アパレル業界特化の DX/AX 伴走支援

アパレルの発注・生産・在庫・販促を、
最適なAIで、手作業を減らし質を上げる。

売れ筋の追加発注、工場への振り分け、店舗とECの在庫、商品説明文やSNS投稿の下書きまで。アパレルの業務とAIに精通したRagateのメンバーが現場に入り、作業時間を減らすだけでなく判断の質も上げ、仕組みの構築から運用まで丸ごと引き受けます。

2か月間のAI導入支援を無償で提供中

AXスプリントプログラム(2週間×4スプリント)のキャンペーン。AWS の利用料と追加メニューは有償。事例掲載へのご協力をお願いしています。

DX はデジタルによる業務の見直し、AX は AI(人工知能)を使った業務変革です。システムの専任担当がいない企業もご相談いただけます。

Ragate が大切にすること

アパレルの業務とAI、
両方に精通したメンバーが支援します。

企画・生産・物流・店舗・販促の実務を知るスペシャリストと、AI・クラウドの技術者が同じチームで現場に入ります。業務の前提を一から説明していただく必要はなく、現場の言葉でそのまま話を進められます。業務に合うAIを見極めて導入し、手作業を減らすと同時に、発注や振り分けといった判断の質も上げていきます。

アパレルの実務を知っている

MD、生産管理、物流、店舗とECの運営の慣習を前提に、帳票や取引先とのやり取りまで踏まえた提案をします。

最適なAIを見極めて入れる

AI・クラウドの最新の選択肢を比べ、業務に合うものを選びます。AIに任せる作業と人が判断する作業を分け、速さと質の両方を上げます。

同じメンバーが運用まで担う

構築した後も使い方や業務の変化を追い、改修と日々の運用を支えます。

アパレル業界で起きていること

売り方が変わる。
現場の仕事も変わる。

ネット通販の広がり、店舗とECの在庫管理、販売現場の人手不足。OMO(店舗とオンラインをつなぐ顧客体験づくり)も踏まえ、部門をまたぐ仕事の流れを整えることが必要です。

市場は2019年比で約93%の水準にあり、衣類の未利用処理は年間55.8万トンと推計されています。店舗とECの在庫を把握し、限られた人手で業務を進めるために、判断に使うデータの整理と繰り返す作業の削減が必要です。

