AIでアパレルOEMを加速│ファッションデザインを正確に伝える3つのプロンプト

「作りたいデザインの
　イメージはあるのに、
　うまく伝えられない…」

アパレルOEM生産でのオリジナル商品を
考えている方から多く聞く悩みです
　
　

頭の中にあるデザインを
言葉にしようとしても、
デザイナーや工場に正確に伝わらず、
何度もやり取りを重ねた結果、
妥協した商品ができあがってしまう。
そんな経験はありませんか？
　
　
こんにちは、
DESIGNLAB.（デザインラボ）です。

私たちは、
アパレルのOEM生産やODM、
生産ディレクションを含む
オリジナル商品作りの
トータルサポートのほか

韓国生地の仕入れ代行を行う
韓国生地しいれぺんぎんでりばり～
を運営しています。

アパレルOEMの現場から見てきた
オリジナル商品作りの情報を
デザイナーや新興ブランドの皆さんに
向けてお届けします。

DESIGNLAB.中の人は
アパレルOEMの仕事を
20年以上続けてきましたが、
この「イメージの伝達」がものづくりの
最大のボトルネックだと感じています。
　
デザイン画が描けない…

専門用語がわからない…

そもそも自分が何を求めているのか
言語化できない…

こうした理由で、
多くの素晴らしいアイデアが
形にならずに終わっています。

AIがアパレル業界にもたらす革命

しかしここ最近はAIの進化によって
この状況が大きく変わろうとしています。
　
ChatGPTやClaude、
画像生成AIなどの登場により、
デザインの言語化と視覚化が
驚くほど簡単になりました。
　
適切なプロンプト(AIへの指示文)
さえ用意すれば、
誰でも自分のイメージを詳細に
表現できるようになったのです。

　
特にアパレルデザインの分野では、
MidjourneyやStable Diffusion、DALL-E 3
といった画像生成AIが
活用され始めています。
　
これらの画像生成Aiツールは、
テキストプロンプトから
高品質なファッションデザイン画像を
数十秒で生成できます。
　

これは
「デザイナーが不要になる」
という話ではありません。

むしろ、
デザイナーがこのツールを使えば
鬼に金棒、無双状態になるでしょう。
　
そして、
これまでデザイン画が描けずに
諦めていた人たちも、
自分のイメージを
正確に伝えられるようになる。

つまり、
アパレルのものづくりの入口が、
すべての人に開かれたのです。

使いこなすコツ：AIにデザインを伝える3つのプロンプト構成

AIにアパレルデザインを伝える際の
基本構成は、次の3ステップです。

① Item／アイテム

例：Flare Skirt(フレアスカート)
どんなアイテムかを明確に指定します。
「スカート」「トップス」「ワンピース」
など、カテゴリをはっきり
伝えるのがポイントです。

② Design Details／デザイン仕様

例：Length：Midi(ミディ丈)/
Waist：Elastic waistband(ウエストゴム)/
Design：Tiered design(ティアード)/
Print：Floral print(花柄プリント)

この部分で、形や仕様、
ディテールを指定します。
長さ・ウエスト仕様・プリント柄など、
細かい情報ほどAIは正確に描写します。

③ Visual Style／表現スタイル

例：View：Front and Side view(前・横)/
Style：Hand-drawn technical illustration(手描き技術画風)/
Background：Clean white background(白背景)/
Quality：High quality, detailed line work(高精細・線画重視)

どんな”絵の雰囲気”で出したいのか
を指定します。
白背景で線を強調すれば、
仕様書や提案資料にそのまま使える
レベルの品質になります。

💬 完成プロンプト例(実務仕様)

Fashion design technical drawing, women's flare skirt, flat sketch illustration, midi length, elastic waistband, tiered design, floral print, front and side view, clean white background, hand-drawn technical illustration, high quality, detailed line work.

