Synfluxのアルゴリズミック・クチュール、パターン段階で生地廃棄を削減（インタビュー）

衣服は平らな布から裁断されるため、端切れの廃棄は避けられない。川崎氏は、新素材への置き換えではなく、廃棄が蓄積するパターン段階こそを持続可能性のレバーと捉えている。

機械学習と3Dシミュレーションを用いて衣服のパターンを最適化し、裁断前にパーツ間で捨てられるはずの生地を設計段階で排除する。

機械学習と3Dシミュレーションが最適化されたパターンレイアウトを生成し、ブランド自身の生産体制に組み込まれる。HATRAでの試作、A-POC ABLE ISSEY MIYAKEのTYPE-IX Synfluxプロジェクトジャケット、The North Faceの製品ラインに展開するGoldwinのSYN-GRIDプロジェクト、大阪・関西万博の「Future City」パビリオン向けKanadeviaのスタッフユニフォームなどがある。

川崎氏によれば、この最適化により素材使用量が10〜15%削減される（インタビュー内での自己申告）。2026年5月にはSynfluxがGlobal Fashion SummitのTrailblazer Programmeグランプリを獲得した初の日本企業となり、2026年1月には5億2000万円の資金調達ラウンドを完了した。

2026年10月9日公開のWIRED Japanのインタビューで、スペキュラティヴ・ファッションデザイナーでSynflux CEOの川崎和也氏は、アルゴリズミック・クチュールについて語る。これは、布を裁断する前に機械学習と3Dシミュレーションを適用して衣服のパターンを最適化するデザインシステムであり、平らな生地を体に沿うパーツへと切り出す際に避けられない端切れ廃棄に切り込むものだ。同氏は、素材の置き換えに伴う10年単位の待ち時間やコスト圧力なしに、最適化だけで素材使用量が10〜15%削減されると述べている（インタビュー内での自己申告）。

このシステムは、2018年にWIRED JapanのCREATIVE HACK AWARDで特別賞を受賞した一枚のパターンシートのアイデアから始まり、ファッションブランドHATRAと約6か月かけて試作され、その後、A-POC ABLE ISSEY MIYAKEのTYPE-IX Synfluxプロジェクトジャケット、The North Faceの製品ラインが採用するGoldwinのSYN-GRID量産プロジェクト、そして大阪・関西万博の「Future City」パビリオンで展示されたKanadeviaのスタッフユニフォームに組み込まれてきた。

川崎氏は2026年を飛躍の年として振り返る。1月に完了した5億2000万円の資金調達ラウンド、2月に出版した初の著書『Fashion for the Planet』、そして5月にはコペンハーゲンのGlobal Fashion SummitでSynfluxが同 summit の国際的なTrailblazer Programmeグランプリを獲得した初の日本企業となった——同氏は、これが持続可能性への投資が政治的・経済的な逆風に直面するさなかに実現したと指摘する。

パターン制作は生地廃棄が最も蓄積する場所だが、持続可能性への取り組みの大半は素材を対象としており、素材の置き換えには10年かかりコストも押し上げる。

このシステムは既存の生産体制の内側に組み込まれる——新素材も新機械も不要——ため、ブランドはコスト圧力なしに採用できる。

川崎氏の手法は同氏が「共犯関係」と呼ぶもので、完成したSaaSを外部から売り込むのではなく、ブランドの製品ライン（ISSEY MIYAKE、Goldwin）の内側で共同開発する。

最大の廃棄は裁断台の上流にある。素材だけでなくパターンを最適化すれば、持続可能性はより高価な衣服を意味しなくなる。

インタビューで川崎氏は、学生のアイデアから量産へと移行した過程を語る。Goldwinとの提携により、Synfluxは年間数千着の衣服を世に送り出す責任を学んだ。そして同氏は今、業界の地球規模のサプライチェーンを変えるには、外部からツールを供給するのではなく、システムの内側で「共犯関係」を築く必要があると主張する。WIRED Innovation Awards 2026のインタビューシリーズは、同氏をその主張を製造業へと持ち込むデザイナーの一人として位置づけている。