AIはデザイン業務に活用できる？【2026年最新】AI Marketでの相談事例、活用するメリット・デメリットやツールを解説！

デザイン業務では、画像編集、ラフ案作成、レイアウト調整、コピー検討、提案資料の作成など多くの工程で人の判断と手作業が必要になります。

AIを活用すると、画像の補正・切り抜き、テキストからの画像生成、過去デザインをもとにした候補案の作成、ターゲットに合わせたデザイン評価、Web・UI・パッケージ・空間デザインの初期案作成などを支援できます。

本記事では、デザイン分野でAIが活用されている領域、AI Marketに寄せられたDTP・パッケージ・インテリア・ゲームアバターなどの実相談事例、導入メリット、企業事例、導入時の注意点を整理します。

自社の制作工程にAIを組み込むべきか、どの業務から検証すべきかを判断するための参考にしてください。

生成AIの業界別や職種別の活用事例・活用方法をこちらの記事でまとめていますので、ご参考ください。

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デザインの分野におけるAIの活用とは？

デザイン分野でAIを活用することには、いくつかのパターンが存在します。今まで人が行っていた作業をAIによって自動化したり、AIならではのデータを生かしたクリエイティブな分野に応用したりする創造的なアプローチにより、新たなクリエイティブな領域が開拓されています。

今後はさらにAIがカバーする領域は広がり、今では難しいとされている領域もカバーできるようになることが予想されます。ここでは、デザイン分野でのAIの活用として、以下を取り上げて解説します。

• 画像編集
• デザインの予測
• テキストからの画像生成
• Webデザインの制作

画像編集

AIを活用してデザインで利用する画像編集をすることができます。AIによって過去のデータから、編集したい画像の不要な部分を削除したり、対象とするオブジェクトの写っていない範囲を予測して表示したり、複雑な輪郭を切り抜いたりすることができるようになります。また、写真をAIによって簡単に色彩の補正などを行うことが可能です。

例えば、Adobe Photoshopは、AIを利用して画像の不要な部分を自然に除去し、背景を自動補完することができます。

従来は、デザイナーが手動でトリミングや輪郭の切り取りを含む編集作業を行っていました。デザインにAIを活用することで、専門的なスキルがないユーザーでも簡単に画像編集を行えるようになります。

デザインの予測

デザインAIでは、用途にあったデザインの予測をすることができます。AIは過去の膨大なデザインデータを機械学習して、デザインの特徴や共通項を抽出することで、ユーザーが好みそうなデザインを生成したり、提案するデザインがユーザーから評価を得られるか推論したりできるようになります。

画像生成AIと予測AIのコンビネーションとも言えるでしょう。デザインを予測できるため、デザインを作成した後にテストして再度修正をかける回数を減らすことを実現します。さらに、トレンドに合わせてデザインも変化させることができるため、柔軟にデザインを変化させていくことも可能です。

企業は市場のニーズに先駆けたデザインを制作することができ、競争力の向上が期待できます。ファッション・アパレルのデザインでも生成AIの活用が進んでいます。

テキストから画像の生成

デザインAIの中には、生成したい画像のイメージをテキストで入力するだけで画像を生成するサービスも登場しています。従来は、フリー素材を共有しているプラットフォームなどから検索して探したり、デザイナーなどが0から制作したりしていました。しかし、画像生成AIを活用することで、抽象的な指示でも非常に高度な画像を生成できます。

デザインAIを利用すると、特徴を捉えた画像をテキストから新しく生成してくれます。以下のような幅広い活用領域で活用されています。

• SNSのアイキャッチ画像制作
• 曖昧なイメージの具現化
• AI生成画像を元にインスピレーションを拡げる

例えば、OpenAIのDALL·E3やStable Diffusionなどの技術は、テキストベースの説明からリアルタイムで高品質な画像を生成できるため、コンセプトアートの制作やアイデアスケッチに革命をもたらしています。

尚、テキストから画像を生成することはText to Imageと言われますが、他にも、Text to Videoや、Image to Imageなど、多岐に渡る画像や動画の生成技術が登場していくことも覚えておく必要があります。

AIによる画像生成についてはこちらの記事で詳しく解説していますので、よろしければご参考ください。

Webデザイン制作

デザインの中でもWebデザインの制作でもAIは活用されています。AIはユーザーの行動や好みを分析し、それに基づいたパーソナライズされたウェブデザインの提案を可能にします。WebサイトやLPだけでなく、ロゴやバナーまでAIが簡単に制作できるようになりました。

AIを活用することで、今まで必要だったHTML/CSS、 Javascriptなどのコーディングスキルがなくても手軽にWebデザインを作成できるようになります。例えば、WixやSquarespaceのようなプラットフォームは、AIを活用してユーザーのニーズに合わせたウェブサイトを自動生成する機能を提供しています。