これからのアパレルOEMとAIの関係

冒頭で
「デザイナー不要の
　時代が来るかもしれない」
と書きましたが、
正確には

「デザインの入口が
　民主化される」
時代です。
　

プロのデザイナーは：

AIを使ってアイデアを爆速で形にし
　
細部のクオリティを人間の感性で磨き上げ
　
トレンドと実用性を高次元で融合させる

そして私たちは：

AIを使って自分のイメージを明確に言語化し
　
デザイナーや工場との認識のズレを最小化し
　
より本質的な「何を作るべきか」に集中できる

つまり、
AIは全員を底上げしてくれる
ツールなのです。

実例：プロンプトでここまで変わる

【Before】
「ふんわりした感じのスカートが欲しい」
→ デザイナーとの認識がズレる

【After】
「Flare Skirt, Midi length, Chiffon fabric, Elastic waistband, Solid color, Soft drape…」
→ 1回目のサンプルで85%完成度

このように、
具体的なプロンプトを使うことで、
デザイナーや工場との
コミュニケーションコストが
大幅に削減されます。

よくある失敗例とその解決法

失敗例1：
色指定が曖昧で全然違う色が届いた

解決法：
Pantone番号やRGBコードを指定する。
「明るい青」ではなく「Pantone 284C」
「Navy Blue #001F3F」のように具体的に。

失敗例2：
丈感が想像と違った

解決法：
「Short」「Midi」「Maxi」などの
業界用語を使うか、具体的な数値
(「ウエストから60cm」)を指定する。

失敗例3：
素材感が伝わらない

解決法：
「Cotton」「Linen」「Chiffon」「Velvet」
など、素材名を英語で明記する。

まとめ：
イメージが伝わらない
悩みから解放される

「頭の中のイメージをうまく伝えられない」
　
「デザイン画が描けないから商品化を諦めている」
　
「何度も修正を繰り返して時間とコストがかかる」

こうした悩みは、
適切なAIプロンプトを使うことで
大幅に軽減されます。

今回ご紹介した3つの構成をベースに、
あなたの希望に合わせて
カスタマイズしてください。

✍️ DESIGNLAB. より

AIは、
デザイナーを置き換えるためのものではなく、
「伝える力」を誰にでも与えるためのツールです。
正確なプロンプト設計こそが、
これからのアパレルOEMの
“新しい設計図”になります。

おまけ：
初心者にもわかりやすい
プロンプト例

以下のプロンプトは、
初心者にも使いやすく、
AIにデザインを正確に伝えるための
構造化されたフォーマットです。

記事を読んだら、
ぜひそのままコピペして
試してみてください。

【Item / アイテム】：Flare Skirt(フレアスカート)
【Length / 丈】：Midi(ミディ丈)
【Waist / ウエスト仕様】：Elastic waistband(ウエストゴム)
【Design / デザイン特徴】：Tiered design(ティアード)
【Print / 柄・素材】：Floral print(花柄プリント)
【View / 表示方向】：Front and Side view(前・横)
【Style / 画風】：Hand-drawn technical illustration(手描き技術画風)
【Background / 背景】：Clean white background(白背景)
【Quality / 表現精度】：High quality, detailed line work(高精細・線画重視)

アパレルOEMでAI生成デザイン画　AIファッションを考えるDESIGNLAB.

このように、項目を明確に分けることで
“どの部分に、どんな指示を出すか”
が明確になり、
AIとのコミュニケーションが
スムーズになります。

あなたのデザインを形にするお手伝いをします

DESIGNLAB.では、
このようなAI活用も含めた
アパレルOEM生産の
全工程をサポートしています。

デザインの言語化サポート
– 頭の中のイメージをAIプロンプトに変換
　
工場との仕様書作成
– 認識のズレを最小化した精密な仕様書
　
サンプル製作の進行管理
– 修正回数を減らし、スピーディに商品化
　
小ロットからの生産対応
– テスト販売から本格生産まで

　
「このイメージ、形にできますか?」
まずはお気軽にご相談ください。

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アパレルのOEMメーカーです
企画提案から生産管理も行い、
お客様のかわりそれぞれのブランドの
意向にそった商品作りを
お手伝いしております。

国内、海外生産の生産管理、
営業をしてきたスタッフがおりますので、
海外、国内問わず安心した商品作りを
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オリジナル商品つくりをサポートしております

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　まず何から始めていいかわからない…」

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