画像生成AIという言葉を耳にする機会が増え、「どんなことに使えるの？」「自社でも活用できるのか？」と気になっている方も多いのではないでしょうか。
今や画像生成AIは、広告・マーケティングだけでなく、建築、医療、ゲーム、不動産など幅広い分野で導入が進んでいます。業務の効率化だけでなく、創造的なアイデアの具現化にも活用され、注目を集めているのです。
この記事では、画像生成AIの基本機能や導入メリット、注意点、そして実際の活用事例までをわかりやすく解説します。読み終える頃には、自社でどう活用できるかのヒントが見つかるはずです。ぜひ最後までご覧ください。
SHIFT AIでは、画像生成AIなどの生成AIの活用を支援しています。基本的な使い方や機能などを学習できるeラーニングコンテンツやAIのプロが質疑応答するワークショップを提供しています。無料相談を実施しているので興味のある方はぜひお問い合わせください。
画像生成AIの活用事例が増えている背景
画像生成AIの普及が進んでいる理由には「制作スピードの向上」と「導入ハードルの低下」が挙げられます。SNSやWeb広告の需要が高まるなか、1日に複数回の投稿やキャンペーン素材の制作が求められるケースも増えました。従来の方法では外注費や時間がかかるため、短時間で多様な案を出せる画像生成AIが重宝されているのです。
また、Midjourneyなど、高精度なツールの登場によって品質面でも実用に耐えるレベルに達しました。特に非デザイナーでも直感的に操作できるユーザーインターフェースが導入ハードルを下げ、スタートアップや中小企業でも導入が進んでいます。
今後もツールの進化と業務ニーズの多様化により、さらに使用機会が広がっていくと見込まれます。
画像生成AIの機能
画像生成AIは、広告やデザイン業務だけでなく、商品企画や建築、不動産、医療など、さまざまなビジネス領域で注目されています。
しかし、「そもそも画像生成AIってどんな技術なの？」と感じている方も多いのではないでしょうか。ここでは画像生成の仕組みを詳しく解説します。
画像生成AIは、テキストから画像を生み出すAIです。大量の画像と説明文を学習しており、言葉と視覚表現の関係を理解し、ユーザーが入力した「指示」に応じたビジュアルを生成できます。例えば、「大都市の夕焼けの画像を作って」と命令すれば、その通りに画像を生成してくれるのです。
生成AIに分類されるものではありますが、文章や音声の生成機能はない場合が多く、画像の生成に特化しているのが特徴です。
ビジネスの現場では、SNS投稿用の画像やWeb広告バナー、建築・インテリアの完成予想図まで幅広く活用され、企画から制作までのスピードと自由度を飛躍的に高めています。
画像生成AIのビジネス活用事例13選
ここでは、国内外のさまざまな企業の具体的な活用事例を13件紹介し、どのような課題をどのように解決したのかを、簡潔にまとめてお届けします。
導入のヒントとしてぜひ参考にしてください。
- 大日本除虫菊｜キンチョール「ヤング向け映像」
- コカ・コーラ｜AIと共創する『Create Real Magic』キャンペーン
- Cosmopolitan｜ DALL·E 2で世界初のAI生成雑誌カバーデザイン
- Levi Strauss & Co.｜AI生成モデルで多様な顧客層に対応
- アサヒビール｜ Stable Diffusionでユーザー参加型プロモーション
- 伊藤園 ｜パッケージデザイン開発に画像生成AIを導入
- イーグロース｜ 医療用画像の不足をAI生成で補完
- レベルファイブ｜ ゲーム開発にStable Diffusionで効率化
- Netflix & WIT Studio ｜人手不足補うアニメ背景生成
- マイン｜ 建築デザイン案をChatGPT＋画像生成AIで自動提案
- スペースリー｜不動産VR内見に画像生成を活用
- パルコ｜最先端の画像生成AIを駆使したファッション広告
- セガサミーホールディングス｜玩具のデザイン案の件数増加
大日本除虫菊｜キンチョール「ヤング向け映像」
大日本除虫菊は、若年層へのブランド再訴求として、画像生成AIを活用したWeb CM「キンチョール『ヤング向け映像』篇」を公開しました。
企画段階では、AIをブレインストーミングの相手とし、生成AIを用いて数千枚の画像を出力しました。その中から構図や色彩、雰囲気の方向性を抽出し、人の手で修正を行いながらCM動画の随所に配置しました。
