持続可能性の追求はもはや「自由選択」ではありません。

外見が華やかなファッション業界には、非常に大きな「環境問題」があります。環境団体The Round Upのデータ報告によると、ファッション業界は毎年80～100億点の新しい服を生産していますが、87%の服の原材料が最終的に焼却炉やゴミ埋立地に入ります。現在、EUは2026年から、すべての加盟国が売れ残った繊維製品や靴の廃棄を強制的に禁止することを定めました。

しかし、EUの規制を受ける企業以外で、他の地域で「環境保護」に注目するファッション企業はどのくらいあるのでしょうか？

台湾からのNunoXは、ファッション業界の持続可能性を推進しようとする新興企業であり、国際的なスポーツブランドUnder Armourもその協力対象です。

NunoXはAI技術を利用して布地をデジタル化し、3D空間で本物の物理特性を表示します。つまり、デザイナーは「デジタル」方式で実際の布地を使用した試作と修正の効果を得られ、製造サイクルを短縮できるだけでなく、重要なのは大量の繊維廃棄物を削減できることです。

NunoXはどのように服のデザインプロセスをより環境に優しくするのでしょうか？

NunoX共同創設者の謝賀祥は2015年からファッション業界のデジタル化のトレンドに注目しており、3D服飾ソフトウェアソリューションTG3Dや「バーチャルとリアルの統合」ファッションクリエイタープラットフォームDMKTZを次々と発表しました。謝賀祥は過去の「デジタル先行」と「物理とデジタルの融合」という理念を融合させて現在のNunoXを構築しました。

謝賀祥は、伝統的な服のデザインプロセスは多くの試作とテストを行う必要があり、実際の試作は時間を浪費するだけでなく、大量の資源の無駄を生むことが多いと観察しています。

NunoXのコア技術は、布地スキャナーとAI認識機能などの技術が協力し、布地を高精度のデジタルモデルに変換することです。NunoXは布地のテクスチャーや織り目などの外観特性を正確にキャッチできるだけでなく、布地のドレープ性や伸縮性などもシミュレートでき、これらの詳細はデザインにとって非常に重要です。

なぜなら、デザインプロセスにおいて布地のドレープ性と弾性は、服の最終的な表現に直接影響を与えるからです。実際の布地を無駄にしたくない場合、デジタルツールを使用することは、正確にシミュレーションする必要があります。

「伝統的に、布地サンプルの修正には数週間または数ヶ月かかることがありますが、現在では顧客はわずか数日でサンプルのデザインと評価を完了できるようになりました。さらに、デジタル化された布地データベースは、顧客が以前のデザインサンプルをいつでも参照し、迅速な修正と再製作を行うことができるため、市場の需要の変化に対してより柔軟に対応できます。」と謝賀祥は言います。

ブランドや布地工場の顧客として、NunoXからソフトウェアサービスを購入し、布地の写真を通じて対応するデジタルツインを作成できますが、大量かつ正確なデータベースが必要な場合は、NunoXの布地スキャナーを購入して、よりリアルな3D布地を生成する必要があります。

NunoX共同創設者謝賀祥

伝統的な繊維業者に「デジタル化」の概念を構築する

台湾の繊維工場が競争力を維持するためには、EU国内ブランドオーナーの持続可能な要求に応える必要があり、この「デジタル化の波」に乗る必要があります。

しかし、謝賀祥は、多くの台湾の伝統的な繊維工場やアパレル工場がデジタル技術の受け入れ度が低いことを明らかにしました。ほとんどの工場の従業員はコンピュータに触れたことがなく、デジタルデザインやデジタル布地の応用を普及させることは大きな障害です。

「したがって、NunoXは技術的なソリューションを提供するだけでなく、企業や業界の人々がデジタル化がもたらす価値を理解できるように、教育やトレーニング活動にも積極的に参加しています。」と謝賀祥は言います。彼は繊維産業総合研究所や関連産業団体、学術機関と協力し、伝統企業に対してデジタル化の指導を行っています。

謝賀祥は、これを行うことは技術を推進するだけでなく、業界の人々に新しい概念を注入することでもあると強調しています。デジタル化の長期的な価値を理解することによって、業界の進歩を促進することができます。同時に、謝賀祥はNunoXがデジタル化技術をより簡単にし、顧客の既存のワークフローとシームレスに接続できるよう努力しています。

未来を見据え、NunoXは完全な布地AIデジタルデータベースの構築を期待しています。このデータベースは、顧客と協力した後に収集した繊維製品のデザイン、素材、製造プロセスのデータを含む予定です。謝賀祥は、布地のAIデジタルデータベースが大きければ大きいほど、服のデザインと製造プロセスの予測と改善に役立ち、ファッション業界全体をより持続可能な方向に推進できると述べています。

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