カスタマーセントリックなAttention-Based Assembly™モデル

by TANAAKK
in AI/ML, CASE STUDY, HITSERIES®︎Centurion, HITSERIES®ODM, HITSERIES®︎RevOps, KNOWLEDGE BASE
on 2025-03-11

「カスタマータッチポイントが多い企業は、歴史的にマーケットオーナーとしてバリューチェーンを独占する」

これはIT業界で証明されてきた法則であり、デジタル化が進みづらい業界でも、そう遠くない未来に適用される可能性が極めて高い。

マーケットの重心を見極める｜Attention-to-Binary-Materialization™

High Attention Player™｜マーケットのバイイングパワーを持つ主体。時代や業界によってユーザー、商社、サプライヤーなどHigh Attention Playerは流動する。

Attention Based Assembly™｜マーケットのバイイングパワーを最も有する主体の要望に合わせてバリューチェーンを最適化する経営方針。オーバーエンジニアリング、オーバースペックを避けて、Least Action Structureを実現する。

Attention-to-Binary-Materialization™｜願望から物質化までの一連の過程を全てバイナリーデータで記録すること

Least Action Principle™｜物理学の基本定理で最小作用の原則。二点間を最小エネルギーで通過するように損失関数が最小化されていくこと。

Meta-Spacetime Critical Path™｜Attention-to-Binary-Materialization™のアッセンブリ工程をバイナリデータで記録、判別していくことで、クリティカルパスが特定できる。

Attention-to-Binary-Materialization™

市場を牽引していく主体（High Attention Player™）のタッチポイントが増えるポジショニングを企業経営の至上原理とし、業界の伝統や法令、慣習を含む様々なコストを抜本的にゼロから見直し、ユーザーのアテンション（意思）を中心として、デジタルバリューチェーンにあらゆる取引を記録し（Attention-to-Binary-Materialization™）、最小エネルギーで実現する（Least Action Principles™）。データ化されていることで、マーケットの重心（High Attention Player™）が今どこにあるかが明確にわかり、オーガニックグロースのコアに集中投資することで、産業の中核ポジショニングを実現する。

同様の手法でユーザーセントリックなデジタルバリューチェーン・エコシステムを構築することで主に小売、製造、メディアを中心として、テクノロジーが既存産業を一気に革新してきました。

Attention-Based Assembly™ を Materialize（具現化）するための “Least Energy Structure™” の重要性

カスタマーセントリックなデジタルファッションサプライチェーンを構築するには、Attention-Based Assembly™（ABA™）の実現が不可欠です。
これを物理的に具現化するには、Least Action Path™（最小作用経路）を通り、かつLeast Energy Structure™（最小エネルギー構造）を設計する必要があります。

1. Least Energy Structure™ とは？

Least Energy Structure™（最小エネルギー構造）とは、システム全体が最小のエネルギー消費で最適な機能を果たす構造を指します。これは、生物の自己組織化や、物理学におけるエネルギー最小原理（Least Action Principles™）と同様に、最も自然で効率的な形態を追求するものです。

ファッション製造において、最適なエネルギー消費で製品を組み立てるフレームワークとして適用すると：

デザイン、色、サイズなど需要を見極める
材料・部品の最小単位の組み合わせで最適な製品を形成
生産フローの最短経路を全体最適で決定し、エネルギーの無駄を省く
サプライチェーン全体で「動的に最も効率の良い経路」を形成

2. Least Energy Structure ™による Attention-Based Assembly ™の実現

Attention-Based Assembly™（ABA™）を具現化するには、以下の Least Energy Structure™（LES™） の設計が重要です。

A. 動的なデマンドレスポンスのためのデジタルBOMとモジュラーアーキテクチャ

最も成長するオーガニックグロースセグメントを明確に理解
すべての下着製品を 最小構成単位（モジュール） に分解し、単品トラッキング
- カップ、ストラップ、ワイヤー、レース、バックパネル…
デジタルBOMと連携し、最小の材料・最短時間で最適製品を生成

B. Least Action Path に基づく動的生産

スマートファクトリー内の生産経路をリアルタイム最適化
- AIとIoTが縫製ライン・組立ライン・搬送経路を動的制御
- AGV（無人搬送車）・自動裁断機・ロボットアームを最適配置
最小の移動・最小の手作業で生産を完結
- 例）ワイヤー取り付け→ストラップ縫製→レース装飾 → 検品 → 梱包
- 従来の直線的ライン生産ではなく、動的に構造を変化させる

C. エネルギー効率の最適化（IoT & AI）

工場全体の エネルギー消費最小化 を目的とした設計
- 生産設備の稼働率をリアルタイム最適化
- 電力消費・機械の摩耗・人員配置をデータ解析し、最小エネルギーで最大生産性を実現
AIが工場内の全セクションを監視し、余分な待機時間やムダを削減
RFIDとAI画像認識による自動検品＆トレーサビリティ

3. Least Energy Structure ™による最適サプライチェーン

デジタルファッションの新しいサプライチェーンモデルは、単に「個別生産」するだけではなく、全体最適（エネルギー最小）を考慮したオペレーションを組み込む必要があります。

A. AIによる需要予測 & 即時生産

消費者データ（検索履歴・購買履歴・フィッティングデータ）をリアルタイム分析
在庫ゼロのオンデマンド生産
- 例）需要予測による最適生産数量を決定
- RFIDとクラウドBOMにより、必要なパーツだけを工場へ送信

B. 分散型生産ネットワーク

中央集約型の大量生産 → 動的な分散生産
- 例）北米・欧州・日本、東南アジアのミニ工場ネットワークを構築
- 注文ごとに最もエネルギー効率の良い地域で生産
- ドロップシッピング＋ローカル生産で最短ルート配送

C. 最適配送 & リバースロジスティクス

最短の物流経路をAIが動的選択
- 消費者の位置、交通データ、配送センターの稼働状況をリアルタイム分析
- カーボンニュートラルな輸送手段を活用
返品データの即時反映
- AIが返品理由を分析し、最適な改良点を生産へフィードバック
- アップサイクル可能な素材を使用し、サステナブル設計を前提とする

