バルセロナで開催された「FESPA 2026」のFESPAカンファレンスにおいて、4人の業界リーダーが、デジタル印刷、AI、サステナビリティへの取り組み、オンデマンド製造がいかに融合し、繊維の調達から消費者の玄関先に至るまで、繊維産業を根本から変革しつつあるかについて考察しました。
デジタルトランスフォーメーションは、一朝一夕に起こるものではありません。一つひとつのイノベーションが積み重なり、やがて業界全体が振り返ったとき、足元の地盤がすでに変わっていたことに気づくのです。まさに、繊維業界は今、その段階にあるのです。
FESPAテキスタイル・アンバサダーのデビー・マッキーガン氏が司会を務めたこのパネルディスカッションには、この分野を代表する4名の著名人が登壇しました。 ガート・デイヴィス氏、ケリー・マグワイア・キング氏、プレミア・テキスタイル社のミテシュ・パテル氏、そしてエプソンのダンカン・ファーガソン氏です。彼らの経験は、オンデマンド印刷、生地供給、アパレル装飾、デザイン、そしてデジタル製造技術に及びます。 バルセロナで開催されたFESPAカンファレンスでライブ配信されたこの対談では、コロナ禍後の市場動向から、AIを活用したパターンメイキング、デジタルプロダクトパスポート、そして真のオンデマンド・テキスタイルの未来像に至るまで、話題が次々と展開されました。
以下では、明らかになった主要なテーマの概要と、この分野で活動するすべての人に向けた具体的な行動指針について解説します。
コロナ禍後の繊維業界の現状は、実際にはどのようなものだったのか？
パネルディスカッションは、近年の混乱を経て業界が現在どのような状況にあるのかという率直な評価から始まった。多くの企業が自信を持って製品戦略の基盤としていた、予想されていたリショアリングの波は停滞していた。地政学的要因、関税、エネルギーコストの高騰が、特に伝統的な繊維メーカーにとって厳しい事業環境を生み出していた。
パネリストたちは、インテリア、ファッション、販促用ギフトといった分野が、景気回復を牽引する可能性が最も高い分野として台頭していることに注目した。サステナビリティについては、この期間中はメディアの注目度がやや低下したものの、依然として構造的な原動力であり続けており、パネリストたちは、今後、より強力な規制の形で再び注目を集めることになるだろうという点で意見が一致した。
そのメッセージは明確だった。つまり、この後退は一時的なものに過ぎないということだ。オンデマンドのデジタル印刷、デザイン、生産は、商業的な需要だけでなく、業界に対し環境負荷の算定をこれまで以上に厳格に求める新たな規制の導入も後押しとなり、再び勢いを増しつつある。
生地サプライヤーは、コストと持続可能性の面でどのような革新を図っているのか？
エネルギーコストの上昇と規制順守の厳格化により、ファブリックサプライヤーは大きなプレッシャーにさらされている。パネルが断固として主張したように、品質を犠牲にするのではなく、サプライヤーはコストを構造的に削減するためのより賢明な方法を模索している。
注目を集めているアプローチの一つは、工場レベルで前処理を施し、顧客への直送を手配することで、サプライチェーン上の工程を一つ省き、着荷コストを削減することです。 同様に重要なのは、生地の仕様において手抜きをしないことです。コスト削減のためにGSM（1平方メートルあたりのグラム数）を下げたり、糸数を変更したり、混紡比率を変更したりすると、印刷プラットフォーム間で製品の品質、耐久性、生産量にばらつきが生じ、長年にわたる供給関係が築いてきた信頼を損なうことになります。
持続可能性の面では、市場に投入されているイノベーションは実に心強いものです：
- 印刷生産過程で発生する廃棄物（使用済み製品由来ではないもの）の回収サービス。廃棄物は細断され、繊維に再紡績されて、再び織物に再生される。
- 顔料インク印刷技術を用いてプリントされた100％再生コットン生地が、大規模に提供可能になりました
- サプライヤーの製品ラインナップにおいて、オーガニック生地の品揃えが積極的に拡充されている
