「バナーを1枚つくるのに半日かかる」「デザイナーに依頼すると修正のやり取りだけで1週間が過ぎてしまう」——こうした悩みを抱えるWeb担当者やマーケターは少なくありません。
そんな課題をいま急速に解決しつつあるのが、生成AIを活用したデザイン制作です。
テキストを入力するだけで画像やレイアウトが自動で生成され、プロトタイプの作成からバリエーション展開まで、従来は何日もかかっていた作業がわずか数分で完了します。
実際に、2025年の調査では日本企業の生成AI導入率が約27%にとどまる一方、米国では68.8%、中国では81.2%に達しており、デザイン領域でのAI活用は世界的なトレンドとして加速しています。
この記事では、生成AIがデザイン業務にもたらす変革の全体像から、用途別のおすすめツール紹介、効果的な活用方法、企業の成功事例、さらにはリスク対策まで網羅的に解説します。
「どのツールを選べばいいかわからない」「AIをデザインにどう取り入れるべきか迷っている」という方は、ぜひ最後まで読んでみてください。
Index
生成AIがデザイン業務にもたらす変革
生成AIの登場により、デザインの世界は大きな転換期を迎えています。
これまで専門的なスキルやソフトウェアの習熟が必要だった作業が、テキスト入力ひとつで実現できる時代になりました。
ここでは、なぜ生成AIがデザイン領域で注目されているのか、従来のワークフローとどう異なるのか、そしてAIと人間のそれぞれが担うべき役割について整理します。
デザイン領域で生成AIが注目される背景
生成AIがデザインの現場でこれほど話題になっている理由は、技術の進化と市場のニーズが同時に高まっているためです。
まず、画像生成AIの品質が飛躍的に向上しました。 2022年頃はまだ「AIっぽい不自然さ」が目立っていましたが、2025年現在では人間が描いたものと見分けがつかないレベルの画像を生成できるようになっています。
つぎに、企業のマーケティング活動においてビジュアルコンテンツの需要が急増していることも大きな要因です。 SNS運用やEC運営では、毎日のように新しい画像やバナーが必要になります。 しかし、デザイナーの採用は年々難しくなっており、人材不足を補う手段として生成AIへの期待が高まっているのです。
さらに、Adobe FireflyやCanva AIのように既存のデザインツールにAI機能が統合される流れが加速したことで、新しいツールを一から覚える必要がなくなりました。 ふだん使い慣れたソフトの中でAIの恩恵を受けられる環境が整いつつあります。
- 画像生成AIの品質が飛躍的に向上し、商用レベルのクオリティに到達した
- SNSやECの普及で、企業が必要とするビジュアルコンテンツの量が増え続けている
- デザイナー人材の不足により、非デザイナーでも制作できる手段が求められている
- Adobe・Canva・Figmaなど既存ツールへのAI統合が進み、導入のハードルが下がった
- 日本の生成AI導入率は約27%で、今後さらに拡大する余地が大きい
こうした複合的な要因が重なり、デザイン×生成AIは2025年のビジネスにおける最重要テーマのひとつになっています。
従来のデザインワークフローとの違い
生成AIの導入により、デザインの制作プロセスは根本から変わりつつあります。
従来のワークフローでは、まずクライアントからのヒアリングを行い、デザイナーが手作業でラフ案を複数つくり、フィードバックを受けて修正を重ねるという流れが一般的でした。 この工程には数日から数週間の時間がかかるのが通常です。
一方、生成AIを活用したワークフローでは、テキストでイメージを入力するだけで複数のデザイン案が瞬時に生成されます。 修正もプロンプトの文言を変えるだけで新しいバリエーションが出力されるため、フィードバックのサイクルが大幅に短縮されます。
| 比較項目 | 従来のワークフロー | 生成AI活用のワークフロー |
| ラフ案の作成 | デザイナーが手動で制作（数時間〜数日） | プロンプト入力で即座に複数案を生成（数分） |
| 修正対応 | デザイナーが都度手直し | プロンプトを調整して再生成 |
| バリエーション展開 | 1案ごとに追加工数が発生 | 一度に複数パターンを自動生成 |
| 必要なスキル | デザインソフトの高度な操作技術 | 基本的なプロンプト設計力 |
| コスト | 人件費・外注費が大きい | ツール利用料のみで低コスト化が可能 |
ただし、生成AIだけで制作が完結するわけではありません。 最終的なクオリティの調整やブランドガイドラインとの整合性チェックは、依然として人間の判断が欠かせない工程です。
つまり、生成AIは「ゼロからイチをつくる時間」を圧倒的に短縮する道具であり、デザインの品質を最終的に担保するのは人間の役割だといえます。
AIで効率化できる工程と人間が担う領域