4. Attention-Based Assembly を Materialize（具現化）するための “Least Energy Structure” の構築

オーガニックグロースに関する明確なインサイト
デジタルBOMとモジュール型生産
- 部品レベルで最適なカスタマイズを行い、材料と工程を最適化
Least Action Path に基づく生産フロー最適化
- スマートファクトリー & AI制御で最短の生産経路を実現
エネルギー効率最適化（IoT & AI）
- 工場・機械・人員の稼働率をデータで最適化し、最小エネルギーで最大生産
リアルタイムデータで動的なサプライチェーン制御
- オンデマンド生産＋分散型生産でカーボンフットプリント削減
消費者の行動データとフィードバックを即時反映
- AI解析により、個別カスタマイズ + 在庫ゼロ生産を可能にする

Attention（消費者の欲求）を、最小エネルギーで具現化する新しいデジタルファッションの販売生産モデル

Shopifyを中心としたマルチデバイス・マルチプラットフォーム・多言語・多国籍販売モデル（マーケット主導型）

📌 コンセプト：オープンソースマーケットを活用し、フルフィルメント＆オンデマンド生産でグローバル展開

明確なデマンドインサイトの収集（デジタルR&D, アナリティクス）
Shopifyを中心としたオムニチャネル販売
インフルエンサー（ブランドチャンピオン）マーケティング
オープンソースエコシステムを構築
需要計画 & デザイン企画 → 工場発注までのデジタル統合
フルフィルメントによるグローバル配送最適化

1️⃣ ビジネスモデルの全体構成

要素	概要
販売プラットフォーム	Shopify + マルチマーケット（Amazon, TikTok Shop, Instagram, WeChat）
マーケティング戦略	ブランドチャンピオン（インフルエンサー）によるユーザーエンゲージメント
注文処理 & 在庫管理	AI需要予測 & フルフィルメント連携
ロジスティクス & 生産	Shopify連携の倉庫（FBA, Deliverr, ShipBob） & オンデマンド製造
多言語・多通貨対応	AI翻訳 & Shopify Markets活用

2️⃣ Shopifyを中心とした販売エコシステム

🚀 Shopify Plus を基盤にオムニチャネル化

Shopify Markets を活用し、多通貨 & 多言語ストアを自動最適化
Shopify Flow + AIによるパーソナライズマーケティング
ヘッドレスコマース（Shopify Hydrogen + Oxygen）でPWA（Progressive Web App）対応し、マルチデバイス最適化検討

🎯 Shopifyと連携する販売チャネル

プラットフォーム	特徴 & 戦略
Shopify Store（公式EC）	ブランドの中心、D2C展開
Amazon	世界最大級のB2Cプラットフォーム、FBA活用
TikTok Shop	ショート動画コマース、ライブ販売
Instagram & Facebook	Meta Shopsを活用、広告連携
WeChat & 小紅書（中国市場）	中国市場専用の販売戦略
Zalando（欧州） & Shopee（東南アジア）	地域特化型マーケットプレイス

📌 エコシステム連携

Shopify Scripts + Shopify Flow でカスタムディスカウント & オートメーション
Google Analytics 4 & Meta Pixel でカスタマー行動分析
Shopify Markets Pro を活用し、多国籍展開の税制対応

3️⃣ ブランドチャンピオン（インフルエンサー）マーケティング

🎯 インフルエンサーを「ブランドチャンピオン」として活用

D2Cブランドの共感型マーケティング
UGC（User Generated Content）戦略
ライブコマース × 限定販売モデル

📌 主要施策

施策	戦略
インフルエンサープログラム	専属ブランドアンバサダー契約
アフィリエイトEC（Shopify Collabs）	販売ごとにインセンティブ付与
ライブコマース（TikTok, Instagram）	限定商品販売 + 即時購入フロー
UGC × AIレコメンド	購入者レビュー & リアルユーザーの投稿拡散
マイクロインフルエンサー活用	地域ごとのローカルマーケティング

🚀 エンゲージメント強化

「試着体験 → SNS投稿」 キャンペーン
インフルエンサーのフォロワー向け「特別コレクション」
Shopify Launchpad を活用した限定リリース戦略

4️⃣ フルフィルメント & ロジスティクス最適化

📌 フルフィルメントネットワーク

🚀 フルフィルメントセンター

リージョン	フルフィルメントサービス
北米	Amazon FBA, ShipBob
欧州	Zalando Fulfillment, Shopify Fulfillment Network
アジア	Shopee Fulfillment, Deliverr

✅ Shopify Fulfillment API 連携

注文データ → 最適倉庫へ自動割当
AIが最適な出荷ルートを選択（最小配送コスト）
DHL / FedEx / Shopify Shipping でグローバル配送管理

🎯 オンデマンド生産 × AI需要計画

ShopifyとMES連携
- 注文データがリアルタイムで工場へ送信
- 最小ロットのオンデマンド生産
AI予測による事前発注
- 購買データ分析 → 需要予測
- 自動発注システムで在庫最適化

📌 リアルタイムデータ連携

RFIDトラッキング で商品ステータス可視化
返品データ解析 による製品改善
Shopify Flow を活用した自動アクション

5️⃣ デザイン企画 & 需要計画

🎯 カスタマーデータ → デザイン

AIトレンド分析 で人気デザインを予測
インフルエンサーのフィードバック をデザインに反映
「試作 → SNS投票 → 生産決定」フロー

📌 AIベースのデザインプロセス

SNS解析（Instagram / Pinterest / TikTok）
- トレンドワード & ビジュアル分析
AIフィードバックループ
- 購買データ & 返品データ解析
オンデマンド生産へ反映
- 小ロット生産 & フルフィルメント最適化

🚀 デザイン & 製造の完全デジタル化

CLO 3D / Optitex を活用したデジタルデザイン
MES & ERP統合でシームレスな発注

デジタルファーストのマルチプラットフォーム販売

領域	実装ポイント
Shopify & マルチチャネル	Shopify Markets + TikTok & Instagram連携
インフルエンサー戦略	ブランドチャンピオン活用 & アフィリエイトEC
フルフィルメント & ロジ	Shopify Fulfillment API & AI最適化
AIデータ活用	需要予測 & カスタマイズ生産

📌 最終ゴール 1️⃣ インフルエンサー主導でグローバル販売を加速 2️⃣ フルフィルメントで世界最適配送 3️⃣ デザイン & 需要計画をリアルタイム最適化

スマートファクトリーの全体設計

コンセプト：「Least Energy Structure」+「Real-time Customization」

目的：

生産効率の最大化（最小エネルギーでAttentionを具現化）
ゼロ在庫モデル（オンデマンド生産・分散生産）
完全デジタル記録（RFID & AIカメラ & IoT）

