ノースフェイスの「廃棄を減らせる服」が、地味にすごい
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Pattern nesting、いわゆる板取り問題ですねぇ、懐かしい ワタシの業界では布ではなく板金ですが (そういえば、大学院のオフィスメイトの論文テーマでしたねぇ、30年近く前です) 電気屋さんならVLSIの回路配置とか、３次元版では、エンジンルーム内の部品配置や、近頃では3Dプリント形状のベッド内配置の問題になりますよ これらの用途では、今では商用ソフトも沢山ありますよ
問題自体は、教科書に載ってる古典的組合せ最適化ですが、一応２次元凸ポリゴン+配置拘束なしでもNP-hard なので、AIだと速く近似解が出る、ってことなんでしょうねぇ あと元形状を分割してるようなので、これはAIでそれなりに適当にやってもらわないと、きっちりやるのは intractable でしょうねぇ 最適設計やるヒトの観点からいうと、"速い" はあまり魅力的ではなく (近似解ならAIでなくても何とでもなるし、AIは学習に時間と資源がかかる)、この "それなりに適当に" をヒトが定式化する手間がはぶける(かも)、というのがAIを使う一番の技術的利点だと思いますねぇ ただこういうのは大抵現場の暗黙知で、定式化しないと（部外者のヒトに）見えないので、必ずしもカイシャのためにはならないんですが
ちなみにここでの入力、生地パターンを立体マネキンから生成する作業を自動化するCADもありますよ AIでやってる所もきっとあるかと ただ、衣服のパターン生成は、デザイナーさんが手作業なさりたい領域のようなので、あまりビジネス的には大きなニーズがないようです
S. Hideakiさんのおっしゃってるのは、生地ロールの幅のお話ですねぇ 板金の場合では、量産ロールの標準幅の種類は生産設備で決まるため変えづらいです 生地でも設備投資上似たような状況なのではないかと
あと、機械設計の学者としては、コレ↓何とかしたら、と思うんですけどねぇ、途上国の sweat shop 問題の根本理由の一つだと思うので ワタシの業界でいうとクルマのシートの縫製にあたります まあ大変な割に、ヒトでいいよ、ってなるので何方もやらないんでしょうけど
「大坪 ミシンは基本的に真っすぐにしか縫えず、丸く縫うとなると、手縫いになります。」
注目のコメント
シンフラックスは、19年にH＆M財団のアワードを受賞した時から、廃棄が出ないパターンを弾き出すテクノロジーに惹かれて、いつか取材させていただきたいなと思っていた企業でした。
アート作品や、オートクチュールなども手掛けておられて、みていてワクワクします。
当時はまだ具体的な商品がなかったので、商品が出たら取材したいと思っていたら、ゴールドウインと量産化プロジェクトを開始。今年、量産化されることになったので、このタイミングで取材させていただきました。
商品は、単純に、見た目がカッコよくて、パターンの線が入っているところが、おしゃれだなと思いました。
ファッションですから、廃棄率だけでなく、美的な説得力との両立は重要です。個人的には両立した商品、という印象です。
廃棄率9%の背景にある試行錯誤。縫製という人力作業とAIの掛け合わせの難しさ等々、想像以上の大変さを語っていただきました。ぜひ、ご一読ください。廃棄を少なくした環境を考えている服を着ているというオシャレ。自分のスタンスを表明するのに消費を使うので、実際に廃棄が少なくなっているか否かよりも「環境を考えているスタンス」表明できる服はメーカーとしても消費者としても大きいと思います。
環境を考えていることがオシャレな流れは環境問題を好転させる意味でも大事な流れだと思います。裁断した生地を縫い合わせてつくるほとんどの服は、作れば作るほど廃棄物が生じてしまうという矛盾に満ちた製品であることが改めてよくわかります。一つの理想は廃棄がほぼ生じない編み物（ニット製品）にすることですが、コストやデザインの制約があります。Synfluxはこのアパレル産業の矛盾に根源的かつ批判的な視座を投げかけるスタートアップです。スタートアップといってもビジネスに偏重しているわけではありません。「A Speculative Fashion Laboratory」と自ら称しているようにスペキュラティブ（思索的）デザインやアートのアプローチも併用し、現在の状況をクリティカルに捉え、根源的に新しい未来の姿を示し続けているクリエイティブなスタートアップです。今後の活動が注目されます。