生成AIはデザイン業務のすべてを代替するものではなく、得意な工程と不得意な工程があります。
AIが特に力を発揮するのは、アイデアの大量生成とパターン展開の場面です。 たとえば、10パターンのバナーデザイン案を人間がつくるには数時間が必要ですが、AIなら数分で出力できます。 配色のパターン提案や、写真の背景差し替えなども、AIの得意分野です。
反対に、ブランドの世界観を深く理解したうえでの方向性の判断や、ユーザーの感情に訴えるストーリーテリング、文化的な文脈をふまえた表現の選択などは、いまのAIにはまだ難しい領域です。
- AIが得意な工程：画像の自動生成、背景除去、配色パターンの提案、レイアウトの自動提案、バリエーション展開、リサイズと形式変換
- 人間が担うべき領域：ブランド戦略の策定、コンセプトの最終決定、ユーザー心理をふまえたUX設計、著作権や商標のリーガルチェック、品質の最終確認と微調整
実務で効果を出すためのポイントは、この「AIに任せる部分」と「人間が判断する部分」の線引きをチーム内で明確にしておくことです。
名古屋を拠点にWebコンサルティングを手がける株式会社エッコでも、クライアントのデザイン制作支援において生成AIの導入を積極的にサポートしています。 「どの工程をAIに任せ、どこに人の手をかけるべきか」という判断は、自社だけで行うのが難しいケースも多いため、専門家の知見を借りることが効率的です。
用途別おすすめデザイン生成AIツール
生成AIのデザインツールは数多く存在しますが、目的に合わないツールを選んでしまうと、かえって効率が下がるリスクがあります。
ここでは、「グラフィック・画像生成」「UIデザイン・Web制作」「プレゼン資料・ドキュメント作成」の3つの用途に分けて、それぞれのおすすめツールをくわしく紹介します。
自社の課題に合ったツール選びの参考にしてください。
| 用途 | おすすめツール | 特徴 |
| グラフィック・画像生成 | Adobe Firefly / Canva AI / Ideogram | 商用利用可能な画像や文字入りビジュアルを手軽に生成 |
| UIデザイン・Web制作 | Figma AI / Framer | ワイヤーフレームやLPをプロンプトから自動生成 |
| プレゼン資料・ドキュメント | Gamma / Microsoft Designer | テキスト入力だけでスライドやビジュアル資料を完成 |
グラフィック・画像生成に強いツール
SNSの投稿画像やバナー、広告クリエイティブなど、ビジュアル素材の制作に強い生成AIツールを紹介します。
商用利用の可否や得意な表現スタイルに違いがあるため、自社の用途と照らし合わせて選ぶことが大切です。
- Adobe Firefly：Adobe製品との連携に優れ、著作権面での安心感が高い
- Canva AI：テンプレートが豊富で、非デザイナーでも直感的に操作できる
- Ideogram：文字入り画像の生成精度が高く、ロゴやポスター制作に向いている
Adobe Firefly — 商用利用に安心な画像生成
Adobe Fireflyは、PhotoshopやIllustratorなどのAdobe製品に統合された生成AI機能です。
最大の強みは、学習データにAdobe Stockの使用許諾済みコンテンツのみを使用している点にあります。 これにより、生成された画像を商用利用する際の著作権リスクが大幅に低減されます。
主要な機能としては、Photoshopの「生成塗りつぶし」や「生成拡張」があります。 写真の一部を自然に補完したり、トリミングで足りなくなった背景を自動で生成したりと、既存の画像をベースにした編集作業を効率化できます。
さらに、Illustratorの「生成ベクター」機能では、テキスト入力からベクター素材をAIで即座に作成可能です。 ロゴの素案づくりやアイコンの制作など、ベクターデータが必要な場面で大きな時間短縮につながります。
| 項目 | 内容 |
| 提供元 | Adobe |
| 主な機能 | 生成塗りつぶし、生成拡張、生成ベクター、テキストから画像生成 |
| 商用利用 | 可能（Adobe Stock学習データにより著作権面で安心） |
| 料金 | 無料プランあり（月25クレジット）、有料プランは月680円〜 |
| 連携ツール | Photoshop、Illustrator、Adobe Expressなど |
すでにAdobe製品をお使いの方であれば、追加のツール導入なしにAI機能を活用できるため、最も導入ハードルが低い選択肢のひとつです。
Canva AI — テンプレート活用のオールインワン
Canva AIは、世界で2億人以上が利用するデザインプラットフォームCanvaに統合された生成AI機能群です。
