最終更新日：2024-04-20

画像生成AIで広告制作はここまで変わる！作成ステップ、事例完全解説

常に変革の波に乗る広告業界は、新たな技術の導入によりその表現力を常に拡張しています。特に、画像生成AIの登場は、広告制作に革命をもたらし、クリエイティブな表現の可能性を広げています。

画像やテキストなどあらゆるコンテンツを出力できる生成AIは、文書だけでなく画像、音声や動画まで生成が可能です。

この記事では、画像生成AIの基本原理から、広告業界での具体的な活用事例、さらにはその将来展望まで、深く掘り下げてご紹介します。画像生成AIはどう進化していくのでしょうか？最新技術の舞台裏を深掘りします！

広告におけるAIの革新的な活用を知ることで、読者の皆様は新しい広告の世界に触れることができるでしょう。

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1 画像生成AIは広告ビジュアル制作に使える？
- 1.1 学習データが画像生成AIの質を左右
2 画像生成AIを広告制作で活用するメリット
3 画像生成AIを用いる広告制作ステップ
4 広告業界における画像生成AIの実践事例
5 画像生成AIの限界と克服策
6 画像生成AIの将来展望と広告業界への影響
- 6.1 人間のデザイナーとAIはどう共存する？
- 6.2 広告制作における生成AI活用方法
7 画像生成AIと広告についてよくある質問まとめ
8 まとめ

画像生成AIは広告ビジュアル制作に使える？

画像生成AIは、広告ビジュアルの制作において、既存の画像やデータから新しいクリエイティブなビジュアルを生み出す役割を担います。画像生成AIは、大量の画像データから学習することで、新しい画像を生成する能力を持ちます。

このプロセスは、深層学習（Deep Learning）と呼ばれるAIの一分野に属します。具体的には、GAN（Generative Adversarial Networks、敵対的生成ネットワーク）などのアルゴリズムを使用します。

GANは、生成器（Generator）と識別器（Discriminator）の二つのネットワークで構成されており、生成器が新しい画像を作成し、識別器がそれが本物か偽物かを判断します。この競争的なプロセスを通じて、AIはよりリアルで高品質な画像を生成する能力を獲得します。

また、2023年頃からは、Diffusionモデル（拡散モデル）と呼ばれる手法による画像生成が主流になりつつあります。本記事でも登場するDALL･EやStable Diffusionは、Diffusionモデルで構成されています。

画像生成AIで用いられる技術、手法をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。また、ChatGPTを活用した画像生成機能についてはこちらの記事で解説しています。

学習データが画像生成AIの質を左右

AIが学習する画像データベースは、その後生成されるビジュアルのスタイルや質に直接影響します。たとえば、ある特定のスタイルやテーマの画像でAIを訓練すれば、生成される画像もそのスタイルやテーマを反映します。

これにより、ブランドのアイデンティティに合致したり、特定のキャンペーンの雰囲気にマッチするビジュアルを効率的に生成することが可能です。また、過去に生成された画像は、AIの「学習経験」として蓄積され、将来的なビジュアル生成の基盤となります。

このプロセスにより、AIは時間をかけてより洗練されたビジュアルを生み出す能力を磨いていきます。

※本記事で使用されている一部の画像は代表的画像生成AIサービスDALL･E 3で生成されています。DALLE-3の使い方、活用方法はこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

画像生成AIを広告制作で活用するメリット

画像生成AIを広告クリエイティブ制作で活用するメリットについて説明します。広告クリエイティブの制作以外での画像生成AI活用企業事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

制作時間の短縮とコスト削減

画像生成AIを活用することで、広告制作の時間を大幅に短縮し、それに伴いコストも削減できます。従来の手法では、デザインのアイデア出しから最終的なビジュアルの完成までに多くの時間とリソースが必要でした。

