패션 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석의 AI(유형별(의류, 신발, 미용, 화장품, 보석 및 시계), 애플리케이션별(패션 디자인 및 제작, 가상 시착 및 피팅 및 패션 트렌드 예측) 및 2035년 지역 예측)

AI IN 패션 시장 보고서 개요

글로벌 패션 AI 시장 규모는 2026년 1억 6억 8,970만 달러로 추정되며, 2035년에는 3억 4억 7,751만 달러에 도달해 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 27.2%로 성장할 것으로 예상됩니다.

패션 시장의 AI는 브랜드가 제품을 만들고, 제조하고, 소비자에게 판매하는 방식을 변화시키고 있으며, 맞춤화와 속도를 위한 이전의 기회를 제공합니다. 인공지능(AI) 기반 기술을 적용해 고객 편의성을 높이고, 시착, 사이즈 예측, 개인별 맞춤 추천 등의 기능을 제공하고 있다. AI는 또한 공급망을 강화하고 비용을 절감하며 비효율성을 제거합니다. 또한 설계 주기를 단축하여 고객의 요구에 신속하게 대응합니다. 앞으로 AI는 패션과 디자인, 제조, 유통, 소비 등 모든 과정을 재창조할 것으로 예상된다.

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코로나19 영향: 팬데믹 기간 중 시장 혼란으로 인한 시장 성장

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 경험하고 있습니다. CAGR 증가로 인한 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

코로나19 팬데믹으로 인해 공급망 차질이 발생하고 온라인 쇼핑 수요가 증가하면서 패션시장은 AI 기술을 운영에 도입했다. 오프라인 매장 폐쇄와 같은 추세는 에너지를 시장에 대대적으로 명명하기 위한 AI 생성 가상 피팅, 개별화된 제안, 스타일 예측의 필요성을 강조했습니다. 전자상거래, AI 등의 조치는 이미 패션 브랜드가 팬데믹 상황에서 살아남는 데 도움이 되었을 뿐만 아니라 미래에도 업계의 변화가 가능하고 필요하다는 점을 입증했습니다. 이 시기는 AI가 패션 부문의 핵심 성장·발전 요인으로 등장한 전환점이라 할 수 있다.

최신 트렌드

"시장 성장은 AI 기반 개인화 트렌드에 의해 주도됩니다"

패션 시장에서 AI의 지속적인 추세는 수직 패션입니다. 이는 제품 선택이나 특정 고객을 위한 맞춤형 의류에 대한 소비자 선호도를 예측하기 위해 AI 기반 도구를 사용하는 것을 포함합니다. 이러한 추세는 기업이 소매 접점이든 전자 소매 접점이든 쇼핑객에게 더욱 흥미롭고 특별한 쇼핑 경험을 제공하기 위해 AI를 구현함에 따라 증가하고 있습니다. 최종 제품의 인지 품질을 높이기 위해 가상 체험에 증강 현실과 인공 지능이 점점 더 많이 적용되고 있습니다. 개인화에 대한 이러한 초점은 패션 비즈니스를 재정의하고 이를 더욱 사용자 지향적으로 만들고 고객의 선호도에 주의를 기울이게 만듭니다.

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분할

유형별

유형에 따라 시장은 다음과 같이 분류될 수 있습니다.의류 및 신발, 미용 및 화장품, 보석 및 시계.

• 의류: 의류에 AI를 구현하는 것은 가상 시험, 정확한 사이즈 추천, 패션 예측을 제공함으로써 패션 부문의 미래 전망을 정의했습니다. 고객 만족도와 반품 감소도 주목할 만합니다. 또한 재고 및 공급망 관행을 강화하고 브랜드가 가능한 최단 시간 내에 시장에 적응할 수 있도록 해줍니다. 또한, 분리된 디자인 애플리케이션은 인공 지능을 사용하여 고객의 피드백과 현재 패션 트렌드를 고려하여 더 좋고 지속 가능한 의류를 제안합니다.

• 신발: 신발 부문에서는 가상 피팅 및 신발 사이즈 추천 구현을 통해 고객 요구에 정확히 맞는 신발 디자인, 트렌드 예측, 인터넷 신발 구매 프로세스 촉진에 AI가 사용됩니다. 또한 낭비를 최소화하고 지속 가능성을 높이기 위해 생산 요소 및 재고 문제의 관련 최적화에도 사용됩니다. 또한 AI 분석은 브랜드가 소비자 수요를 예측하여 마케팅 및 판매 프로세스를 개선하도록 지원합니다.