「Magic Media」による画像生成、「Magic Design」によるテンプレート自動提案、さらにはテキスト生成やプレゼン資料の自動作成まで、ひとつのプラットフォーム上であらゆるデザイン作業を完結できる点が最大の魅力です。
200万点を超えるデザインテンプレートが用意されており、AIが生成した画像をそのままテンプレートに配置するだけで、見栄えのよいバナーやSNS投稿画像があっという間に仕上がります。
操作画面もシンプルで、デザインの経験がない方でも迷わず使いこなせるでしょう。 チームでの共同編集にも対応しているため、複数人で同時にクリエイティブを制作する場面にも向いています。
- 無料プランでも多くのAI機能とテンプレートが利用可能
- 画像・動画・テキスト・プレゼンの生成をワンストップで対応
- 生成した画像はそのままCanva上で編集・装飾が可能
- 商用利用が可能でクレジット表記も不要
- チーム共有や共同編集がスムーズにできる
コストを抑えつつ幅広いデザイン業務をカバーしたいなら、まず最初に検討すべきツールだといえます。
Ideogram — 文字入りビジュアル作成に最適
Ideogramは、テキスト指示から画像を生成するAIツールのなかでも、文字表現の精度が際立って高いことが特徴です。
多くの画像生成AIは、画像内にテキストを入れると文字が崩れたり、読めない記号が混じったりする問題を抱えています。 Ideogramはこの課題を高いレベルで解決しており、ロゴやポスター、バナーなど文字とビジュアルを組み合わせたデザインの制作に最適です。
プロンプトに「モダンなフォントで”SALE 50% OFF”と書かれたバナー」といった指示を入れるだけで、文字が自然に配置された画像が生成されます。
| 項目 | 内容 |
| 提供元 | Ideogram |
| 主な機能 | テキストから画像生成、文字入りビジュアル作成、スタイル指定 |
| 商用利用 | 有料プランで可能 |
| 料金 | 無料プラン（1日約5枚）、有料プランは月8ドル〜 |
| 得意分野 | ロゴ、ポスター、バナーなどテキストを含むデザイン |
文字入りのビジュアルコンテンツを頻繁に制作する方にとって、Ideogramは他のツールでは代替しにくい独自の価値を持つツールです。
UIデザイン・Webサイト制作向けツール
Webサイトのデザインやアプリのインターフェース設計に特化した生成AIツールも急速に進化しています。
テキストからワイヤーフレームを自動生成したり、プロンプトだけでランディングページを構築したりと、従来は専門的な知識が必要だった作業がぐっと身近になりました。
| ツール名 | 得意な用途 | 特徴 |
| Figma AI | UIデザイン全般 | Figma上でAI機能が統合され、デザインと開発の連携がスムーズ |
| Framer | LP・Webサイト構築 | プロンプトからレスポンシブなページを自動生成 |
Figma AI — デザインと開発の連携を加速
Figma AIは、世界中のデザイナーと開発者に利用されているデザインツールFigmaに統合された生成AI機能です。
テキストからUI要素を自動生成する機能や、ワイヤーフレームの自動作成機能により、アイデアを素早くビジュアル化できます。 とくに、デザインと開発チームの連携を効率化する点において大きなアドバンテージがあります。
FigJam AIではカスタマージャーニーマップやユーザーフローを自動で生成でき、ワークショップの準備にかかる時間を大幅に短縮できます。
さらに、最新のFigma Makeでは、プロンプトからコードへの変換も可能になり、デザインから実装までの一気通貫した制作フローが実現しつつあります。
- ワイヤーフレームやUI要素をテキストから自動生成
- FigJamのAI機能でジャーニーマップや体験マップを瞬時に作成
- デザインデータから開発用コードへの変換をサポート
- リアルタイムの共同編集で、チーム全体の制作スピードが向上
- プラグインの豊富さにより、拡張性が高い
Web制作やアプリ開発のプロジェクトに携わる方にとって、Figma AIは業務全体を加速させる中核的なツールになるでしょう。
Framer — プロンプトからLP作成が可能
Framerは、テキストプロンプトを入力するだけでレスポンシブなWebページを自動生成できるツールです。
ランディングページやポートフォリオサイトなど、特定の目的に特化したWebサイトを短時間で構築したい場面で威力を発揮します。 生成されたページはそのまま公開可能なクオリティに仕上がるため、コーディングの知識がなくてもプロフェッショナルなサイトが手に入ります。
デザインの細かな調整もドラッグ＆ドロップで直感的に行えるため、修正のたびにエンジニアに依頼する手間がかかりません。
| 項目 | 内容 |
| 提供元 | Framer |
| 主な機能 | プロンプトからのWebページ自動生成、レスポンシブ対応、CMS機能 |