- リサイクルポリエステルにDNAマーカーを組み込むことでトレーサビリティを実現しており、この技術は綿への応用も検討されている
製造効率において、デジタル技術はどのような役割を果たしているのか？
ここで議論は一気に活発化した。パネルディスカッションのパネリストたちは、ファストファッションのリーダー企業をベンチマークとして挙げた。ある企業は、製品の構想から（大規模な）販売までを90日で実現している。また、完全なデジタルモデルを採用した企業の中には、その期間を驚異的な「マイナス10」にまで短縮した例もある。つまり、製品が製造される前に代金を受け取り、注文が確定してから初めて出荷するという仕組みだ。 大手ブランドにとって、データや需要に基づいた迅速かつオンデマンドで、近隣での製造を実現するためには、製造ベンダーとの戦略的提携が今や不可欠となっている。
Epson ML 13,000 などのデジタルプリンターに前処理と後処理を直接統合したことは、真に画期的な進歩として注目されました。 数十年にわたり、テキスタイル分野におけるデジタル印刷は、蒸し、洗浄、ステンティングといったエネルギーを大量に消費する後処理工程を含め、アナログ方式をほぼ踏襲してきました。顔料インクと特別に調合された噴射液を用い、これらの工程を1台の機械に統合することで、業界はエネルギー消費量を劇的に削減できると同時に、新たな用途やビジネスチャンスを切り拓くことができます。
その点は力強く指摘されました。すなわち、テキスタイルプリントにおけるエネルギーコストは、プリント工程そのものにかかることはほとんどなく、後処理工程に集中しているということです。その工程を排除または削減することは、生産施設が実施できる最も効果的な改善策の一つです。
オンデマンドアパレルにおける障壁として、アセンブリはどのような位置づけにあるのか？
ダイレクト・トゥ・ガーメント（DTG）およびダイレクト・トゥ・フィルム（DTF）技術は、消費者がパーソナライゼーションやカスタマイズを重視していることをすでに実証しています。これらの市場におけるコンバージョン率は、エンドユーザーにとってまさに最適なポイントにあることを示しています。
しかし、アパレル業界における課題は、単にプリント技術だけにとどまらない。縫製は依然として主に手作業による海外での工程であり、この一工程が、デジタルプリントやリショアリング戦略によって生み出そうとしている付加価値の多くを損なっている。プリント工程をデジタル化することはできても、縫製のために依然として衣料品を海外に送っている限り、ビジネスモデルそのものは変わっていないことになる。
同パネルは、このボトルネックを打開する最も現実的な道筋として、AIとロボティクスを挙げた。 ロボット工学と視覚処理、言語処理を組み合わせた「視覚・言語・動作モデル」は、現在、インタラクティブに布を折りたたんだり押し出したりすることが可能になっている。縫製という作業を分解してみると、その根本は布を折りたたみ、誘導するプロセスに他ならない。現在、こうしたモデルタイプに流入している数十億ドル規模の投資は、決して抽象的なものではなく、組み立てという課題に直接的に焦点を当てたものである。
AIはパターンメイキングやアパレルデザインをどのように変革しているのか？
この議論の中で最も先見性のある話題の一つは、いわゆる「大規模パターンモデル」と呼ばれるものに焦点を当てたものでした。これは、膨大な裁断・縫製パターンのライブラリを用いて学習されたAIシステムであり、音声による指示に応じて、それらのパターンを動的に分解・再構築することができるものです。
パネルで提示されたビジョンは、デザイナーや消費者が1962年の服のシルエットを参考にし、自身の体型や好み、使用目的を伝えるだけで、デジタル裁断・縫製が可能な、完全に構築された個人に合わせた型紙を受け取ることができるというものだ。原材料、表面デザイン、組み立て手順のすべてが、たった1回のやり取りから導き出されることになる。
