アパレル小売業界の戦略（市場リサーチ・競合企業調査）

脱・大量廃棄：AIと循環型モデルが再定義するアパレル小売の未来戦略

  1. 第1章：エグゼクティブサマリー
    1. 本レポートの目的と調査範囲
    2. 最も重要な結論：ビジネスモデルの岐路と新たな収益機会
    3. 主要な推奨事項
  2. 第2章：市場概観（Market Overview）
    1. 市場規模の推移と今後の予測
    2. 市場セグメンテーション分析
    3. 主要な市場成長ドライバーと阻害要因
    4. 業界の主要KPIベンチマーク分析
  3. 第3章：外部環境分析（PESTLE Analysis）
    1. 政治（Politics）
    2. 経済（Economy）
    3. 社会（Society）
    4. 技術（Technology）
    5. 法規制（Legal）
    6. 環境（Environment）
  4. 第4章：業界構造と競争環境の分析（Five Forces Analysis）
    1. 供給者の交渉力：中〜高
    2. 買い手の交渉力：高
    3. 新規参入の脅威：高
    4. 代替品の脅威：高
    5. 業界内の競争：極めて高い
  5. 第5章：サプライチェーンとバリューチェーン分析
    1. サプライチェーン分析：長さと不透明性が生む脆弱性
    2. バリューチェーン分析：価値の源泉のシフト
  6. 第6章：顧客需要の特性分析
    1. 世代別セグメント分析：Z世代が変えるゲームのルール
    2. KBF（Key Buying Factor）の変化：価格・デザイン至上主義の終焉
  7. 第7章：業界の内部環境分析
    1. VRIO分析：競争優位の源泉はどこにあるか
    2. 人材動向：求められるスキルの変革と獲得競争
    3. 労働生産性：デジタル化による効率化のポテンシャル
  8. 第8章：主要トレンドと未来予測
    1. サーキュラーエコノミーの本格化：リセールがビジネスの標準に
    2. オムニチャネルからユニファイドコマースへ：顧客体験の完全な統合
    3. パーソナライゼーションの深化：「マス」から「個」への完全移行
    4. 「売らない店」の増加：店舗のメディア化・コミュニティ化
  9. 第9章：特集：AIがアパレル小売にもたらす破壊と創造
    1. 需要予測と在庫最適化：業界最大の課題「過剰在庫」への処方箋
    2. デザインと商品企画：創造性の拡張
    3. パーソナライズド・マーケティング／接客：究極のOne to One体験
    4. サプライチェーンの自動化と最適化
    5. AI導入の障壁
  10. 第10章：主要プレイヤーの戦略分析
  11. 第11章：戦略的インプリケーションと推奨事項
    1. 今後5～10年で勝者と敗者を分ける決定的な要因
    2. 捉えるべき機会と備えるべき脅威（SWOT分析の要諦）
    3. 戦略的オプションの提示と評価
    4. 最終提言：AIと循環型モデルを統合した「高付加価値・差別化戦略」
      1. 実行に向けたアクションプラン（概要）
  12. 第12章：付録
    1. 参考文献、引用データ、参考ウェブサイトのリスト
      1. 引用文献

第1章：エグゼクティブサマリー

本レポートの目的と調査範囲

本レポートは、日本のアパレル小売業界が直面する構造的かつ不可逆的な変革期において、持続可能な成長戦略を策定するための羅針盤となることを目的とする。当業界は、①「大量生産・大量消費・大量廃棄」モデルの限界とサステナビリティへの強い社会的要請、②デジタル化の波によるオムニチャネル化とD2C（Direct to Consumer）モデルの台頭、③消費者の価値観の多様化という、三つの強力なメガトレンドに同時に見舞われている。これらの複合的な影響を深く分析し、経営層が取るべき戦略的示唆を導出する。

調査対象は、アパレル専門小売店（SPA、セレクトショップ、古着店を含む）、百貨店のアパレル部門、および関連するECプラットフォームとし、業界の全体像を俯瞰的に捉える。

最も重要な結論：ビジネスモデルの岐路と新たな収益機会

アパレル小売業界は、従来の「作って売る（Make-to-Sell）」という線形経済モデルから、「データに基づき需要を予測し、顧客と繋がり、製品価値を循環させる（Predict-Connect-Circulate）」という循環型経済モデルへの転換が不可避である。この転換の成否が、今後の勝者と敗者を分かつ。

業界最大の課題である「過剰在庫」と、それに伴う「大量廃棄」は、単なる環境問題ではなく、企業の収益性を根底から蝕む経営問題である。この構造的欠陥を解決し、同時に新たな収益機会を創出する鍵は、「AIによるバリューチェーン全体の最適化」と「サーキュラーエコノミー（循環型経済）の事業化」という二つの強力なドライバーを統合することにある。これらを両輪としてビジネスモデルを再構築できた企業のみが、次世代のリーダーシップを確立できる。

主要な推奨事項

本分析に基づき、取るべき事業戦略上の主要な推奨事項を以下の通り提言する。

  1. AI駆動型バリューチェーンへの転換： AIによる需要予測を事業の中核に据え、商品企画、生産、販売、在庫管理に至る全プロセスをデータドリブンで最適化する。これにより、プロパー（正価）消化率を最大化し、セールや廃棄による損失を最小化する「利益率重視」の経営モデルへと移行する。
  2. 循環型ビジネスモデル（CtoBtoC）の本格導入： 自社製品の下取り、品質を保証した認定中古品（Certified Pre-Owned）の再販、およびリペア・アップサイクルサービスを新たな事業の柱として確立する。これにより、一度販売した製品から継続的に収益を生み出し、顧客との関係を深化させ、LTV（顧客生涯価値）を最大化する。
  3. フィジタル（Phygital）体験の深化とコミュニティ形成： リアル店舗を単なる「商品を売る場」から、ブランドの世界観を五感で体験し、ファン同士が繋がる「コミュニティハブ」へと再定義する。ショールーミングストアや体験型旗艦店を戦略的に配置し、オンラインとオフラインのデータを完全に統合した「ユニファイドコマース」を構築することで、シームレスな顧客体験を提供する。
  4. 人材ポートフォリオの戦略的刷新： 新たなビジネスモデルを駆動するため、従来型のMDや販売員に加え、「データサイエンティスト」「CX（顧客体験）デザイナー」「サステナビリティ・循環経済の専門家」「EC運営・デジタルマーケティングのプロフェッショナル」といった、新たな価値創造を担う人材の獲得・育成に戦略的に投資する。

第2章：市場概観（Market Overview）

市場規模の推移と今後の予測

アパレル小売市場の動向を把握する上で、グローバルな視点と国内市場の特性を対比させることが不可欠である。

世界市場：持続的な成長軌道
世界のアパレル市場は、パンデミックによる一時的な落ち込みから回復し、再び成長軌道に乗っている。ユーロモニターの予測によれば、2024年以降、市場は毎年5%の安定した成長が見込まれる 1。また、Fortune Business Insightsは、市場規模が2024年の1兆7,496億米ドルから2032年には2兆3,070億米ドルへ、年平均成長率（CAGR）3.52%で拡大すると予測している 2。特に、中華圏を中心としたアジア太平洋地域がこの成長を力強く牽引していく見通しである 3。

日本市場：成熟と構造変化
一方、日本の国内アパレル総小売市場は、成熟期に入っており、構造的な課題に直面している。矢野経済研究所によると、2023年の市場規模は前年比103.7%増の8兆3,564億円となり、3年連続でプラス成長を記録した 4。これは、行動制限の緩和に伴う実店舗への客足回帰やオケージョン需要の回復が主な要因である 5。しかし、コロナ禍前の2019年の水準（約9兆円）には依然として及んでおらず 6、中長期的には人口減少や少子高齢化の影響を受け、市場全体の縮小は避けられない見通しである 7。

年世界市場規模（兆米ドル）前年比成長率（%）日本市場規模（兆円）前年比成長率（%）
20191.50–9.22 (推定)–
20201.32-12.0%7.52 7-18.4%
20211.55+17.4%7.61 (推定)+1.2%
20221.65+6.5%8.06 (推定)+5.9%
20231.71+3.6%8.36 5+3.7%
2024 (予測)1.75 2+2.3%––
2030 (予測)2.15 (推定)–––

表2.1: 世界および日本のアパレル小売市場規模推移と予測。世界市場規模はユーロモニターおよびFortune Business Insights、日本市場規模は矢野経済研究所および経済産業省のデータを基に作成。

市場セグメンテーション分析

国内市場の内部では、業態やチャネルによって成長性に大きな差異が生じている。

セグメント2023年市場規模（億円）構成比（%）前年比成長率（%）主要動向
業態別83,564100.0%103.7%
百貨店10,500 812.6%105.0% 8一時的な回復を見せるも、長期的なシェア低下は継続。ピーク時の4割以下の規模 1。
量販店7,800 89.3%98.7% 8低価格競争と専門店への顧客流出により苦戦。
専門店36,000 843.1%101.7% 8SPAやセレクトショップが市場の中核を担う。業績の二極化が進行 5。
その他(EC,リユース等)29,264 835.0%101.9% 8ECとリユース市場が成長を牽引。
チャネル別
リアル店舗約56,85277.1%–コロナ禍からの客足回帰が顕著 5。体験価値の提供が鍵。
EC26,712 922.9%104.8%成長率は鈍化するも、依然として拡大基調。EC化率は22.88% 7。

表2.2: 日本のアパレル小売市場セグメンテーション（2023年）。矢野経済研究所、経済産業省のデータを基に作成。

製品カテゴリ別動向:
従来の紳士服、婦人服、子供服という区分に加え、ライフスタイルの変化を反映したカテゴリの伸長が目立つ。特に、アウトドアウェアはファッション性の高さと機能性が評価され、有力ブランドを中心に市場を牽引している 10。

価格帯別動向:
市場は明確な二極化の様相を呈している。大手アパレル企業の一部は、コロナ禍で抑制されていた高品質なファッションへの需要を捉えるため、従来よりも高価格帯の新ブランドや新業態を積極的に投入している 5。一方で、インフレや実質賃金の伸び悩みから、消費者の低価格志向も根強く、ファストファッションやリユース市場がその受け皿となっている。この結果、特徴の乏しい中間価格帯のブランドが最も厳しい競争環境に置かれている。

主要な市場成長ドライバーと阻害要因

  • 成長ドライバー:
    • EC化の進展とデジタルシフト: EC化率は22.88%に達し、依然として成長の主要因である 7。
    • サステナビリティとリユース市場の急拡大: 環境意識の高まりを背景に、リユース市場は二桁成長を続けている 11。
    • インバウンド需要の回復: 訪日外国人客の増加が、特に都心部の店舗売上を押し上げている 10。
  • 阻害要因:
    • コスト構造の悪化: 原材料価格の高騰、円安による輸入コスト増、物流費の上昇が利益を圧迫している 6。
    • 消費マインドの冷え込み: 物価上昇が可処分所得を圧迫し、消費者の節約志向を強めている 6。
    • 人材不足の深刻化: 他業界との賃金格差から、販売員や専門人材（データサイエンティスト等）の確保が困難になっている 6。

業界の主要KPIベンチマーク分析

業界の競争環境と各社の経営効率を評価するため、主要プレイヤーのKPIを比較分析する。

企業名売上高（億円）営業利益率（%）在庫回転日数（日）EC化率（%）
ファーストリテイリング27,665 (2023/8)14.0%約120日 1415.1% (国内ユニクロ) 15
しまむら6,350 (2024/2)8.8%約55-75日 (推定) 16–
アダストリア2,426 (2023/2)4.3%–30.6% 15
ワールド2,143 (2023/3)4.3%––
オンワードHD1,757 (2023/2)2.9%–23.9% 15
ユナイテッドアローズ1,302 (2023/3)5.3%約58日 (推定) 17–
Inditex (ZARA)359億ユーロ (2023)18.0%約90日 14–

