OEMトレーナーで人気の“ユニセックス設計”とサイズ展開の考え方

OEMトレーナーにおけるユニセックス設計の重要性

製造業が直面する「多様性への対応」

近年、アパレル業界のみならず多くの分野で、製品の“ユニセックス化”が進んでいます。
性別にとらわれない設計哲学は、消費者の価値観の変化に最適化されたアプローチであり、OEM（受託生産）で展開されるトレーナーにもその波が押し寄せています。

従来の製造業は“男性向け”“女性向け”といった固定観念に基づいた商品開発が主流でした。
しかし、Z世代のように自分の価値観やスタイルを自由に選びたい層が市場の中心となる現在、ユニセックス設計は避けて通れないテーマとなっています。

ユニセックス設計とバイヤー視点

実際にバイヤー業務に携わる際には、市場ニーズを的確に捉えることが求められます。
ユニセックス設計は、在庫リスクを抑え、SKU（品番数）を最小限にできるというメリットがあります。
また、消費者の幅広いニーズにスピーディーに対応できるため、流行に左右されにくい「定番商品」としての地位も確立しやすいのです。

サプライヤーやOEMメーカーの立場からすると、設計の柔軟性やサイズ展開の工夫、お客様（＝発注側バイヤー）のロジックを深く理解することが差別化のカギになります。

昭和から続く“サイズ”の考え方を再考する

従来の「標準」は時代遅れ？

「Mサイズ中心、あとはS・Lを抑えで展開」。
これは昭和の時代から今も多くの企業に根付いている、いわば製造業における暗黙のルールでした。
しかし現場では、店舗やECのデータを見ると「M = 標準」では足りないケースが年々増えています。

OEMトレーナーの受託開発でも、海外進出や多様性対応が求められています。
身体的特徴の違いはもちろん、自分が好きな「ゆるダボ」「ピタシルエット」など、サイズ感への嗜好も多様化しました。

統計データから見る“現代の最適解”

最新の統計データによると、日本人でも若年層は欧米化した体型が増えています。
また、日本で売れるオーバーサイズやビッグシルエットのトレーナーは、従来のL〜XL相当を標準サイズとして設計し直す必要がある場面も多くなりました。

海外OEMの場合、標準サイズを「US規格」に合わせるだけでなく、各国の市場ごとにフィッティングサンプルを見直すバイヤーも増えています。
小ロット生産や顧客別仕様変更も、“DX（デジタル・トランスフォーメーション）”や“データドリブン調達”の導入により、以前より柔軟な対応が可能になりつつあります。

実務目線で考えるユニセックス設計の落とし穴と成功要因

ユニセックス設計のメリット・デメリット

ユニセックスは一見シンプルに見えますが、実は細かな調整が重要です。

メリット
– SKUの循環効率が高まり、在庫ロスが減る
– 性別・世代問わず客層を広げられる
– 低コスト、多品種少量に適応できる

デメリット
– パターン設計に高度なノウハウが必要（とくに肩幅、着丈、アームホールのバランス調整）
– 特定層には“しっくりこない”との声も
– 社内で「本当に売れるのか？」と抵抗が根強い場合がある（昭和的マインドが残る企業ほど）

購買調達現場で求められる視点とは

バイヤーや購買担当者は、こうしたユニセックス設計をサプライヤー側へ伝達する際、「どこまで個別要望を盛り込むか」「アジャイル開発的な発想をどう取り入れるか」が問われます。

例えば、シルエットは男女中間、だが袖や着丈は男性体系・女性体系のどちらか寄りに。
あるいは、裾や首リブだけカスタマイズ可能とか、パターンオーダーを取り入れるのも一手です。

実践的には、モックアップ段階で実際のユーザー複数名に試着してもらうなど「現場実証主義」を取り入れることで、ユニセックス設計のズレを最小限にできます。

製造現場や業界“あるある”から学ぶ成功・失敗パターン

現場でよくある失敗例

・「これくらいでいいだろう」と昔からのパターン寸法を流用した結果、若者需要を取りこぼす
・バイヤーが「在庫リスク回避」のためにサイズ展開を最小限にしたが、結局“売れ筋のみ欠品・売れ残りが大量発生”
・現場の工場長が「ユニセックスはだいたいOK」の一言で済ませ、サンプルレビュー不足でクレームに発展

成功企業に学ぶ、改善の鉄則

・ユーザーの着用実態データやレビューを現場と開発がしっかり共有し合う
・「ジャスト」「ゆったり」各シルエットの要望に応え、サイズ表記も複数用意（例：身長/体重ベース表示も導入）
・生産効率やロス削減だけを優先せず、バイヤー&サプライヤーが市場目線で最適解を探るPDCAを組み込む

昭和的な“思い込み発注”から、“数字で考える現場主義”へシフトしてこそ、OEMトレーナービジネスは安定成長を実現できるのです。

最新動向：AI・IoT活用が拓くOEMトレーナーの未来

AI/IoTによるサイズ展開最適化の実践

顧客データや購買履歴を機械学習で分析し、自動で需要予測、最適サイズ構成を提案する動きが加速しています。
トレーナー一枚ごとの仕様管理もクラウド化が進み、国内外どこでもリアルタイムでデザイン修正ができる環境も整いつつあります。

IoTセンサーの応用例として「試着回数データ」「返品理由ログ」も設計フィードバックへ活用可能となっています。
もはやデータと現場感覚を分断せず、設計・製造・バイイングが一気通貫で結びつく時代を迎えています。

今後が期待されるユニセックスと多様性市場

ユニセックス設計は単なるブームで終わらず、多国籍化・多文化共生社会におけるスタンダードになりつつあります。
OEM生産でも「市場・文化・ユーザー特性」を複合的に捉えた商品企画、それを実現可能な生産体制の構築が競争力の源泉です。

まとめ：アナログ思考からラテラル思考へ！新しいOEM設計とバイヤーの役割

アナログ業界に根付いた発想から一歩踏み出し、これまで当たり前だったサイズ設計や商品開発手法を根本的に見直すべき時代です。
OEMトレーナーの企画・製造現場にいる皆さん、そして将来バイヤーを目指す方、サプライヤーとして差別化したい方こそ、「数字」と「現場感覚」の両方を活かすラテラルシンキングを身につけてください。

昭和の遺産はリスペクトしながらも、それを現代の武器に変えることこそ製造業の新しい使命です。

OEMトレーナーのユニセックス設計とサイズ展開において、現場目線とデータ志向、そして柔軟な価値創造力が、これからの業界をリードしていきます。