Fashion Collection Planner AIは、クリエイティブコンセプトを、原価計算とスケジュールが組み込まれたラインプランへ変換するコレクション計画アシスタントです。ラインシート、コストシート、生産カレンダーも作成でき、デザイナー、マーチャンダイザー、ブランド創業者を支援します。ファッション用語を知っているだけの汎用チャットボットとは異なり、商品開発責任者のように考え、重複するスタイルを削減し、実際の生地のリードタイムに照らして発売日を検証します。Jenovaの統合プラットフォーム上で、OpenAI、Anthropic、Googleなどのモデルと、リサーチおよびドキュメント出力ツールを組み合わせて利用できます。
Fashion Collection Plannerは、シーズンテーマ、ムードボード、カラーストーリーを作成し、サンプル作成に進む前に各アイデアを商業的な現実に照らして検証します。継続展開するニュートラルカラー、シーズンを象徴する2色、アクセントカラー1色で構成したパレットには、カテゴリーごとの推奨カラーウェイ数が付属します。主力ドレスに12色のカラーウェイが必要なコンセプトの場合、AIは幅と深さのトレードオフを明示し、解決策を提案します。
Fashion Collection Plannerは、カテゴリー、シルエット、素材、生産価格帯によってラインを構成し、ブランドのリスク許容度に合わせてコア、ファッション、テストの比率を設定します。この比率によって、動きの速いトレンドを追うことができるラインの範囲も決まります。
Fashion Collection Plannerは、生地使用量、付属品、CMT工賃、関税、運賃からコストシートを作成し、粗利計算の各ステップを表示します。たとえば、上代原価が$32で、卸売価格$80、小売価格$200のスタイルの場合、卸売粗利率は60%、DTC IMUは84%になります。その後、オープン・トゥ・バイに対して、スタイル、カラー、サイズごとに投入数量を配分し、深さを均等に広げるのではなく、実績のある売れ筋を強化します。
Fashion Collection Plannerは、Première Visionのような生地展示会から、ラボディップ、フィッティング、PPサンプル、量産前サンプル、出荷日まで、シーズン全体をマッピングします。エージェントは発売日から逆算して作業し、在庫生地と、より長いリードタイムを要するオリジナル開発生地を区別しながら、日程上の衝突を指摘します。工場が完全な仕様書を期限どおりに受け取れるよう、テックパックの引き渡しポイントもスケジュールに組み込みます。
Fashion Collection Plannerは、卸売向けラインシート、アソートメントマトリクス、コストシート、納品スケジュールを、スプレッドシート、PDF、スライドファイルとして作成します。スタイルの削除、カラー変更、価格改定が行われても、これらのドキュメントはその場で更新できるため、バイヤーと工場は常に最新の承認済みバージョンを受け取れます。
| 従来のアプローチ | Fashion Collection Planner |
|---|---|
| ラインプランが複数の資料とスプレッドシートに分散している | コンセプト、原価、カレンダーを1つのセッションで管理 |
| サンプル到着後に粗利を確認する | サンプル作成開始前にIMUを計算 |
| カレンダーが生地のリードタイムを考慮していない | ラボディップやサンプル作成ラウンドに照らして日程を検証 |
| シーズン末の値下げで過剰なスタイル数が判明する | ラインプランニング中に過剰なスタイル数を指摘 |
無制限のメモリと、忘れられるライン上の決定事項
汎用チャットボットは、会話がリセットされると、工場の50ユニットの最低発注数量、ラインレビューで合意したカラーウェイの削減、OTBの上限などを見失います。その結果、次の配分で削除したスタイルがひそかに復活したり、予算を超過したりします。Fashion Collection Plannerは、セッションをまたいでコンセプト、スタイルマトリクス、原価の前提、カレンダーを保持するため、すべての修正が直前に承認されたバージョンを基盤として進められます。
マルチモデルAIへのアクセス
コレクション計画では、テーマやカラーストーリーのための生成的なクリエイティブディレクションと、コストシート、IMU、OTBの照合に必要な正確な算術処理を切り替えます。Fashion Collection Plannerでは、1つのモデルでムードボードのブレインストーミングを行い、別のモデルに切り替えて46スタイルのラインレビューや投入数量の配分を実行できます。OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek、Qwenなどのモデルを利用できます。ChatGPT（OpenAIのみ）やClaude（Anthropicのみ）のような単一ベンダーのツールでは、両方の作業を1つのモデルに任せる必要があります。