現場の困りごとを、実行できる取り組みへ

在庫と発注いまの現場

売れ行きも在庫も、
別々に見ている。

  • 販売・在庫・入荷予定を表計算で突き合わせている
  • 追加発注の判断が担当者の経験に偏っている

支援後

判断に使うデータをつなぐ

販売・在庫・入荷予定をまとめ、追加発注や店舗間の移動を判断できる状態にします。

  • 突き合わせと集計の作業を減らす
  • 予測の幅を見ながら、発注の判断をそろえる

生産と取引先いまの現場

進捗を知るために、
何度も確認している。

  • 工場への電話・FAX・メールで進捗を集めている
  • 遅れに気づくのが出荷の直前になる

支援後

予定と実績を同じ画面へ

工場からの報告と生産計画をそろえ、遅れへの対応や振り分けの調整を支えます。

  • 確認と転記の手間を減らす
  • 遅れの兆しを早く見つけ、振り分けを見直せる

店舗と販促いまの現場

接客も発信も、
同じ担当者に集中する。

  • 投稿文や商品説明を一から書いている
  • 問い合わせ対応で接客の時間が削られる

支援後

繰り返す作業を減らす

投稿の下書き、問い合わせの一次対応、転記を仕組み化し、人が担う仕事に時間を使えるようにします。

  • 下書きと一次対応をAIが担う
  • ブランドの表現ルールに沿って文面の質をそろえる
  1. 製品ありきで決めない

    SaaS(インターネット経由で利用するソフトウェア)を含め、今の仕組みを確認します。残すもの、つなぐもの、新しく作るものを選びます。

  2. 現場に入って一緒に進める

    実際の帳票や作業を見ながら、担当者や取引先が使える手順と画面を作ります。

  3. 小さく試して効果を確かめる

    作業時間、手戻り、判断のしやすさを確認し、続けるか、見直すかを一緒に決めます。

  4. 開発も運用も任せられる

    専門の開発チームを社内に作る必要はありません。Ragateが構築と日々の運用を担います。

今ある仕組みを、業務に合わせて見直す
残す業務に合う機能を生かす
つなぐ分かれたデータを連携
作る自社の業務に合わせる
やめる重複や不要な作業を整理

独自の生産・供給の流れに合う
サプライチェーン管理の構築にも対応します。

業務別のユースケース

自社の困りごとから、
始める業務を選べます。

商品企画、生産、在庫、接客、販促、管理部門。それぞれの業務に合わせて、AIとクラウドをどう使うかを具体化します。

商品計画と仕入れの判断を支える

商品企画・MD

MD(商品計画・仕入れ管理)では、経験に加えて販売データを使い、企画と発注の判断材料を整えます。

取り組み 01

需要予測と追加発注の判断支援

困りごと
売れ行きの変化を追いきれず、追加発注の判断が担当者の経験に偏っている。
行うこと
販売実績・在庫・入荷予定をつなぎ、商品ごとの需要を予測します。予測の幅と発注候補を示し、担当者が判断できるようにします。
使う仕組み
AI・クラウド

取り組み 02

商品企画に使う声の整理

困りごと
レビューや接客の声が散らばり、次の商品企画に生かしきれない。
行うこと
レビューと接客記録から、サイズ・素材・着心地への声を整理します。元の記録をたどれる形で傾向を示し、企画会議の準備を支えます。
使う仕組み
AI・クラウド

工場から届く情報を、判断に使える形に

生産・サプライチェーン

素材調達から生産・販売までのつながりであるサプライチェーンを、取引先の業務も踏まえて整えます。

取り組み 03

工場振り分けの最適化

困りごと
工場ごとの得意分野や納期の条件が複雑で、生産の振り分けに時間がかかる。
行うこと
工場の対応条件と生産計画を整理し、AIと最適化の手法で振り分け案を作ります。条件を変えた案も比べ、担当者の調整と承認につなげます。
使う仕組み
AI・クラウド

取り組み 04

生産進捗の見える化

困りごと
FAX・電話・Excelで進捗を集めており、遅れの確認と転記が負担になっている。
行うこと
工場からの進捗報告と予定を同じ画面に集め、遅れの兆候を確認できるようにします。取引先が使える入力方法を整え、FAX・電話・Excelへの依存を段階的に減らします。
使う仕組み
クラウド・MOCHIRO

取り組み 05

生産履歴をたどれる仕組み

困りごと
素材の調達先や加工工程の情報が分かれ、問い合わせのたびに確認が必要になる。
行うこと
素材・加工・縫製・出荷の記録を商品にひもづけ、トレーサビリティ(履歴をたどれること)を確保します。取引先と共有する項目と権限を決め、必要な情報を探せるようにします。
使う仕組み
クラウド・MOCHIRO

ある在庫を、必要な場所へ届ける

物流・在庫

店舗とオンラインの在庫管理の課題に対し、在庫をそろえて見ることと、移動・出荷の判断を支援します。

取り組み 06

店舗間の在庫移動の提案

困りごと
ある店舗では欠品し、別の店舗には在庫が残っていても、移動の判断が追いつかない。
行うこと
店舗ごとの販売ペースと在庫を比較し、移動元と移動先の候補を提案します。移動の手間や配送条件も踏まえ、担当者が実行する案を選べるようにします。
使う仕組み
AI・クラウド

取り組み 07

出荷量に合わせた作業計画

困りごと
セールや新商品の発売で出荷量が変わり、倉庫の作業計画を立てにくい。
行うこと
販売予定と過去の出荷実績から、日ごとの出荷量を予測します。実績との差を見ながら、倉庫の作業配分を見直せるようにします。
使う仕組み
AI・クラウド

取り組み 08

検品と不良の記録

困りごと
検品結果や不良箇所が紙と写真に分かれ、対応履歴を追うのに手間がかかる。
行うこと
商品・ロットごとに検品結果と写真をまとめて記録できるようにします。不良の傾向と対応状況を共有し、工場への確認や再発防止に使える形にします。
使う仕組み
クラウド・MOCHIRO