0からWebサイトを制作する場合、ページボリュームによっては非常に時間がかかりますが、AIに依頼すると素早く制作してくれるため、効率的にサイト制作を実現することが可能です。

ユーザーインターフェース（UI）デザインの自動化

AIは、ユーザーインターフェースのデザインプロセスを効率化します。例えば、Adobe XDのようなツールは、AIを使用してデザイン要素を自動配置し、ユーザーエクスペリエンス（UX）の改善提案を行うことができます。これにより、デザイナーはより創造的な作業に集中できるようになります。

バーチャルリアリティ（VR）と拡張現実（AR）のデザイン

VRやAR体験のデザインにおいても、AIは重要な役割を果たしています。AIを利用することで、リアルタイムで環境に合わせた3Dコンテンツの生成や、ユーザーの動きに対するインタラクティブな反応が可能になります。これは、エンターテイメント、教育、小売などの分野で新たな体験を提供します。

モーショングラフィックス

AIを活用することで、複雑なモーショングラフィックスの作成プロセスを簡略化できます。AIは、動きのパターンを学習し、自然なアニメーションの生成を支援することができます。これにより、アニメーションデザイナーは、より複雑で魅力的な動画を効率的に制作することが可能になります。

フォントデザインとタイポグラフィ

AIは、フォントデザインの自動生成や、特定のデザインコンセプトに合わせたタイポグラフィの提案にも利用されています。AI技術を使用することで、デザイナーは既存のフォントから新しいフォントスタイルを派生させたり、コンテンツの意図に最適なタイポグラフィを選択する際の助けとなります。

ただし、生成AIは元々文字の生成を得意としておらず、画像を生成した際に、意味の分からない文字のようなもの、が生成されていることを見たことがある方も多いかもしれません。

Midjourny6やStable Diffusion3など、文字対応ができるようになったと発表を始めたのも2024年になってからです。このことから、まだまだ今後も、生成AIによるフォントの生成は発展をしていくでしょう。

カラーパレットの生成と選定

色彩選定はデザインプロセスの中核をなす要素の一つですが、AIはこのプロセスを支援するためにも利用されています。AIは、画像や既存のデザインからインスピレーションを得て、調和の取れたカラーパレットを生成できます。これにより、デザイナーはプロジェクトに最適な色選びを迅速に行うことができます。

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実際にAI Marketにいただいたデザイン業務分野のAI活用相談事例

AI Marketには、デザイン業務の効率化・制作支援を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. DTP制作におけるチラシのレイアウト自動化
2. 商品パッケージデザイン案の大量生成と評価
3. 食品パッケージ制作における生成AI活用の検討
4. 平面図・スケッチ・キーワードからのインテリアパース生成
5. ゲーム用アバターの生成支援ツール開発

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① DTP制作におけるチラシのレイアウト自動化

ご相談企業様属性

• エリア：中国・四国
• 従業員数：101〜500人

画像認識とレイアウト最適化によるDTP組版支援｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、チラシのDTP制作において、商品画像、価格、商品名などを組み合わせたレイアウト作業の一部自動化を検討されていました。チラシでは1枚あたり多数の商品が掲載されるため、商品画像と文字情報の配置、サイズ調整、見た目のバランス確認に多くの人手が必要になります。

現在は、商品名や価格などの文字データと、商品画像を組み合わせた制作素材までは準備できているものの、チラシ上で見やすく配置する工程は人の手によるデザイン判断に依存している状況でした。まずは、1つの商品素材に対して複数の配置候補を自動生成し、デザイナーが選択・調整できる仕組みを構築したいという要望があります。

商品カテゴリ、画像の形状、価格表示、掲載枠の大きさ、視認性などをもとに、実務で使いやすいレイアウト候補を提示する設計が検討対象となっていました。

② 商品パッケージデザイン案の大量生成と評価

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

画像生成AIとデザイン評価モデルによるパッケージ案の大量生成｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、製品パッケージの案を短時間で大量に生成したいと検討されていました。製品ロゴ、素材デザイン、商品名、パッケージ展開図などをもとに、商材ごとに多数のデザイン候補を生成し、社内提案や顧客提案に活用したいという要望です。

単に画像を生成するだけでなく、かわいらしさ、面白さ、視認性、売場での目立ちやすさなど、デザイン評価の観点も組み込みたいという課題がありました。

生成画像の品質だけでなく、ブランドルール、文字の可読性、印刷適性、商標利用、既存デザインとの類似性確認なども重要になります。そのため、生成AI、画像評価、レイアウト制御、デザインワークフローの接続を含めた要件整理が必要な相談内容でした。

