft는 Adobe Experience Cloud 내에서 생성 AI 기능을 향상시키기 위해 파트너 관계를 맺었습니다. 이 통합을 통해 마케팅 담당자는 워크 플로우를 효율적으로 관리하고 컨텐츠를 만들고 개인화 된 마케팅 캠페인을 제공하여 디지털 마케팅 노력에서 패션 브랜드에 도움이 될 수 있습니다.

보고서 적용 범위       

이 연구는 포괄적 인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내에서 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 그것은 시장의 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 몇 년 동안 궤적에 영향을 줄 수있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 이 분석은 현재 동향과 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장의 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 성장을위한 잠재적 영역을 식별합니다.

패션 시장의 AI는 가상 트립 온 및 AR (Augmented Reality), 설계 및 생산 효율성, 향상된 고객 서비스에 의해 밀려 난 지속적인 붐에 적용됩니다. AI 구동 패션의 소비자 수용을 포함하여 도전에도 불구하고 효율적인 재고 관리에 대한 수요는 시장 확장을 지원합니다. 주요 업계 플레이어는 기술 업그레이드 및 전략적 시장 성장을 통해 발전하여 AI의 공급과 매력을 향상시킵니다.