店舗とネット通販の接客をつなぐ

店舗・EC・接客

ECの利用が広がる中、店舗とオンラインを行き来するお客様に合わせて、情報と対応の流れを整えます。

取り組み 09

店舗とECの在庫を一元化

困りごと
店舗・自社EC・モールの在庫が別々で、取り寄せの確認に時間がかかる。
行うこと
各販売先の在庫情報をつなぎ、同じ画面で確認できるようにします。更新の間隔と取り置きのルールを決め、在庫の食い違いを減らします。
使う仕組み
クラウド・MOCHIRO

取り組み 10

顧客データをつないだ再来店施策

困りごと
店舗とECの購入履歴が分かれており、お客様に合う案内を選びにくい。
行うこと
利用目的と同意の範囲を確認し、会員情報と購入履歴をつなぎます。購入傾向に合わせた案内を設計し、再来店や購入の反応を確かめます。
使う仕組み
AI・MOCHIRO

取り組み 11

問い合わせ対応のAI化

困りごと
配送・返品・サイズなどの問い合わせが重なり、スタッフの対応が追いつかない。
行うこと
確認済みの案内を参照するAIを用意し、よくある問い合わせに対応します。判断が難しい内容は担当者に引き継ぎ、回答の記録から案内を改善します。
使う仕組み
AI・クラウド

発信を続けるための制作負荷を減らす

マーケティング・販促

SNS(交流・情報発信サービス)やECの発信を、スタッフの接客や商品企画と無理なく両立できる形にします。

取り組み 12

説明文とSNS投稿の下書き

困りごと
商品ごとの説明文や投稿文を一から書くため、公開準備に時間がかかる。
行うこと
商品情報とブランドの表現ルールをもとに、AIが説明文や投稿文の下書きを作ります。素材・サイズ・表現を担当者が確認してから公開する流れを整えます。
使う仕組み
AI・MOCHIRO

取り組み 13

スタッフコーデ投稿の負荷軽減

困りごと
撮影後の商品ひもづけや複数媒体への投稿作業が、接客の時間を圧迫している。
行うこと
着用商品の情報から投稿文の下書きを作り、商品とのひもづけを支援します。媒体ごとの入力と確認の手順をまとめ、スタッフの投稿作業を減らします。
使う仕組み
AI・クラウド

取り組み 14

販促用の画像制作を支援

困りごと
ECやSNSで使う素材が足りず、販促企画に合わせた制作が間に合わない。
行うこと
利用できる商品素材を確認し、背景や掲載先に合わせた画像の案を生成します。実際の商品との差や権利関係を担当者が確認し、採用する素材を選びます。
使う仕組み
AI・クラウド

入力とシステム管理の負担を減らす

管理部門

人手が限られる本部でも進められるように、日々の転記と利用サービスの重複から整理します。

取り組み 15

受発注情報の自動取り込み

困りごと
メールや帳票で届く受発注情報を、担当者がシステムに転記している。
行うこと
帳票から品番・数量・納期などを読み取り、確認用の一覧を作ります。読み取りが不確かな項目は人が確認し、承認後に販売管理へ取り込む流れを作ります。
使う仕組み
AI・MOCHIRO

取り組み 16

SaaSの棚卸しと置き換え判断

困りごと
利用するSaaSが増え、機能の重複や毎月の費用を把握しきれない。
行うこと
SaaS(インターネット経由で利用するソフトウェア)の用途・利用状況・費用を棚卸しします。残す・つなぐ・作る・やめるを比べ、変更後の手間と効果も確かめます。
使う仕組み
クラウド・AX STUDIO

使う仕組みについて

MOCHIRO は、顧客管理・販売管理・コンテンツ管理などの Ragate の業務システム群で、AWS(クラウドサービス)上で動き、業務に合わせて作り替えられます。