| 商用利用 | 可能 |
| 料金 | 無料プランあり、有料プランは月5ドル〜 |
| 得意分野 | LP、ポートフォリオ、コーポレートサイト |
LPの制作を外注に頼っている企業にとって、Framerは内製化を一気に実現する鍵になりえます。
プレゼン資料・ドキュメント作成ツール
営業資料やプレゼンテーションの作成も、生成AIによって劇的に効率化できる領域です。
テキストを入力するだけで、構成・レイアウト・デザインが整ったスライドが完成するツールが登場しています。
- Gamma：テキスト入力だけで美しいスライドを自動生成する
- Microsoft Designer：Office製品との連携がスムーズで、日常業務に組み込みやすい
Gamma — テキスト入力だけでスライド完成
Gammaは、テキストやメモを入力するだけで、デザイン済みのプレゼンテーションスライドを自動生成してくれるAIツールです。
「PowerPointのスライド作成に毎回何時間もかけている」という方には、まさに救世主ともいえる存在でしょう。
たとえば、企画書のアウトラインをテキストで入力すると、見出し・本文・画像配置・カラースキームまでをAIが自動で最適化してくれます。 あとから個別の要素を手動で調整することもできるため、「とりあえずの叩き台」としても、「そのまま使える完成品」としても活用できます。
| 項目 | 内容 |
| 提供元 | Gamma |
| 主な機能 | テキストからスライド自動生成、Webページ形式での共有、画像の自動挿入 |
| 商用利用 | 可能 |
| 料金 | 無料プランあり（月400クレジット）、有料プランは月8ドル〜 |
| 得意分野 | プレゼン資料、企画書、提案書、社内レポート |
Gammaで作成した資料はWebリンクとしても共有でき、PDFやPPTXへの書き出しにも対応しています。 資料作成に追われがちなビジネスパーソンにとって、時間を大きく節約してくれるツールです。
Microsoft Designer — Office連携の手軽さ
Microsoft Designerは、Microsoftが提供するAI搭載のグラフィックデザインツールです。
Microsoftアカウントがあれば無料で利用開始でき、WordやPowerPointなど日常的に使っているOffice製品との連携がスムーズな点が最大の利点です。
テキスト指示から画像を生成できるほか、AIによるデザインレイアウトの提案機能も備えています。 SNS用の投稿画像、招待状、ポスターなど、さまざまなフォーマットのビジュアルを手軽に作成できます。
- Microsoftアカウントがあれば無料で利用を開始できる
- PowerPointやWordとの連携で、資料作成の効率が向上する
- テキストから画像を生成し、そのままOffice文書に挿入可能
- AIによるデザイン提案で、配色やレイアウトに悩む時間を削減
- 操作画面がシンプルで、特別なデザインスキルは不要
ふだんからMicrosoft Office製品を使っている企業にとっては、新しいツールを導入する手間なく、既存の業務フローにAIデザインを組み込めるのが大きな魅力です。
デザイン生成AIの効果的な活用方法
ツールを導入しただけでは、生成AIの真価は発揮されません。
大切なのは、制作フローのどの場面でAIを使い、どのように指示を出すかという「活用の設計」です。
ここでは、ビジネスの現場で実際に成果を出すための具体的な活用方法を4つの観点から解説します。
| 活用シーン | 効果 |
| アイデア出しとコンセプトの視覚化 | 抽象的なイメージを素早く形にし、チーム内の認識を合わせる |
| プロトタイプ作成の高速化 | デザインの方向性を短時間で検証し、手戻りを減らす |
| バリエーション展開とA/Bテスト | 複数パターンを同時に生成し、データに基づく意思決定を加速 |
| プロンプト設計のコツ | AIの出力品質を安定させ、やり直しの回数を最小化する |
アイデア出しとコンセプトの視覚化
生成AIが最も力を発揮する場面のひとつが、アイデアの初期段階における視覚化です。
プロジェクトの立ち上げ時には、「こんな雰囲気のデザインにしたい」という抽象的なイメージだけが存在し、それを形にするのに時間がかかるケースが多いでしょう。
こうした場面で生成AIにプロンプトを入力すれば、頭のなかにある漠然としたイメージを数秒でビジュアル化できます。 しかも、1回の指示で複数のパターンが生成されるため、方向性の比較検討もスピーディーに進みます。
たとえば、新商品のブランドイメージを社内で共有する際に、「ナチュラルで柔らかい印象、グリーン系の配色、20代女性向け」というプロンプトを入力するだけで、コンセプトに近いビジュアルが複数候補として提示されます。 言葉だけでは伝わりにくいイメージも、ビジュアルがあればチーム全員の認識をそろえやすくなるでしょう。