しかし、AIを利用すると、数分で多様なデザイン案を生成できるため、制作プロセスが加速します。これにより、企業は人件費やその他の制作関連コストを削減できるだけでなく、迅速なマーケット対応が可能になります。

高度なカスタマイズとパーソナライゼーション

画像生成AIは、ユーザーごとの嗜好や行動データを基に、カスタマイズされた広告ビジュアルを生成できます。画像生成AIにより、広告はよりパーソナライズされ、特定の顧客セグメントや個々の消費者に合わせたコンテンツを提供できます。

高度なカスタマイズ能力は、ターゲットオーディエンスの関心を引き、より深いブランドエンゲージメントを生み出す重要な要素となります。

クリエイティブな表現の無限の可能性

画像生成AIは、従来の手法では不可能だった新しいクリエイティブな表現を可能にします。AIは無限の画像バリエーションを生成できるため、広告デザイナーは従来にない革新的なビジュアルを探求することができます。

独創的なビジュアルは、ブランドの差別化と強い印象を残すための鍵となり、消費者の記憶に深く刻まれます。デザイン分野でのAI活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

広告キャンペーンの迅速なテストと反復

画像生成AIの利用は、広告キャンペーンのテストと反復プロセスを劇的に改善します。AIを活用することで、異なるビジュアルやメッセージを迅速に生成し、市場での反応をリアルタイムにテストできます。

スピード感あるアプローチにより、広告主はどの広告が最も効果的かを迅速に判断し、必要に応じて即座にキャンペーンを調整できます。このプロセスは、広告の効果を最大化し、ROI（投資収益率）を高める上で非常に重要です。

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画像生成AIを用いる広告制作ステップ

画像生成AIを用いて広告を制作するためのステップ、画像生成AIが果たす役割について説明します。

コンセプト開発とビジュアルデザイン

画像生成AIは、広告コンセプトの開発とビジュアルデザインの両方において重要な役割を果たします。

例えば、AIを使用して特定のテーマやキーワードに基づくビジュアルコンセプトを迅速に生成できます。これにより、デザイナーは異なるビジュアルスタイルを素早く探索し、クリエイティブなアイデアを形にすることができます。

さらに、AIを利用して特定のブランドイメージやカラーパレットに適合するデザインを生成することも可能です。これにより、ブランドの一貫性を保ちつつ、新しいビジュアルの可能性を探ることができます。

具体的な提案としては、画像生成AIを用いて、既存のブランドアセット（ロゴ、色彩、フォントなど）を基に、一連の広告ビジュアルを生成し、これらをキャンペーンの初期段階でのブレインストーミングや概念設計に活用する活用方法が挙げられます。

データドリブンな広告コンテンツ生成

画像生成AIは、データ駆動型の広告コンテンツ生成においても重要な役割を担います。消費者のデータ（行動パターン、興味関心、以前の購買履歴など）を分析し、そのデータに基づいてターゲットに合ったカスタマイズされた広告を生成します。

データドリブンな広告コンテンツ生成により、広告は個々の消費者の関心に合わせて最適化され、その結果、クリック率やコンバージョン率の向上が期待できます。

異なる顧客セグメントごとに最適化された広告ビジュアルを生成し、それぞれのセグメントに特化した広告キャンペーンを展開する活用方法が考えられます。また、AIを用いてリアルタイムにデータを分析し、市場の動向や消費者の反応に基づいて広告コンテンツを動的に調整することも有効です。

広告コンテンツの動的調整により、広告のパフォーマンスを最適化し、キャンペーンの効果を最大限に引き出すことができます。

ターゲットオーディエンスへの適応

画像生成AIは、ターゲットオーディエンスの特性や好みに合わせて広告コンテンツを柔軟に適応させる能力を持ちます。具体的には、消費者の行動データ、購買履歴、デモグラフィックな情報などを基に、AIが以下のように最適な広告ビジュアルやメッセージを生成します。