AX STUDIO は、AI導入の進め方と効果測定を体系化した仕組みです。

使用する仕組みは、業務とデータの状態を確認して選びます。

取り組み例

現場の条件を整理し、
動く仕組みで確かめる。

国内アパレルブランドでの構想

工場への生産振り分けと
予実管理を支える

複数の縫製工場への生産振り分けと、計画・実績の管理を、AIと最適化で支える構想です。工場の対応条件と現場の判断を整理し、担当者が比較・調整できる仕組みを検討します。

業務の棚卸しから始め、AIを適用する業務に優先度をつけます。そのうえで、2週間×4スプリント(短い開発・確認の期間)の試作を通じて、現場で使えるかを確かめる進め方です。

構想・試作の進め方を示したもので、導入効果を示す実績ではありません。

生産振り分けと予実管理の流れ生産計画と工場の条件から振り分け案を作り、担当者が確認して工場へ依頼します。進捗と実績は計画と比較します。 生産計画工場ごとの条件AIと最適化で振り分け案を作成担当者が確認・調整縫製工場縫製工場縫製工場進捗と実績を集め、計画と比較

業務の棚卸し → AIを適用する業務の優先度づけ → 2週間×4スプリントの試作

Ragate 自身の実践

Ragate も自社の業務システムを作り替え、使う SaaS を見直してきました。その経験をお客様の支援に生かします。

ご相談から運用まで

小さく始めて、確かめながら進めます。

最初からすべてを変える必要はありません。困っている業務を選び、試作で確かめてから本番へ進みます。

  1. 01話す・整理する

    ヒアリングと
    業務の棚卸し

    担当者の仕事、帳票、データの状態を確認します。期待できる効果と実現のしやすさで、試す業務を選びます。

    対象業務と優先度を整理
  2. 02作る・確かめる

    2週間×4スプリント
    で試作

    短い期間で開発と確認を繰り返します。実際の作業に当てはめ、使いやすさと効果を一緒に確かめます。

    試作品と検証結果を確認
  3. 03整える・導入する

    本番の構築と
    業務への導入

    データ連携、権限、日々の操作手順を整えます。担当者や取引先への説明も含め、業務への導入を進めます。

    使える状態まで構築
  4. 04見守る・改善する

    運用と改善の
    継続的な伴走

    稼働状況と利用状況を確認し、問い合わせや改修に対応します。業務の変化に合わせて仕組みを見直します。

    運用と効果の確認を継続

小さく始められる。
費用は個別にお見積もり。

対象業務、連携するシステム、運用の範囲を確認してご案内します。まずは、今の困りごとをお聞かせください。

ご相談の前に

よくある質問

はい。現場の業務が分かる方にお話を伺い、Ragateが整理・設計・構築・運用を担当します。専門用語を前提にせず、確認いただきたい内容を具体的にお伝えします。

日々困っている作業から伺います。業務にかかる時間、データの有無、実現のしやすさを一緒に整理し、最初に試す業務を選びます。

残すことを含めて検討します。現在のシステムで足りている機能は生かし、データ連携や必要な機能の追加で対応できるかを確認します。

はい。生産進捗の共有や商品説明文の下書きなど、一つの業務から始められます。対象と確認する効果を決め、試した結果を見て次の範囲を相談します。

試作は2週間×4スプリントを基本に、作って確認する作業を繰り返します。本番の構築期間は、対象業務やデータの状態、他システムとの連携範囲を確認してご案内します。

はい。稼働状況の確認、問い合わせ対応、業務変更に伴う改修まで、必要な範囲を決めて伴走します。お客様がシステムを自社開発する体制を用意する必要はありません。

小さく始められる範囲を一緒に決め、支援内容に応じて個別にお見積もりします。試作、本番の構築、運用に分けて、作業内容と費用をご説明します。

扱うデータの範囲、利用目的、閲覧権限を事前に確認します。AIに渡す情報や外部サービスの利用条件も整理し、必要に応じて匿名化したデータで試作します。

支援の土台

伴走支援のプログラム

Ragate のアパレル業界特化の支援は、次の 2 つのプログラムを土台にします。業務に合わせて、試作と継続的な改善を進めます。

AWS の利用料と追加メニューは有償です。各プログラムの詳細は別タブで開きます。

お問い合わせ

必須の項目をご入力ください。内容を確認し、Ragate の担当者からご連絡します。