これはSFの話ではありません。パネリストたちは、1年前にはこの技術が実現不可能に思われていたことを慎重に指摘しました。しかし今日では、その実現が著しく近づいています。マルチモーダルAI、縫製ロボットの自動化、オンデマンドデジタルプリントの融合により、真にパーソナライズされた衣料品の大量生産に向けた確かな道筋が切り開かれています。
「デジタル製品パスポート」とは何か、そしてなぜ重要なのか？
デジタル製品パスポートは、世界中で製品を出荷するすべてのメーカーに適用される課題として導入されました。これは将来的な検討事項ではなく、規制を通じて急速に現実のものとなりつつある現在の義務なのです。
製品データや認証に関する業務に3～4年間携わってきたパネリストたちは、詳細なデータシート、認証記録、トレーサビリティに関する文書がもはや差別化要因ではなく、もはや「最低限の要件」となっている現状を説明した。再生ポリエステルにおいて、繊維の原産地を検証するためにDNAマーカーが使用される手法は、すでに商業的に実用化されている。綿についても同様の応用例が存在する。
特に小規模なブランドや新興の小売業者にとって、実務上の課題は、認証制度の複雑な状況をどう乗り切るかという点にある。どのような書類が必要なのか？どの市場において、どの認証が重要なのか？パネル参加者たちは、schema.orgのようなフレームワークが、サプライヤーがデータを入力できる構造を提供し始め、トレーサビリティデータを機械可読化し、AIエージェントが利用できるようにすることで、この分野が大幅に簡素化されることを望んでいる。
AIはデザイン、生産、そして消費者をどのように結びつけているのか？
パネルディスカッションで最後に取り上げられたテーマは、おそらく、今日オンラインで事業を展開するブランドにとって、商業的に最も差し迫った課題である。AIエージェントは、すでに消費者が商品を調べたり購入したりするために利用されているが、検索エンジンのようには機能しない。AIエージェントは対話を行い、ユーザーの好みを学習し、わずかなキーワードではなく、深く構造化されたデータに基づいて商品を提案する。
その意味するところは重大です。製品データが不十分であれば、AIがますます介在するショッピングプロセスにおいて、ブランドは目立たなくなってしまうでしょう。 詳細な素材仕様、サステナビリティ認証、繊維の調達元、製造方法、インクの種類――こうしたデータはすべて、schema.orgの標準規格を用いてShopifyなどのプラットフォームを通じて公開されることで、AIシステムによって検索・引用可能になります。AIを活用した商品発見セッションからのコンバージョン率は、従来の検索エンジン結果の4倍以上であると報告されています。
パネリストの一人であるケリー・マグワイア＝キング氏は、ChatGPTを活用してトレンド調査を行い、特にデジタルテキスタイルプリント工程向けにプリントデザインを最適化した実践例を紹介し、AIが消費者向け分野だけでなく、生産やデザインのツールとしても有用であることを示した。
主なポイントと行動指針
FESPAバルセロナでの議論は、非常に幅広い分野に及びました。サプライチェーン全体に携わる実務者たちにとって、最も明確に浮き彫りになった優先事項は以下の通りです。
- 今すぐデータインフラへの投資を行いましょう。 製品の詳細なメタデータ（詳細な素材仕様、サステナビリティ認証、トレーサビリティ情報など）を作成し、AIが読み取れる形式で公開してください。これは単なる選択肢ではなく、次世代のコマースにおける貴社の認知度を左右する重要な要素となります。
- オンデマンド印刷技術について詳しく見てみましょう。 もしまだ印刷プロセスへのデジタル技術の導入を検討されていないのであれば、コストとエネルギーの削減という点で、これは最も高い投資収益率が見込める投資の一つとなります。
- 廃棄物を真剣に受け止めましょう。 印刷生産廃棄物の回収サービスは、実現可能性が高く、商業的にも魅力的であり、その需要もますます高まっています。現在、パイロットプログラムが進行中であり、この分野への参入は価値があると言えます。