表2.3: 主要アパレル小売企業のKPIベンチマーク分析。各社IR資料、関連報道を基に作成。在庫回転日数は推定値を含む。

この比較から、いくつかの戦略的示唆が読み取れる。第一に、ファーストリテイリングとInditex（ZARA）の営業利益率の高さは、グローバルな規模の経済と効率的なサプライチェーン・在庫管理能力に起因する。特に、ZARAの在庫回転日数の短さは、トレンド商品を迅速に市場投入し、売り切るビジネスモデルの優位性を示している 14。第二に、国内大手アパレルの中でも、アダストリアのようにEC化率が30%を超える企業は、デジタルチャネルへの適応が進んでいることを示唆する 15。第三に、しまむらの極めて短い在庫回転日数は、多品種少量・短サイクルの商品投入と徹底したローコストオペレーションの賜物であり、独自の競争優位性を築いている 16。これらのベンチマークは、自社のポジションを客観的に評価し、改善すべき領域を特定する上で重要な指標となる。

第3章：外部環境分析（PESTLE Analysis）

アパレル小売業界は、自社でコントロール不可能なマクロ環境の大きな変化に晒されている。PESTLEフレームワークを用いて、これらの外部要因が事業に与える影響を体系的に分析する。

政治（Politics）

  • 地政学リスクと人権デューデリジェンス: 米国の「ウイグル強制労働防止法（UFLPA）」に代表されるように、特定地域の人権問題がサプライチェーンに直接的な影響を及ぼす時代となった 19。新疆ウイグル自治区は世界の綿花生産の主要地であり 21、この地域由来の綿製品をサプライチェーンから排除することは、極めて複雑で困難な課題である 22。調達先の透明性を確保し、人権デューデリジェンスを徹底できなければ、輸入差し止めやブランドイメージの毀損といった深刻な経営リスクに直面する。
  • 労働関連法規の強化: 2024年秋に施行予定の「特定受託事業者に係る取引の適正化等に関する法律（フリーランス保護新法）」は、企業がデザイナー、パタンナー、モデル、インフルエンサーといった個人事業主へ業務を委託する際のルールを厳格化する 23。取引条件の書面明示義務や、一方的な報酬減額の禁止などが盛り込まれており 25、これを遵守するための管理コストの増加や、契約実務の見直しが不可避となる 26。

経済（Economy）

  • グローバル・インフレーションとコスト構造: 綿花や石油由来のポリエステルといった基幹原材料の価格、および生産拠点のエネルギーコストや人件費、国際輸送費が高騰している 29。加えて、円安が輸入コストをさらに押し上げ、企業の原価構造を著しく圧迫している 29。
  • 消費者の価格感度と二極化: 国内の物価上昇が実質賃金の伸びを上回る状況下で、消費者の価格に対する目は一層厳しくなっている 6。これにより、価格競争が激化する一方で、消費者は単に安いものだけを求めるのではなく、「安くても納得できる価値」あるいは「高くても支払うに値する特別な価値」を求める傾向が強まっている。この消費者マインドの二極化が、市場構造の二極化を後押ししている。

社会（Society）

  • サステナビリティへの価値転換: 環境負荷の低減や社会正義への貢献を重視する「エシカル消費」が、特にZ世代やミレニアル世代を中心に浸透している 29。動物福祉の観点からの「ファーフリー」宣言や、製品が「どこで、誰によって、どのように作られたか」という生産背景の透明性（トレーサビリティ）への要求は、もはや無視できない消費者からの要請となっている 30。
  • ダイバーシティ＆インクルージョンの受容: 社会の成熟に伴い、ジェンダーの多様性（ジェンダーレスファッション）や体型の多様性（プラスサイズ）を受け入れる価値観が広がっている。プラスサイズ市場は国内で約2,000億円規模と推定されており 32、これまで十分に満たされてこなかったニーズに応えることは、新たなビジネス機会に繋がる 33。
  • 消費行動の変容：「コト・トキ消費」とSNSの影響: モノを所有すること自体の価値が相対的に低下し、製品やサービスを通じて得られる体験（コト消費）や、その場でしか味わえない非日常的な時間（トキ消費）に価値を見出す傾向が強まっている 34。また、InstagramやTikTokといったビジュアル中心のSNSが、ファッションのトレンド形成と購買意思決定に絶大な影響力を持つようになった 34。さらに、特定のアイドルやキャラクターを応援する「推し活」に関連した消費も、自己表現の一環としてファッション市場に影響を与えている 41。

技術（Technology）

  • 店舗テック（In-Store Technology）: RFID（ICタグ）の導入により、棚卸し作業の大幅な効率化や、在庫のリアルタイム可視化が進んでいる 42。これにより、店舗スタッフは作業負荷から解放され、より付加価値の高い接客に集中できるようになる。
  • ECテック（E-Commerce Technology）: 3DモデリングやAR（拡張現実）を活用した「バーチャル試着」は、ECサイトにおける最大の課題であった「サイズが合うか分からない」という不安を解消し、コンバージョン率の向上と返品率の低下に貢献する 45。AIによるサイズ推奨システムも精度を高めている。
  • 製造テック（Manufacturing Technology）: 3D CAD/CAMを用いたデザインや、デジタル上でのサンプル作成は、物理的なサンプル製作にかかる時間とコスト、資源を削減する。将来的には、3Dプリンティングやロボット縫製による「オンデマンド生産」や「スマートファクトリー」が、リードタイムの劇的な短縮と過剰在庫問題の根本的解決に繋がる可能性を秘めている 48。

法規制（Legal）

  • 廃棄物・リサイクル関連法規: フランスが2020年に世界で初めて売れ残り衣料品の廃棄を法律で禁止したように 49、製品のライフサイクル全体に対する生産者の責任を問う法規制が世界的な潮流となっている。日本においても「資源有効利用促進法」などが存在し、将来的にはより厳しい規制が導入される可能性がある 50。
  • 表示に関する規制: 景品表示法は、消費者を誤認させるような不当な表示（優良誤認、有利誤認）を厳しく禁じている。特に、サステナビリティに関する表示（例：「環境にやさしい」）は、その根拠が曖昧である場合、「グリーンウォッシュ」として消費者や規制当局から厳しい批判を受けるリスクがある。
  • 国際認証基準: GOTS（オーガニックテキスタイル世界基準）やGRS（グローバル・リサイクルド・スタンダード）といった、Textile Exchangeなどが管理する国際的な認証基準は、法的な強制力はないものの、グローバルな取引やサステナビリティを訴求する上で事実上の標準（デファクトスタンダード）となっている 52。

環境（Environment）

  • 気候変動への対応: ファッション産業は、国際エネルギー機関（IEA）によると世界の温室効果ガス排出量の約10%を占めるとも言われ、気候変動への影響が大きい産業として認識されている。企業には、自社の直接排出（Scope1）、エネルギー使用に伴う間接排出（Scope2）だけでなく、原材料調達から製品の廃棄に至るサプライチェーン全体の間接排出（Scope3）までを算定し、削減目標を設定・開示することが求められる 58。
  • 資源・汚染問題: 1着のジーンズを生産するために数千リットルの水が必要とされるなど、水資源の大量消費が問題視されている。また、化学繊維の洗濯時に発生するマイクロプラスチックによる海洋汚染も深刻な課題である。そして、最終的に売れ残ったり、消費者に捨てられたりする衣料品が、国内だけで年間50万トン近くに上るとも推計されており、その大半が焼却・埋め立て処分されている。

これらの外部環境要因は、独立して存在するのではなく、相互に連関し合っている。例えば、新疆ウイグル綿を巡る「政治」的リスクは、人権を重視する「社会」的要請と結びつき、サプライチェーンの透明性を確保するための「技術」（ブロックチェーン等）の導入を促し、企業の「法」的・「環境」的責任のあり方を問い直している。このように、外部環境の変化を複合的に捉え、自社の事業戦略に落とし込む視点が不可欠である。

第4章：業界構造と競争環境の分析（Five Forces Analysis）

アパレル小売業界の収益性を決定づける競争構造を、マイケル・ポーターの「ファイブフォース分析」を用いて解明する。結論として、当業界は極めて競争が激しく、構造的に収益を上げにくい環境にあることが明らかとなる。

供給者の交渉力：中〜高

素材メーカーや紡績・縫製工場といった供給者の交渉力は、二つの要因から中程度から高いレベルにある。第一に、ASEAN諸国を中心とした主要な生産拠点において、経済成長に伴う労働コストの上昇が継続しており、これが製品の仕入れ価格に転嫁される圧力が常に存在する 62。第二に、サステナビリティへの要求の高まりを受け、オーガニックコットンやリサイクル素材の生産者、あるいは環境・人権に関する国際認証を取得した優良な工場の交渉力は相対的に強まっている。これらの供給者は、多くのブランドからの需要が集中するため、価格や納期において有利な条件を提示できる立場にある。

買い手の交渉力：高

消費者の交渉力は、デジタル化の進展により著しく高まっている。価格比較サイトやフリマアプリの普及により、消費者は購入前に容易に価格情報を収集・比較できるようになった。特に、メルカリのような二次流通プラットフォームの存在は、新品の価格設定に対する強力な間接的圧力となっている 63。また、SNSを通じて製品レビューやブランドの評判が瞬時に拡散するため、企業は常に消費者の厳しい評価に晒されている。ブランドの乗り換えコストも極めて低く、消費者は膨大な選択肢の中から自らの価値観に最も合致する製品を自由に選ぶことができる。このため、一度確立したブランドロイヤルティを維持することは極めて困難になっている。

新規参入の脅威：高

アパレル業界への参入障壁は、歴史的に見ても低いが、近年さらに低下している。

  • D2C（Direct to Consumer）モデルの台頭: ShopifyのようなECプラットフォームや、Instagram、TikTokといったSNSマーケティングツールの進化により、小資本の個人やインフルエンサーでも容易に自社ブランドを立ち上げ、直接顧客に販売できるようになった 68。これにより、ニッチな市場をターゲットとしたユニークなD2Cブランドが次々と誕生している。日本のD2C市場は2025年には3兆円規模に達すると予測されており、既存プレイヤーのシェアを確実に侵食している 69。
  • 新興越境ECプラットフォームの襲来: SHEINやTemuに代表される中国発の超高速ファッション（ウルトラファストファッション）企業は、AIを活用したリアルタイムのトレンド分析、極端に短いリードタイム、そして圧倒的な低価格を武器に、グローバル市場を席巻している 72。これらの企業は、従来のファストファッションのビジネスモデルさえ陳腐化させる破壊的な競争力を持っており、特に若年層の市場において既存企業の大きな脅威となっている。

代替品の脅威：高

新品衣料品の市場は、多様な代替品との競争に直面している。

  • リユース（二次流通）市場の急成長: 最大の代替品は、中古衣料品である。矢野経済研究所によると、国内のファッションリユース市場は2023年に1兆1,500億円規模に達し、今後も二桁成長が見込まれている 11。これは、単なる節約志向だけでなく、サステナビリティ意識の高まりや、一点物の価値を求める若者文化に支えられている。メルカリやセカンドストリートといったプラットフォームは、新品市場から需要を奪う直接的な脅威である 73。
  • レンタル・サブスクリプションサービスの普及: 「所有から利用へ」という消費者の価値観の変化を捉え、airClosetなどの衣料品レンタル・サブスクリプションサービスが、特に着用機会の少ないオケージョンウェアや、様々なスタイルを試したいと考える層を中心に支持を集めている 77。これらは、特定のニーズにおいて新品購入の代替選択肢として確固たる地位を築いている。

