画像生成AIを自社サービスに活用した事例5選！導入するメリットと注意点も解説

自社サービスの向上と差別化を図るために、多くの企業が画像生成AIを積極的に採用しています。例えば、ロゴや広告素材の生成、商品パッケージのデザインなど、さまざまなシーンで画像生成AIは活用されています。

本記事では、画像生成AIの基本から、導入するメリット、活用事例、そして導入時の注意点に至るまで、網羅的にご紹介します。最後までお読みいただければ、画像生成AIを活用した自社サービスの強化方法のヒントとなるでしょう。

なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。

画像生成AIとは

画像生成AIは、深層学習や機械学習の技術を用いて、新たな画像を自動で生成する生成AIです。テキストや画像をもとに、ユーザーの要望に応じたオリジナルの画像を生み出すことができるので、絵が苦手という方でも簡単に画像を作ることが可能です。

また、画像生成AIを活用すればだれでも簡単に画像が作れるため、今までデザイナーに外注していたデザイン業務を社内で行えるようになります。

なお、画像生成AIツールについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→【無料あり】画像生成AI！超おすすめの神ツール比較まとめ5選 | WEEL

画像生成AIを導入するメリット

画像生成AIを導入することで、誰でも簡単に画像を作ることができるようになりましたが、いったい画像生成AIを導入するとどのようなメリットがあるのでしょう。次に、画像生成AIを導入するメリットについてご紹介します。

コストの削減

社内にデザイナーが在籍しない場合、自社製品の広告作成や宣伝画像の制作などは外注業者へ依頼する企業が多いのではないしょうか。また、自社製品の宣材写真を撮る場合は、スタジオや撮影機材のレンタルが必要となり、コストがかかります。

しかし、画像生成AIを活用することでデザイナーの外注が不要となり、コスト削減につながります。また、修正や再作成が必要な場合でも、迅速かつ低コストで対応可能。全体的なプロジェクトのコスト効率を改善することができます。

画像作成スピードの向上

イラストやデザイン画像を作成する場合、スキルやセンスなどが必要となり簡単には書けない人も多いでしょう。また、デザインやイラスト画像を作ることができても人の手で、初めから作成するには多くの時間がかかります。

画像生成AIを導入することで、デザインスキルがなくても瞬時に画像を生成できるため、アイディア検討から最終成果物の完成までの時間が大幅に短縮できます。特に締め切りが迫っているプロジェクトや、大量の画像が必要なキャンペーンでは重宝されるでしょう。

アイディア出し

テキスト入力に基づき多種多様な画像を生成できるため、新しいビジュアルコンセプトの検討や、従来では考えられなかったようなデザイン案の提案が可能です。

このように、クリエイティブなアイディア出しを生成AIがサポートすることで作業効率が上がり、空いたリソースにより革新的で魅力的なビジュアルコンテンツの開発に集中することができます。

クリエイティブな画像の作成

画像生成AIは膨大なデータを学習していることあり、生成される画像は本物の写真のようなリアルなものから、現実にはありえないようなユニークで革新的なデザインを生成することができます。

このような特性を持つ画像生成AIを活用することで、ブランドイメージの向上や自社サービスを宣伝する広告のクリエイティブとして活用することができます。

また、生成AIを活用することで、スタイルやテーマに基づいた画像生成も得意としており、さまざまなニーズに応える柔軟性を持っています。

画像生成AIを自社サービスに導入した活用事例

画像生成AIの技術は、さまざまな業界で活用されていますが、いったいどのように活用されているのでしょうか。ここでは、実際の活用事例を見てみましょう。

今回解説する事例において、弊社がX（旧Twitter）で発見した参考となるツイートを紹介させていただいております。取り下げなどのご連絡は、弊社公式X（旧Twitter）からご連絡ください。

事例① ロゴ作成（ワークマン）

作業着やキャンプウェアなど幅広く展開しているワークマンでは、新たに子供服ブランドを立ち上げるため画像生成AIを活用して、ブランドロゴを作成しました。

このブランドロゴは、ChatGPTと画像生成AIを使って作られており、外注した場合300万円以上はかかるところ、たった数千円というAIツールの利用料金のみでブランドロゴを作ることができました。

このように、画像生成AIを活用すればデザイナーに発注しなくても自社内でロゴを作ることができます。ブランドを立ち上げたり、自社サービスのロゴやアイコンなどを作る際には活躍するので、新たなデザイン案が欲しい場合は一度画像生成AIを活用してみることをおすすめします。

事例② 広告作成（バーガーキング）

画像生成AIの精度は上がってきており、数年前に比べればおかしな画像が生成される確率は下がってきています。しかし、まだまだ完ぺきというわけではなく、変な画像を生成してしまうこともあります。

そんな、画像生成AIの弱点に着目したのがバーガーキングです。バーガーキングは画像生成AIの弱点ともいえるおかしな画像を利用して、ハロウィン期間に画像生成AIで作られた不気味な画像を使った広告などを配信しました。

このように、画像生成AIを活用することで自社内で簡単に、広告用クリエイティブを作ることができます。デザインセンスがなくてもアイディア次第で効果的に自社サービスを世に広めることができるでしょう。