キーコンポーネント

エリア	システム/機器	役割
デザイン & デジタルBOM	AIパーソナライズエンジン	消費者のデータからカスタム設計
	クラウドBOMシステム	各パーツ（カップ、ストラップ…）のデータ管理
生産計画 & 制御	MES（製造実行システム）	各工程をリアルタイム最適化
	AI需要予測システム	注文データを分析し、生産量を最適化
裁断 & 縫製	自動裁断機（CAM）	AIによる最小生地ロスの裁断
	IoT対応ミシン	針圧・縫製品質をリアルタイム監視
組立 & 縫製ライン	AGV（無人搬送車）	部品の最適搬送
	ロボットアーム	ワイヤー挿入・タグ付けの自動化
品質管理	AIカメラ検査システム	縫製ズレ・ほつれの自動検出
	RFIDタグ & スキャナ	全商品のトレーサビリティ確保
梱包 & 出荷	自動梱包機	最適な包装 & 出荷工程
	AI物流最適化	最短配送経路を動的決定

Factory Layout 概要

セル生産方式 × スマートライン
- 従来の直線ライン生産を廃止し、動的なAGV搬送
- 最小エネルギーで組立プロセスを完結
スマートセンシング
- 作業者動線をカメラ & AIで最適化
- IoT機器とRFIDでリアルタイム生産追跡

MES（製造実行システム）の選定

目的：リアルタイムで生産ラインを最適制御

作業スケジュールの最適化
AIによる不良発生率のリアルタイム予測
RFID連携で全プロセスのトレーサビリティを確保

MES（Manufacturing Execution System）の要件

✅ リアルタイムデータ取得

IoTセンサー、AIカメラ、RFIDのデータを一元管理
✅ カスタマイズ生産に対応
小ロット・個別注文にも適応できる生産計画機能
✅ Least Action Path を動的計算
AGV搬送の最短経路、作業の最適順序をAIが決定
✅ クラウドBOMと統合
デザイン→製造→出荷のデジタルフローを自動化

実装フロー

1️⃣ RFIDタグ & IoT機器の接続
2️⃣ MESに生産データを統合
3️⃣ AIシミュレーションで最適フローを決定
4️⃣ 量産ラインに応じてプロトタイプで試験運用（PoC）
5️⃣ 量産本格運用開始（生産最適化）

AI・IoT・RFIDによる最適化

💡 工場全体の最小エネルギー化

1️⃣ リアルタイム生産監視

IoTセンサーが 各機械の稼働データ を収集
AIが生産状況をリアルタイム解析し、異常を検知
2️⃣ AGV & AIロボットによる最適搬送
生産ラインを 動的に構成変更（柔軟なLeast Action Path）
AGVが最短距離で部品を搬送（エネルギー消費最小化）
3️⃣ AI品質管理
カメラ検査 & 画像認識で不良率をリアルタイム算出
不良発生傾向をAIが学習し、工程改善を提案
4️⃣ RFID + AI 物流最適化
消費者データを解析し、最短の配送ネットワークを決定
ドロップシッピングやローカル生産と連携し、サプライチェーンを分散最適化

Attention-Based Assembly の “Least Energy Structure” 実装

項目	実装ポイント
生産方式	デジタルBOM & モジュラー生産
生産計画	AI需要予測 + MESによる動的最適化
生産工程	AI & IoTで最短のLeast Action Pathを確保
品質管理	AIカメラ & RFIDでリアルタイム検査
物流	AIが最適配送ネットワークを計算

📌 最終ゴール：

1️⃣ ゼロ在庫 & カスタム生産の完全自動化
2️⃣ 最小エネルギーでの下着生産（Least Energy Structure）
3️⃣ Attentionを最速・最適にMaterializeするサプライチェーンの確立

品質管理基準

デジタルファーストをコアとして品質基準の統一、リアルタイムデータ管理、トレーサビリティ向上を目的とします。

1. 基本方針

デジタルファーストの品質管理
- 全ての生産データを**クラウドベースのMES（製造実行システム）**に記録し、リアルタイムでモニタリング。
- RFID、AI画像検査、IoTセンサーを活用した品質チェック。
- 全工程のトレーサビリティ確保（原材料 → 縫製 → 最終検品 → 出荷）。
国際品質基準の遵守
- ISO 9001、OEKO-TEX、BSCI、WRAPなどの基準に準拠。
品質管理責任の明確化
- 各工程ごとにデジタル記録を基に品質担当者を設定し、不良発生時の責任範囲を明確化。

2. 品質管理プロセス

工程	管理基準	品質検査方法（デジタル化）
原材料受入検査	① 生地・副資材の物性試験（強度・伸縮性・色落ち） ② RFIDラベルスキャンで入庫データ記録	– 自動検査機による物性試験 – RFID/WMS連携によるデジタル記録
裁断	① CADデータと照合し、裁断精度 ±1mm以内 ② カット端のほつれ防止処理	– AIカメラで裁断誤差検出 – 裁断機IoTデータをリアルタイム監視
縫製	① 縫製ズレ ±1mm以内 ② 糸切れ・飛び出しなし ③ ストラップ・バンドの縫製強度試験（引張耐久 500N以上）	– AI画像検査機による自動チェック – IoTミシンの縫製テンションモニタリング
ワイヤー・ストラップ取付	① ワイヤーの正しい位置と左右対称性 ② ストラップ取り付け角度 ±1°以内	– 3Dスキャナで位置確認
装飾・レース縫製	① 位置ずれ ±1mm以内 ② レースの歪み・糸飛びなし	– 高精度カメラ＋AIで自動チェック
最終検品	① 外観チェック（汚れ・糸くず・ほつれ） ② サイズ測定（許容範囲 ±5mm） ③ 縫製強度テスト（ホック耐久 500回開閉）	– AI画像検査＋X線異物検査 – RFIDで個体識別
タグ付け・梱包	① RFIDタグデータと製品情報の一致 ② 梱包時の品番・数量チェック	– 自動タグ読み取り検証
出荷	① 出荷時の品番・数量・ロット確認 ② トレーサビリティデータ管理	– 出荷前スキャン＆クラウド記録