AIの発想力と人の演出力を掛け合わせた映像表現はSNSでも話題となり、ブランドの刷新に成功しています。
出典：AIとブレストしながら企画した「キンチョール」の新CM「ヤング向け映像」AdverTimes
コカ・コーラ｜AIと共創する『Create Real Magic』キャンペーン
日本コカ・コーラは、グローバルキャンペーン「Create Real Magic」において画像生成AIを活用し、消費者との共創型マーケティングを実現しました。参加者は公式サイト上で提示されたコカ・コーラのロゴやブランド資産をもとに、AIを使って独自のビジュアル作品を作成できます。
世界中のクリエイターや一般ユーザーが参加できるインタラクティブな仕組みで、ブランドとのエンゲージメント向上につながりました。優秀作品は公式広告やタイムズスクエアの大型ビジョンでも展開され、参加者の創造力とAI技術を結びつけた新たなプロモーション事例となったのです。
出典：コカ・コーラ、AIを活用したキャンペーンを開始 | 注目の作品
Cosmopolitan｜DALL·E 2で世界初のAI生成雑誌カバーデザイン
アメリカの女性誌『Cosmopolitan』は、OpenAIの画像生成AI「DALL·E 2」を用いて、雑誌のカバーデザインを制作・発表しました。
編集チームはAIに対して「強くて未来的な女性の姿」というテーマをプロンプトとして与え、複数のビジュアル案を出力。その中から選ばれた画像が表紙デザインに採用されました。
この取り組みは、AI技術を取り入れることで、読者層の関心を引きつけた事例です。また、AIがクリエイティブ領域の実務で利用できることを示す事例ともいえるでしょう。
出典：Cosmopolitan「Meet the World’s First AI-Generated Magazine Cover」
Levi Strauss & Co.｜AI生成モデルで多様な顧客層に対応
Levi’sは、Diversity & Inclusionの観点から、さまざまな人種・体型・年齢層を反映した商品画像の拡充に向け、AI生成のモデルの導入を発表しました。画像生成AIにモデルの画像を出力させ、それをそのまま商品の宣伝キャラクターとして利用するのです。
実在のモデル撮影に比べてコスト・時間の削減に加え、今後より多様でインクルーシブなビジュアル表現を実現できる点が評価されています。ブランドのメッセージ強化とグローバル市場への対応を進める施策の一環です。
出典：Levi’s、AIで生成された架空のモデルを使用して「多様性を高める」 | TEXAL
アサヒビール｜Stable Diffusionでユーザー参加型プロモーション
アサヒビールは、画像生成AIであるStable Diffusionを活用し、ユーザーが参加型の「未来のビール広告をAIでつくろう」という取り組みを展開しました。
特設サイトでキーワードを入力することで、誰でもオリジナルの広告ビジュアルを作成できる仕組みです。中から選ばれた優秀作は実際の広告にも使用され、ユーザーとのエンゲージメントを高めました。
AIを活用した体験型マーケティングの成功事例として注目を集めています。また、ユーザーに画像を生成してもらうことで、従業員の負担軽減にもつなげています。
出典：画像生成AI「Stable Diffusion」の体験型プロモーション活用は日本初「Create Your DRY CRYSTAL ART」
伊藤園｜パッケージデザイン開発に画像生成AIを導入
伊藤園は、「お〜いお茶 カテキン緑茶」の新商品において、画像生成AIを使用し、革新的なパッケージデザインを作成しました。AIが作った参考画像をもとに、デザイナーが色や構図を工夫しながら新しいデザインを仕上げました。
これまでのように、何度も案を出して修正を繰り返すやり方に比べて、AIの力を借りて早い段階で複数のアイデアを比較できるようになったため、決定までのスピードが大きく向上しています。また、商品企画の初期段階から視覚的な方向性を明確にできたことで、より完成系をイメージしながら業務を進められるました。
出典：生成AIパッケージ「お～いお茶 カテキン緑茶」シリーズを、9月4日（月）より販売開始。同日より「カテポマイレージキャンペーン」をスタート | ニュースルーム | 伊藤園 企業情報サイト
イーグロース｜医療用画像の不足をAI生成で補完