業界内の競争：極めて高い

上記の四つの力が複合的に作用した結果、業界内の競争は熾烈を極めている。

  • 寡占化と消耗戦の併存: 市場全体では、ファーストリテイリング（ユニクロ）やしまむらといった、圧倒的な規模の経済と効率的なオペレーションを誇る少数の勝者が高いシェアを握り、寡占化が進んでいる 8。その一方で、その他大多数の企業は、同質的な中間価格帯で激しいシェア争いを繰り広げ、利益率の低い消耗戦を強いられている。
  • 競争軸の複雑化: 競争の拠り所は、もはや価格、品質、デザインといった伝統的な要素だけではない。「ブランドが発信するメッセージへの共感」「サステナビリティへの貢献度」「パーソナライズされた体験価値」といった、より情緒的・理念的な要素が購買決定において重要性を増している。SPA、セレクトショップ、百貨店といった異なる業態は、それぞれのビジネスモデルの特性を活かし、どの競争軸で戦うのかを明確にしなければ、埋没してしまうリスクがある。

この厳しい競争環境は、二次流通市場の存在が消費者心理に与える影響を深く理解することで、新たな戦略的機会へと転換できる可能性を秘めている。メルカリの調査によれば、消費者は将来的に売却できること（リセールバリュー）を期待して、より高価な新品を購入する傾向があることが示されている 66。これは、二次流通が新品購入の心理的なハードルを下げ、初期投資の回収を可能にする一種の「金融商品」のように機能していることを意味する。このメカニズムを逆手に取り、ブランド自らが下取りや認定中古品の再販を手掛ける「CtoBtoC（Consumer to Business to Consumer）」モデルを構築すれば、二次流通を脅威から機会へと転換できる。具体的には、①リセールバリューの高さを訴求することで高価格帯の新品販売を促進し、②中古品販売によって新たな収益源を確保し、③下取りを通じて顧客との継続的な関係を維持し、LTVを向上させる、という好循環を生み出すことが可能になる。

第5章：サプライチェーンとバリューチェーン分析

アパレル業界の構造的な課題と変革の方向性を理解するためには、製品が顧客に届くまでの物理的な流れである「サプライチェーン」と、価値が創造されるプロセスの連鎖である「バリューチェーン」の両面から分析を行う必要がある。

サプライチェーン分析：長さと不透明性が生む脆弱性

アパレル産業のサプライチェーンは、そのグローバルで多段階にわたる構造に起因する、根深い課題を抱えている。

  • 構造と課題： 一般的なサプライチェーンは、①素材調達（綿花、羊毛、石油化学原料など）、②紡績（糸の生産）、③染色・加工、④縫製、⑤貿易・物流、⑥小売という長いプロセスを経て構成される。特に生産拠点の多くがASEAN諸国などに存在するグローバルな分業体制は、いくつかの深刻な脆弱性を内包している。
    1. 長いリードタイム: 企画から製品が店頭に並ぶまで、半年から1年を要することも珍しくない 78。この時間的ギャップが、後述する需要予測の困難さと過剰在庫の根本原因となっている。
    2. 地政学・人権リスク: 特定の国や地域への生産依存は、政治情勢の変動や人権問題（例：新疆ウイグル問題 21）によって、サプライチェーンが寸断されるリスクを常に抱えている。
    3. 環境・労働問題の不可視性: サプライチェーンが長く複雑になるほど、末端の工場における環境汚染や不適切な労働慣行を把握・管理することが困難になる。
  • 透明性（トレーサビリティ）確保への挑戦： これらの課題に対応するため、サプライチェーンの透明性を確保する取り組みが急務となっている。ブロックチェーン技術を活用して、原材料の生産から最終製品に至るまでの全工程の情報を改ざん不可能な形で記録・追跡する試みが始まっている 84。また、製品に付けられたRFIDタグやQRコードを消費者がスキャンすることで、その製品の生産背景を知ることができるサービスも登場している。しかし、これらの技術を業界全体で標準化し、サプライチェーンの末端まで浸透させるには、多大なコストと協力体制の構築が必要であり、まだ道半ばである。
  • リードタイム短縮とオンデマンド生産の可能性： サプライチェーンの構造的欠陥である長いリードタイムを克服する試みも進んでいる。ZARAに代表されるファストファッションは、生産拠点を消費地の近くに置くなどの工夫でリードタイムを数週間に短縮し、成功を収めた。さらにその先を目指すのが、顧客からの注文を受けてから生産を開始する「オンデマンド生産」である 48。このモデルは、理論上、過剰在庫をゼロにできる究極の解決策であるが、現状では生産コストの高さや短納期での対応能力の限界から、パーソナルオーダーや一部のD2Cブランドでの限定的な導入に留まっている。

バリューチェーン分析：価値の源泉のシフト

アパレル産業における価値創造の源泉は、大きく変化しつつある。

  • 伝統的価値から新たな価値へ： 従来、アパレル企業の競争優位は、主に「商品企画（MD）・デザイン」の能力、すなわち、トレンドを的確に捉え、魅力的な商品を企画する「目利き」や「勘」に依存していた。しかし、現代のバリューチェーンでは、それらに加えて以下の要素が決定的な価値を持つようになっている。
    • データ分析能力: 顧客の購買データ、ウェブサイトの閲覧履歴、SNSのトレンド情報などを分析し、需要予測やパーソナライズされた商品提案に活かす能力。
    • 顧客体験（CX）設計能力: オンラインとオフラインの垣根なく、顧客がブランドと接するすべてのタッチポイントで、一貫性のある快適で感動的な体験を設計・提供する能力。
    • サステナビリティ（循環モデル）構築能力: 製品を販売して終わりではなく、回収、再販、リサイクルといった循環の仕組みを構築し、環境負荷低減と新たな収益機会を両立させる能力。
  • D2Cモデルによるバリューチェーンの再構築： D2C（Direct to Consumer）モデルの台頭は、この価値の源泉のシフトを象徴している 68。D2Cブランドは、卸売業者や小売店といった伝統的なバリューチェーンの中間プレイヤーを介さず、自社のECサイトやSNSを通じて直接顧客と繋がる。これにより、従来は小売店が握っていた顧客データを自ら収集・分析し、商品企画やマーケティングに迅速に反映させることが可能になった。また、中間マージンを削減できるため高い利益率を確保しやすく、ブランドの思想やストーリーを顧客に直接、熱量を持って伝えることができる。この動きは、既存のアパレル企業に対し、もはや単に良い商品を作って卸すだけでは生き残れないという現実を突きつけ、自らも顧客との直接的な関係を構築する必要性を迫っている。

このサプライチェーンとバリューチェーンの分析から導き出される本質的な課題は、業界が抱える「過剰在庫問題」が、単なる管理上の失敗ではなく、長いリードタイムと不確実な需要予測に依存する旧来のビジネスモデルの構造的欠陥から必然的に生じているという点である。H&Mが一時、43億米ドルもの売れ残り在庫を抱えた事例は、この問題の深刻さを物語っている 13。したがって、サステナビリティの文脈で語られる「大量廃棄」と、経営の文脈で語られる「在庫評価損・機会損失」は、同じコインの裏表である。この悪循環を断ち切るためには、①AI活用による需要予測精度の飛躍的向上、②サプライチェーン改革によるリードタイムの劇的短縮、③受注生産モデルへの段階的移行、という三位一体の改革が、今後の事業戦略の根幹を成さなければならない。

第6章：顧客需要の特性分析

現代のアパレル市場で成功するためには、多様化・複雑化する顧客の価値観と購買行動を深く理解することが不可欠である。特に、将来の消費の中核を担うZ世代の動向と、購買決定要因（KBF）そのものの変化を捉えることが戦略上の要諦となる。

世代別セグメント分析：Z世代が変えるゲームのルール

各世代はファッションに対して異なる価値観と行動様式を持つが、中でもデジタルネイティブであるZ世代（1990年代後半〜2010年代序盤生まれ）の特性は、業界の未来を占う上で極めて重要である。

項目Z世代ミレニアル世代 (Y世代)X世代
ファッションへの価値観自己表現、他者との共感・繋がりのツール。「自分らしさ」と「所属コミュニティへの同調」を両立 41。コストパフォーマンスとトレンドのバランスを重視。ライフステージ（結婚、出産等）に合わせた実用性も考慮。ブランドのステータスや品質、伝統を重視。長年愛用できる定番品を好む傾向。
重視する要素共感性・透明性: ブランドの思想やストーリー、サステナビリティへの取り組み 30。パーソナリティ: 「自分に似合うか」（骨格診断、パーソナルカラーの活用） 88。コストパフォーマンス: 価格と品質・デザインのバランス 89。実用性: 着回しのしやすさ。品質・信頼性: 素材の良さ、縫製の丁寧さ、ブランドへの信頼感。
情報収集チャネルSNS (Instagram, TikTok): 圧倒的な影響力。インフルエンサーや友人の投稿を重視 88。検索エンジンよりSNS内検索を活用。SNSとウェブメディア、雑誌を併用。口コミサイトやレビューも参考にする。雑誌、テレビ、百貨店など、従来型のマスメディアやリアル店舗からの情報収集が中心。
購買行動ハイブリッド型: ECでの情報収集と購入が主だが、友人との買い物を「エンタメ」として楽しむため実店舗も活用 88。リユース品の購入・販売に抵抗がない。オムニチャネル活用: ECサイトと実店舗を目的別に使い分ける。オンラインで購入し店舗で受け取るなど、利便性を追求。実店舗中心: 実際に商品を試着・確認してから購入する傾向が強い。特定の店舗や販売員への信頼が購買に影響。

表6.1: ファッション消費行動における世代別比較分析。各種調査レポートを基に作成 30。

Z世代の消費行動は、従来の世代とは一線を画す。彼らにとってファッションは、単に身を飾るための「モノ」ではなく、特定の友人グループや「推し」といった価値観を共有するコミュニティと繋がり、自己のアイデンティティを表現するための「コミュニケーションツール」である 41。そのため、遊びに行く場所や会う人に合わせてファッションテイストを使い分ける傾向が強い 88。この文脈では、特定の高級ブランドを盲信することは少なく、ブランド名よりも「その服が自分の世界観を表現してくれるか」「自分に本当に似合うか」という点が重視される。骨格診断やパーソナルカラー診断への関心の高さは、この「自分軸」を科学的に探求したいという欲求の表れと言える 88。

この世代に向けたマーケティングは、企業からの一方的な情報発信ではなく、彼らが信頼するインフルエンサーや仲間内での「共感」を醸成することが鍵となる。また、ブランドの生産背景や環境への配慮といった「透明性」は、信頼と共感を得るための前提条件となりつつある 34。

KBF（Key Buying Factor）の変化：価格・デザイン至上主義の終焉

アパレル製品の伝統的なKBFは、言うまでもなく「価格」「デザイン」「品質」「ブランド」であった。これらが今なお重要な要素であることは間違いないが、その相対的な重要性は変化し、新たなKBFが加わっている。

Tavitaliumによる調査では、シンプルなアパレル製品を購入する際に最も重視する点は「価格」「生地の色」「着心地」であり、実用的な側面が依然として強いことが示されている 93。しかし、同時に、消費者の約半数が「服を購入する際に素材が環境に与える影響を意識している」と回答しており、サステナビリティが無視できない判断基準になっていることがわかる 93。

この「意識」と「実際の購買行動」の間には、しばしばギャップが存在する。サステナブルな素材であっても、価格が大幅に高くなることには抵抗を感じる消費者が多い 93。Z世代においても、環境問題を意識しつつも価格やデザインの魅力からウルトラファストファッションを購入してしまう「ごめんね消費」という現象が見られる 30。

ここから導き出される戦略的示唆は、サステナビリティを単なる「お題目」や「高コストな付加価値」として提示するだけでは不十分であるということだ。消費者がサステナビリティをKBFとして購買行動に反映させるためには、以下の条件を満たす必要がある。

  1. 価格との両立: 環境配慮による価格上昇を、技術革新やサプライチェーンの効率化によって抑制し、消費者が許容できる範囲に収めること。
  2. デザイン・品質の担保: サステナブルであることが、デザイン性や品質、着心地といった基本的な魅力を損なう言い訳になってはならない。
  3. ストーリーによる共感: なぜその素材を選ぶのか、それがどのような社会的・環境的価値に繋がるのかを、共感を呼ぶストーリーとして伝え、価格以上の価値を感じさせること。