3. 不良管理とトレーサビリティ

不良発生時のデジタル管理
- MESとAIカメラのログ解析により、不良発生工程を特定。
- リアルタイム品質ダッシュボードで不良率を可視化し、即時フィードバック。
- 原因分析＆是正処置（CAPA） をデジタルワークフローで管理。
デジタル品質データの活用
- リアルタイム不良率レポート（日次・週次・月次）。
- AIによる品質トレンド分析（異常値の検知）。
- RFIDとERPの統合による全工程のトレーサビリティ。

4. KPI（品質管理目標）

指標	目標値	測定方法
製品不良率	1%未満	MESの不良データ集計
縫製不良率	0.5%未満	AIカメラ＆検査データ
RFIDトレーサビリティ精度	99.99%	自動スキャン精度
品質クレーム率	0.2%未満	顧客フィードバック

5. デジタル品質管理システムの導入

MES（製造実行システム）
- リアルタイム品質データ収集（縫製機器、検査機、RFID）。
- 生産ラインごとの不良傾向分析。
- スマートフォン/タブレット対応の現場ダッシュボード。
RFID & AI検査
- 部品・製品単位でのトラッキング。
- 画像認識＋AIでの縫製不良検出。
品質データのクラウド管理
- ISO 9001準拠の品質管理ドキュメントをデジタル化。
- 監査対応の自動レポート生成。

6. 継続的改善（PDCA）

品質データを基にAIが最適化提案（異常発生予測）。
リアルタイムで現場フィードバック（ダッシュボード表示）。
データに基づく品質改善トレーニングを定期実施。

アッセンブリ工程別品質管理項目及びシステム

1. ブランドデザイン企画・設計

デザインソフト（Adobe Illustrator、CLO 3D など）
CAD/CAMシステム（Optitex、Lectra、Gerberなど）
PLM（Product Lifecycle Management）システム
デジタルBOM管理システム
クラウド型データ管理サーバー

2. 原材料の仕入・在庫管理

RFID/バーコード付き原材料タグ
WMS（倉庫管理システム）
原材料在庫管理用の自動倉庫
AGV（無人搬送車）による原材料搬送
IoTセンサー付き保管棚（温湿度管理）
デジタルスケール＆自動計量システム

3. 放反・延反

自動放反機
自動延反機
生地テンションコントロールシステム
延反状態のデジタル記録カメラ
作業者動線トラッキングカメラ

4. CAM（自動裁断）

CAM裁断機（Lectra、Gerber、Bullmerなど）
AI制御によるネスティング最適化システム
裁断データのクラウド管理
RFID付きカット部品タグ
カメラによる裁断精度検査

5. 各部品のアッセンブリ

部品仕分け用AGV
自動組立装置（部品接着、圧着）
作業動線トラッキングカメラ
作業ミス防止のAIアシストシステム
デジタルワークインストラクション（タブレット表示）
部品管理用IoTシェルフ

6. 縫製

IoT対応ミシン（JUKI、Brother、PEGASUSなど）
作業者手元カメラ（作業動作記録＆解析）
AI縫製アシストシステム（エラー検知）
自動糸切り＆仕上げ機
RFIDによる工程進捗管理

7. 検品・商品タグ付け

画像認識AIによる自動検品装置
X線/3Dスキャナによる異物混入検査
RFID/バーコード付き商品タグ発行プリンタ
自動タグ貼付機
データベース連携した品質管理システム

8. 梱包・出荷

自動梱包機
カメラ＆重量センサー付き梱包検査装置
ダンボール番号管理システム
AGVによるパレット搬送
クラウド型出荷管理システム
配送トラッキング用IoTセンサー

9. 工場全体のデジタル統合

MES（製造実行システム）
IoT対応ERP（SAP S/4HANA, Oracle ERP, NetSuite）
リアルタイム作業者トラッキングシステム
AI解析による生産最適化システム
デジタルツインシミュレーション
5G/Wi-Fi 6対応ネットワークインフラ
カメラ＆センサーによる設備稼働監視システム

アッセンブリ工程番号

工程番号	工程名	作業内容	品質管理項目	検査方法
1	カップ成形	ウレタンフォームやモールドカップを加熱・圧縮し成形	① 形状の均一性 ② カップのシワ・変形の有無 ③ カップ厚みのばらつき	– 目視検査 – 3Dスキャナ測定
2	ワイヤー挿入	アンダーワイヤーをワイヤーポケットに挿入	① ワイヤーの左右対称性 ② ワイヤーの飛び出し防止 ③ 縫い付け位置のズレ	– 目視検査 – 力を加えた耐久試験
3	ストラップ取り付け	ストラップを前後に縫い付ける	① 取り付け位置のズレ ② しっかり縫製されているか ③ 調節機能の正常動作	– 目視検査 – 引っ張り強度試験
4	サイドパネル縫製	バックパネル（パワーネット）を縫い合わせる	① 縫い目の歪みや破れ ② 生地の伸縮性維持 ③ ステッチの強度	– 目視検査 – 引っ張り強度試験
5	カップとバンドの接合	成形済みカップをアンダーバンドに縫い付け	① 縫製位置のズレ ② カップの固定強度 ③ バンドの歪みの有無	– 目視検査 – テンションテスト
6	ホック取り付け	背面のホック＆アイを取り付け	① 縫製強度の確保 ② ホックの取り付け位置の正確性 ③ 開閉時の耐久性	– 目視検査 – ホック開閉試験
7	レース・装飾縫製	レースやリボン、チャームを取り付け	① 取り付け位置のずれ ② 縫製の強度 ③ 繊細な装飾部分の糸飛び	– 目視検査 – 糸引き試験
8	全体の仕上げ・検品	糸くずの除去、歪み調整、最終検査	① 糸の始末ができているか ② 縫製不良の最終チェック ③ 全体の左右バランス	– 目視検査 – 手触りチェック
9	タグ付け	ブランドタグ・洗濯表示タグの縫い付け	① 取り付け位置の正確性 ② 誤表記の有無 ③ RFID/バーコードの読み取り確認	– 目視検査 – RFIDスキャナ
10	梱包・出荷前検査	OPP袋・化粧箱へのパッキング	① 商品コードと内容物の一致 ② 梱包材の破損チェック ③ 出荷前の最終品質保証	– 目視検査 – 重量チェック