• 뷰티·화장품: 인공지능(AI) 기술은 고객 맞춤형 상품 추천, 제품 테스트, 피부 진단, 체험형 서비스 등 고객 옵션을 제공함으로써 쇼핑 경험을 풍부하게 한다는 점에서 뷰티·화장품을 향상시켰다. 또한 소비자의 행동과 선택을 연구하여 브랜드가 보다 효율적인 마케팅 캠페인을 만들 수 있도록 지원합니다. 또한, 새로운 트렌드 분석과 뷰티 요구에 가장 적합한 제품 구성을 통해 제품 개발에 대한 의견을 제공합니다.

• 보석 및 시계: 보석 및 시계 부문의 AI는 업계에서 가장 아름답고 아름다운 디자인을 제품에 제공할 수 있도록 하는 생성적 디자인 도구를 통해 디자인 기능을 개선하는 데 사용됩니다. 또한, 증강현실 의류 체험 및 고객 스타일에 따른 사이즈 제안을 통해 고객의 쇼핑 경험을 향상시킵니다. 이는 시장 수요에 대한 AI 기반 분석을 통해 브랜드에 정보를 제공하므로 재고 및 시장 동향에 관한 현명한 의사 결정으로 이어집니다.

애플리케이션별

응용 분야에 따라 시장은 패션 디자인 및 제작, 가상 시착, 피팅 및 패션 트렌드 예측으로 분류될 수 있습니다.

• 패션 디자인 및 제작: Automated Innovations는 패션 디자인을 사람들을 위한 의류 제작과 관련된 보다 효과적인 활동으로 만들기 위해 제너레이티브 디자인 및 3D 모델링과 같은 옵션을 제공함으로써 패션 디자인 프로세스를 돕습니다. 패션 빅데이터를 활용하여 새로운 아이디어를 창출하고, 고객이 좋아할 만한 제품을 만드는 데 도움이 될 수 있는 경향을 계산합니다. 결과적으로 AI는 재료 낭비 없이 창작을 가능하게 하고 자산을 더 빠르고 효율적으로 생산하는 방법도 가능합니다.

• 가상 시착 및 피팅: 컴퓨터 비전 기반의 가상 시착 및 피팅은 소비자가 구매하려는 의류 및 액세서리가 온라인에서 실제로 구매하기 전에 실제로 어떻게 보이고 잘 맞는지 깨닫도록 도와줌으로써 반품률을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이러한 기술에는 소비자의 신체 측정을 ​​기반으로 핏과 외모를 사실적으로 캡처하기 위해 컴퓨터 비전과 증강 현실 도구의 사용이 통합되어 있습니다. 이러한 개인화는 고객의 신뢰를 높이는 것 이상을 제공할 뿐만 아니라 샌드위치와 편의점이 고객의 기대에 부응하도록 지원합니다.

• 패션 트렌드 예측: AI 패션 트렌드 예측을 통해 시기적절한 패션 트렌드 예측의 중요성이 드러납니다. 인공지능(AI) 패션 트렌드 예측은 머신러닝 기술을 사용해 소셜 미디어, 웹 검색, 전반적인 소비자 행동 데이터를 통합해 효율적으로 트렌드를 예측합니다. 이는 브랜드가 고객의 관심을 충족하는 새로운 컬렉션을 계획하고 실행함으로써 고객의 관심을 예상할 수 있는 더 나은 위치에 놓이게 할 뿐만 아니라 이는 이러한 추세를 조기에 파악한 기업이 판매할 수 없는 너무 많은 재고를 축적하거나 소비자 수요가 높을 때 재고가 부족해지는 것을 방지할 수 있기 때문에 재고를 더 효과적으로 통제할 수 있음을 의미합니다.

추진 요인

"시장 성장은 AI 기반 전자상거래 혁신에 힘입어 이루어졌습니다."

전자상거래가 급격히 증가하거나 고성장하면서 패션 브랜드가 소비자의 온라인 구매 경험을 향상시키는 것을 목표로 하기 때문에 패션 시장에서 AI의 활용이 가능해졌습니다. 따라서 가상 시착 도구, 개인화된 제안, 봇 등의 AI 기술이 실제 소매점과 가상 소매점 간의 격차를 최소화한다고 볼 수 있습니다. 고객과의 상호작용을 강화하고 만족도를 높여 현재 치열한 인터넷 기반 비즈니스 환경에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

"시장 성장은 AI로 강화된 고객 상호 작용에 의해 주도됩니다"

고객은 AI 솔루션의 도움을 통해서만 제공될 수 있는 브랜드로부터 대화 중심의 자연스러운 쇼핑 상호 작용을 기대합니다. 현재 AI는 소비자의 개인 특성과 행동 패턴을 활용하여 원하는 특성을 갖춘 올바른 제품을 제안하고 추천을 제공하며 특정 제품이나 서비스를 홍보하는 것을 가능하게 합니다. 또한 개인화로 인한 고객 충성도 덕분에 매출은 물론 전환율도 향상됩니다.