結論として、現代の消費者は、製品の物理的な属性（価格、デザイン、品質）だけでなく、その背景にある理念的・社会的属性（サステナビリティ、ブランドストーリー、透明性）や、自分との適合性（パーソナライズ）を総合的に評価して購買を決定している。これらの多岐にわたるKBFに、いかにバランス良く応えられるかが、ブランドの競争力を左右する。

第7章：業界の内部環境分析

外部環境の激変に対応し、持続的な競争優位を築くためには、企業が保有する内部の経営資源や能力（ケイパビリティ）を客観的に評価し、強化していく必要がある。ここでは、VRIOフレームワーク、人材、生産性の観点から業界の内部環境を分析する。

VRIO分析：競争優位の源泉はどこにあるか

VRIOフレームワークは、経営資源が「経済的価値（Value）」「希少性（Rarity）」「模倣困難性（Inimitability）」「組織（Organization）」の4つの条件を満たすか否かを問い、持続的な競争優位の源泉となりうるかを評価する手法である。

  • 経済的価値（Value）:
    • 強力なブランド力: 長年にわたり築き上げられたブランドイメージは、顧客の信頼を獲得し、価格競争からの脱却を可能にする価値を持つ。
    • データ分析能力: 顧客データや市場トレンドを分析し、精度の高い需要予測やパーソナライズされたマーケティングを実現する能力は、過剰在庫の削減と売上向上に直結する。
  • 希少性（Rarity）:
    • 卓越したMD（マーチャンダイジング）能力: 多くの競合が存在する中で、一貫した世界観を持ち、かつ市場に受け入れられる商品を継続的に企画・編集する能力は、依然として希少である。
    • ロイヤルティの高い顧客基盤: デジタル時代において顧客のスイッチングコストが低下する中、熱心なファンコミュニティに支えられた強固な顧客基盤は、他社が容易には獲得できない希少な資源である。
  • 模倣困難性（Inimitability）:
    • 独自のグローバルな調達・生産網: ファーストリテイリングのように、特定の素材メーカーや工場と長期的かつ強固なパートナーシップを築き、品質、コスト、納期を最適化したサプライチェーンは、他社が一朝一夕に模倣することは困難である。
    • 企業文化と組織能力: 顧客中心主義やイノベーションを尊ぶ企業文化、そしてそれを支える人材育成システムや組織プロセスは、歴史的経緯や複雑な社会的相互作用によって形成されるため、極めて模倣が難しい。
  • 組織（Organization）:
    • 上記の経営資源やケイパビリティを有効に活用するための組織体制、業務プロセス、評価・報酬制度が整備されているかどうかが問われる。例えば、高度なデータ分析システムを導入しても、それを使いこなし、意思決定に活かす文化や人材が組織に根付いていなければ、競争優位には繋がらない。

現代のアパレル企業にとって、持続的な競争優位の源泉は、個別の資源（例：有名なデザイナー）よりも、「データ分析能力」と「サステナブルなサプライチェーン管理能力」を統合し、それを迅速な意思決定に繋げる「組織能力」へとシフトしている。

人材動向：求められるスキルの変革と獲得競争

ビジネスモデルの転換は、求められる人材像の劇的な変化を促している。

  • 求められる人材像の変化: 従来のビジネスを牽引してきた「カリスマ販売員」や「勘の鋭いMD」の重要性は変わらないものの、それだけでは不十分となっている。新たに、以下の専門人材が不可欠となっている。
    • データサイエンティスト: 膨大な顧客・市場データを分析し、需要予測モデルの構築やマーケティング施策の最適化を担う。
    • EC運営専門家／デジタルマーケター: 自社ECサイトのUI/UX改善、SEO/SEM、SNSマーケティング、ライブコマースなどを駆使し、オンラインでの売上を最大化する。
    • CX（顧客体験）デザイナー: オンライン・オフラインの顧客接点を横断的に設計し、一貫性のある優れたブランド体験を創造する。
    • サステナビリティ担当者: サプライチェーンにおける環境・人権デューデリジェンスの実施、CO2排出量の算定・削減、循環型ビジネスモデルの企画・推進などを担う。
  • 人材獲得競争と賃金水準: これらの新しい専門人材は、IT業界やコンサルティング業界など、他業界からの需要も極めて高く、激しい人材獲得競争に直面している。一方で、アパレル業界、特に販売職の賃金水準は、他業界と比較して高いとは言えない。厚生労働省の「賃金構造基本統計調査」によると、アパレル販売員を含む販売員の平均年収は約358万円であり、日本の給与所得者全体の平均（約443-461万円）を下回っている 95。20代の平均年収は約288万円から335万円程度であり、若手人材にとって魅力的な水準とは言い難い 97。この賃金格差が、業界が必要とする多様な人材の獲得を阻む大きな障壁となっている。

労働生産性：デジタル化による効率化のポテンシャル

アパレル小売業は労働集約的な側面が強く、労働生産性の向上が長年の課題である。

  • 店舗運営の生産性: 販売員一人当たりの売上高は、重要な生産性指標である。接客、レジ業務、在庫管理、品出しといった多岐にわたる業務を効率化する必要がある。RFIDの導入による棚卸時間の劇的な短縮 43や、セルフレジの普及は、店舗運営の生産性向上に直接的に貢献する。
  • バックオフィスの生産性: 在庫管理、物流、商品マスタ登録といったバックオフィス業務にも、多くの手作業が残存している。これらの定型業務は、RPA（Robotic Process Automation）の導入によって自動化できる余地が大きい。
  • AI導入のポテンシャル: AIは、労働生産性を飛躍的に向上させる可能性を秘めている。AIによる需要予測は、MDやバイヤーの業務負荷を軽減し、意思決定の精度を高める。AIチャットボットは、顧客からの定型的な問い合わせに24時間対応し、カスタマーサポートの効率を向上させる。AIによる画像認識は、検品作業の自動化にも応用可能である。これらの技術を戦略的に導入し、人間はより創造的で付加価値の高い業務に集中できる体制を構築することが、生産性向上の鍵となる。

第8章：主要トレンドと未来予測

これまでの分析を踏まえ、今後5年から10年のアパレル小売業界を形作るであろう四つの不可逆的なトレンドと、その戦略的意味合いを予測する。

サーキュラーエコノミーの本格化：リセールがビジネスの標準に

「作って、使って、捨てる」という線形経済から、「作って、使って、再生する」という循環型経済（サーキュラーエコノミー）への移行は、もはや単なる理念ではなく、具体的なビジネスモデルとして本格化する。

  • リセール（再販）市場の急成長: ファッションリユース市場は、2023年に1兆円を超え、今後も高い成長率で拡大を続けると予測されている 11。これは一過性のブームではなく、サステナビリティ意識と経済合理性を両立させたいという消費者の価値観に根差した構造的な変化である。
  • ブランド自身によるCtoBtoCモデルの展開: これまで外部のプラットフォーム（メルカリ、セカンドストリート等）が主導してきたリセール市場に、ブランド自身が本格的に参入する。自社製品の下取りを行い、品質を保証した「認定中古品」として再販するCtoBtoC（Consumer-to-Business-to-Consumer）モデルが一般化するだろう。これにより、ブランドは①二次流通市場の収益を取り込み、②顧客とのエンゲージメントを強化し、③製品のライフサイクル全体に責任を持つというサステナブルな姿勢を示すことができる。
  • リペア、アップサイクルの事業化: 「修理して長く使う」という価値観が再評価され、ブランドによる公式リペアサービスが重要な顧客接点となる。さらに、古着やデッドストックを再デザインして新たな価値を与える「アップサイクル」も、独自性を求める消費者から支持を集め、ニッチながらも高付加価値なビジネスとして成立する。

オムニチャネルからユニファイドコマースへ：顧客体験の完全な統合

オンラインとオフラインの連携を目指す「オムニチャネル」は、次の段階である「ユニファイドコマース」へと進化する。これは、単なるチャネル連携ではなく、顧客に関する全てのデータを単一のプラットフォームに統合し、完全に一貫性のあるパーソナライズされた体験を提供する概念である。

  • 在庫と顧客データの一元化: 店舗の在庫とECの在庫は完全に統合され、顧客はどのチャネルからでも全ての在庫にアクセスし、購入・受け取りができるようになる。顧客IDも一元化され、店舗での購買履歴、ECサイトでの閲覧履歴、アプリの利用状況、カスタマーサポートとの対話履歴など、全てのデータがリアルタイムで統合・分析される。
  • 店舗スタッフの役割変革とデジタル武装: 店舗スタッフは、単なる販売員から、ブランドのアンバサダーであり、顧客一人ひとりに寄り添うスタイリストへと役割を変える。彼らは統合された顧客データを手元のデバイスで参照し、目の前の顧客に最適な提案を行う。さらに、ライブコマースの配信者としてオンライン上の顧客に接客を行ったり 98、個人のSNSアカウントでスタイリングを発信したりと、オンラインとオフラインを繋ぐハブとしての重要性が増す。

パーソナライゼーションの深化：「マス」から「個」への完全移行

テクノロジーの進化は、顧客一人ひとりのニーズに究極まで寄り添う「ハイパー・パーソナライゼーション」を可能にする。

  • AIによるスタイリング提案: 統合された顧客データ（購買履歴、閲覧履歴、お気に入り登録、さらにはバーチャル試着で得られた体型データなど）をAIが解析し、「あなただけ」のスタイリングや商品を自動で提案する。これは、従来の画一的なレコメンデーションとは異なり、個人の潜在的な好みやライフスタイルまでを考慮したものになる。
  • オンデマンド生産とカスタムオーダーの普及: 3Dデザインやスマートファクトリー技術の進化により、色、素材、サイズ、細部のデザインなどを顧客が自由に選択できるカスタムオーダーやオンデマンド生産が、より身近で手頃な価格で提供されるようになる。これにより、顧客は「自分だけの一着」を手に入れる満足感を得られ、企業は在庫リスクをゼロに近づけることができる。

「売らない店」の増加：店舗のメディア化・コミュニティ化

ECの利便性が向上する中で、リアル店舗の存在意義は「商品を売る」ことから、「ブランドを体験させる」ことへと根本的にシフトする。

  • ショールーミングストアの一般化: 在庫をほとんど持たず、試着や体験に特化した「ショールーミングストア」が都市部を中心に増加する 102。顧客は店舗で商品を試し、気に入ればその場でQRコードを読み取ってECサイトで購入する。これにより、企業は在庫コストや店舗面積を圧縮でき、顧客は手ぶらで買い物を楽しめる。
  • 体験型旗艦店とコミュニティスペース: 旗艦店は、単なる大型店ではなく、ブランドの世界観を表現するアートインスタレーションや、製品の背景にあるストーリーを伝える展示、ワークショップやトークイベントなどを開催する「メディア」としての役割を担う。カフェを併設したり、共通の趣味を持つ顧客が集うコミュニティスペースとして機能したりすることで、販売を目的としない新たな顧客とのエンゲージメントを創出する。これらの「売らない」活動が、結果的にブランドへの強いロイヤルティを育み、長期的な収益に繋がる。

第9章：特集：AIがアパレル小売にもたらす破壊と創造

人工知能（AI）は、アパレル小売業界が長年抱えてきた構造的課題を根本から解決し、新たな価値創造のフロンティアを切り拓く、最も破壊的な技術である。本章では、AIがバリューチェーンの各段階にもたらす変革と、その導入に伴う障壁について詳述する。

需要予測と在庫最適化：業界最大の課題「過剰在庫」への処方箋

アパレル業界における最大の課題は、需要と供給のミスマッチに起因する「過剰在庫」と「機会損失」である。これは、伝統的に人間の「勘と経験（MDのKKD）」に頼ってきた需要予測の限界を示している。AI、特に機械学習は、この問題を解決する上で決定的な役割を果たす。