インナーウェアBOM

カテゴリ	部品・素材	説明
主要生地	表地（カップ部分）	ナイロン、ポリエステル、レース、コットン
	裏地（ライニング）	吸湿・速乾素材、メッシュ
	パワーネット	ストレッチ性のあるサポート生地
カップ	フォームパッド	モールドカップ、発泡ウレタン
	ウレタンシート	カップ補強
	ワイヤーポケット	ワイヤーを収納する布
ワイヤー＆ボーン	アンダーワイヤー	金属ワイヤー、プラスチックワイヤー
	サイドボーン	スパイラルボーン、プラスチックボーン
ストラップ	ストラップテープ	伸縮性のあるテープ（ナイロン、ポリエステル）
	ストラップ調節具	金属 or プラスチックのアジャスター
バック＆アンダーバンド	ゴムテープ	伸縮性のあるバンド（ナイロン、ポリウレタン）
	フック＆アイ	2列3段、3列3段などのホックセット
装飾パーツ	レース	刺繍レース、ストレッチレース
	サテンリボン	リボン装飾
	チャーム	メタル or プラスチック装飾
縫製用副資材	縫製糸	ポリエステル糸、ナイロン糸
	芯地	硬めの補強用生地
タグ＆ラベル	ブランドタグ	ブランドロゴ入りタグ
	ケアラベル	洗濯表示、組成表示
	RFIDタグ	生産管理用のタグ
包装資材	個包装袋	OPP袋、ジップ付き袋
	化粧箱	ブランド専用の箱
	梱包材	段ボール、緩衝材

ボトムウェアBOM

カテゴリ	部品・素材	説明
主要生地	表地（フロント・バック）	ナイロン、ポリエステル、コットン、レース
	クロッチ（股部分）	コットン、吸湿速乾素材
ウエストバンド	ゴムバンド	伸縮性のあるウエストゴム
脚周り	ゴムテープ	脚口に使用する伸縮ゴム
装飾パーツ	レース	刺繍レース、ストレッチレース
	サテンリボン	装飾用リボン
縫製用副資材	縫製糸	ポリエステル糸、ナイロン糸
	芯地	硬めの補強用生地
タグ＆ラベル	ブランドタグ	ブランドロゴ入りタグ
	ケアラベル	洗濯表示、組成表示
	RFIDタグ	生産管理用のタグ
包装資材	個包装袋	OPP袋、ジップ付き袋
	化粧箱	ブランド専用の箱
	梱包材	段ボール、緩衝材

品質管理のポイント

トレーサビリティの確保
- 各工程でのデータをデジタル記録し、不良発生時の原因を特定できるようにする。
- RFIDタグでどのラインで製造されたか追跡可能にする。
自動検査の導入
- 3DスキャナやAI画像認識による縫製ズレの自動判定。
- 引っ張り強度や耐久性の自動テスト機を導入。
リアルタイム品質管理
- IoTを活用し、縫製ミシンの針圧やテンションをリアルタイムで監視。
- デジタル管理システムで不良率をリアルタイム表示。

NetSuite ERP と MES（Manufacturing Execution System）の連携について

✅ 結論：NetSuite は MES（製造実行システム）とシームレスに連携可能

NetSuite には 製造管理モジュール があるが、高度な工場制御（IoT・リアルタイムデータ・生産最適化）には MES との連携が必須
NetSuite は API（REST / SOAP）を介して MES と統合可能
MES との連携により、スマートファクトリーのリアルタイムデータ管理が実現

📌 1. NetSuite ERP + MES 連携の概要

NetSuite は以下のように MES（製造実行システム）と連携し、工場のリアルタイム管理を強化できます。

🚀 統合するシステムと役割

システム	役割	NetSuite との連携方法
NetSuite ERP	受注・生産計画・在庫管理・請求・財務	MESとAPI連携、リアルタイムデータ統合
MES（製造実行システム）	生産ライン制御・IoTデータ・工場リアルタイム監視	IoT / AI からのデータを統合

🎯 MES の主な機能

リアルタイム生産データの収集
生産設備（IoT機器）からのデータ取得
品質管理（AI 画像検査、RFID トラッキング）
工場の作業指示（ペーパーレス製造）

📌 2. NetSuite と MES 連携の主要ポイント

💡 NetSuite は標準機能だけでは、リアルタイムの製造管理（IoT / AI / 画像検査）に弱い → MES を統合することで補完可能

✅ 連携する主要な MES 機能

MES機能	NetSuite 連携ポイント
生産進捗リアルタイム管理	NetSuite の生産オーダーと MES の作業実績を同期
品質管理（AI・RFID）	MES の検品結果を NetSuite に自動登録
設備データ収集（IoT）	稼働データを取得し、設備保守を NetSuite で管理
作業者管理（ペーパーレス化）	MES の作業記録を NetSuite に統合

🚀 例：MES と NetSuite のデータフロー

CopyEdit1️⃣ 受注（NetSuite）
   ↓
2️⃣ 生産計画（NetSuite） → MES に作業指示を送信
   ↓
3️⃣ 工場作業（MES） → IoT & AIデータを収集
   ↓
4️⃣ 検品・品質管理（MES） → 結果を NetSuite に同期
   ↓
5️⃣ 出荷・請求（NetSuite） → MES のデータを基に処理

✅ 結果：MES のリアルタイムデータが NetSuite に反映され、完全な生産管理が実現！

📌 3. NetSuite と MES 連携方法

💡 API / EDI / Middleware を活用し、MES と NetSuite を統合

✅ 主要な連携方法

連携方法	特徴
NetSuite API（REST / SOAP）	MES とのデータ交換に使用（リアルタイム同期）
Middleware（Dell Boomi, Celigo, MuleSoft）	MES ↔ NetSuite のデータ変換・管理
IoT / AI データ連携	MES のセンサーデータを NetSuite の生産記録に反映

🚀 実装フロー 1️⃣ NetSuite API / EDI を活用して MES のデータを連携 2️⃣ 生産データを自動同期（受注 → 生産計画 → 出荷） 3️⃣ IoT / AI のリアルタイムデータを NetSuite に統合

📌 4. NetSuite 連携可能な MES システム

✅ 主要な MES プラットフォーム

MES システム	特徴 & NetSuite との連携
Siemens Opcenter（旧 Camstar）	IoT データ管理、リアルタイム生産制御
SAP Digital Manufacturing Cloud	ERP / MES 統合に強い、AI 需要予測
DELMIA Apriso（Dassault）	製造業のデジタルツイン / スマート工場向け
Rockwell FactoryTalk	IoT / AI 連携での生産最適化
Tulip	クラウドベースの MES、NetSuite API 連携

