画像生成AIの企業活用事例10選！ビジネス導入のメリット・注意点・著作権を解説

画像生成AIの企業活用が広がり、ロゴの外注コストを数千円に削減したり、撮影費を数百万円規模で圧縮したりするケースが国内大手企業で実際に出ています。

自社への導入を検討しているものの「どの業種に使えるのか」「具体的にどんな効果が出るのか」と情報収集中の担当者に向け、本記事では国内外10社の企業活用事例を業種別にまとめ、導入メリット・注意点・著作権リスクまで解説します。ぜひ参考にしてください。

画像生成AIとは

画像生成AIとは、テキストで指示するだけでオリジナル画像を自動生成するAIです。専門的なデザインスキルがなくても高品質な写真・イラスト・広告画像を短時間で作れることから、企業の業務効率化ツールとして急速に普及しました。今や数多くの大企業が画像生成を導入しています。

現在の主流は拡散モデル（Diffusion Model）です。ランダムノイズから目的の画像を段階的に復元する仕組みが、高品質な出力を実現しています。2014年頃から研究が進んだGAN（敵対的生成ネットワーク）に続き、2022年8月にStability AIが「Stable Diffusion」をオープンソースで公開したことで一般への普及が急加速しました。

2025年3月にはOpenAIの「GPT-4o」が画像生成に対応し、テキスト会話の延長で画像を作成・編集できる環境が整っています。テキストチャットで画像生成ができるのはもはや当たり前ともいえるでしょう。現在は広告・商品デザイン・ゲーム開発・医療画像処理まで、幅広い業種での活用が進んでいます。

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。

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でしょうか。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もあり、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企業の活用事例

画像生成AIの技術は、食品・飲料から小売・EC・ゲーム開発まで、さまざまな業界で活用されています。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、contact@weel.co.jp からご連絡ください。

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。（※1）

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。

効果的な商品パッケージの提案（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。

たとえば、伊藤園では画像生成AIを活用して短時間で大量の商品パッケージを作成することに成功しています。（※2）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。

商品パッケージの作成工数削減（花王）

花王は2026年4月、商品デザイン専用の画像生成AIを活用し「薬用せっけんミューズ泡ハンドソープ」のパッケージをリニューアルしました。（※3）

消費者の購買意欲を予測するAI評価機能と組み合わせながら、多数のデザイン候補を短期間で生成・比較することで、外部デザイン会社への発注工数を削減しながら高品質なパッケージを実現しています。大手日用品メーカーが商品開発プロセスへ画像生成AIを本格導入した好例です。

プロモーション（アサヒビール）

アサヒビールでは、体験型プロモーションイベントに画像生成AI「Stable Diffusion」を導入しました。（※4）

短期間で多数のビジュアルを制作できたことで、これまで従来外注では数百万円規模の費用と数週間の時間が必要だった業務を大幅に効率化しました。結果、キャンペーンサイトへの流入数が大幅に増加し、集客効果も強化されました。このように、生成AIを活用すればスピード感のあるマーケティング施策が可能となり、消費者の関心を高める施策に繋げることができます。

販促用デザイン（株式会社パルコ）

株式会社パルコは、画像生成AIを駆使したホリデーシーズン用の「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」広告を公開しました。（※5）

本広告では、人物から背景まで全てをプロンプトのみで生成し、グラフィック・映像・音楽もすべて生成AIで制作されています。世界的AIクリエイターを起用した挑戦的な試みは、モード感あふれる新しいファッション表現として注目を集めました。

パルコは新しい才能や技術を積極的に取り入れる姿勢を示し、ブランド価値の向上につなげています。

サイト制作・Webデザイン（GMOインターネット）

GMOインターネットグループは、生成AIを活用したサービス開発を積極的に進めており、2024年に画像生成AIサービス「ConoHa AI Canvas」を提供開始しました。（※6）

この画像生成AIは、Stable Diffusion XLを基盤にブラウザ上で高品質な画像を生成できる点が特徴で、ブロガーやデザイナーなど幅広いユーザーに対応しています。生成した画像はクラウド上で一元管理でき、生成枚数や機能に制限がないため、利便性の高いクリエイティブツールとして注目されています。

商品パッケージ刷新（雪印メグミルク）

雪印メグミルクは2026年3月、「torochi チーズソース」の商品パッケージ刷新に画像生成AIを活用しました。（※7）

消費者の購買意欲を予測するAI評価機能と組み合わせながら多様なデザイン案を短期間で生成・評価しています。仮説検証の回数を増やしながら開発期間を圧縮することに成功し、乳製品メーカーにおける画像生成AI活用の事例として注目されています。

体験型コンテンツ（MIXI）

MIXIは2026年5月、ゲームアプリ「モンスターストライク」の夏イベント「DREAMDAZE Ⅳ」において、画像生成AIを活用した体験型コンテンツ「AIボール絵メーカー」を発表しました。（※8）

来場者を撮影した写真をもとに、外部の画像生成AIにMIXI独自のAI技術とデータを組み合わせ、モンストキャラクターの絵柄スタイルであるボール絵を生成します。

撮影からキャラクター生成・ミニゲーム体験・オリジナルアクリルキーホルダー提供まで約15分で完結する体験設計を実現しており、ゲームIPとリアルイベントに画像生成AIを掛け合わせた国内先行事例として注目されています。