  • AIによる予測精度の向上: AIは、過去の販売実績、天候データ、経済指標、SNS上のトレンド（キーワード、画像、インフルエンサーの動向）、競合の価格情報といった、人間では処理しきれない膨大かつ多様な変数をリアルタイムで分析し、商品ごと・店舗ごとの需要を高精度で予測する。これにより、発注量の最適化、店舗間の在庫移動の効率化、そして値引きタイミングの最適化が可能になる。スペインのZARA（Inditex）は、AIを活用したトレンド分析により、企画から店頭投入までのリードタイムを劇的に短縮し、需要予測の精度を高めている 107。
  • 期待される効果: AIによる需要予測と在庫最適化が業界全体に普及すれば、プロパー消化率が向上し、セールによる大幅な値引きや最終的な廃棄処分が大幅に削減される。これにより、企業の収益性が劇的に改善されると同時に、大量廃棄という環境負荷も大幅に低減され、経済合理性とサステナビリティの両立が実現可能となる。

デザインと商品企画：創造性の拡張

デザインという、人間の創造性が最も重要とされる領域においても、AIは強力なパートナーとなりうる。

  • 生成AIによるデザイン支援: Stable DiffusionやMidjourneyに代表される画像生成AIは、キーワードやコンセプトを入力するだけで、無数のデザイン案やテキスタイルパターン、カラーパレットを瞬時に生成できる 108。これにより、デザイナーはインスピレーションを得るための時間を短縮し、より多くの選択肢の中から創造的なアイデアを練り上げることができる。
  • 人間のデザイナーの役割の変化: AIはデザイナーを代替するのではなく、その創造性を拡張する「ツール」として機能する。デザイナーの役割は、単に絵を描くことから、AIが生み出した膨大なアイデアを編集し、ブランドの世界観やコンセプトに沿って洗練させ、最終的な価値を決定する「クリエイティブ・ディレクター」としての側面がより強くなる。TSIホールディングスの新ライン「NAVYNAVY」では、生成AIプラットフォーム「Maison AI」が開発を全面的に支援する事例も生まれている 110。

パーソナライズド・マーケティング／接客：究極のOne to One体験

AIは、顧客一人ひとりとの関係を深化させ、LTVを最大化するための鍵となる。

  • AIレコメンデーション: ECサイトやアプリにおいて、AIが顧客の購買履歴、閲覧行動、お気に入り、さらにはバーチャル試着から得られる体型データまでを統合的に分析し、個々の顧客に最適化された商品やコーディネートを提案する。ZOZOが展開する超パーソナルスタイリングサービス「niaulab by ZOZO」は、AI技術とプロのスタイリストの知見を融合させた先進事例である 111。
  • AIによるオンライン接客: AIチャットボットが、24時間365日、顧客からのサイズや在庫に関する基本的な問い合わせに自動で応答し、顧客満足度と運営効率を向上させる。将来的には、より自然な対話が可能なAIアバターが、オンライン上で人間のように接客を行うことも現実的になる。ZOZOでは、アイテムレビューの不適切な投稿を検知するパトロール業務などに生成AIを活用し、顧客体験の向上を図っている 112。

サプライチェーンの自動化と最適化

AIの活用は、複雑なグローバル・サプライチェーンの効率化にも貢献する。

  • 調達・物流の最適化: AIは、各サプライヤーの生産能力、コスト、納期、品質、さらには地政学リスクや環境評価といった多様な要因を分析し、最適な調達先ポートフォリオを提案する。また、天候や交通状況をリアルタイムで分析し、最適な物流ルートを算出することで、輸送コストの削減とリードタイムの短縮を実現する。
  • 品質管理の自動化: 画像認識AIを活用し、工場の生産ラインで製品の縫製不良や汚れなどを自動で検品するシステムが導入され始めている。これにより、検品精度の向上と人件費の削減が可能となる。

AI導入の障壁

AIがもたらす便益は大きい一方で、その導入と活用にはいくつかの障壁が存在する。

  • 導入・運用コスト: 高度なAIシステムの開発や導入には、多額の初期投資が必要となる。また、システムの維持管理や継続的なアップデートにもコストがかかる 113。
  • データの質と量の問題: AIの予測精度は、学習データの質と量に大きく依存する 114。顧客データや販売データが整備・統合されていなかったり、データ量が不十分だったりする場合、AIは期待した性能を発揮できない。
  • AI人材の不足: AIを使いこなし、ビジネス価値に転換できるデータサイエンティストやAIエンジニアは、業界を問わず引く手あまたであり、アパレル業界がこうした高度専門人材を獲得・維持することは容易ではない 113。
  • 創造性と倫理の問題: デザイン領域において、AIが生み出したデザインの著作権の帰属や、学習データに既存のデザイナーの作品が含まれることによる倫理的な問題が懸念される。また、AIによる効率化が行き過ぎると、ブランドの個性が失われ、同質的な商品ばかりになるリスクもある 115。

これらの障壁を乗り越え、AIを自社の競争優位に結びつけるためには、トップダウンでの強力なリーダーシップと、AI活用を前提とした業務プロセスの再設計、そして継続的な人材投資が不可欠である。

第10章：主要プレイヤーの戦略分析

アパレル小売業界の競争環境を理解するため、主要なプレイヤーをタイプ別に分類し、それぞれの戦略、強み・弱み、そしてサステナビリティやAIといった重要テーマへの取り組みを比較分析する。

プレイヤー分類企業名戦略・ビジネスモデル強み弱み・課題サステナビリティ/AIへの投資
グローバルSPAFast Retailing (UNIQLO)LifeWearコンセプトに基づき、高品質・高機能なベーシックウェアをグローバルに展開。素材開発から製造・販売まで一貫して管理。圧倒的なブランド力と信頼性、グローバルな規模の経済、ヒートテック等の独自開発商品、強固なサプライチェーン。トレンドへの追随速度はZARA等に劣る。国内市場の成熟。S: 2030年までにGHG排出量90%削減（Scope1,2）、再生素材比率50%目標 116。古着回収・リサイクル活動。 AI: 在庫管理、需要予測、ECでのパーソナライズに活用。
Inditex (ZARA)最新トレンドを迅速に商品化し、短いサイクルで投入する超高速サプライチェーンモデル。卓越したトレンド捕捉能力、短いリードタイム（企画から2-6週間）による在庫リスク低減、データに基づいた店舗運営。個々の商品の品質はユニクロに劣る場合がある。超高速モデルの環境負荷への批判。S: 2040年ネットゼロ目標。素材のサステナブル化推進。 AI: AIによるトレンド分析、需要予測、在庫配分の最適化を積極的に導入 107。
H&MZARAと同様のファストファッションモデルだが、より価格志向。デザイナーコラボ等で話題性を創出。グローバルな店舗網と高い知名度、低価格でのトレンド提供力。過剰在庫問題が深刻化 13。ブランドイメージの陳腐化。ファストファッションへの批判。S: 2040年クライメート・ポジティブ目標。古着回収、サステナブル素材（リサイクル素材比率29.5%）への転換を強力に推進 117。
国内大手しまむら多品種・少量・短サイクルの商品展開と、徹底したローコストオペレーション。「しまむら安心価格」による価格訴求力。独自のサプライヤーネットワーク、高い在庫回転率、郊外型店舗網による高い収益性、顧客の宝探し感を煽る売場作り 18。EC化の遅れ、若年層へのアプローチ、都市部での競争力。S: サプライヤーとの連携によるサステナブル調達。 AI: AIモデル「瑠菜」をSNSでの情報発信に活用 111。
アダストリアマルチブランド戦略で多様な顧客層にアプローチ。ECプラットフォーム「.st（ドットエスティ）」が成長の核。30以上の多様なブランドポートフォリオ、約1,970万人の会員基盤を持つ強力なECチャネル、スタッフボードによるUGC活用。個別ブランドの収益性改善、海外事業の収益化。S: 中期経営計画でサステナビリティを重要テーマに設定 122。 AI/DX: 「.st」を軸にデータ活用を推進。2030年にGMV1000億円目標 123。
ワールド多様なブランドを展開するポートフォリオ経営。事業再編を経て、プラットフォーム事業やBtoB事業を強化。企画から販売までの垂直統合モデル、長年培ったブランド運営ノウハウ、循環型プラットフォーム「246（トゥーフォーシックス）」の展開。主力ブランドの高齢化、収益性の回復。S: サステナビリティレポートを発行し、衣類回収・循環販売の実績（年間287万点）を開示 125。Scope3削減目標設定。
オンワードHD百貨店販路に強みを持つ中〜高価格帯ブランドが中心。ECへのシフトとパーソナルオーダーを強化。高品質なものづくりとブランドロイヤルティ、ECと連携したパーソナルオーダーサービス「KASHIYAMA」。百貨店市場の縮小への対応、若年層顧客の開拓。S: ESGデータブックでGHG排出量（Scope1-3）を開示 126。 DX: 中長期ビジョン「ONWARD VISION 2030」で顧客中心のDXを推進 127。
新興勢力SHEINAIを駆使した超高速・小ロット生産モデル（テストマーケティング）。圧倒的な低価格とSNSマーケティングでZ世代を攻略。データ駆動型のビジネスモデル、極めて短いリードタイム、膨大な商品数と驚異的な低価格。製品の品質問題、デザイン盗用疑惑、労働・環境問題への批判。S: サステナビリティに関する批判が多く、情報開示や具体的な取り組みは不透明な部分が多い。 AI: ビジネスモデルそのものがAIによって駆動されている。
ZOZO日本最大級のファッションECモール。ZOZOSUIT等によるテクノロジー活用と、豊富なブランドラインナップが強み。圧倒的な集客力とブランド数、物流インフラ、ZOZOTOWNを基盤としたテクノロジー開発力。自社PB事業の苦戦、出店ブランドとの関係性構築。S: リユース事業「ZOZOUSED」の展開。 AI: AIによるパーソナルスタイリング「niaulab」、検索機能、カスタマーサポート等に積極的に活用 111。
セレクト/百貨店ユナイテッドアローズ高感度なセレクトとオリジナル商品を展開。質の高い接客と顧客サービスが強み。独自の編集能力とブランドイメージ、ロイヤルティの高い顧客基盤、OMO推進による顧客体験向上。ECと実店舗のシナジー最大化、若手人材の育成。S: 商品廃棄率0.1%を目指す目標設定。新疆綿の使用停止 128。 DX: DX人材認定制度「DXセールスマスター」導入 129。OMO推進とLTV向上を戦略の柱に据える 130。
三越伊勢丹HD富裕層や高感度層をターゲットとした、高品質・高価格帯の商品とサービスを提供。圧倒的な店舗立地とブランド力、外商を通じた富裕層顧客との強固な関係、質の高い顧客体験。百貨店ビジネスモデルの構造的課題、EC化の遅れ。S: サステナビリティ活動を推進。 DX: アプリやカード会員データを活用し、「マス」から「個客」へのアプローチを強化するCRM戦略を推進 131。
リユース/循環型メルカリCtoCフリマアプリの最大手。手軽さと膨大な出品数が強み。圧倒的なユーザー数と流通総額、匿名配送等の安心な取引システム。偽ブランド品等の不正出品対策、競合サービスとの競争。S: ビジネスモデル自体がリユースを促進し、循環型経済に貢献。 AI: AIによる不正出品の検知、価格査定支援などに活用。
セカンドストリート全国に850店舗以上を展開する総合リユースストアの最大手。衣料品に強み。圧倒的な店舗網による買取・販売チャネル、オンラインストアとの連携（EC化率17.65%） 135。フリマアプリとの競争、店舗運営の効率化。S: リユース事業を通じて、廃棄物削減に貢献。 DX: オンラインストアでの販売・買取を強化し、OMOを推進。

