AIによる広告デザイン自動化について:メリットや活用事例をご紹介

AIによるデザイン自動化は、AI(人工知能)を活用してデザイン作業を効率化・自動化できます。
ブランドロゴやバナー広告の作成など、人の手によって生み出されてきたクリエイティブが、AI技術によって自動で生み出されるのです。
この記事では、AIによるデザイン自動化でデザイン分野がどう変わっていくのか、デザイナーの将来、なぜ自動化が必要なのかを詳しく解説します。
実際にAIによるデザイン自動化を導入し、成果を上げている企業の活用事例もあわせて紹介していますので参考にしてください。
AIデザイン自動化とは
AI技術の飛躍的な革新により、多くの分野でAIが活躍しています。
その中でも急速にAIの導入が進められているのがデザイン分野です。
「創造的」「独創的」な才能を発揮できるクリエイティブな分野において、AIという人工知能がどのような働きをするのか疑問に感じる人も多いでしょう。
しかし現実のデザイン分野では、AIによるデザイン自動化が進んでいます。
AIによるデザイン自動化とは、AI(人工知能)の技術を応用し、デザインの自動生成を実現、作業を効率よく自動化することです。
いままではクリエイターが手作業で行ってきた生成などの作業を、AI技術により自動生成するのです。
具体的には、スマホアプリのUIデザインやブランドのロゴ、バナー広告の作成など、多くのクリエイティブな画像生成をAI技術で自動生成します。
クリエイティブの現場でAIを導入することで、専門的なクリエイターたちの仕事を奪ってしまうのではという懸念も生じるでしょう。
しかしAIによるデザイン自動化は、クリエイターたちの作業負担を軽減し、より創造的な作業に集中できる環境を作り出すことにつながります。
AIとクリエイターの共存は、新たなデザインを生み出す可能性を秘めており、人材不足が深刻な現場に必要となっているのです。
AIを活用したデザイン自動化のメリット
近年、AI技術の画像認識に関する精度は大幅に向上しています。
それによりAIは、デザインの自動生成などクリエイティブな分野での活躍が可能となりました。
もちろん、AIによるデザイン自動化がもたらすメリットに注目すべきです。
AIを活用したデザイン自動化のメリット①作業効率の向上
AIを活用したデザイン自動化は、負担が大きいクリエイティブ作業の効率化を図るために必要です。
たとえば人の手で行っていたレイアウト調整や色調補正を、AIで自動処理することができます。
大量に作成しなければならないバナー広告も、AIのデザイン自動化を導入すれば、短時間でバナーデザインを1,000単位で作成することが可能です。
Web上で必要とされるコンテンツ量が増加していく中で、クリエイターの負担軽減のためにはAIによるデザイン自動化が有効なのです。
AIを活用したデザイン自動化のメリット②クリエイティブ能力の向上
クリエイターによるデザイン生成作業は、単に創造的な作業ばかりではありません。
色味の調整やレイアウトの勘案など、サポート的な細かい業務も多く、そうした作業が納期遅れの原因になったりもします。
AIのサポートがあれば、デザイナーは日常的な作業で時間に追われることがなくなり、本来発揮すべき創造的な作業に集中できます。
またAIによって自動生成されたデザインをきっかけに、いままでの自分では思いつかなかった新しいデザインを生み出すことも期待できるでしょう。
AIを活用したデザイン自動化は、クリエイティブ能力の向上にもつながると期待されているのです。
AIを活用したデザイン自動化のメリット③コスト節約が見込める
AIによるデザイン自動化は、大幅なコストカットが期待できます。
たとえばデザイン会社にロゴデザインを依頼すると、制作費用は15万円~30万円ほどかかるのが相場です。
もちろんフリーランスのデザイナーに依頼すれば、もっと費用を抑えることも可能ですが、デザイン的に満足のいくロゴデザインで納品されるかは疑問も残ります。
一方、AIデザインツールをつかってロゴを制作すると、デザイン会社に依頼したときと比べて10分の1ほどの費用で制作が可能ですから、コスト節約は大きなものとなるでしょう。
AIデザインの主な機能
AIデザインとは、デザイン分野において活用されるAI(人工知能)技術のことです。
いままでは人の手によって行われていたクリエイティブ分野にも、AI技術は応用されており、画像編集やWebサイト制作などさまざまなところでAIデザインが活用されています。
AIデザインが活用する3つの機能について説明します。
AIデザインの主な機能①画像認識機能
もっとも身近なAIデザイン機能のひとつが「画像認識機能」です。
たとえばスマートフォンのセキュリティに利用されている顔認証システムは、AIデザインの「画像認識機能」を用いたものです。