- 企画会議の前にAIで複数のイメージ案を生成し、議論のたたき台にする
- クライアントへの初回提案時に、コンセプトを視覚的に伝える素材として活用する
- ブレインストーミングの際にAIを「もうひとりのチームメンバー」として参加させる
- 自分にはなかった視点やスタイルのアイデアをAIから得て、発想の幅を広げる
このように、生成AIは「ゼロからイチ」の発想を加速させるパートナーとして、企画の初期段階に大きな価値をもたらします。
プロトタイプ作成の高速化
デザインの方向性が固まったあとの工程でも、生成AIはプロトタイプの作成を大幅にスピードアップしてくれます。
従来、WebサイトやアプリのUIプロトタイプをつくるには、デザイナーがFigmaやSketchでひとつひとつ画面を設計する必要がありました。 この作業だけで数日から1週間ほどかかることも珍しくありません。
しかし、Figma AIやFramerを使えば、テキストで画面構成を指示するだけでワイヤーフレームが自動で生成されます。 「トップページにヒーロー画像、その下に3カラムの特徴紹介セクション、CTAボタンを配置」といった自然な言葉での指示で、数分のうちに動くプロトタイプが手に入ります。
プロトタイプの作成が速くなることで得られるメリットは、単純な時間短縮だけではありません。 早い段階でユーザーやクライアントに実際の画面を見せてフィードバックを得られるため、手戻りの発生を未然に防ぐ効果も期待できます。
| 従来のプロトタイプ作成 | 生成AI活用後 |
| 画面設計に3〜5日 | プロンプト入力で数分〜数十分 |
| 修正に都度デザイナーの作業が必要 | プロンプトの調整で即座に反映 |
| 確認までに時間がかかり、手戻りが多い | 早期にフィードバックを得られ、手戻りが減少 |
「つくってから直す」のではなく、「素早くつくって早く確かめる」というサイクルを回せることが、生成AI活用の大きな利点です。
バリエーション展開とA/Bテストへの応用
生成AIの真骨頂ともいえるのが、デザインのバリエーション展開とA/Bテストへの応用です。
Web広告やLP、SNS投稿においては、ひとつのデザインだけでは最適解にたどり着けません。 「どの配色が反応率が高いか」「どのレイアウトがクリックされやすいか」を検証するには、複数パターンのクリエイティブを同時に用意する必要があります。
従来、この作業はデザイナーに大きな負荷をかけていました。 しかし生成AIを活用すれば、1つのベースデザインから色味・レイアウト・コピーの配置を変えたバリエーションを一度に複数生成できます。
たとえば、ECサイトのバナー広告で「赤系の暖かい色調」と「青系の信頼感ある色調」のパターンをAIで同時に作成し、A/Bテストにかけて効果の高い方を採用する、といった運用が可能になります。
- 1回の指示で配色やレイアウトの異なるパターンを複数生成
- 広告のA/Bテスト用クリエイティブの制作時間を大幅に短縮
- テスト結果にもとづいて、効果の高いデザインの傾向をデータで把握
- SNSのキャンペーン投稿で、曜日や時間帯ごとに異なるビジュアルを展開
Webマーケティングの成果を最大化するうえで、デザインのPDCAサイクルを高速化できる点は、生成AI活用の大きなアドバンテージです。
株式会社エッコでは、Webコンサルティングの一環として、クライアントのLP改善やWeb広告のクリエイティブ最適化をサポートしています。 生成AIを活用したバリエーション展開とA/Bテストの導入についても、豊富な知見をもとにアドバイスが可能です。
効果を引き出すプロンプト設計のコツ
生成AIのデザインツールで質の高い出力を得るためには、プロンプト（指示文）の設計が極めて重要です。
漠然とした指示では、期待とかけ離れた結果が返ってくることも少なくありません。 逆に、ポイントを押さえたプロンプトを書くだけで、生成物のクオリティは格段に向上します。
効果的なプロンプトを書くためのコツは、以下の5つの要素を意識することです。
| 要素 | 説明 | 具体例 |
| 目的 | 何のためのデザインか | 「ECサイトの夏セール用バナー」 |
| 対象 | 誰に向けたものか | 「30代女性、ナチュラル志向」 |
| スタイル | どんな雰囲気にしたいか | 「ミニマルで洗練された印象」 |
| 構成要素 | 画像に含めたい要素 | 「商品画像、割引率、CTAボタン」 |
| 除外条件 | 含めたくない要素 | 「人物の顔は入れない、赤色は使わない」 |
たとえば、「バナーをつくって」という曖昧なプロンプトよりも、「30代女性向けのECサイト夏セール用バナー。ミニマルなデザインで、パステルブルーを基調に、”MAX 50% OFF”のテキストを大きく配置。商品画像は含めず、抽象的な波模様の背景」と指定したほうが、圧倒的に意図に近い出力を得られます。