表10.1: 主要プレイヤーの戦略比較分析。各社IR資料、サステナビリティレポート、報道等を基に作成。

第11章：戦略的インプリケーションと推奨事項

これまでの包括的な分析を統合し、アパレル小売業界の未来を展望した上で、取るべき具体的な戦略を提言する。

今後5～10年で勝者と敗者を分ける決定的な要因

アパレル小売業界における次世代の勝者は、単に良い服を作る、あるいは安く売る企業ではない。以下の三つの能力を統合し、ビジネスモデルとして昇華させた企業である。

  1. データ・AI活用能力（予測とパーソナライズ）： AIを活用して需要を限りなく正確に予測し、過剰在庫を構造的に排除する能力。そして、顧客データを深く理解し、一人ひとりに最適化された商品と体験を提供する能力。これは、収益性と顧客ロイヤルティの基盤となる。
  2. 循環型経済への適応能力（CtoBtoCとLTV）： 製品のライフサイクル全体に責任を持ち、販売後の下取り・再販・リペアといった循環のループを事業化する能力。これにより、顧客との関係は一度の販売で終わらず、継続的な収益を生むLTV（顧客生涯価値）モデルへと転換される。
  3. コミュニティ形成能力（ブランドへの共感）： リアル店舗やSNSを駆使して、単なる顧客ではなく「ファン」を育て、ブランドの価値観やストーリーに共感する強力なコミュニティを形成する能力。このコミュニティが、持続的な成長の最も強固な土台となる。

逆に、これらの変革に適応できず、依然として「勘と経験」に基づく大量生産、売り切り型のビジネス、そして画一的な顧客アプローチに固執する企業は、収益性の低下と市場からの淘汰という未来に直面するだろう。

捉えるべき機会と備えるべき脅威（SWOT分析の要諦）

  • 機会（Opportunities）:
    • リユース市場の事業化: 急成長するリユース市場を、自社のCtoBtoCモデルとして取り込むことで、新たな収益源と顧客接点を創出する。
    • AIによる生産性革命: AIを需要予測や在庫管理に導入し、業界の宿痾である過剰在庫問題を解決し、劇的な収益性改善を実現する。
    • サステナビリティ需要の本格化: 環境・社会配慮をブランドの中核価値に据え、透明性の高い情報開示を行うことで、意識の高い顧客層からの強い支持を獲得する。
  • 脅威（Threats）:
    • 新興勢力による市場破壊: SHEINに代表されるウルトラファストファッションや、無数のD2Cブランドが、既存の価格体系と市場シェアを破壊する。
    • サプライチェーンの脆弱性: 人権問題や地政学リスク、気候変動が、グローバルな調達網を寸断するリスクが常に存在する。
    • 消費者価値観の急速な変化: SNSによって加速されるトレンドの変化や、世代間の価値観の断絶に対応できなければ、顧客から見放される。

戦略的オプションの提示と評価

取りうる戦略的スタンスは、大きく三つに分類できる。

  1. 「規模の経済」の再追求（コストリーダーシップ戦略）：
    • 内容: ファーストリテイリングやしまむらのように、徹底したサプライチェーンの効率化とローコストオペレーションにより、高品質な商品を低価格で提供し、圧倒的な市場シェアを狙う。
    • メリット: 成功すれば、市場で支配的な地位を築き、高い収益を確保できる。
    • デメリット: 莫大な資本投資が必要。既存の巨大プレイヤーとの直接的な消耗戦となり、勝算は低い。サステナビリティへの対応がコスト増に繋がりやすい。
    • 成功確率: 低い。
  2. 「高付加価値」での差別化（差別化戦略）：
    • 内容: ブランドの独自性、卓越した顧客体験、そしてサステナビリティへの真摯な取り組みを価値の源泉とし、価格競争から脱却する。本レポートが提言する方向性。
    • メリット: 高い利益率と、熱心なファンによる安定した顧客基盤を構築できる。ブランドイメージが向上し、持続的な成長が可能。
    • デメリット: ブランド構築に時間がかかる。AIやDXへの先行投資が必要。市場全体の大きなシェア獲得は難しい場合がある。
    • 成功確率: 中〜高い（ただし、実行力が伴えば）。
  3. 「ニッチ」への特化（集中戦略）：
    • 内容: プラスサイズ、特定の趣味・ライフスタイル、あるいは特定のサステナブル素材など、極めて限定されたセグメントに経営資源を集中し、その領域で圧倒的なNo.1を目指す。
    • メリット: 大手が進出しにくい領域で独自の地位を築ける。小資本でも実行可能。
    • デメリット: 市場規模が限定されるため、大きな成長は望めない。市場の嗜好が変化した場合のリスクが高い。
    • 成功確率: 中くらい。

最終提言：AIと循環型モデルを統合した「高付加価値・差別化戦略」

以上の分析に基づき、採用すべき最も合理的かつ持続可能な戦略は、「AIと循環型モデルを統合した高付加価値・差別化戦略」であると結論付ける。これは、目先の売上規模を追うのではなく、データとテクノロジーを駆使して無駄をなくし、製品と顧客との関係性を深めることで、長期的に高い収益性とブランド価値を両立させる戦略である。

実行に向けたアクションプラン（概要）

フェーズ1：基盤構築（初年度）

  • KPI設定:
    • AI需要予測モデルの精度（予測誤差率）
    • 顧客データ統合率（オンライン・オフライン）
    • CtoBtoC事業のパイロット導入（下取り率、再販率）
  • アクション:
    1. CDP（顧客データ基盤）の導入: 全ての顧客データを一元管理する基盤を構築。
    2. AI需要予測チームの発足: データサイエンティストを採用・育成し、コア商品群を対象に予測モデルの開発に着手。
    3. CtoBtoC事業の立ち上げ: 主要店舗およびECサイトで、自社製品の下取りサービスと認定中古品のテスト販売を開始。
  • 必要リソース: DX/IT投資（CDP、AIツール）、専門人材の採用コスト、CtoBtoC事業立ち上げ予算。

フェーズ2：本格展開（2〜3年目）

  • KPI設定:
    • プロパー消化率の向上（目標：+10%）
    • 在庫回転日数の短縮（目標：-20%）
    • CtoBtoC事業の売上構成比（目標：5%）
    • LTVの向上
  • アクション:
    1. AI予測の全商品への展開: AIによる需要予測を基に、発注・生産計画を策定。
    2. ユニファイドコマースの実現: 店舗・ECの在庫と顧客情報を完全に統合。店舗スタッフのデジタル武装（スタイリングツール、顧客情報端末の配備）。
    3. 循環型サービスの拡充: CtoBtoC事業を全店舗に展開。リペアサービスのメニューを拡充。
    4. 「売らない店」の実験: 都心部に体験型ショールーミングストアをオープン。
  • 必要リソース: サプライチェーンシステム改修、店舗へのデジタル投資、マーケティング費用。

フェーズ3：エコシステム化（4〜5年目）

  • KPI設定:
    • 廃棄ロスの削減率（目標：90%以上）
    • CtoBtoC事業の利益貢献
    • ブランドコミュニティのエンゲージメント率
  • アクション:
    1. サプライヤーとのデータ連携: AI予測データを主要サプライヤーと共有し、リードタイム短縮と生産最適化を推進。
    2. パーソナライゼーションの深化: AIスタイリング提案、カスタムオーダーサービスの導入。
    3. エコシステムの完成: ブランドのファンコミュニティをプラットフォーム化し、顧客が価値創造に参加する仕組み（例：アップサイクルコンテスト）を構築。
  • 必要リソース: サプライヤーとの協業体制構築、新規サービス開発投資。

この戦略を実行することは、既存の組織や業務プロセスに大きな変革を求める挑戦的な道のりである。しかし、業界を覆う構造変化の波を乗りこなし、次世代のリーディングカンパニーとなるためには、この変革こそが唯一の道である。

第12章：付録

参考文献、引用データ、参考ウェブサイトのリスト

本レポートの作成にあたり、以下の情報源を参照した。

  • 政府統計・公的機関
    • 経済産業省: 「繊維産業のサステナビリティに関する検討会 報告書」 90, 「令和2年度産業経済研究委託事業（電子商取引に関する市場調査）」 7, 「ファッション業界の現状等について」 3, 「繊維・アパレル産業の現状と課題」 1, 「繊維産業の構造転換・高度化にむけた現状と課題」 137
    • 消費者庁: 「サステナブルファッション」に関する消費者意識調査 138, 「フランスにおけるサステナブルなファッションの推進」 49
    • 環境省: 「サステナブルファッションの推進に関するポータルサイト」 74, 「サプライチェーン排出量算定の考え方」 59
    • JETRO: 「欧州のサステナブル・ファッションの最新動向」 139
  • 業界団体・調査会社
    • 矢野経済研究所: 「国内アパレル市場に関する調査」 4, 「スポーツアパレル市場に関する調査」 10, 「ファッションリユース市場に関する調査」 12, 「食品D2C市場に関する調査」 71
    • Euromonitor International: Global Apparel Market Data 1
    • Fortune Business Insights: Global Apparel Market Size, Share & COVID-19 Impact Analysis 2
    • IMARC Group: Japan Women’s Apparel Market Report 33
  • 企業IR・公式レポート
    • Fast Retailing Co., Ltd.: 統合報告書, 決算資料 116
    • Adastria Co., Ltd.: 中期経営計画, 決算資料 122
    • World Co., Ltd.: サステナビリティレポート 125
    • Onward Holdings Co., Ltd.: ESGデータブック, 中長期経営ビジョン 126
    • Shimamura Co., Ltd.: 公式ウェブサイト 18
    • United Arrows Ltd.: 決算説明会資料 17
    • H&M Hennes & Mauritz AB: Sustainability Report 117
  • 業界紙・ビジネスメディア
    • WWD JAPAN 85
    • その他、本レポート内で引用した各種ウェブサイト。