若年層に向けたキャンペーン：よりダイナミックでカラフルなビジュアル
上品さを重視する高級ブランド：洗練されたデザイン

高い適応能力により、広告はよりパーソナライズされ、各顧客に合った訴求が可能になり、結果的に高いエンゲージメントとコンバージョン率を達成することができます。

フィードバックと改善の継続的プロセス

画像生成AIを用いた広告制作では、市場からのフィードバックを迅速に受け取り、それに基づいて広告コンテンツを継続的に改善することが重要です。

例えば、キャンペーンの成果を分析し、特定のビジュアルやメッセージがターゲットオーディエンスにうまく響いているかを評価します。この情報をもとに、AIはさらに効果的な広告ビジュアルやメッセージを生成するための学習を行います。

また、市場の動向や消費者の嗜好の変化に応じて、広告コンテンツを柔軟に調整し続けることで、キャンペーンの効果を持続的に最適化します。フィードバックを受け入れ、学習し続けることが、画像生成AIを用いた広告制作の成功の鍵となります。

広告業界における画像生成AIの実践事例

実際に広告業界で活用され始めている画像生成の事例を紹介します。

パルコ

株式会社パルコは、最先端の画像生成AIを用いたファッション広告「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」を制作・公開しました。この広告では、実際のモデル撮影を行わず、人物から背景に至るまで全て画像生成AIで制作されました。

グラフィック、ムービー、ナレーション、音楽まで含め、全てが生成AIによって作成されており、実在しないAIモデルが登場する幻想的なビジュアルが特徴です。

LIFULL

LIFULLは、人気Youtuberで芸人「ふわちゃん」を起用した広告で画像生成AIを使用しました。このプロジェクトでは、LoRA技術を用いてふわちゃんの顔を学習し、Stable Diffusionを使ってさまざまなスタイルで生成しました。

この取り組みにより、AI技術を活用した新しい形の広告表現が試みられました。

URBAN HACKS

東急グループのURBAN HACKSでは、電車広告制作にMidjourneyを使用しました。この取り組みにより、消費者の注意を引く新しい広告表現が実現されました。

Midjourneyを活用することで、従来の広告手法とは異なる革新的なビジュアルが生み出され、広告業界に新たな動きをもたらしています。

近畿大学

近畿大学は、2023年1月にAIによって作成された架空の人物画像を使用した新聞広告を掲載しました。この広告の目的は、近畿大学の魅力や個性を多くの人々に感じてもらうことでした。

画像は、近畿大学の情報学部の1年生が画像生成AI「Stable Diffusion」を使用し、顔写真200枚を学習させて生成したものです。

伊藤園

伊藤園は、2023年9月に公開した「お〜いお茶カテキン緑茶」のテレビCMにAIモデルを起用しました。このCMで使用された女性モデルは実在しないAIで作成されたモデルで、日本で初めてテレビCMにAIモデルが起用された事例となりました。

この試みの成功により、もしかすると、バーチャルヒューマンとして伊藤園CMのキャラクターとして確立していくことも考えられるでしょう。

キンチョー

大日本除虫菊は、2023年4月に公開した殺虫剤キンチョールのCMで画像生成AIを活用しました。このCMのキービジュアル作成には、スタッフがプロンプトを入力し続けることでAIとブレスト（ブレインストーミング）する形で制作されました。

出力されたビジュアルを人間のスタッフがCGや実写と組み合わせて完成させました。これにより、AIの独自性と人間の創造性が融合したビジュアルが生み出されました。

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画像生成AIの限界と克服策

画像生成AIを広告制作で活用する際に直面するリスクと限界について説明します。

技術的精度と信頼性の課題

画像生成AIは、高度な技術を用いていますが、精度や信頼性の面では依然として課題が存在します。生成される画像の品質が一定でないことや、不自然なビジュアルエラーが発生する場合があります。