③ 食品パッケージ制作における生成AI活用の検討

ご相談企業様属性

• エリア：近畿
• 従業員数：1,001人〜

画像生成AIとコピー案生成によるパッケージデザイン業務支援｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、食品パッケージを中心としたグラフィック制作やコピー検討において、生成AIをどのように活用できるかを検討されていました。対象となる制作物は、食品パッケージ、お菓子のフィルム、日用品パッケージなどです。

デザイン案の初期検討、コピー案の作成、提案書の見栄え向上などにAIを活用できないかという関心がありました。

生成AIの活用では、最初から専用システムを開発するのではなく、既存ツールを使った業務検証、社内向けレクチャー、利用ルールの整理、デザイナーが使いやすい活用場面の選定から始めることが現実的です。

特にパッケージデザインでは、画像の雰囲気だけでなく、商品特徴、ターゲット層、売場での視認性、ブランドイメージ、コピーとの整合性が重要になります。そのため、生成AIを制作工程のどこに組み込むか、社内のデザイナーがどのように確認・修正するかを整理する必要がある相談内容でした。

④ 平面図・スケッチ・キーワードからのインテリアパース生成

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：101〜500人

空間画像生成AIと図面理解によるインテリアパース作成支援｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、インテリアデザインの設計業務において、人手で作成しているイメージパースの制作を効率化したいと考えていました。現在は、デザイナーが作成した情報をもとに担当者が3Dイメージを作成しており、初期提案までに一定の時間がかかる状況でした。

検討されていた方向性は、キーワードからラフな空間イメージを生成する方法と、平面図やスケッチにキーワードを組み合わせて、より具体的なインテリアパースを生成する方法です。

インテリアパース生成では、単に雰囲気のある画像を作るだけでは不十分です。平面図との整合性、家具配置、視点、空間の広さ、動線、素材感、照明表現などが提案内容と大きくずれないようにする必要があります。

そのため、初期段階では、ラフ案作成、提案前のイメージ共有、制作担当者への指示補助など用途を限定した活用から検討することが現実的です。

⑤ ゲーム用アバターの生成支援ツール開発

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：101〜500人

3D生成AIとモデル変換によるアバター制作支援｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、オンラインゲーム内で使用するキャラクターアバターを、AIで生成できる社内向け開発ツールとして整備したいと考えていました。現在は、一定の頭身、構造、カラー数、ブロック数に基づいてキャラクターを制作しており、1体の制作に数日かかることが課題となっていました。

想定されていた入力方法は、テキストによる指示、またはイラスト画像からの生成です。たとえば、キャラクターの雰囲気やモチーフを指定し、その内容に合うアバターを生成できれば、社内制作の負担軽減につながります。

一方で、ゲーム内で利用するアバターには、通常の画像生成とは異なるサイズ、頭身、正面・側面の見え方、ボーン構造などの制約があります。

そのため、初期段階では、完全な自動生成よりも、既存アバターの構造を前提にした生成補助や、イラストからの形状・配色案の作成などが検討対象となっていました。

関連記事：「ゲームAI（人工知能）の7つの活用事例！【最新版】AI Marketへの実相談例や概要、歴史も併せて解説」

AI Marketでは、上記のように、デザイン業務分野をはじめ、様々な企業からのAI活用相談を受け付けています。

AI導入では、生成物の品質、著作権・商標利用への配慮、既存制作フローとの接続、社内デザイナーが使いやすい運用設計、開発会社の選定など、人が介在しないと判断が難しい要素も多く存在します。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

貴社でもパッケージデザイン、DTP制作、インテリアパース、ゲームアバター、テキスタイルデザインなどでAI活用をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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デザインにAIを活用するメリット

デザインにAIを活用するメリットは主に以下の2つ挙げられます。

• 制作にかかるコストの節約や削減ができる
• 過去の遺産を効率的に引き継げる

AIによって、今まで人的リソースが必要だった部分が自動化され、今後さらにその領域は広がっていくことが予想されます。AIを活用するメリットを理解しておくことで、今後の流れを理解し、自身でどのように生かしていけるのかイメージしやすくなります。

制作にかかるコストの節約・削減

デザインにAIを活用することで、制作にかかるコストが節約できます。

従来のデザイン制作は、アイデア出しからラフ案の作成、校正や最終的なビジュアライゼーションなど、非常に多くの工数が発生します。AIをデザインに利用することで、デザインを短時間でたくさん制作できるため、デザイナーの人件費やマネジメントのコストの節約・削減することが可能になります。