- ビジネスにAIリテラシーを取り入れましょう。 トレンド調査からパターンメイキング、製品データ管理から消費者向け検索に至るまで、AIはすでに繊維産業のバリューチェーンのあらゆる側面を変革しつつあります。好奇心は不可欠な要素です。
- サステナビリティに関するストーリーをシンプルにしましょう。 サプライヤーや生地パートナーの方は、認証やトレーサビリティに関する書類に簡単にアクセスでき、下流の工程へスムーズに引き継げるよう、体制整備に力を入れてください。小規模なブランドやスタートアップ企業にとっては、こうした手続きが簡素であることが不可欠です。
- 組み立ての問題について考えてみましょう。 オンデマンドの衣料品製造をビジョンの一環として考えているのであれば、縫製工程には特に注意を払う必要があります。ビジョン・言語・アクションを統合したAIモデルの動向を注視してください。
この業界の変化のスピードは驚くべきものです。現在行われている、AI、自動化、持続可能性、デジタル製品パスポートに関する議論は、単なる理論上の話ではありません。それらは、まさに今、現場や役員室で下されている意思決定に影響を与えているのです。
デビー・マッキーガン氏とともにパネルディスカッションに参加し、豊富な経験、洞察力、そしてこの業界の将来像に関するビジョンを共有してくださった、ガート・デイヴィス氏、ケリー・マグワイア・キング氏、ダンカン・ファーガソン氏、ミテシュ・パテル氏に心より感謝申し上げます。 この対話の質の高さは、テキスタイル革新の最前線での長年にわたる取り組みを反映しており、こうした声があることで、業界はより良い方向へと向かっています。
よくある質問
オンデマンド繊維製造とは何か、そしてなぜそれが重要なのか？
オンデマンドの繊維製造とは、完成品を在庫として保有するのではなく、注文が入ってから初めて衣類や繊維製品を生産する方式を指します。これにより、在庫リスクを排除し、廃棄物を削減し、大規模なパーソナライゼーションを実現できます。一部のデジタルファースト企業では、「マイナス10日」モデルを実現しており、生産開始前に代金を回収しています。
デジタルプリンターに前処理および後処理を統合することで、どのようにエネルギー消費を削減できるのでしょうか？
従来のテキスタイルプリントにおけるエネルギー消費の大部分は、プリント工程そのものではなく、蒸し、洗浄、ステント処理といった後処理工程に起因しています。エプソンの「ML 13,000」のような機械は、顔料インクを用いた前処理と後処理を単一の工程に統合することで、こうしたエネルギーを大量に消費する工程を排除、あるいは大幅に削減しています。
デジタル製品パスポートとは何ですか？また、どのような企業がそれを必要とするのでしょうか？
デジタル製品パスポートとは、製品の原材料、認証、製造原産地、およびサステナビリティに関する情報を、構造化された機械可読形式で記録したものです。世界各国の市場で導入が進められている規制の枠組みにより、国境を越えて流通するあらゆる製造品に対して、このパスポートの提示が義務付けられることになります。世界中に製品を出荷するすべての繊維メーカーは、この動きに備える必要があります。
AIは、小規模なブランドが繊維製品の認証取得を進める上で、どのように役立つのでしょうか？
AIツールは、スタートアップブランドが認証要件を調査し、特定の市場でどのような書類が必要かを把握するのに役立ちます。また、schema.orgのようなフレームワークを活用すれば、サプライヤーは認証データをAIエージェントが読み取り、消費者に提示できる形式で構造化・公開することが可能になります。これにより、社内に専門知識を持たないブランドの負担を軽減することができます。
AIは、将来の服飾パターンメイキングにおいてどのような役割を果たすのでしょうか？
AIを活用した「大規模パターンモデル」は、裁断・縫製パターンの膨大なライブラリを取り込み、それらを構成要素に分解し、音声プロンプトに応じて動的に再構築することができます。これをロボットによる縫製自動化と組み合わせることで、商業的に実現可能な規模で、パーソナライズされたオンデマンドの衣料品生産を実現する確かな道筋が開かれます。