エンドツーエンドのワークフローを実現するインテリジェントなツール統合
Fashion Collection Plannerは、通常は別々のアプリに分かれている工程をつなぎます。ブランドブリーフまたは口述した生地展示会のメモ → トレンドや繊維規制に関するGoogle Searchのリアルタイム調査 → ラインレビュー、原価計算、投入数量の配分 → ラインシート、コストシート、生産カレンダーの出力、という流れです。完成したファイルはGoogle DriveやNotionに保存し、Gmailを通じてバイヤーや工場に送信できます。結果として得られるのは、チャットの記録ではなく、生産ワークフローです。
ファッション用語ではなく、商品開発上の判断力
Fashion Collection Plannerは、なぜラインレビューが必要なのか、なぜラボディップを省略できないのか、そしてなぜファーストシーズンを、意図的に保守的な仕入れによるデータ収集の機会として進めるのが最適なのかを理解します。ユーザーに合わせてガイダンスを調整し、ファッション学生にはフレームワークを説明し、経験豊富なマーチャンダイザーには同じ専門家同士で通じる簡潔な表現を使います。
新興DTCブランドの創業者
初めてのコレクションを計画する創業者には、コアスタイルを重視した編集を提案します。多すぎるスタイルに薄く数量を配分するのではなく、最も有望なアイテムにフルサイズ展開を設定します。
商品開発責任者とマーチャンダイザー
店舗、DTC、卸売にまたがる大規模なアソートメントを調整するチームは、チャネル別アソートメント、過去のサイズカーブ、トップダウンとボトムアップによるOTBの照合にエージェントを活用できます。
仕入れ出張中のデザイナー
生地展示会を回るデザイナーは、ブースを離れる前に、開発生地の600ヤードの最低発注数量とリードタイムがラインに適合するか確認できます。
EU向けに販売するブランド
売れ残った繊維製品の廃棄に関する規制に直面するブランドは、初回投入数量を抑え、リオーダーのトリガーを設定し、認証に裏付けられたサステナビリティの主張を活用できます。
ファッション学生
マーチャンダイジングと商品開発を学ぶ学生は、ラインプランニング、原価計算、カレンダーのフレームワークを段階的に学べます。
無料
Jenovaを試してみたい方に：
Plus（$20/月）
個人ユーザー向け：
Premium（$50/月）
定期的に利用する方に：
Pro（$100/月）
ヘビーユーザー向け：
Max（$200/月）
プロフェッショナル向け：
Ultra（$500/月）
利用量の多いプロフェッショナル向け：
Enterprise（$1,000/月）
企業向け：
すべてのプランは月額請求で、1日の利用上限はありません。各請求日に、割り当てられたクォータ全体をすぐに利用できます。
Fashion Collection Plannerは、初期コンセプトから納品まで、ファッションコレクションを導くJenova上の商品開発・マーチャンダイジングパートナーです。コンセプト作成、アソートメント計画、原価計算、生産スケジュールを1つのワークスペースで処理します。また、ブランドがサンプルを作成し、販売し、出荷するために必要な実務ファイルも出力します。
Fashion Collection Plannerは、メモリ、モデルの選択肢、ツールのワークフローに違いがあります。MOQ、上代原価、OTBの上限、承認済みの削減内容、カレンダーの日付をセッションをまたいで保持するため、ラインレビューで削除したスタイルは削除されたままになります。また、OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek、Qwenなどのモデルを利用でき、クリエイティブディレクションと粗利計算を切り替えられます。リアルタイムのリサーチとファイル出力によって、決定事項をラインシートや生産カレンダーに変換できます。
Fashion Collection Plannerは、トレンド、規制、認証の調査にGoogle Searchを使用し、ムードボード作成時のビジュアルリファレンスにはGoogle Imagesを使用します。承認済みのラインシート、コストシート、カレンダーは、スプレッドシート、PDF、スライドファイルとして出力でき、Google Drive、Dropbox、Notionに保存したり、Gmailを通じてバイヤーや工場に送信したりできます。Google Calendarには、チームのスケジュールと並べてサンプル作成や出荷のマイルストーンを登録できます。