プロンプトは一度で完璧にする必要はなく、出力結果を見ながら少しずつ調整していく「対話型」のアプローチが効果的です。
企業の生成AI×デザイン活用事例
生成AIのデザイン活用は、すでに多くの企業で実践されています。
ここでは、広告・建築・EC/SNSという3つの分野における具体的な事例を紹介します。 自社での活用イメージをつかむ参考にしてください。
- 広告クリエイティブの全工程をAIで制作した事例
- 建築・プロダクトデザインでの導入効果
- EC・SNSマーケティングでの画像量産
広告クリエイティブの全工程をAIで制作した事例
大手商業施設を運営するパルコは、広告の映像・ナレーション・音楽をすべて生成AIで制作するという先進的な取り組みを行いました。
従来、広告の動画制作には撮影チームの手配、モデルのキャスティング、スタジオの予約、編集作業など多くの工程が必要で、数百万円規模のコストと数週間の制作期間がかかるのが一般的です。
パルコの事例では、画像生成AIで映像素材を、音声生成AIでナレーションと音楽を制作することで、制作コストと期間の両方を大幅に圧縮しました。
また、飲料メーカーの伊藤園も注目すべき事例を残しています。 「お～いお茶 カテキン緑茶」のテレビCMに、AIで生成したバーチャルモデルを起用したのです。 本物の人間と見分けがつかないほどリアルな仕上がりが話題を呼び、広告の話題性と制作コスト削減を同時に実現しました。
| 企業名 | 取り組み内容 | 効果 |
| パルコ | 広告の映像・ナレーション・音楽を全て生成AIで制作 | 制作コストと期間を大幅に圧縮 |
| 伊藤園 | AIで生成したバーチャルモデルをテレビCMに起用 | 話題性の獲得とコスト削減を両立 |
これらの事例は、生成AIが広告クリエイティブの制作プロセスを根本から変える可能性を示しています。
建築・プロダクトデザインでの導入効果
建築やプロダクトデザインの分野でも、生成AIの活用が着実に進んでいます。
大手ゼネコンの大林組は、米国のSRI Internationalと共同で、建築設計の初期段階を効率化するAI技術**「AiCorb（アイコルブ）」**を開発しました。
このツールでは、設計者が描いたラフなスケッチや3Dモデルをもとに、建物の外観デザインを複数パターン瞬時に生成できます。 従来は、1つのデザイン案をCADで作成するのに数時間から数日かかっていた作業が、AIにより数分で完了するようになりました。
また、完全自動運転EVを開発するチューリングは、コンセプトカーのデザインにStable Diffusionを活用しています。 AIで生成したデザインをもとにスケールモデルや走行アニメーションを制作しており、プロダクトデザインの初期段階におけるAI活用の好例として注目されています。
- 大林組：スケッチからAIが複数の外観デザイン案を即座に提案し、顧客との合意形成を迅速化
- チューリング：Stable DiffusionでコンセプトカーのデザインをAI生成し、開発スピードを加速
- いずれもAIは初期段階の「たたき台」として活用し、最終判断は専門家が行っている
建築やプロダクトの領域では、AIが生成したアイデアをプロの設計者が磨き上げるという「協働」のスタイルが主流になりつつあります。
EC・SNSマーケティングでの画像量産
ECサイトやSNSマーケティングの現場では、日常的に大量の画像が必要になります。
新商品のバナー、季節ごとのキャンペーンビジュアル、SNS投稿用のクリエイティブなど、求められるビジュアルの数は膨大です。 外注でまかなうとコストがかさみ、社内デザイナーだけでは対応しきれないというジレンマを多くの企業が抱えています。
こうした課題に対して、生成AIは非常に有効な解決策となります。
たとえば、Canva AIを使えばテンプレートをベースに商品画像のバリエーションを短時間で複数作成できます。 Adobe Fireflyの「生成塗りつぶし」機能を活用すれば、背景の差し替えや商品の配置変更もワンクリックで完了します。
不動産情報サイトの「LIFULL」では、タレントをモチーフにした画像をAIで1万種類も生成し、SNSキャンペーンに活用した事例もあります。 人間だけでは到底つくりきれない物量のクリエイティブを、AIの力で実現した好例です。
| 活用場面 | 生成AIによる効果 |
| ECサイトの商品バナー | テンプレ×AIで大量バリエーションを短時間制作 |
| SNSキャンペーン画像 | 数千〜数万パターンの画像を自動生成 |
| 季節イベントの販促物 | 背景や配色をAIで一括変更し、工数を削減 |
EC・SNSの画像制作で悩んでいるなら、まずは1つのキャンペーンで生成AIを試してみることをおすすめします。