억제 요인

"높은 비용은 소규모 브랜드의 시장 성장을 제한합니다."

패션 시장 성장에서 AI에 대한 주요 위협은 특히 소규모 브랜드와 소매점의 경우 구현과 관련된 높은 비용입니다. AI의 구성 요소, 특히 기계 학습 알고리즘과 증강 현실 도구는 시스템을 구축하고 통합하기가 쉽지 않습니다. 이러한 목표를 달성하려면 많은 돈과 시간이 필요합니다. 이는 특히 자본 투자가 적은 많은 조직의 대규모 활용을 방해할 수 있는 주요 장벽을 극복합니다.

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AI 패션 시장 지역 통찰력

시장은 주로 유럽, 라틴 아메리카, 아시아 태평양, 북미, 중동 및 아프리카로 구분됩니다.

"시장 성장은 북미 혁신이 주도"

북미는 기술적으로 진보적인 환경과 확립된 AI 솔루션 제공업체 및 패션 브랜드로 인해 패션 시장 점유율에서 가장 큰 AI를 차지하고 있습니다. 그리고 이 지역의 소비자는 진보적이기 때문에 AI 기반 추천이나 전자 구매 등 일상 생활을 개선하고 단순화할 수 있는 차선책을 항상 찾고 있습니다. 같은 맥락에서 AI 및 관련 기술에 대한 연구 증가, AI에 대한 통합 및 투자, 우호적인 정부 정책은 북미 시장을 성장시킬 수 있는 기반을 제공합니다. 전체적으로 이러한 상황을 통해 이 지역은 패션 AI의 맥락에서 가장 중요한 위치를 차지할 수 있습니다.

주요 산업 플레이어

"시장 성장은 AI 혁신과 핵심 기업의 협력에 의해 촉진됩니다."

패션 산업의 중요한 주체는 패션 시장의 AI 개발에 참여하고 기계 학습, 증강 현실, 빅 데이터 분석과 같은 혁신을 촉진합니다. 서비스, ​​물류 및 범위 예측의 맞춤화 전략도 시장의 나머지 부분에 대한 벤치마크였습니다. 이는 패션 산업 전반에 걸쳐 AI 보급과 전체 시장 성장을 꾸준한 속도로 추진한다는 목표를 달성하는 데 영향을 증폭시키는 협업과 인수에 의해 뒷받침됩니다.

프로파일링된 시장 참가자 목록

• 마이크로소프트(미국)
• 구글(미국)
• IBM (미국)
• 아마존(미국)
• 오라클(미국)

산업 발전

2024년 6월 1일: H&M 그룹은 새로운 AI 트렌드 분석 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 고급 기계 학습 알고리즘을 사용하여 소셜 미디어, 온라인 검색 및 과거 데이터에서 패션 트렌드를 분석합니다. 이는 새로운 트렌드와 소비자 선호도에 대한 실시간 통찰력을 제공하여 H&M이 현재 시장 수요에 더 잘 부합하도록 제품 디자인과 재고 관리를 최적화할 수 있도록 해줍니다.

보고서 범위

이 보고서는 독자가 패션 시장의 글로벌 AI를 여러 각도에서 포괄적으로 이해할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하는 과거 분석 및 예측 계산을 기반으로 하며 독자의 전략 및 의사 결정에 충분한 지원을 제공합니다. 또한 이 연구는 SWOT에 대한 포괄적인 분석으로 구성되어 있으며 시장 내 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 향후 몇 년 동안 응용 프로그램이 궤적에 영향을 미칠 수 있는 동적 범주와 잠재적인 혁신 영역을 발견하여 시장 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사합니다. 이 분석은 최근 추세와 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장 경쟁사에 대한 전체적인 이해를 제공하고 성장 가능한 영역을 식별합니다.

이 연구 보고서는 양적 및 질적 방법을 모두 사용하여 시장 세분화를 조사하여 시장에 대한 전략적 및 재무적 관점의 영향을 평가하는 철저한 분석을 제공합니다. 또한 보고서의 지역 평가에서는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적인 공급 및 수요 요인을 고려합니다. 주요 시장 경쟁업체의 점유율을 포함하여 경쟁 환경이 꼼꼼하게 자세히 설명되어 있습니다. 이 보고서에는 예상되는 기간에 맞춰진 독특한 연구 기법, 방법론 및 핵심 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로 이는 전문적이고 이해하기 쉽게 시장 역학에 대한 귀중하고 포괄적인 통찰력을 제공합니다.