量目不良が出ていた供給を微量計量機に替え、不良品をなくし歩留まりを向上
株式会社タムラ✓ 経産省などの認定・選定
成果製造部門売上比率 20%→30%
この事例のポイント
- 国内の生地メーカーは小規模事業者が多く、営業を担う人的資源がないため、営業力に欠けています。
- 補助事業では生地メーカーとアパレルが直接出会えるオンライン・プラットフォーム「KIZIARAI」を発展させました。
- 生地メーカーとアパレルが直接出会える仕組みにより、生地メーカーは自らの意思で直接販売か商社への委託かを選べるようになりました。
事業者のプロフィール
| 事業者名 | Ｂｉｒｄ ｆａｂ ｓｔｕｄｉｏ株式会社 |
|---|---|
| 所在地 | 京都府 京都府舞鶴市 |
| 業種 | その他の卸売業 |
| 従業員数 | 4人 |
| 資本金 | 1億円 |
| 設立 | 2018年 |
事業の背景
生地メーカーは各地に存在し、独自性のある商品を生み出しています。しかし国内の生地メーカーは小規模事業者が多く、営業の人的資源がないため、営業力に欠けています。
2018年の創業時にはオンラインの生地展示場を構築し、クラウドファンディングで目標額を達成して市場性を確認しました。
課題と取り組み
- 販路・情報発信国内の生地メーカーは小規模事業者が多く、営業を担う人的資源がないため、営業力に欠けています。
- 販路・情報発信生地メーカーが提供したい生地と、アパレルが欲しい生地との間にミスマッチが生じています。
- コスト・採算サンプル生地などの余剰生地が発生し、廃棄処分が生地メーカーの経営の負担になっています。
- 販路・情報発信全国の生地産地の在庫情報が流通しておらず、異産地間での生地在庫の有効活用ができていません。
補助事業では生地メーカーとアパレルが直接出会えるオンライン・プラットフォーム「KIZIARAI」を発展させました。生地検索機能では生地の写真と生地の素材種類、混率、機能加工などの資質を絞り込み条件として最適な生地を探せるようにしました。
サプライヤー検索機能では生地メーカーの専門性と量産背景を選択基準として最適事業者を選出できるようにしました。また、業界特有の同意語や類似語を産学共同で開発したAI学習キーワード検索機能を組み込み、チャット機能を付加しました。
さらに英語サイトを設け、ChatGPTを採用して瞬時に翻訳できるようにし、オンライン上で物流方法と決済条件を決める機能と3D画像による生地の質感表現を加えました。
新しい製品・サービス：生地メーカーとアパレルをマッチングするオンライン・プラットフォーム「KIZIARAI」
事業の効果
生地メーカーとアパレルが直接出会える仕組みにより、生地メーカーは自らの意思で直接販売か商社への委託かを選べるようになりました。検索機能の高度化により、アパレルは生地を的確に探せるようになりました。
海外アパレル向けの英語対応や物流・決済機能の追加により、海外からのバイヤー登録数も増加しています。今後の第三世代への発展により、採用企業がさらに増えると期待しています。
出た効果の種類（押すと同じ効果の事例へ）
補助金で入れた設備
オンライン・テキスタイル展示プラットフォーム【KIZIARAI】
審査の観点ごとの評価
新事業進出・ものづくり補助金
この
- 5イノベーションへの貢献ChatGPTによる翻訳、AI学習キーワード検索、3D画像、生地データのデジタル化などデジタル技術を活用し、業界のサプライチェーンを変える仕組みを構築している。
- 4強み・弱みを踏まえた優位性国内生地メーカー65社、アパレル約1,500社（国内比率90％）の取引基盤と、約1万点の生地データ保管を強みとして活かしている。
- 4課題の認識と解決生地メーカーの営業人材不足や廃棄生地・在庫の有効活用不足という課題を示し、マッチング機能で解決する具体策を打ち出している。
経営戦略との整合性3.7
- これまでの取組との一貫性3
2018年創業時のオンライン展示場構築とクラウドファンディング成功を経て、補助事業でマッチング機能へ発展させており、過去の取組との一貫性がある。
- 強み・弱みを踏まえた優位性4
国内生地メーカー65社、アパレル約1,500社（国内比率90％）の取引基盤と、約1万点の生地データ保管を強みとして活かしている。
- 課題の認識と解決4
生地メーカーの営業人材不足や廃棄生地・在庫の有効活用不足という課題を示し、マッチング機能で解決する具体策を打ち出している。
事業の実現可能性3.0
- 付加価値・賃上げの目標2
生地メーカー約60から65社、アパレル1,650アカウントといった登録数の推移は示されるが付加価値額や賃上げの目標値は記載がない。
- 事業を進める体制3
従業員4人の体制で、開発や運用を進めてきた実績と、第三世代の運用開始計画が示されている。
- 顧客とニーズの裏付け4
生地メーカーの営業力不足によるミスマッチという明確なニーズと、生地メーカー65社・アパレル1,650アカウントの利用実績が裏付けとなっている。
- 事業化までの道筋3
第一から第三世代への段階的な機能強化の計画と、令和5年末の運用開始予定が示されている。
- 財務と資金の調達3
新市場性・高付加価値性4.0
- 新しさ・高付加価値4
生地流通をオンラインプラットフォームで行う仕組みは従来一般的でなく、AI検索や3D画像表現、生地データを用いた新しい取組として位置付けられている。
公的補助の必要性4.0
- 波及効果・雇用3
異産地協業や廃棄生地の共有による繊維業界の活性化、国内生地メーカーの海外展開支援など、業界全体への波及が示されている。
- 費用対効果ー
公開情報では判断できません。
- イノベーションへの貢献5
ChatGPTによる翻訳、AI学習キーワード検索、3D画像、生地データのデジタル化などデジタル技術を活用し、業界のサプライチェーンを変える仕組みを構築している。
政策面3.0
- 成長分野への進出3
日本の商流を欧米型に近づける取組として、海外バイヤー登録の増加やグローバル展開に言及しており、構造転換への寄与が読み取れる。
- 地域経済への波及3
京都府舞鶴市を拠点に日本の伝統的な生地産地を活性化する取組であり、地域の産地活性化につながることが示されている。
今後の展望
令和5年末から運用を開始する第三世代では生地の質感のテクスチャー画像データと物性データを組み合わせたデジタルの生地を作成する予定です。現在は生地メーカーが65社、アパレルの登録が1,650アカウントに増えており、今後一気に採用企業が増えると期待しています。
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出典・注記
- 出典：公式の事例集（令和元年度、全国中小企業団体中央会）。事例集の再利用は中央会の許可を得ています。
- 課題・取り組み・設備・効果・展望は事例集の本文からAIで項目に分けて短くまとめたものです。数字は事例集に書かれているものだけを載せ、時間の単位などをそろえています。原文のまま載せているのは事業者の声だけです。
- 審査の観点：公募要領 p.44（審査項目）
- 代表者名・電話番号・番地は載せていません。法人の形が名前にない事業者は名前を出していません。