引用文献

  1. 業界の現状及びアクションプラン（案）について … – 経済産業省, https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/entertainment_creative/pdf/006_04_02.pdf
  2. アパレル市場の規模、セグメンテーション、成長見通し、2032年 | 記事 – inkrichブログ, https://consumergoodsindustry.inkrich.com/posts/158/
  3. ファッション業況調査及びクールジャパンのトレンド・セッティングに 関する波及効果・波及経路の分析 – 経済産業省, https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/mono/creative/fashion/file/fashion_gyoukyou_gaiyou.pdf
  4. 【最新版】アパレル業界を目指す方が知るべき市場規模や平均年収 – インターファクトリー, https://www.interfactory.co.jp/blog/apparel/
  5. 国内アパレル市場に関する調査を実施（2024年） | ニュース・トピックス – 矢野経済研究所, https://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3660
  6. 2025年アパレル業界の現状は？市場動向とこれからの課題 | 大塚商会のERPナビ, https://www.otsuka-shokai.co.jp/erpnavi/category/apparel/sp/solving-problems/archive/250226-01.html
  7. ファッション・アパレルECサイトが抱える課題と解決策！市場規模やトレンドも解説, https://jp.w2solution.tw/%E3%82%A2%E3%83%91%E3%83%AC%E3%83%ABec%E3%81%A7%E3%82%88%E3%81%8F%E3%81%82%E3%82%8B%E8%AA%B2%E9%A1%8C%EF%BC%86%E8%A7%A3%E6%B1%BA%E7%AD%96/
  8. 注目市場レポート【アパレル】23年12月 | SMBCビジネスクラブ InfoLounge, https://infolounge.smbcc-businessclub.jp/articles/1373
  9. 【2025年版】アパレルECの市場規模と５つの課題をプロが徹底解説 – ebisumart, https://ebisumart.com/blog/apparel-ec/
  10. スポーツアパレル市場に関する調査を実施（2025年） | ニュース・トピックス – 矢野経済研究所, https://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3719
  11. 【2025年最新】古着市場の急成長 – Google トレンドが示す持続可能なファッションの未来 – note, https://note.com/furugisuki/n/n3e1b5d1ccd47
  12. ファッションリユース市場に関する調査を実施（2024年） | ニュース・トピックス – 矢野経済研究所, http://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3584
  13. ファストファッションの世界市場規模・前年比成長率、2025-2032年, https://www.coherentmarketinsights.com/ja/%E4%B8%96%E7%95%8C%E3%81%AE%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%95%E3%82%A1%E3%83%83%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E5%B8%82%E5%A0%B4
  14. キャッシュコンバージョンサイクル事例（ファーストリテイリング） – 在庫管理110番, https://shikumika.com/%E5%9C%A8%E5%BA%AB%E9%AE%AE%E5%BA%A6%E7%AE%A1%E7%90%86-%E4%BA%8B%E4%BE%8B%E3%83%95%E3%82%A1%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%AA%E3%83%86%E3%82%A4%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0/
  15. アパレルECサイトの市場規模やEC化率｜ファッションの売上ランキング・課題を解説, https://corekara.co.jp/contents/sales-up/ecsite-apparel/
  16. 商品の販売期間がどのくらいなのか？を知っていますか？ – ファッションビジネス ・リテールMDアドバイス ・マサ佐藤, https://msmd.jp/archives/6441
  17. 売上高 321億円、前期比108.4 – ユナイテッドアローズ, https://www.united-arrows.co.jp/wp-content/uploads/2023/08/presentation_2024_1_note.pdf
  18. ビジネスモデル – しまむらグループ, https://www.shimamura.gr.jp/company/business/model.html
  19. ウイグル人権問題に直面するアパレル企業、難しい産地把握 – 世界経済フォーラム, https://jp.weforum.org/stories/2021/03/uiguru-ni-suruapareru-shii/
  20. 2025年はアパレル業界のトレーサビリティ・デッドライン！？法規制とブランディングの観点からその重要性を徹底解説！, https://trade-log.io/column/5932
  21. 中国・新疆綿の使用を巡りユニクロや良品計画が難しいかじ取り – 財界オンライン, https://www.zaikai.jp/articles/detail/512
  22. 新疆綿の排除に奔走するアパレル企業 – SWI swissinfo.ch, https://www.swissinfo.ch/jpn/business/%E6%96%B0%E7%96%86%E7%B6%BF%E3%81%AE%E6%8E%92%E9%99%A4%E3%81%AB%E5%A5%94%E8%B5%B0%E3%81%99%E3%82%8B%E3%82%A2%E3%83%91%E3%83%AC%E3%83%AB%E4%BC%81%E6%A5%AD/48170914
  23. 【フリーランス新法施行】あなたの仕事にどう影響するのかを徹底解説, https://partner.lec-jp.com/biz/column/jinjiRoumu-021.html
  24. フリーランス新法で何が変わる？収入減の危機？働き方が一変する可能性に迫る | Yoake, https://yoake.work/column/1590
  25. フリーランス新法でデメリットは生じる？メリットと合わせて解説 – マネーフォワード クラウド, https://biz.moneyforward.com/contract/basic/14209/
  26. フリーランス新法とは｜内容、背景、罰則、影響をわかりやすく – 日本の人事部, https://jinjibu.jp/keyword/detl/1758/
  27. フリーランス活用中企業、「フリーランス保護新法は自社に与える影響が大きい」と認識, https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000687.000010591.html
  28. フリーランス新法とは？定義からメリット、デメリット、注意点まで解説！ – 弁護士ねっと, https://bengoshi-net.jp/column/explanation/1413/
  29. PEST分析とは？やり方や意味、分析例をわかりやすく解説 – 株式会社ユニークワン, https://unique1.co.jp/column/marketing-measures/11767/
  30. Z世代のサステナブルファッション意識調査 「ごめんね消費」の実態 …, https://www.commercepick.com/archives/58465
  31. ファッション消費との向き合い方 – Scanner, https://scnr.co.jp/jp/research/p1099/
  32. どうしたら日本のファッションでサイズ展開が広がるのか増えるのか考えてみた｜吉野なお(Nao), https://note.com/nao_y_nao/n/n7c6953a10975
  33. 日本の婦人服市場は2033年までに825億米ドルに達すると予測｜年平均成長率3.9%で拡大, https://www.atpress.ne.jp/news/9591647
  34. 次なる消費リーダー「Z世代」を狙え！ – 伊藤忠商事, https://www.itochu.co.jp/ja/business/textile/geppo/202202/geppo_vol742.pdf
  35. コト消費からトキ消費、イミ消費、エモ消費。歴代消費行動の比較・まとめ – マナミナ, https://manamina.valuesccg.com/articles/2179
  36. 新時代の消費動向：トキ消費とマーケティングへの影響 | in-Pocket インポケット, https://www.i3design.jp/in-pocket/11630
  37. モノ消費からコト消費、さらにトキ消費へ。Z世代はイミ・エモ消費が増加 | DX BLOG – EVERRISE, https://www.ever-rise.co.jp/dx-blog/consumption/
  38. コト消費とは？モノ消費との違いや成功事例、トキ消費との関係・将来性などを解説 – 創業手帳, https://sogyotecho.jp/kotoshouhi/
  39. Z世代の「トキ消費」とは？ そろいの服でディズニーに行く理由（1/2 ページ） – ITmedia, https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2308/11/news001.html
  40. コト消費（体験消費）とは？モノ消費・トキ消費との違いや成功事例 – sellwell(セルウェル), https://sellwell.jp/column/experiential/
  41. Z世代は、“なぜ”その服を買うのか。 | 株式会社ザ・ゴールのプレスリリース – PR TIMES, https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000013.000040104.html
  42. RFID ソリューション : 富士通フロンテック, https://www.fujitsu.com/jp/group/frontech/solutions/business-technology/intelligent-society/rfid/
  43. RFIDトータルソリューション導入事例：株式会社富士ロジテック浜松 – 東芝テック, https://www.toshibatec.co.jp/products/auto_id/rfid_totalsolution/case02.html
  44. 東芝テック、ワールドが展開するアパレル店舗にRFIDシステムを導入 – PR TIMES, https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000104.000110317.html
  45. バーチャル試着とは？最新ツール・導入メリットや活用事例を紹介 – WebAR Lab, https://webar-lab.palanar.com/column/virtual-try-on/
  46. バーチャルフィッティング(試着)システム10選を比較。導入事例や口コミ評判, https://www.shopowner-support.net/attracting_customers/retail/apparel/virtual-fitting-system/
  47. バーチャルフィッティングとは？オンラインショッピングを変える最新技術 – kugulu, https://www.kugulu.jp/blog/archives/1309
  48. アパレル業界のDX事例を総まとめ！バーチャルファッション推進に役立つセミナーもご紹介, https://spotlight.shimaseiki.com/ja-jp/wearware/dx_solutions
  49. 事例 フランスのファッション業界の取組 – 消費者庁, https://www.caa.go.jp/policies/policy/consumer_research/white_paper/2022/white_paper_example_13.html
  50. 資源循環経済の成長に向けたアパレル産業の取り組み事例, https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/sangyo_gijutsu/resource_circulation/pdf/006_05_00.pdf
  51. 施行まで半年を切った「プラスチック資源循環促進法」がアパレルに与える影響 – 日本コパック, https://www.copack.co.jp/column/4021
  52. 日本 アーカイブ – ケケンのTextile Exchange認証, https://certification.jwif.org/country/japan/
  53. ケケンはTextile Exchangeに加盟しました。 世界で求められている繊維産業のサスティナブルな 取り組みに向けてのお手伝いをいたします。 – BISHU JAPAN, https://bishu-japan.com/company/detail/53/sustainable/212
  54. Textile Exchange認証基準 繊維業界のサステナビリティ – NITE, https://www.nite.go.jp/data/000129945.pdf
  55. 【ニュースリリース】エシカルなアパレル製品の認証に向けてNITEは国内初の認証機関を認定しました, https://www.nite.go.jp/iajapan/information/info_news0319.html
  56. GRS/RCS認証 ｜ SGSジャパン株式会社, https://sgsjapan-portal.jp/info_detail.php?id=200
  57. Textile Exchange Certification – SGS, https://www.sgs.com/ja-jp/services/textile-exchange-certification
  58. サプライチェーンの排出量算定とは？ – Booost, https://booost-tech.com/media/019/
  59. サプライチェーン排出量算定に おけるよくある質問と回答集 – 環境省, https://www.env.go.jp/earth/ondanka/supply_chain/gvc/files/tools/QandA_202303.pdf
  60. 知っておきたいサステナビリティの基礎用語～サプライチェーンの排出量のものさし「スコープ1・2・3」とは – 資源エネルギー庁, https://www.enecho.meti.go.jp/about/special/johoteikyo/scope123.html
  61. Scope3とは？全15カテゴリの内容やCO2排出量の算定方法を紹介！ – Mitsui, https://www.mitsui.com/solution/contents/solutions/visualize/41
  62. PEST分析とアパレル, https://blog.apparel-ai.com/%E6%9C%AA%E5%88%86%E9%A1%9E/3675
  63. メルカリ、「フリマアプリ利用による新品商品への消費喚起効果」の実態調査を発表, https://about.mercari.com/press/news/articles/20200213_consumer_survey/
  64. 同じ物量で「服を楽しむ価値総量」を増やす。メルカリが生んだサステナブルな消費文化 – アイマグ, https://imag.sitateru.com/inspiration/mercari-market/
  65. 伸びつづけるアパレル二次流通は、一次流通にどう影響する？｜Rename | 服の新しい売り方, https://note.com/rename/n/n2554aa036fe2
  66. フリマアプリで売れる価格が新品の購買意思決定に与える影響を調査 – 株式会社メルカリ, https://about.mercari.com/press/news/articles/20200629_consumer_survey/
  67. 【メルカリ調査】リユースECは新品市場の活性化にも寄与する可能性 フリマアプリでの売却比率が10%上がれば, https://ecnomikata.com/ecnews/ecmall/26723/
  68. D2C市場規模は物販BtoC-EC全体の20～25％の規模 – 株式会社インターファクトリー, https://www.interfactory.co.jp/blog/d2c-market/
  69. 【2023年版】D2Cの市場規模は？成功への施策や今後の予測を解説, https://d2c.mynavi.jp/column/d2c-sijoukibo/
  70. D2Cの市場規模とマーケット推移、日本・世界のD2Cの市場動向について解説！, https://solution.toppan.co.jp/bx/contents/ec_d2cmarket.html
  71. D2Cの市場規模はどのくらい？日本や世界の動向、今後をくわしく考察, https://www.tsuhan-marketing.com/blog/d2c/marketsize
  72. 中国発SHEIN、世界アパレル3位に躍進 アディダスに肉薄 – 36Kr Japan, https://36kr.jp/337657/
  73. リユース業界の市場規模推計2025（2024年版）, https://www.recycle-tsushin.com/news/detail_11719.php
  74. 令和６年度 リユース市場規模調査 報告書 – 環境省, https://www.env.go.jp/content/000321556.pdf