PLMシステムやスプレッドシートは商品データを保存しますが、Fashion Collection Plannerはそのデータについて判断します。エージェントはスタイル数を提案し、投入数量の偏りを指摘し、リードタイムに照らしてカレンダーを確認します。多くのブランドは両方を使用しています。AIがプランを作成してドキュメントを生成し、既存のPLMソフトウェアが長期的な記録を管理します。
適切なスタイル数は、予算、工場の最低発注数量、各スタイルを販売するために必要な数量の深さによって異なるため、決まった数はありません。たとえば、$40Kの予算で、50ユニットの最低発注数量がある28スタイルを展開すると、カラーやサイズの深さに充てる余地がほとんどなくなります。Fashion Collection Plannerは、この過剰な幅をすぐに指摘します。新興ブランド向けのデフォルトのガイダンスでは、より絞り込んだ、コア重視の編集を推奨します。
はい。ただし、入力する原価が正確であることが条件です。Fashion Collection Plannerは、2.5×の上代原価倍率などの乗数を含め、各価格帯における卸売粗利とIMUの計算全体を表示します。出力の信頼性は、入力された生地、付属品、CMT、関税、運賃の数値に左右されるため、すべてのコストシートは実際のミルや工場からの見積もりを基準にする必要があります。
はい。Fashion Collection Plannerに発売日を入力すると、テックパックの引き渡し、ラボディップ、フィッティング、PPサンプル、生産を逆算します。特に、開発生地のリードタイムが在庫生地より長い場合など、スケジュールが成立しない箇所をエージェントが指摘します。実際のリードタイムについては、引き続きサプライヤーに確認する必要があります。
いいえ。Fashion Collection Plannerは、サプライヤー名、工場の詳細、仕様を創作することはありません。MOQや在庫生地と開発生地の違いなど、仕入れに関するトレードオフを説明しますが、ミルや工場の審査はブランドの責任です。
はい、計画策定の補助として利用できますが、法的助言を提供するものではありません。EU域内の大企業は、2026年7月19日以降、売れ残った繊維製品を廃棄できなくなる可能性があり、デジタル製品パスポートの要件も近づいています。これに対応するため、エージェントはリオーダーのトリガーを設定した、より少ない初回投入数量を作成し、オーガニック含有量についてはGOTS、リサイクル含有量についてはGRSなど、認証に基づいてサステナビリティの主張を調整します。最終的なコンプライアンスに関する判断は、資格を有する法律専門家に確認してください。
Fashion Collection Plannerは、トレンドを指示ではなく入力情報として扱います。現在のトレンド情報をリアルタイムで調査し、コア／ファッション／テストの比率を通して、そのラインのうちトレンドリスクを取る割合を定めます。コレクションが納品されるまで6か月以上かかる可能性がある場合、この点は重要です。納品前に消滅する可能性が高いマイクロトレンドは、それを中心に商品を構成するのではなく、指摘されます。
はい。Fashion Collection Plannerは、iOS、Android、ウェブで利用でき、すべての機能が同等に使えます。音声入力により、デザイナーはその場で生地の最低発注数量、リードタイム、フィッティング寸法などを口述できます。その後、セッションはデスクトップに同期され、完全なラインプランを作成できます。
はい。Fashion Collection Plannerは、消化率、販売速度、在庫週数、値下げ率を分析し、次シーズンのカラーの深さ、サイズカーブ、リオーダーの判断に役立てます。ファーストシーズンの結果は、その後のシーズンの仕入れを計画するための根拠になります。
Fashion Collection Plannerは、世界で最も強力なAIエージェントプラットフォームであるJenovaの一部です。Jenovaは、OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek、Qwenなどの主要AIモデルに統合的にアクセスできる環境を提供し、エンドツーエンドのタスク完了を実現するインテリジェントなツール統合も備えています。このプラットフォームには、セッションをまたいだ永続メモリ、自動化されたワークフローオーケストレーション、ウェブ、iOS、Android間の完全な機能同等性が備わっています。ニューヨークを拠点とするテクノロジー企業、**Azeroth Inc.**が開発したJenovaは、70か国以上のユーザーに利用されています。
開発者向けには、Jenova Agent APIが、オーケストレーション、マルチモデルルーティング、メモリ、ストレージ、MCPツールサポートを組み込んだフルマネージドのエージェントバックエンドを提供します。これにより、生のLLM API、ベクトルデータベース、カスタムツールサーバーを個別につなぎ合わせる必要がなくなります。