広告コンテンツ制作（ユニリーバ）

ユニリーバは2025年9月、AIを活用したコンテンツ制作の成果を公開しました。ブランドごとのビジュアルや価値観を保ちながら、広告素材の制作スピードを最大30%向上させています。（※9）

新商品プロモーションでは、3日間で100点以上の広告素材を制作しました。また、AIを活用した「Beauty AI Studio」によって、視聴完了率（VCR）やクリック率（CTR）などの主要指標が2倍以上に改善しています。

ブランド素材制作（パナソニック）

パナソニックは、Adobe Fireflyの生成AIを自社のグローバルブランド戦略に活用し、コンテンツ制作の効率化とブランド一貫性の確保を進めています。（※10）

Adobe Fireflyを活用して、1つのアセットから即座に20バリエーションの画像を生成しています。50か国以上に対応して、最適化されたビジュアルを迅速に用意できる体制を整備したのです。

これまでは文章による説明が中心だったブランドガイドラインを、Adobe Expressを活用したビジュアルガイドラインに移行したことで、グローバル全チームのブランド表現の精度向上にもつながっています。

画像生成AIの代表的なモデル

画像生成AIには多種多様なモデルが存在し、商用利用の可否や得意とする表現スタイル、動作環境がそれぞれ異なります。自社に合ったモデルを選ぶための基準として、代表的なものを紹介します。

Stable Diffusion

Stability AIが2022年にオープンソースで公開したモデルです。モデルの重みが公開されているため、自社サーバーやローカル環境での動作が可能で、データを外部に送信せずに利用できます。

商用利用も原則可能で、LoRAなどの追加学習技術を組み合わせることで特定のブランドや商品に最適化した出力を実現できます。カスタマイズ性の高さから企業での内製利用に適しています。

Stable Diffusionは下記で詳しく解説

Midjourney

Midjourneyは高品質な画像生成を得意とするサービスです。広告・ファッション・ゲームなどビジュアル表現を重視する分野での活用実績が豊富です。商用利用の可否はプランによって異なるため、企業利用時は契約内容の確認が必要です。

Midjourneyについて詳しくは下記で解説

Adobe Firefly

Adobeが提供する商用利用に特化した画像生成AIです。学習データにAdobe Stockなどライセンス済み素材のみを使用しているため、著作権リスクが低い点が大きな強みです。Adobe Creative Cloud（Photoshop・Illustrator・Express等）と緊密に統合されており、既存のデザインワークフローにそのまま組み込める点から企業採用が増えています。

Adobe Fireflyについては下記で詳しく解説

Gemini（Nano Banana）

Googleが提供する画像生成技術で、Geminiシリーズに統合されています。テキスト理解精度の高さと自然でリアルな表現が特徴で、Google Workspace等との連携による業務活用が進んでいます。

Geminiの画像生成は下記で解説

画像生成AI導入の注意点とリスク

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。

著作権問題と商用利用の可否

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。さらに、生成した画像を商用利用できるかどうかはツールやサービスごとに異なります。利用規約によっては商用利用が制限されているケースもあるため、企業が広告や商品化に用いる際は特に確認が欠かせません。

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の確認と、公開前には類似している画像がないかの確認を徹底した方がいいでしょう。

ブランドリスクと倫理的課題

AIは時に不適切な表現や差別的な要素を含むビジュアルを生成してしまうことがあります。こうした画像がそのまま公開されれば、企業のブランド価値を損ない、信頼失墜につながりかねません。

利用にあたっては、生成物を公開前にチェックする仕組みや、リスクを想定したガイドラインを社内で整備することが不可欠です。倫理的観点を重視したルール作りが、安心して画像生成AIをビジネス活用するための基盤となります。

画像生成AI導入の流れと成功のポイント

画像生成AIを自社に導入する際は、いきなり大規模に展開するのではなく、小規模なPoC（概念実証）から始めるのが効果的です。

まずは広告やデザイン試作など一部の業務に限定してテスト運用し、費用対効果や成果を検証します。その上で、徐々に業務全体へと活用範囲を広げるのが理想的な流れです。

導入前には「目的の明確化」「予算・リソースの確保」「セキュリティや著作権への対応」を整理しておくことが欠かせません。また、成功のポイントとしては、現場社員が画像生成AIを使いこなせるよう教育体制を整えること、試行錯誤を繰り返すアジャイル的な導入を行うことが挙げられます。

小さく試して成果を確認しながら拡大していくことで、無理なく生成AIを定着させることが可能になります。

生成AIの導入方法は下記で詳しく解説

画像生成AIのビジネス利用に関するよくある質問（FAQ）

最後に、画像生成AIのビジネス利用に関するよくある質問をまとめました。画像生成AIを自社サービスに導入する際にぜひ参考にしてください。

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。

画像生成AIを活用して自社サービスを強化

この記事では、国内外10社の画像生成AI活用事例を紹介しました。外注費を数千円まで削減するコストダウンやTikTok視聴数の向上など業種や規模を問わず、コスト削減・制作スピード向上・ブランド一貫性の確保という3つの共通した成果が見えてきます。

画像生成AIをビジネスに活かすうえで重要なのは、まず小規模な実験からスタートし、成果を確認しながら活用範囲を広げることです。あわせて、商用利用ルールの事前確認・著作権リスクへの対応・社内ガイドラインの整備を早い段階で進めておくことが、安定したビジネス活用への近道となるでしょう。

最後に

いかがだったでしょうか？

広告や商品デザインを革新的に変え、短期間で成果を出す画像生成AI活用のステップをご提案できます。