日本のファッション市場と業界が抱える問題とそこへの解決策と今後のあるべき構造をレポートしました。

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国内におけるファッション消費の生活マインド逆風因子
ファッション情報は川上から
川下への一方方向の発信
DIY性がない。自分で作れない。
『参加』できない。
売れれば売れるほど反作用が働く
市場構造
差別性も嫌い！同質性も嫌い！
買物のものさしが提供されない。
提供するリーダーがいない。
シーンの魅力生活の魅力が見えにくい
＝見えるようにしてこなかった
モデルやインフルエンサー頼み
＝実はファッション消費とは無関係
単品アイテム以外で共通の魅力ロジックが薄い
日本のファッション市場の特殊性
【レディス】モテ志向が強い
ノウハウがない＝感覚的な示唆が多すぎる
自分に似合うものや自分らしい着こなしを
誰も教えてくれないのでブランドに頼るしかない
アイテムMIX店舗ばかりで、
幅広いデザインからの商品選定がしにくい
買い続けても自分が向上してる
感がない。
ファッションは自分の身にならない。
資産にもならない。ならばジムの方が良い。
他者への自慢にならない。
自分の努力と関係ない成金に見えてしまう。

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商品企画
出身の
経営者
ファッション業界に求められるリーダーの資質が変わった！
海外生産拠点
国内企画
デザイン
パターン
サイズ展開
在庫最適化
物流
店頭ＶＭＤ
店頭オペ
生産管理
昔は商品と生産拠点の
ことだけ考えていれば
よかったが、今は
生活者の動きを掴んで
クイックな提案が必要。
デジタルのしくみが
わからないと
コントロールできないが、
データに踊らされてもダメ。
在庫処分の場所と
タイミングの判断も
シビアになってきている。
EC

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企業内部の問題
企業の中で露見するファンクション・デバイド
それは、私の仕事では
ありません！
担当者
そんなこと言っても
データが全部繋がってしまったので
宣伝も、CRMも、仕入れも、営業も
お客様のデータで関連付いてるんだけど。
経営者

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小売業のデジタル化を阻む障害
縦割り組織 とファンクション・デバイド
企業のデジタル武装・新ビジネスモデル開発の最大の敵
商
品
開
発
／
Ｍ
Ｄ
開
発
系
組
織
営
業
系
組
織
店
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営
系
組
織
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業
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門
広
報
／
Ｐ
Ｒ
部
門
Ｒ
＆
Ｄ
部
門
調
達
・購
買
部
門
予算執行＆
オペレーション型
カルチャ－
データ志向＆
ＰＤＣＡカルチャー
アイデンティティ
訴求カルチャー
モノ発想＆
定性ターゲット
カルチャー
データはわかるがモノ・ヒトがわからない モノ・ヒトはわかるがデータが読めない データを“人の管理”のためだけに使う
横断型のミドルが不在
部
門
カ
ル
チ
ャ
ー
経営者は商品部または営業部出身で、
メディアやシステムに疎く、幅広く見られない

5. © 2018 ThinkAgent Inc. All Rights Reserved. 5
1980年代 1990年代 2000年代 2010年代
商業（ファッション）の主役の移り変わり
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時
代
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専
門
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時
代
小
売
店
舗
百貨店
の時代 ファッション
ビルの時代
路面店の
時代
SCの
時代
商
業
施
設
オンラインモールの時代

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消
費
者
従来の
小売業
EC／通販事業者
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広告代理店
新しい物流事業者
Ｃ
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インフラサービス事業者 テ
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今後の小売事業の構造
不動産
デベロッパー
製造業
次世代小売業
マーチャンダイズ
カンパニー
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パ
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新
し
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小
売
業
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形
成
ラックジョブ
投入
Smart
POS
在庫
フリー
チャット
接客
無人レジ
／決済
個配
物流
ショールー
ミング
無人
オペレー
ション
オ
ペ
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シ
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7. © 2018 ThinkAgent Inc. All Rights Reserved. 7
サービスMIXテンプレート
プロダクトMIXテンプレート
デジタル化し、異業種と連動した新しい業界構造
調達・生産ライン
プラットフォーマー
ロジスティクス
プラットフォーマー
データ＆ロジック
プラットフォーマー
保管・加工・修繕サービス
シェアリング・プラットフォーマー
コンテンツビジネス
コト（イベント）型サービス ライフ支援サービス
人＆JOBマッチング 事業マッチング
コワーキング C2C
コラボレーション クイックオーダー
OneToOne
生産
BTO
リメイク
ガーメント
プリンタ
リユース
加工
AR
VR
3D
プリンタ
3D
スキャン

8. © 2018 ThinkAgent Inc. All Rights Reserved. 8
具体的な解決策
前売り分析・予測系
顧客の併買や行動分析
来店検知による買い上げ率アップと
ECサイトからの誘導
SNS連携支援・ライブコマース・バズ生成
MD支援・商品開発・在庫配置支援
商品構成＆在庫配分最適化
店頭フェースを活用したEC販売促進
色・サイズ対応支援（SKU最適化）
売り足しQR＆BTO支援
顧客の箪笥在庫を勘案したレコメンデーション
受注会型リスクレス生産
オムニチャネル化支援
モール間データ連携・在庫＆販売データ集約
マーケティング・オートメーション
CRM支援・パーソナライズ
業態開発＆店頭サービス支援
無人店舗
ピンポイント副業型パート活用
改めて卸ビジネスに徹する＋リテイルサポート
サービステナントを誘致した店舗
買取＆リメイク／保管＆クリーニング
レンタルビジネス
販売スタッフ支援／接客支援連携