これらの問題を克服するためには、AIモデルの継続的なトレーニングと改善が必要です。また、人間のデザイナーによる最終チェックを組み込むことで、AIが生成したビジュアルの品質を保証することができます。

創造性とオリジナリティのバランス

画像生成AIは、学習したデータに基づいて画像を生成するため、創造性とオリジナリティの間でバランスを取ることが課題です。AIが生成する画像は、学習データに強く影響されるため、時には独創性に欠ける可能性があります。

この問題に対処するためには、多様なソースからデータを収集し、AIモデルに新しいスタイルやコンセプトを定期的に導入することが有効です。また、AIの提案を出発点として、人間のデザイナーがさらに独自のクリエイティブな要素を加えることも重要です。

法規制と倫理的問題への対応

画像生成AIを使用する際には、著作権やプライバシー、倫理的な問題が生じることがあります。生成された画像が既存の著作物を侵害する可能性や、人物の肖像権に関わる問題があるため、これらの法規制と倫理的問題に対応することが必要です。

AIによる画像生成の過程で、法的および倫理的ガイドラインを厳守し、必要に応じて法律の専門家の助言を求めることが重要です。

業界特有のニーズへの適応

各業界には独自のニーズがあり、画像生成AIはそれらに柔軟に対応する必要があります。特に広告業界では、ターゲットオーディエンスに響くクリエイティブなビジュアルが求められます。

このため、業界特有のニーズやトレンドを理解し、それに合わせてAIモデルをカスタマイズすることが求められます。また、実際の広告キャンペーンやマーケットのフィードバックをもとに、AIの性能を継続的に改善し、業界の変化に迅速に対応することが不可欠です。

アニメ風の動画やイラストで構成するならこのツール、リアルな動画で攻めるならこれ、などツールやサービスの特化かも進んでいくでしょう。

例えば、アニメ風画像の生成を得意とする画像生成AIサービスNovelAIをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

画像生成AIの将来展望と広告業界への影響

画像生成AIの進化は、広告業界に新しいフォーマットとメディアをもたらすことが期待されます。例えば、以下のような新しいフォーマットの広告が主流になっていく可能性があります。

AIによって生成されたビジュアルを活用したインタラクティブ広告
個々のユーザーの好みに合わせてリアルタイムに変化する動的広告
VRやARなどの新しいテクノロジーと組み合わせた広告体験

これにより、広告は従来の静的なビジュアルから、よりダイナミックで個人に最適化されたエクスペリエンスへと進化するでしょう。さらに、バーチャルリアリティ（VR）や拡張現実（AR）などの新しいテクノロジーと組み合わせることで、完全に新しい広告体験が生み出されることも予想されます。

人間のデザイナーとAIはどう共存する？

画像生成AIの将来展望において、AIと人間のクリエイティブの共存は重要なポイントです。AI技術の進歩により、多くのデザイン作業が自動化され、高効率でのビジュアル制作が可能になりますが、人間のデザイナーには置き換えられない価値があります。

特に、ブランドの理念やメッセージを伝えるためのストーリーテリングや感情的な要素の表現は、人間のデザイナーの独創性と洞察力に依存します。AIと人間が共存する未来では、AIは効率化と新しいビジュアルの提案を行い、人間はそれを基に最終的な判断や微調整を加える役割を担います。

例えば、AIが生成した複数のデザイン案から、ブランドのイメージに最も適したものを選択し、細部を調整することで、より高いクオリティの広告ビジュアルを生み出すことができます。また、AIが提案する新しいアイデアやスタイルは、人間のデザイナーに新しいインスピレーションを与え、これまでにないクリエイティブな作品を生み出す機会を提供します。

広告制作における生成AI活用方法

生成AIは、広告制作のあらゆる側面で活用可能です。AIの力を借りることで、広告制作のスピードと精度を大幅に向上させることができるでしょう。生成AIを以下のように戦略的に活用することが、これからの広告制作における競争力の源泉となります。

マーケティング分野での生成AI活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

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