事例③ 商品パッケージ（伊藤園）

商品パッケージデザインにおいても、画像生成AIは大きなメリットがあります。それは、膨大なデータから消費者の注意を惹き、商品の特徴を効果的に伝えるようなパッケージデザイン案を作成することができるからです。

作成された複数のデザイン案からいいデザインがあれば、微調整を加えることで商品の魅力を最大限に引き出すパッケージデザインを作ることが可能です。

自社製品を開発したけど、商品パッケージを作成するノウハウがないとお困りの企業は、積極的に画像生成AIを活用することをおすすめします。膨大なデータで学習された生成AIによる分析と、その分析結果に基づいた画像を生成することで、自社内でも購買意欲をそそるようなパッケージデザインを作ることができます。

事例④ バーチャル試着（Google）

近年、ますますオンラインショッピングが便利になり、ほとんどの買い物をオンラインショッピングで済ませてしまうという人も多いでしょう。

このように今やネットショッピングが当たり前という世の中になりましたが、服や靴といったファッションアイテムは実際に試着して購入したいというニーズがあり、実店舗でしか購入しないという方も多いです。

そんな悩みを解決するバーチャル試着という画像生成AIを活用したサービスがあります。これは、自分の写真をアップロードするだけで、瞬時に商品の試着イメージを生成してくれるサービスで、購入を検討しているユーザーの獲得に役立ちます。う。

コストや規模の問題で実店舗での販売はなく、オンラインのみで販売を行う企業は少なくないでしょう。しかし、そのような販売方法では実物を見ることができないので必ず試着したいと考えるユーザーの獲得は困難です。

そこで、自社のオンラインストアなどにバーチャル試着機能を追加することで、今まで獲得が難しかった購入前に試着がしたいというユーザーの獲得に貢献するでしょう。

事例⑤ ゲーム開発素材（レベルファイブ）

ゲーム開発においても、画像生成AIはキャラクターや背景などのビジュアル素材の生成に活用されています。開発者はテキストでの指示だけで独自のゲーム世界を構築できるため、さまざまな素材を作成することができます。

これにより、ゲームに使用するビジュアルの作成が効率化され、より創造的な世界観を作り出すことが可能です。

例えば、「妖怪ウォッチ」や「イナズマイレブン」シリーズなどで有名なゲーム会社のレベルファイブは、ゲーム開発やプロモーション業務で画像生成AIを活用しており、基礎データの作成や案出し、クオリティーアップに繋がると考えています。また、大観衆や建物群などの背景素材は画像生成AIで作られており、制作スピードを上げることにも貢献してます。

自社開発のゲームを作っているが、リソースが足りない、キャラクターのクリエイティブ案をたくさん作りたいなどという悩みを持つ企業も多いでしょう。画像生成AIを活用すれば、業務効率を上げながら新たなアイディアを生む可能性もあるので、積極的に画像生成AIを導入してみてはいかがでしょうか。

画像生成AI導入の注意点

画像生成AIの導入は、ビジネスやクリエイティブプロジェクトに多大なメリットをもたらしますが、その利用にあたってはいくつかの注意点があります。これらのポイントを理解し、適切に対処することで、生成AI技術のポテンシャルを最大限に引き出しつつ、リスクを管理することができます。

コンテンツの品質と一貫性

画像生成AIによって生み出されるコンテンツは、時に予測不可能な結果をもたらすことがあります。そのため、生成された画像がブランドガイドラインやデザイン基準に沿っているかどうか、慎重に確認する必要があります。

また、画像生成AIが出力する画像の品質や一貫性を確保するためには、適切な設定を行い、AIモデルのトレーニングを継続的に行うことが重要です。

技術的ハードルの高さ

画像生成AIを導入するには、ある程度の技術的知識が必要になる場合があります。特にカスタマイズや特定のニーズに合わせたモデルの調整を行う場合、AIや機械学習に関する専門知識が求められます。

これらの技術的なハードルを乗り越えるためには、チーム内で画像生成AIに関する勉強会を行ったり、専門の外部講師などに協力依頼を行うとよいでしょう。

著作権問題

画像生成AIを利用する際には、生成される画像の著作権や使用権に関する問題に注意を払う必要があります。画像生成AIが既存の画像やアートを参考にして新しい画像を生成する場合、その過程で著作権に触れる可能性があるからです。

このため、使用するAIツールが適切なライセンス設定を提供しているか確認し、公開前には類似している画像がないか確認した方がいいでしょう。

なお、生成AIにおけるリスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→ChatGPTを企業利用するリスクと対策5選｜実際の企業事例と共に解説 

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画像生成AIを活用して自社サービスを強化

画像生成AIは、コスト削減、画像生成の高速化、無限のクリエイティブな可能性、そして業務効率化といったさまざまなメリットを提供します。これらのポイントを効果的に活用することで、自社サービスをより魅力的なものにすることができます。

しかし、技術的な問題や品質と一貫性の維持、著作権問題など、注意すべき点もいくつかあります。これらの問題に適切に対処することで、画像生成AIの導入は企業にとって大きな価値をもたらすでしょう。

画像生成AIを活用して、自社サービスを次のレベルに引き上げたい企業にとって、今回の記事がアイディアのきっかけとなることを願っています。

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