ツール選びで失敗しないための比較ポイント
生成AIのデザインツールは数多く存在するため、何を基準に選べばよいか迷う方も多いでしょう。
ここでは、ツール選びで失敗しないために押さえておきたい3つの比較ポイントを解説します。
| 比較ポイント | チェック内容 |
| 操作性と学習コスト | 直感的に使えるか、習得にどの程度の時間が必要か |
| 連携性と出力形式 | 既存ツールとの連携や書き出し形式は十分か |
| 無料・有料プランの差 | 無料で試せる範囲と、有料で解放される機能を把握する |
操作性と学習コストの見極め方
どんなに高機能なツールであっても、操作が複雑で使いこなせなければ意味がありません。
とくに、デザイン専門でないスタッフが使う場合は、学習コストの低さが導入の成否を左右します。
見極めのポイントとしては、まず「無料プランやトライアル期間が用意されているか」を確認しましょう。 実際に手を動かして試すことで、操作画面の分かりやすさやAIの応答速度を体感できます。
つぎに、日本語対応の度合いも重要です。 操作画面が英語のみのツールは、非デザイナーのメンバーが使いこなすまでに余分な時間がかかります。
- 無料トライアルで実際の操作感を確かめる
- 操作画面やヘルプドキュメントが日本語に対応しているかチェックする
- チュートリアルや公式ガイドの充実度を事前に確認する
- 社内の利用者のスキルレベルに合った難易度のツールを選ぶ
- 導入後の定着率を高めるため、学習サポート体制も考慮する
高機能を追い求めるよりも、チーム全員が無理なく使えるツールを選ぶことが、長期的な成果につながります。
他ツールとの連携性とファイル出力形式
デザインツールは単体で使うものではなく、ほかのツールやワークフローと組み合わせて運用するものです。
そのため、既存の業務環境との連携がスムーズにできるかは、ツール選びにおいて見落とせないポイントです。
たとえば、Adobe Fireflyを選べばPhotoshopやIllustratorとの連携がシームレスに行えます。 Canva AIで作成したデザインはPNG・JPG・PDF・SVGなど多彩な形式で書き出せるため、さまざまな媒体への展開が容易です。
一方、一部のツールでは書き出し形式が限定されていたり、他のデザインソフトとの互換性が低かったりする場合もあります。
| チェック項目 | 確認内容 |
| ファイル出力形式 | PNG、JPG、SVG、PDF、PSD、AI形式などに対応しているか |
| 外部ツール連携 | Photoshop、Figma、Slack、Google Driveなどとの連携が可能か |
| API提供の有無 | 自社システムとの統合やバッチ処理が必要な場合に対応できるか |
導入前に、自社で使っているツールとの接続ポイントを洗い出しておくと、あとから「連携できなかった」という失敗を防げます。
無料プランと有料プランの機能差
多くの生成AIデザインツールは無料プランを提供していますが、無料で使える範囲と有料で解放される機能の差を正確に把握しておくことが重要です。
無料プランでは、1日あたりの生成回数に制限がある場合や、生成画像にウォーターマーク（透かし）が入る場合、商用利用が認められない場合などがあります。
まずは無料プランで操作感やAIの出力品質を確認し、業務に本格導入する段階で有料プランに移行するという流れが、もっとも失敗の少ないアプローチです。
- 無料プランでの生成回数制限を確認する（1日5枚、月50枚など）
- 生成物の商用利用が無料プランで許可されているかチェックする
- 有料プランで解放される主要機能（高解像度出力、優先処理、チーム共有など）を把握する
- 年払いと月払いの料金差を比較し、コストパフォーマンスを検討する
- 複数人で利用する場合は、チームプランの有無と料金体系を確認する
ツール選びに迷ったら、Webマーケティングの専門家に相談するのもひとつの方法です。 株式会社エッコでは、クライアントの事業目標や制作体制に合わせて、最適なツール選定のアドバイスも提供しています。
生成AIデザインで注意すべきリスクと対策
生成AIは大きな可能性を秘めている一方で、使い方を誤るとトラブルにつながるリスクもあります。
安心して活用するために、著作権・品質管理・デザイナーの役割変化という3つの観点からリスクと対策を解説します。
| リスク領域 | 主なリスク | 対策 |
| 著作権 | 学習データに含まれる既存作品と類似した画像が生成される | 商用利用のポリシーを確認し、類似性チェックを行う |
| 品質管理 | ブランドガイドラインと整合しない出力がある | 最終チェックは必ず人間が行い、品質基準を設ける |
| デザイナーの役割 | AIに仕事を奪われるのではという懸念 | AIを活用する側のスキルを磨き、より高度な業務に集中する |