  75. リユース・中古の市場規模が拡大傾向へ！ その理由や今後の課題を解説 | 大塚商会のERPナビ, https://www.otsuka-shokai.co.jp/erpnavi/category/apparel/sp/solving-problems/archive/230927-01.html
  76. リユース等を取り巻く社会動向と これまでの環境省の取組, https://www.env.go.jp/content/000266392.pdf
  77. 日本のサブスクビジネスの市場規模は？最新情報を紹介 – Stripe, https://stripe.com/jp/resources/more/subscription-business-market-japan
  78. リードタイム – Lokad, https://www.lokad.com/ja/%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%89-%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%A0/
  79. リードタイムとは？アパレルビジネスで知っておくべき必須知識 – kugulu, https://www.kugulu.jp/blog/archives/1288
  80. リードタイムとは？意味・計算方法・短縮事例を徹底解説｜物流サービス – SBSリコーロジスティクス, https://www.sbs-ricohlogistics.co.jp/sbsrlsc/logistics/guide/leadtime/
  81. ファッション業界の最先端へ。商品化のリードタイムを短縮する戦略 – Centric Software, https://www.centricsoftware.com/ja/blogs/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%83%83%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E6%A5%AD%E7%95%8C%E3%81%AE%E6%9C%80%E5%85%88%E7%AB%AF%E3%81%B8-%E5%95%86%E5%93%81%E5%8C%96%E3%81%AE%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%89%E3%82%BF%E3%82%A4/
  82. リードタイムとは｜意味や短縮方法、納期との違いを解説 – オーティーエス, https://www.e-ots.jp/blog/archives/8356
  83. サプライチェーンマネジメント（SCM）とは？ アパレル物流の改善策 | 大塚商会のERPナビ, https://www.otsuka-shokai.co.jp/erpnavi/category/apparel/sp/solving-problems/archive/250528-01.html
  84. 【最新】美容・コスメ業界におけるブロックチェーン活用事例 | トレードログ株式会社, https://trade-log.io/column/5189
  85. 「マーカウェア」が情報開示ブロックチェーン導入 素材起点のトレーサビリティを前進 – WWDJAPAN, https://www.wwdjapan.com/articles/2097527
  86. 在庫リスクなしのグッズ製作！注目のプリントオンデマンドサービス – 株式会社トランス, https://www.trans.co.jp/column/goods/print_ondemand/
  87. 世界と日本のプリントオンデマンド事情 – 市場規模や考え方の違い、共通点とは | Printio, https://printio.me/blog/pod-world-japan-2023ss/
  88. Z世代のファッションに関する意識調査 | 株式会社SHIBUYA109エンタテイメントのプレスリリース, https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000124.000033586.html
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  91. 2024年度「国内Z世代意識・購買行動調査」 | デロイト トーマツ グループ – Deloitte, https://www.deloitte.com/jp/ja/Industries/consumer-products/research/generationz-behavior-survey.html
  92. Z世代におけるファッションの消費行動の特徴分析 – J-Stage, https://www.jstage.jst.go.jp/article/roee/5/0/5_54/_article/-char/ja/
  93. サステナブルファッション調査：消費者の約半数が環境影響を意識するも – コマースピック, https://www.commercepick.com/archives/72758
  94. 【「環境に配慮した服」に共感はあるのに、なぜ買わない？】その背景にある選択行動と認知ギャップが明らかに | 株式会社V＆A Japanのプレスリリース – PR TIMES, https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000164111.html
  95. アパレル店員・アパレル販売員の給料・平均年収はどれくらい？ – ベスト進学ネット, https://www.best-shingaku.net/s-matome/fashion/c000613.php
  96. 【2023年】アパレル店員のリアルな給料事情。平均年収・月収・時給を独自データから発表, https://www.readytofashion.jp/mag/column/store_sales_average_annual_income/
  97. アパレル販売員の給料はどのくらい？令和4年の平均年収・月収・ボーナスと賃上げのポイントを解説！ – ワコールキャリアサービス, https://www.e-wacs.co.jp/topics/202308/4.html
  98. ライブコマースの市場規模とは？日本・中国・アメリカの例も紹介 – HandsUP By 17LIVE, https://handsup.17.live/market-size-of-live-commerce
  99. ライブコマースとは？市場動向やメリット、成功事例を解説 – SBペイメントサービス, https://www.sbpayment.jp/support/ec/livecommerce/
  100. 【2025年最新】ライブコマースとは？日本の成功事例とメリットを解説, https://linestep.jp/2024/12/05/live-commerce/
  101. 日本のライブコマース市場規模は5年後どうなる？海外市場を参考に2027年のポテンシャルを推定, https://www.future-shop.jp/magazine/live-commerce-marketscale-japan
  102. ショールーミングとは？顧客を理解した販売戦略・事例を解説 | アフィリエイトのA8.net, https://www.a8.net/ec/column/?book_id=column_117
  103. ショールーミング型店舗のこれから。OMOで顧客体験を掘り下げる – EC-ORANGE, https://ec-orange.jp/ec-media/?p=28946
  104. ショールーミングとは？意味やメリット、今後の対策や取り組み事例などを解説, https://retailguide.tokubai.co.jp/knowledge/40254/
  105. ショールーミングとウェブルーミング。アパレル業界の大きな変化にどう対応する？ – デジタラトリエ, https://digitalatelier.jp/column/ec/post-027/
  106. ショールーミングストアとは？注目を集める背景やメリットを解説 – OMEMIE, https://omemie.0101.co.jp/topics-1/lease-showrooming-store
  107. AI×繊維工業で業務効率化！活用事例や未来展望を徹底解説, https://ai-front-trend.jp/textile-industry-ai/
  108. 【2025年最新】生成AIがファッション業界を変える！メリットやリスク、実際のデザインをご紹介, https://weel.co.jp/media/fashion/
  109. AI×ファッション業界の事例8選！アパレルと生成AIの最新トレンドとは？ | DeskrexAIリサーチ, https://media.deskrex.ai/ai-fashion-industry-cases-apparel-generative-ai-latest-trends/
  110. アパレル業界の“生成AI活用最前線”がここに！AuthenticAIがワールドの「Maison AI」導入事例ブックレットを限定公開 – PR TIMES, https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000009.000155665.html
  111. 【事例あり】アパレル・ファッション業界で進むAI活用！メリットや活用方法を解説！ | IT’S STAFF, https://www.its-staff.co.jp/archives/1144
  112. “ビジネスAI元年” の2024年・ZOZOの生成AI活用事例 – ZOZO DEVELOPERS BLOG, https://technote.zozo.com/n/ndcb5e401e15b
  113. アパレル業界のAI活用方法とは?メリット・デメリットと活用事例を紹介 | スプラッシュトップ, https://www.splashtop.co.jp/knowhow/article-24/
  114. アパレル業界×生成AI｜在庫ロス80%減の革新例 – note, https://note.com/ai_komon/n/n2e0e54e548b7
  115. アパレル業界でのAI活用とは？AI導入のメリット・デメリットや成功例 – Generative AI Media, https://gen-ai-media.guga.or.jp/glossary/ai-apparel/
  116. 【日本】ファストリ、2030年CO2排出量削減目標でSBTi承認。再エネ100%移行も, https://sustainablejapan.jp/2021/09/21/fastretailing-sbti/66328
  117. H&Mグループ、年次＆サステナビリティ・レポート2024を発表, https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000876.000011958.html
  118. H&Mの経営戦略｜成功を支える要因と今後の展望 | MA-STARS -マスターズ-, https://ma-stars.jp/management-strategy/2903/
  119. H&M サステナビリティへのコミットメント｜サイトマップ, https://career.hm.com/jp-ja/sustainability/
  120. 売上高2兆円、アパレル大手H＆Mで進む「脱プラ」…2030年「100%サステナブル素材」、財団で開発支援, https://www.businessinsider.jp/article/252535/
  121. しまむら研究 企業研究編 | しまむらグループ 新卒採用サイト, https://www.shimamura.gr.jp/recruit/shinsotsu/research/
  122. 中期経営計画 – アダストリア, https://www.adastria.co.jp/archives/001/202307/87ffbf287cb9aac23e513c6063a90c1a7db9510b0b370da63b33ac2e6fa5dab1.pdf
  123. アダストリアのECモール「and ST」、2030年2月期に流通総額1000億円めざす中期経営計画とは, https://netshop.impress.co.jp/node/13780
  124. 中期経営計画 – アダストリア, https://www.adastria.co.jp/archives/005/202504/3d011a7231e6fe743254b14bee85579c2b84c72f73f900d3ded5ffc22abcf26f.pdf
  125. 2025(since 2022) WORLD SUSTAINABILITY PLAN … – ワールド, https://corp.world.co.jp/csr/world_sustainabilityreport.pdf
  126. オンワードグループESGデータブック, https://www.onward-hd.co.jp/sustainability/esgdatabook.html
  127. 投資家情報 | オンワードホールディングス, https://www.onward-hd.co.jp/ir/
  128. 独自のDX戦略に力を入れるユナイテッドアローズのビジネスモデルとは – ECzine, https://eczine.jp/article/detail/12293
  129. ユナイテッドアローズのDX人材認定制度「DXセールスマスター」の効果は？ ランク新設の背景は？, https://netshop.impress.co.jp/node/12197
  130. ユナイテッドアローズのDX：「美しい会社」目指して大量生産・大量消費脱却 デジタル投資でサプライチェーン最適化 | NEXT DX LEADER, https://news.careerconnection.jp/dx/kvs28vzkaci/
  131. 「三越伊勢丹」細谷敏幸社長に学ぶ顧客戦略は「マスから顧客へ！」カンブリア宮殿BSテレ東より | 東京日本橋（株）PR現代｜ウェブ・コンサルティング・広告・編集, https://pr-g.jp/marketing/240919
  132. 三越伊勢丹HD「個客業」に突き進む 百貨店の事業モデルを転換 – WWDJAPAN, https://www.wwdjapan.com/articles/1974100
  133. 3分で分かる三越伊勢丹｜株式会社三越伊勢丹 新卒採用情報, https://www.imhds.co.jp/recruit/contents/3min.html
  134. 三越伊勢丹HD グループリソース活用し、生涯顧客化をさらに加速 – 繊研新聞, https://senken.co.jp/posts/mitsukoshiisetan-hd-250825
  135. 【2025年版】リユースEC市場と大手4社の動向を解説 – ebisumart, https://ebisumart.com/blog/reuse-ec/
  136. リユース企業 古着（洋服・服飾雑貨）売上ランキング2024（2023年度）, https://www.recycle-tsushin.com/news/detail_5816.php
  137. 繊維製品の情報開示や サステナビリティへの取組について – 経済産業省, https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/textile_nw/pdf/010_03_00.pdf
  138. 「サステナブルファッション」に関する 消費者意識調査, https://www.caa.go.jp/policies/policy/consumer_education/public_awareness/ethical/investigation/assets/consumer_education_cms202_211013_01.pdf
  139. フランスを中心とする欧州アパレルブランドの サステナビリティ動向調査 2021 年 3 月 日本貿易 – ジェトロ, https://www.jetro.go.jp/ext_images/_Reports/01/3f6cf43ab5fd45fe/20200031.pdf
  140. 国内アパレル市場に関する調査を実施（2022年） | ニュース・トピックス, https://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3107
  141. 日本の婦人服市場は2033年までに825億米ドルに達すると予測｜年平均成長率3.9%で拡大, https://newscast.jp/news/9591647
  142. 温室効果ガス排出量削減 | 服のチカラを、社会のチカラに。 UNIQLO Sustainability, https://www.uniqlo.com/jp/ja/contents/sustainability/roundtable/climatechange/
  143. INTEGRATED REPORT 2024 – Fast Retailing, https://www.fastretailing.com/jp/ir/library/pdf/ar2024.pdf
  144. 統合報告書/アニュアルレポート | FAST RETAILING CO., LTD., https://www.fastretailing.com/jp/ir/library/annual.html
  145. アダストリア新中計、26年2月期に売上高2800億円へ 自社ECを他社にも開放、M&A積極化 – WWDJAPAN, https://www.wwdjapan.com/articles/1352201
  146. アダストリアが新体制でマルチブランド戦略加速 中核事業会社 北村嘉輝新社長に求められること, https://www.fashionsnap.com/article/adastria-top-2025/
  147. (株)オンワードホールディングス【8016】：株価・株式情報 – Yahoo!ファイナンス, https://finance.yahoo.co.jp/quote/8016.T
  148. Onward Holdings 8016 – オンワードホールディングス – Shared Research, https://sharedresearch.jp/ja/companies/8016
  149. Let’s be fair | 安全、シンプル、平等なファッション | H&M, https://www2.hm.com/ja_jp/sustainability-at-hm/our-work/fair.html
  150. トレーサビリティーを実現する注目スタートアップ️まとめ【服作りはたどる・見せるが新常識】 – WWD, https://www.wwdjapan.com/articles/1617137
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