医療向けAIを開発するイーグロース株式会社は、医療用AIの学習用データの不足に対応するため、生成AIを活用して網膜疾患の医療画像を合成する技術を開発しました。
この画像生成AIは、多様な疑似症例画像を自動生成できる仕組みになっています。
この技術により、網膜剥離や緑内障といった病変の特徴をピンポイントで再現し、合併症例の再現が可能になったのです。生成画像は統計的にも実症例と遜色がないことが確認されており、研究開発用途での利用が期待されています。
画像生成AIは医療分野でも活用できることを示す事例です。
出典：[プレスリリース]AIを用いた本物そっくりな網膜剥離画像生成技術を開発
レベルファイブ｜ゲーム開発にStable Diffusionで効率化
『妖怪ウォッチ』などで知られるゲーム開発会社レベルファイブは、ゲーム開発初期のビジュアル案出しに画像生成AI「Stable Diffusion」を導入しました。
AIが自動生成した複数パターンをもとに、背景や3Dマップのラフ案を構成。その結果、プロモーション用イメージなどを迅すぐ反映できるようになり、開発スピードと品質の向上につながっています。
また、クリエイターがAIの草案をブラッシュアップしながら完成度を高めていく形で活用することで、従業員がより創造力を働かせられる体制が整いました。
現在同社では、はChatGPTによるクエスト案の生成や音声合成ツールとの連携など、多方面でAIの導入が進んでいます。
出典：レベルファイブがゲーム開発やプロモーションにAIを業務で使用して効率化を図っている資料を発表
Netflix & WIT Studio｜人手不足補うアニメ背景生成
NetflixとWIT Studioは、アニメ制作における背景美術の人手不足に対応するため、画像生成AIを活用した背景制作を実施しました。具体的には既存の画像をもとに、AIがパターンや質感を学習し、手描き風の背景画像を自動生成する仕組みです。
一部作品で実験的に導入された結果、短期間でクオリティの高い素材が得られたことから、今後のアニメ制作現場への本格導入が期待されています。
マイン｜建築デザイン案をChatGPT＋画像生成AIで自動提案
住宅設計スタートアップのマインは、顧客の要望に応じて間取りや外観デザインを自動で生成する画像生成AIを開発しました。建築プランナーが画像生成AIに質問や指示を投げかけると、その内容に基づいて住宅のラフイラストを出力する仕組みです。
この取り組みにより、従来は設計者が行っていたヒアリングとラフ案作成のプロセスを効率化できました。言葉によるやり取りとビジュアルイメージの乖離を解消し、顧客とのイメージ共有が初期段階からスムーズになったことが大きな成果です。
出典：ChatGPTと画像生成AIを組み合わせて、建築プランナーのインタビューとパース作成を自動化したソリューションをリリース
スペースリー｜不動産VR内見に画像生成を活用
内見VRサービスを提供するスペースリーは、部屋の360度写真に対し画像生成AIで補完・加工を行う機能を開発しました。解像度不足や撮影ミスの補正、家具の仮想配置などを実現し、より自然なVR体験を提供しています。
これにより撮影回数を抑えながら質の高いコンテンツ制作が可能となり、営業効率の向上とコスト削減の両立に成功しています。
出典：オンライン内見の成約率と業務効率アップにはVRの活用を | 360°パノラマVR「スペースリー」
パルコ｜最先端の画像生成AIを駆使したファッション広告
パルコは、2023年の広告キャンペーンで、登場人物から背景・小道具まで、すべてを画像生成AIで制作した広告動画を発表しました。映像だけでなくナレーションやBGMまでもがAIによる生成であり、「AIメイド」の先進事例として注目されました。
斬新なビジュアルと世界観がSNSで大きな反響を呼び、ブランドの先進性を印象付ける結果となりました。
また、画像生成AIによってクリエイティブ業務が効率化できることを示す事例でもあります。
出典：パルコ初の生成AI広告「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」が公開！グラフィック・ムービー・ナレーション・音楽まで全て生成AIにて制作！
セガサミーホールディングス｜玩具のデザイン案の件数増加
セガサミーは、新製品開発におけるデザイン案の創出工程に画像生成AIを導入し、従来の100倍以上となる個数のビジュアル案の自動生成を実現しました。自社製品画像を学習させたAIにより、多様な改善案を短時間で出力できる仕組みの構築に成功しました。