著作権侵害を防ぐための確認事項
生成AIを利用するうえで、著作権リスクへの対応は避けて通れないテーマです。
画像生成AIは膨大な既存画像データを学習して新たなビジュアルを生成するため、既存の作品と類似した画像が生成される可能性がゼロとはいえません。 とくに、学習データの出典が不明確なツールを使う場合は注意が必要です。
Adobe Fireflyのように、使用許諾を得たコンテンツのみを学習データとしているツールは、商用利用時の著作権リスクが大幅に低いため、ビジネス用途では安心感があります。
一方、オープンソース系のモデルのなかには、学習データの出典が明示されていないものもあり、商用利用に際してはより慎重な確認が求められます。
- 利用するツールの学習データの出典と利用規約を事前に確認する
- 生成物を商用利用する場合は、ツールの商用利用ポリシーを必ずチェックする
- 生成された画像が既存の作品と類似していないか、画像検索などで確認する
- 社内で生成AI利用のガイドラインを策定し、運用ルールを明文化する
- 判断に迷う場合は、法務部門や専門家に相談する
著作権に関するリスクは「知らなかった」では済まされないため、導入時にルールを整備しておくことが大切です。
ブランド品質とAI生成物のクオリティ管理
生成AIのデザインは手軽で速い反面、出力のクオリティにばらつきが生じやすいという課題があります。
とくに、ブランドガイドラインが定められている企業の場合、AIが生成したデザインがカラーコードやフォント、トーン＆マナーのルールから逸脱してしまうケースがあります。
こうした事態を防ぐためには、AI生成物に対して明確な品質チェックのプロセスを設けることが不可欠です。
| チェック項目 | 確認内容 |
| ブランドカラーの一致 | 指定のカラーコードと合っているか |
| フォントの統一性 | ブランド指定のフォントが使われているか |
| トーン＆マナー | ブランドの世界観と齟齬がないか |
| 画像の品質 | 不自然なゆがみや破綻がないか |
| テキストの正確性 | 文字入り画像の場合、誤字脱字がないか |
AIの出力を「そのまま使う」のではなく、人間の目による最終確認を必ず挟むことが、ブランド品質を守るための鉄則です。
生成AIはあくまで制作の加速装置であり、最終的なクオリティの番人はいまも変わらず人間です。
デザイナーの役割はどう変わるか
「生成AIの普及で、デザイナーの仕事はなくなるのではないか」という懸念の声はしばしば聞かれます。
しかし実際には、生成AIの登場によってデザイナーの仕事が消えるのではなく、求められるスキルの重心がシフトすると考えるのが現実的です。
単純な画像制作やレイアウト作業はAIが代替できるようになりつつありますが、ブランド戦略の策定やユーザー体験の設計、クリエイティブの最終判断といった「思考力と判断力が必要な仕事」は、むしろその重要性が増しています。
- AIへの的確な指示出し（プロンプトエンジニアリング）ができるデザイナーの需要が高まる
- ブランド戦略やUXデザインなど、上流工程を担えるスキルがより重視される
- AIが生成した複数の案から最適解を選び出す「キュレーション能力」が問われる
- AIでは補えない人間ならではの感性や文化的理解が差別化要因になる
- AIを使いこなすデザイナーが、使わないデザイナーとの生産性格差を広げていく
つまり、生成AIはデザイナーの仕事を奪う存在ではなく、能力を拡張するパートナーです。
いち早くAIを取り入れ、自分のスキルセットをアップデートしていくデザイナーが、これからの市場で高い価値を発揮するでしょう。
まとめ
この記事では、生成AIがデザイン業務にもたらす変革から、おすすめツールの紹介、効果的な活用方法、企業の成功事例、そしてリスク対策まで幅広く解説してきました。
改めてポイントを振り返ると、以下の3点が重要です。
- ツールは「用途」で選ぶ：グラフィック生成にはAdobe FireflyやCanva AI、UIデザインにはFigma AIやFramer、資料作成にはGammaやMicrosoft Designerと、目的に応じた最適なツールがある
- AIと人間の役割分担を明確にする：アイデア出しやバリエーション展開はAIに任せ、ブランド品質の管理や最終判断は人間が担うことで、効率と品質の両立が実現する
- リスク対策は導入前に整える：著作権ポリシーの確認、品質チェック体制の構築、社内ガイドラインの策定を事前に行うことで、安心して生成AIを活用できる
生成AIのデザイン活用は、もはや一部の先進企業だけの取り組みではありません。 適切なツールと運用設計さえあれば、企業規模を問わず、だれでもデザイン業務の効率と品質を大きく向上させることができます。
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