📌 NetSuite は Siemens / DELMIA / Rockwell などと API 連携が可能！ 📌 IoT（RFID / AI検品）を活用する場合は Siemens / Rockwell が最適！

📌 5. MES + NetSuite の導入メリット

メリット	具体的な効果
リアルタイム生産管理	MES の IoT データを NetSuite で可視化
品質管理の向上	MES の AI / 画像検査を ERP に統合
ペーパーレス化 & 自動化	MES の作業指示をデジタル化し、ERP に反映
生産効率の最適化	AI 需要予測で最適な生産計画を NetSuite に登録
スマートファクトリー化	IoT / AI 連携で全工程をデジタル化

🚀 結果：NetSuite を中核に、MES がリアルタイムの工場データを統合し、フルデジタルの生産管理が実現！

📌 6. NetSuite + MES 連携の実装ステップ

✅ PoC（試験導入）の進め方 1️⃣ MES 選定（Siemens, DELMIA, Rockwell など） 2️⃣ NetSuite API / Middleware 設定 3️⃣ 工場データの IoT 化（MES + NetSuite 連携） 4️⃣ 試験運用（PoC） 5️⃣ 本格導入（ERP + MES の統合運用）

📌 ポイント

MES の選定は、工場の IoT レベル（RFID / AI 検品）に応じて決定
NetSuite との連携は、REST API / Middleware（Boomi, MuleSoft）を活用
導入前に PoC（試験導入）を行い、スムーズな本格運用へ移行

✅ まとめ：NetSuite + MES でスマートファクトリーを実現

システム	役割
NetSuite ERP	受注・生産計画・在庫・財務管理
MES（Siemens / DELMIA / Rockwell）	生産実行・IoT / AI データ管理
API / Middleware	NetSuite ↔ MES 連携

🚀 最終ゴール 1️⃣ リアルタイム生産管理（IoT & AI） 2️⃣ 完全デジタル化（ペーパーレス + 自動化） 3️⃣ B2B & D2Cの受注データと工場データを完全統合

次のステップ：

MES プラットフォームの選定
PoC（試験導入）の実施
NetSuite API の開発

インナーウェア製造に適した MES（Manufacturing Execution System）

💡 目的：NetSuite ERP と連携し、インナーウェア製造工場のスマートファクトリー化を実現する MES を選定する。

少量多品種・カスタマイズ生産に対応（Attention-Based Assembly）
縫製・裁断・組立・検品・タグ付け・梱包までのリアルタイム生産管理
AI・IoT（RFID / AI画像検査）を活用した品質管理と自動化

📌 1. インナーウェア製造に適した MES の要件

🎯 MES に求められる機能

機能カテゴリ	必要な機能
リアルタイム生産管理	縫製・裁断・組立・検品・梱包の作業進捗をリアルタイム監視
品質管理（AI & IoT）	縫製ミス、糸ほつれ、サイズズレを AI 画像認識で自動検査
作業者管理（ペーパーレス化）	縫製指示・仕様書をデジタル表示し、ペーパーレス化
RFID トラッキング	製品タグ・段ボール単位で RFID による進捗管理
縫製機器・裁断機 IoT 連携	ミシンの稼働状況、裁断機の精度をリアルタイム収集
生産データと NetSuite の統合	ERP（NetSuite）と連携し、受注 → 生産計画 → 出荷までデータ同期

✅ MES で実現すること 1️⃣ 作業進捗・品質をリアルタイムで可視化
2️⃣ AI 画像検査で縫製・レース・ストラップ取り付けミスを自動判定
3️⃣ IoT & RFID によるトレーサビリティ確保

📌 2. インナーウェア製造に適した MES システム

🚀 主要 MES プラットフォーム

MES システム	特徴 & NetSuite 連携	適用範囲
Siemens Opcenter（旧 Camstar）	AI 品質管理、IoT 縫製機器連携、RFID トラッキング	大量生産 + カスタム生産対応
DELMIA Apriso（Dassault）	繊維・アパレル向け、デジタルツイン、裁断・縫製最適化	カスタムメイド生産
Rockwell FactoryTalk	IoT/AI による裁断機・縫製ラインの最適化	完全自動化工場向け
Tulip（クラウド MES）	縫製ラインのデジタル作業指示、リアルタイム生産可視化	小規模～中規模工場向け

📌 NetSuite との連携性が高いのは Siemens Opcenter, DELMIA Apriso, Tulip 📌 完全 IoT / AI 活用なら Rockwell FactoryTalk も有力

📌 3. NetSuite + MES 連携のデータフロー

💡 MES を活用すると、以下のデータフローがリアルタイム化される

CopyEdit1️⃣ 受注（NetSuite）
   ↓
2️⃣ 生産計画（NetSuite） → MES に作業指示送信
   ↓
3️⃣ 工場作業（MES） → 縫製・裁断・組立の IoT & AI データを収集
   ↓
4️⃣ 品質管理（MES） → AI 画像検査でミス検出、結果を NetSuite に同期
   ↓
5️⃣ 出荷・請求（NetSuite） → MES のデータを基に処理

✅ 結果：MES のリアルタイムデータが NetSuite に反映され、スマートファクトリーが完成！

📌 4. MES + NetSuite の実装メリット

機能	導入メリット
生産進捗リアルタイム監視	NetSuite の受注データと MES の作業実績が同期
品質管理の自動化（AI & RFID）	画像認識・RFID で縫製・裁断ミスを検出
縫製機器・IoT 連携	ミシンの稼働データ・裁断精度を MES で管理
ペーパーレス作業指示	MES のタブレットで縫製仕様書をデジタル化

🚀 結果：インナーウェア工場の生産効率を最大化し、不良品率を低減！

📌 5. NetSuite + MES 連携の実装ステップ

✅ PoC（試験導入）の進め方 1️⃣ MES 選定（Siemens, DELMIA, Rockwell, Tulip）
2️⃣ NetSuite API / Middleware 設定（データ統合）
3️⃣ 工場 IoT 化（縫製機器・RFID・AI 検品）
4️⃣ 試験運用（PoC）
5️⃣ 本格導入（ERP + MES 統合）

📌 ポイント

MES の選定は、工場の IoT レベル（RFID / AI 検品）に応じて決定
NetSuite との連携は、REST API / Middleware（Boomi, MuleSoft）を活用
導入前に PoC（試験導入）を行い、スムーズな本格運用へ移行