これにより、デザイナーはより洗練されたデザイン制作に注力できるようになり、業務の効率につながっています。画像生成AIを使うことで、デザインの洗練が可能であることを示す事例だと言えるでしょう。
出典：AI×エンタメでさらなる感動体験を創出!! 玩具のデザイン案・アンケート集計にAIを導入
画像生成AIを導入する3つのメリット
画像生成AIを導入することで、制作コストの削減や作業スピードの向上、さらに発想の広がりといった、業務に直結する効果が期待できます。
「人手をかけずにもっと魅力的なビジュアルを作りたい」「忙しい中で効率よくアウトプットしたい」といった悩みを持つ企業にとって、大きな味方となる技術です。
ここでは、画像生成AIをビジネスに活用する上で、特に押さえておきたい代表的な3つのメリットをご紹介します。
デザイン外注コストの削減
画像生成AIを活用することで、外注にかかるデザイン費用を大幅に削減することができます。
これまでプロのデザイナーに依頼していたバナー広告やイラスト素材も、社内で簡単に作成できるようになります。特に制作回数が多いSNS用画像やキャンペーンバナーなどは、コスト削減の効果が顕著に表れます。
また、AIが複数パターンを瞬時に提案してくれるため、修正のやり取りにかかる時間や手間も減少します。少人数のチームでも、早く、安く質の高いクリエイティブを量産できる体制が整うのです。
宣伝・販促スピードの向上
商品プロモーションやイベント案内など、スピード感が求められる場面では、画像生成AIが強い味方になります。従来は企画からデザイン発注・修正を経て公開まで数日〜数週間かかっていた工程も、AIの活用により即日対応が可能になります。
また、SNSで話題になったトレンドに即座に反応してビジュアルを発信するなど、トレンドにもキャッチアップしやすくなるでしょう。この「スピード対応力」は、情報鮮度が命となる現代のマーケティングにおいて、大きな競争優位性となります。
アイデアの創出
画像生成AIは、思いもよらないアイデアをビジュアルとして提示してくれる「発想支援ツール」としても優れています。「こんな構図は考えなかった」「この色の組み合わせは面白い」など、AIの提案から新たなインスピレーションを得ることも少なくありません。
特に、ゼロからの企画やビジュアルの方向性を決めたい初期段階では、AIの生成案をベースに話し合いを進めることで、クリエイティブなプロセスが効率化されます。人間だけでは出てこなかった発想が、ビジネスの新たな価値につながる可能性を広げてくれるはずです。
画像生成AI使用時の課題と注意点
画像生成AIは便利な一方で、ビジネス利用にはいくつかの注意点があります。
著作権やライセンスの扱いが不明確な画像、不適切な内容の自動生成、フェイク画像による誤情報拡散など、思わぬトラブルにつながるケースもあります。
ここでは、画像生成AIを安全・適切に活用するために押さえておきたいリスクとその対策について、わかりやすく整理しています。
導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
著作権やライセンスの違反
画像生成AIをビジネスで使用する際に最も注意すべき点の1つが「著作権とライセンスの問題」です。
ツールによっては、インターネット上にある既存の画像や作品を学習データにしており、生成した画像が既存作品に類似してしまうリスクがあります。生成した画像は既存のものと酷似していないか人の手でチェックを行いましょう。
また、使用するAIツールによっては「商用利用不可」「生成物に著作権なし」など異なる利用規約が設けられており、知らずに使うと法的トラブルの原因となることもあります。特に広告や販売物などで利用する場合は、ツールの利用規約を事前に確認し、必要に応じてライセンスを取得することが重要です。
誤解を招く画像の生成
生成AIで作られた画像は、あまりに精巧なため「本物」と誤解されることがあります。例えば、生成した人物画像が有名な俳優に似ており、それをSNSで掲載すると、ユーザーはCMに起用されたと誤解するかもしれません。
SNSなど即時性・拡散性の高いメディアでは、フェイク画像が広まり、企業やブランドの信頼を傷つける可能性もあります。企業が画像生成AIを活用する際は、「AIで生成したものである」と明記する、補足説明を入れるなど、情報提供が重要です。