また、人的リソースの削減によって、プロダクトをマーケットに出すまでの工数も短縮できるメリットもあります。

過去の遺産を効率的に引き継げる

AIによってターゲットユーザーの反応が高いデザインを短時間で制作することができます。

高いパフォーマンスを出したデザインデータをAIに学習させることで、AIが自動でターゲットユーザーに効果的なデザインを提案してくれます。一般的には複数のデザインを作成し、ABテストなどの比較テストを複数回行い、データを人が分析して選択する工数が発生していました。

AIを活用すれば、そのほとんどの工数をAIが担当してくれます。制作スピードも1時間程度で大量のデザイン案を出力するため、作業時間の短縮にもつながり、効率化を実現します。

企業のAIを活用したデザインの事例

企業がAIを活用したデザインを利用している事例はすでに存在します。デザイン分野以外での画像生成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。

アサヒグループのAIクリエーターシステム

一例として、アサヒグループはAIクリエーターシステムを導入しました。コンセプトや素材をもとにAIがデザイン案を生成し、そのデザインがユーザーにとって有効かどうかを数値化して評価しています。実際に販売したい商品の特徴だけでなく、ユーザーがなにを好む傾向にあるかも評価した上でデザインを制作していくことができます。

Canva

デザイン分野に活用できるAIツールはさまざまありますが、代表的なツールにCanvaがあります。Canvaはオンラインで利用できるグラフィックツールで、コーディングやデザインスキルがなくても簡単にデザインが作成できます。Canvaには写真や動画の編集機能だけでなく、ロゴやプレゼンテーションのスライド作成などたくさんの機能が備わっています。

Canvaは画像や音楽の生成AI機能もあり、テキスト入力と画像スタイルを選択するだけで、AIがオリジナル画像を生成してくれます。導入を検討する場合はいくつか利用してみて、使い勝手や必要な機能があるかなどを比較してみることがおすすめです。

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デザインにAIを活用するデメリット

デザインにAIを活用することにはデメリットも存在します。デザイン分野のAI活用におけるデメリットも理解しておくことで、どの工程はAIに任せるのか、最終的な判断は誰が行うのかなど、導入時の詳細なイメージをする助けになります。

人間的な判断基準がない

デザインにAIを活用する際、AIはまだ人間の感情、倫理や心理に関する内容や基準を理解していないため、人間的な判断基準がありません。あくまで学習したデータの範囲で予測して生成するため、無機質に思えるようなデザインであったり、機械的とも思えるデザインになる傾向があります。

ユーザー心理の理解や独創的な表現、人間らしいデザインを制作したいという場合には不向きなこともあります。

ゼロからの創作はできない

AIは既存データを学習して出力データを生成するため、何もない状態から創作することはできません。AIは学習データを機械学習することで、その特徴を抽出したり関係性を記憶したりします。学習データから入力データに関係する特徴を用いて出力するため、新商品に関するデザインの創作や、存在しない概念からデザインを生み出すことはできません。

しかし、最近の画像生成AIサービスでは、さまざまなユーザーが入力した膨大な学習データを使ってAIが画像を生成してくれるため、テキスト入力だけで幅広い種類の画像を生成してくれます。

導入後もAIの継続的な学習が必要

AIによるデザインの生成には、ツールを導入するだけでは不十分で、その後もAIを継続的に学習させていく必要があります。AIは学習したデータの範囲内で出力されるため、導入しただけではデザインに偏りが発生することがあります。クラウドサービスのツールやデータを共有しているAIツールでは、ユーザーにより継続的なデータインプットや学習が行われていますが、学習データをもとに出力されることは変わりません。

イメージしているデザインが生成されないというケースも発生するため、実際に運用していく上で、AIにデータを学習していくことが必要になります。

デザイン分野でのAI活用についてよくある質問まとめ

まとめ

デザイン分野におけるAI活用は、画像を自動生成するだけではありません。

画像編集、レイアウト候補生成、デザイン評価、コピー案作成、パース生成、フォントやカラーパレットの提案など、制作工程の一部を支援する形で活用できます。

一方で、AIを導入すればすぐに高品質なデザインが安定して作れるわけではありません。

ブランドイメージ、ターゲット、売場での視認性、印刷適性、著作権・商標利用、既存制作フローとの接続、最終確認を誰が行うかといった論点を整理する必要があります。

AI導入を検討する際は、まず自社の制作工程を分解し、AIに任せたい作業と人が判断すべき作業を明確にすることが出発点になります。

自社の業務に合うAI活用方法や開発会社を見極めたい場合は、AI Marketを活用することで、要件整理、技術選定、企業比較、PoC設計までを進めやすくなります。

既存ツールで足りるのか、個別開発が必要なのかを早い段階で確認することが、実務で使えるAI導入につながります。