画像認識機能とは、写真やイラストなどから特定の対象を分類・判別できる機能で、画像加工ツールにおいてはトリミングや境界線の認識・色分けなどの作業を自動で行います。
従来、人の手で繰り返し行っていた工程を自動化することで、デザイナーの作業負担を大きく軽減できるでしょう。
AIデザインの主な機能②自然言語処理機能
「自然言語処理機能」を有名にしたのは、ChatGPTかもしれません。
ChatGPTとは、人間と対話しているかのように質問した内容に回答する対話型AIサービスです。
apple社の“Siri”やGoogle社の“Googleアシスタント”などが代表的で、過去の大量データを学習し、言語の使用パターンを判断しています。
AIデザインでは、キーワードなどをもとにロゴデザインを自動生成したり、過去のデータからデザイン事例を探し出したりするのに役立っています。
AIデザインの主な機能③予測・推論機能
AIが得意とする「予測・推論機能」も、AIデザインにとって重要です。
過去のデータを分析して出される予測と、過去の事案が再び発生する可能性を分析する推論、どちらの機能もデザイン分野で活用します。
たとえば過去の大量データを分析し、これから起こるであろうトレンドを予測、流行を先取りしたデザインを提示できるのもAIデザインの魅力です。
AIデザインは、画像認識機能・自然言語処理機能・予測推論機能のすべてを統合し、多様かつ高品質なデザインを自動生成、つまりデザイン自動化を実現可能にします。
AIデザインの活用事例
ここからは、実際にAIデザインを導入している活用事例を紹介していきましょう。
国内では大手企業をはじめとして、AIデザインを活用したプロダクトデザインなどの成功例がいくつかあります。
AIデザインの導入に迷われている方は、活用事例を参考にしてみることをおすすめします。
AIデザインの活用事例①カルビー
(画像提供:カルビー株式会社 – PR TIMES)
ポテトチップスでおなじみのカルビーは、AIを活用したパッケージデザイン「クランチポテト ソルト味/サワークリームオニオン味」を販売しています。
パッケージ調査結果を集計したビッグデータをもとに、消費者がどのようにパッケージを評価するかをAIに予測させ、デザイン自動化で生成されたパッケージデザインを採用しました。
リニューアル後はクランチポテトの売上が1.3倍増となり、話題性だけでなくAI技術の実績をカタチづけるものとなりました。
AIデザインの活用事例②オルビス
(画像提供:ORBIS)
大手化粧品会社のオルビスは、エイジングケアブランドのランディングページ(LP)を制作する際、AIによるデザイン自動化を採用しました。
ランディングページとは、バナー広告や検索結果から消費者が最初にアクセスするページです。
LPは入会や商品購入まで直接できるページのため、売上に大きな影響を与えると言われています。
オルビスでは「ORBIS U」のLP制作において、AIデザインツール「AIR Design」を利用、LPを自動生成しました。
その結果、LP制作にかかる時間を、これまでの40日間から10日間に大幅短縮しただけでなく、商品購入に至る割合を1.6倍に増加させています。
AIデザインの活用事例③キリンビバレッジ
(画像提供:キリンホールディングス)
“午後の紅茶シリーズ”や缶コーヒー“ファイア”などを販売する大手飲料メーカーのキリンビバレッジは、販促物の制作にAIデザインを導入しています。
従来、販促物の制作は各担当者に任せていましたが、統一感のある訴求ができないという課題を解決するため、AIによるデザイン自動化を採用したセールスプロモーションを実施しました。
これにより全国の店舗で一定のクオリティを担保した販促展開が可能となり、統一感のあるセールスを実現しています。
商品画像生成は写真AI
AI技術はデザイン分野といったクリエイティブでも活用され、なかでもAIによるデザイン自動化は、大手企業をはじめ、さまざまなところで導入が広がっており成果を上げています。
AIデザインには「画像認識機能」「自然言語処理機能」「予測・推論機能」が活用されており、導入することでデザイナーの作業効率の向上、創造的な作業への集中が期待できます。
もちろん自動生成によって大幅なコストカットや納期の短縮なども見込めるでしょう。
今後、クリエイティブ分野ではAIデザインの活用事例が広がっていくと期待されています。
株式会社Beyond AIが提供する「写真AI」は、クリエイティブ現場の悩みを解決できます。
AI技術はけっしてクリエイターの仕事を奪うわけではなく、AIとクリエイターが共存することで広告制作やデザインの現場に革命を起こすことでしょう。
AIデザインは大企業だけにメリットをもたらすわけではありません。
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