差別的・倫理的に不適切の生成
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、無意識のうちに差別的・偏見的な表現を含んだ画像を出力してしまうことがあります。たとえば、ある属性の人ばかりが登場する、または特定のジェンダーや民族をステレオタイプ的に描くなど、不適切な出力が問題になることもあります。
特に不特定多数が目にする広告やキャンペーンにおいては、社会的な配慮に欠けた表現が炎上や批判につながるリスクがあるため注意が必要です。
出力された画像をそのまま使わず、人の目での確認と倫理的なチェック体制を整えておくことが重要です。
画像生成AIの導入を成功させるポイント
画像生成AIを導入したけれど、結局うまく活用できなかったといった失敗を避けるためには、目的やゴールを明確にし、社内の理解を得て、効果的な使い方を考える必要があります。
ここでは、画像生成AIをビジネスで成功させるための4つの実践ポイントを紹介します。
利用する目的を明確にする
画像生成AIを導入する際に最初にすべきことは、「何のために活用するのか」という目的を明確にすることです。目的が曖昧なままでは、効果の測定が難しく、ツールの選定や社内展開がぶれてしまいます。
たとえば、「広告制作のスピードを2倍にする」「SNS投稿のビジュアル品質を統一する」「提案資料のビジュアルを3パターン作れる体制をつくる」など、具体的な数値目標を設定しておきましょう。導入後の評価や改善がスムーズになります。また、どんな機能があるツールを選べばいいかも自然と見えてくるでしょう。
画像生成AIは業務効率化のために導入するツールであり、導入自体が目的とならないよう心がけておくことが求められます。
社内の理解と協力体制をつくる
画像生成AIをうまく活用するには、現場だけでなく、社内全体の理解と協力が求められます。とくにクリエイティブ部門・法務・情報システム部門など複数の部署が関わる場合は、導入前から情報共有と方針のすり合わせを行っておくことが大切です。
AIに対する知識や捉え方が人によって異なると、「仕事が奪われるのでは？」「著作権は問題ないのか？」といった不安や誤解が広がり、活用が進まない原因になります。
「AIは業務を補助するためのツール」という共通認識を持ってもらうためにも、社内説明会やトライアル導入を通じて、納得感を得られる場を用意しておくことが成功への近道です。
人のクリエイティビティと組み合わせる
画像生成AIは優れた補助ツールではありますが、万能ではありません。生成される画像は、あくまで素材やアイデアのたたき台であり、最終的なクリエイティブの価値を決めるのは人間の判断と感性です。
「企画段階で複数案を出す」「言語化しにくいイメージを視覚化する」といった場面でAIは非常に有効ですが、完成度を高めるにはデザイナーやディレクターの目と手が必要です。
AIと人が得意な領域を補完し合い、より高いアウトプットを生み出す関係性を築くことで、導入効果を最大化することができます。
継続的なプロンプト改善を行う
画像生成AIは、入力するプロンプトによって出力結果が大きく変わるツールです。したがって、導入して終わりではなく「どんな表現で指示すると理想に近づくのか」を検証し続ける姿勢が必要です。
プロンプトの改善には、複数パターンを試して比較する、成功例を社内で共有するなどの工夫が効果的です。とくに商用で使う場合には、意図と異なる出力や倫理的に不適切な表現を避けるため、表現の精度と安定性が求められます。
まとめ：画像生成AIの事例を参考に導入を進めよう
本記事では、実際に導入した例を交えながら、画像生成AIの活用メリットと注意点、導入を成功させるためのポイントをご紹介してきました。
画像生成AIは今や、広告やマーケティング、商品開発、建築設計、医療、そしてエンタメ業界まで、あらゆる分野で活用され、創造性と業務効率の両立を可能にしています。
まずは自社の課題や目的に目を向けて、どの場面に画像生成AIが活かせるのかを考えてみるところから始めましょう。適切に導入すれば、発想の幅が広がり、業務のスピードも精度も大きく変わってくるはずです。
SHIFT AIでは、画像生成AIなどの生成AIの活用を支援しています。基本的な使い方や機能などを学習できるeラーニングコンテンツやAIのプロが質疑応答するワークショップを提供しています。無料相談を実施しているので興味のある方はぜひお問い合わせください。