✅ まとめ：NetSuite + MES でインナーウェア製造をスマート化

システム	役割
NetSuite ERP	受注・生産計画・在庫・財務管理
MES（Siemens / DELMIA / Rockwell）	縫製・裁断・組立・AI 検品のリアルタイム制御
IoT / RFID / AI 連携	工場のスマート化、作業データの収集

🚀 最終ゴール 1️⃣ リアルタイム生産管理（IoT & AI）
2️⃣ 完全デジタル化（ペーパーレス + 自動化）
3️⃣ B2B & D2Cの受注データと工場データを完全統合

NetSuite ERP による統合データベース構築：受注 → 生産 → 販売 → 請求 → 入金確認

💡 目的：NetSuite を活用して、すべてのビジネスプロセスを統合し、データの一元管理とリアルタイム可視化を実現する。

受注、企画、原材料調達、生産、検品、ロジスティクス、販売（EC・卸売・店舗）、請求、決済、入金確認 の全工程を NetSuite ERP で統合管理
Shopify（EC）・フルフィルメント・物流・銀行APIとシームレス連携
リアルタイムの需給計画 & 財務データの自動更新

📌 1. NetSuite ERP の全体構成

🚀 主要モジュール

カテゴリ	機能（NetSuite モジュール）
受注管理（Order Management）	Shopify / 量販店 / 直営店舗からの受注データ統合
生産計画（Manufacturing）	AI 需要予測 & MES（製造実行システム）と連携
原材料調達（Procurement）	自動発注・サプライヤー管理・BOM連携
生産（Production）	スマートファクトリー & MESと統合（RFID / IoT / AGV）
検品（Quality Control）	AI 画像検査 / RFID / X線スキャン管理
ロジスティクス（Fulfillment）	Shopify / Amazon FBA / ShipBob とのフルフィルメント統合
販売（Sales & Commerce）	Shopify, Amazon, 量販店（EDI）と連携
請求・決済（Billing & Payments）	Stripe, PayPal, クレジットカード, B2B請求管理
財務管理（Financials）	在庫評価, 原価計算, 売上管理, 収益認識
BI & レポート（Analytics）	需要予測, リアルタイムダッシュボード

✅ データベースの一元管理 → 各部門のリアルタイム可視化 ✅ ERP + MES（工場管理）+ WMS（倉庫管理）を統合し、デジタルファーストのSCMを実現

📌 2. 受注管理（Order Management）

💡 目的：EC・卸売・店舗の全チャネルの受注を NetSuite に統合 🚀 主要機能

Shopify / Amazon / Shopee などのECプラットフォームと API 連携
B2B（量販店）からの EDI 受注対応
直営店舗（POSデータ）との統合
受注情報 → 在庫 & 生産計画に自動反映

✅ リアルタイムで受注データが NetSuite に同期 ✅ AI 需要予測で生産計画を最適化

📌 3. 企画 & 需要予測（Demand Planning）

💡 目的：売上データとトレンドを分析し、正確な生産計画を立案 🚀 主要機能

AI 需要予測（NetSuite Analytics + BI）
- 過去の売上データ + SNS トレンド分析
デジタルBOM & モジュラー設計
- 消費者の嗜好に合わせたカスタマイズ生産
Shopifyの売上データと連携し、自動需要計画
インフルエンサーのフィードバックをデザインに反映

✅ 無駄な在庫を削減し、適正在庫モデルを実現

📌 4. 原材料調達 & サプライチェーン管理（Procurement & SCM）

💡 目的：最適な在庫レベルを維持し、原材料の自動発注 🚀 主要機能

自動発注（NetSuite Procurement）
- 在庫が閾値を下回ると、サプライヤーに自動発注
サプライヤー管理
- 価格・納期の最適化
WMS（倉庫管理システム）との統合
- RFID・バーコードで原材料を追跡

✅ 工場の生産状況をリアルタイム監視し、調達を最適化

📌 5. 生産（Manufacturing）

💡 目的：デジタルファクトリー（Least Energy Structure）と統合 🚀 主要機能

MES（製造実行システム）とリアルタイム連携
IoT機器 & AGV（無人搬送車）制御
BOM（部品表）管理
作業進捗のデジタル記録

✅ 最適な生産ラインを AI が決定し、工場稼働率を向上

📌 6. 検品（Quality Control）

💡 目的：不良品ゼロを目指す 🚀 主要機能

AI 画像解析（縫製不良・タグ付けミス検出）
RFID・X線スキャンで異物混入チェック
リアルタイム QC データを ERP に記録

✅ 検品データが即座にロジスティクスに反映

📌 7. ロジスティクス & フルフィルメント

💡 目的：フルフィルメントの自動化 🚀 主要機能

Shopify / Amazon FBA / 直営倉庫と API 連携
最適な倉庫 & 配送センターの自動選択
RFID 追跡でリアルタイム可視化
返品処理 & 在庫補充の自動化

✅ 最速の配送ネットワークを AI が動的決定

📌 8. 販売（EC / 量販店 / 直営店）

💡 目的：B2B・B2C販売を統合管理 🚀 主要機能

Shopify, Amazon, 小売店（EDI）の販売データ統合
オムニチャネル在庫管理
D2Cブランド戦略の可視化

✅ 販売データをリアルタイムで ERP に同期し、需給計画を最適化

📌 9. 請求・決済・入金管理

💡 目的：キャッシュフローの最適化 🚀 主要機能

Stripe / PayPal / クレジットカード / 銀行 API 連携
B2B（量販店）の請求処理 & 期日管理
売掛金回収 & 与信管理
リアルタイムの財務レポート

✅ 入金データを自動で仕訳し、リアルタイム財務分析を実現

✅ まとめ：NetSuite ERP による統合システム

業務プロセス	NetSuite 機能
受注	Shopify & 量販店と統合
需要計画	AI 予測 + MES 連携
調達	自動発注 & RFID管理
生産	IoT & MES 制御
検品	AI画像 & RFID QC
物流	フルフィルメント自動化
販売	EC & 卸売データ統合
財務	自動請求 & 入金確認

NetSuite + 3rd EDI による B2B 取引の全体構成

🚀 主要プロセス

プロセス	処理内容 & NetSuite との連携
受注（EDI-ORDRSP）	量販店（イオン・イトーヨーカドーなど）から EDI 経由で受注データ取得 → NetSuite 受注管理モジュールに自動登録
納品（EDI-DESADV）	NetSuite の出荷指示 → フルフィルメント（FBA, 自社倉庫）と連携し納品 → EDI で出荷データ送信
請求（EDI-INVOIC）	NetSuite から EDI 経由で請求書を送信 → 量販店のシステムと自動照合
入金確認（EDI-REMADV）	量販店からの入金データを NetSuite に同期し、売掛金管理を自動化

✅ 受注 → 納品 → 請求 → 入金管理を完全デジタル化
✅ 量販店の販売データを NetSuite で一元管理し、需給計画を最適化
✅ 受発注ミスゼロ、手作業レスの業務フローを実現

量販店 EDI 連携の具体的な実装

🚀 対象量販店の例（EDI接続）

イオン（AEON EDI）
イトーヨーカドー（7&i EDI）
セブン＆アイグループ
しまむら（しまむらEDI）
ユニクロ（Fast Retailing EDI）

NetSuite ERP + 3rd EDI による B2B 取引の完全自動化

プロセス	EDI連携 & NetSuiteモジュール
受注（量販店 → NetSuite）	EDI-ORDRSP（受注） → NetSuite Sales Order
納品（出荷 → 量販店）	EDI-DESADV（出荷通知） → NetSuite Fulfillment
請求（NetSuite → 量販店）	EDI-INVOIC（請求書） → NetSuite Billing
入金確認（量販店 → NetSuite）	EDI-REMADV（入金通知） → NetSuite AR

日本（販売）とベトナム（生産）を別テナントにする運用設計

🚀 NetSuite の構成

エリア	システム（テナント）	主な役割
日本（販売 & 財務）	NetSuite（日本テナント）	Shopify / 楽天 / Amazon 受注管理, 請求・決済, 在庫管理
ベトナム（生産 & 物流）	NetSuite（ベトナムテナント）	生産計画, MES（製造実行システム）管理, 物流

1️⃣ 日本：EC & 量販店（EDI）で受注
   ↓（API連携）
2️⃣ ベトナム：生産計画（MES）
   ↓
3️⃣ ベトナム：縫製・検品・出荷
   ↓（API連携）
4️⃣ 日本：在庫補充 & フルフィルメント（FBA, 佐川, DHL）
   ↓
5️⃣ 日本：請求・決済処理（Stripe, クレジットカード, 銀行）

OneWorld のような統合型 ERP ではなく、マイクロサービス型 NetSuite 運用が将来の柔軟性を最大化する

上海ファブレス事業の業務フロー

🎯 上海での主な業務プロセス

業務プロセス	具体的な業務内容	日本 / ベトナムとの関係
デザイン & 企画	中国市場向け商品企画・デザイン	日本の販売データを参考
OEM / ODM 工場選定	中国国内のOEM工場と契約	日本・ベトナムの生産と分離
原材料調達	中国国内の繊維メーカーから調達	日本のトレンド情報を活用
生産管理	外部OEM工場に生産委託	MESは不要、工場管理のみ
品質検査 & 検品	AI画像検査 / RFIDトラッキング	日本とは異なる基準で独自運用
ロジスティクス	中国国内配送（京東物流, SF Express）	日本向け販売分は別管理
EC & B2B 販売	Tmall, JD.com, WeChat Stores	日本 / ベトナムの販売と完全分離
財務 & 会計	中国会計基準で運営	日本とは異なる税制を適用

📌 中国市場特化の業務フローを構築し、日本 / ベトナムとは完全分離

中国国内のデータ規制を考慮し、現地 SaaS を組み合わせて運用

業務	推奨システム	備考
デザイン & 企画	CLO 3D, Adobe Illustrator	3Dデザインツールでスピーディーに試作
OEM / ODM 工場管理	Yonyou（用友）, Kingdee（金蝶）	中国の ERP, MES と連携
原材料調達	Alibaba 1688, 卓尚服装B2B	繊維メーカーのデータベースを活用
生産管理	MES（Manufacturing Execution System）不要	発注・納期管理のみ
品質検査 & RFID	京東智能质检（JD.comのAI検品）	AI画像認識で品質管理
EC販売	天猫（Tmall）, JD.com, WeChat Stores	中国独自のECプラットフォーム
財務 & 会計	Kingdee（金蝶）	中国国内の税制対応
ロジスティクス	SF Express（順豊速運）, Cainiao（菜鸟）	中国国内配送に最適

📌 中国特有のEC・物流・財務システムを活用し、最適化

上海のファブレス事業向けに最適な繊維業界データベース

データベース	概要	活用ポイント
阿里巴巴1688（Alibaba 1688）	中国最大のB2Bマーケットプレイス	原材料調達・OEM工場検索
卓尚服装B2B（卓尚B2B）	繊維製品のB2Bプラットフォーム	高品質繊維の仕入れ
TexIndex（中国纺织信息网）	繊維業界ニュース・相場情報	中国市場の最新動向を取得
Global Sources（環球資源）	グローバル調達向けB2Bプラットフォーム	中国・ASEANの繊維メーカー検索
中国服装協会データベース	業界レポート・消費トレンド	最新の消費動向分析

📌 現地のデータベースを活用し、最適なOEM工場・原材料サプライヤーを選定

上海のファブレス事業と日本 / ベトナムのデータ連携

🚀 API で必要なデータのみ統合し、独立性を確保

データ項目	上海（ファブレス）	日本（販売）	ベトナム（生産）
デザイン情報	3D CAD / 仕様書を管理	参考として活用	関与なし
原材料情報	中国独自の仕入れ	共有なし	共有なし
生産情報	中国OEM工場で生産	日本向けは別管理	共有なし
品質管理	AI検品 / RFID管理	共有なし	共有なし
EC販売	天猫 / JD.com	Shopify / Amazon	関与なし
B2B 販売	中国国内の卸売	量販店（イオン, イトーヨーカドー）	関与なし
財務データ	Kingdee	NetSuite Financials	関与なし

📌 上海のデータを日本・ベトナムと完全分離し、各地域の特性に最適化

独立運営を強化しつつ、日本・ベトナムと必要なデータのみ共有
✅ 上海では EC / B2B を中心に独立運営
✅ 中国国内の OEM / ODM 工場と連携し、生産を最適化
✅ 物流は中国国内の最適サービス（SF Express / Cainiao）を活用
✅ 日本・ベトナムとは API でデザイン・品質基準のみ共有
✅ 財務は中国会計基準で完全分離