参考になる画像生成AIの活用事例25選！成功パターンと具体的効果を紹介

画像生成AIが急速に普及する中、多くの日本企業が実際のビジネスシーンでその効果を実感しています。本記事では、国内企業による画像生成AIの活用事例25選を5つの観点から整理。売上向上から開発効率化、リスク回避まで、具体的な導入効果と成功のポイントを詳しく紹介します。

各事例では「ビフォー・アフター」の定量データを可能な限り明示し、読者の皆様が自社での導入検討に活用できる実践的な情報をお届けします。

なお、以下のページではAIの活用事例を網羅的に取り上げています。ぜひ合わせて参考にしてみてください。

売上・CTRを大幅に伸ばした事例

画像生成AIを活用してマーケティング効果を高め、売上やクリック率（CTR）の大幅向上を実現した企業事例をご紹介します。

• アサヒビールの体験型キャンペーン成功事例
• TOPPANとKATEのOMO什器による購買転換率向上
• 電通デジタルのクリエイティブ量産システム
• サイバーエージェントの商品画像自動生成
• LINEヤフーのAI証明写真サービス
• パルコのフルAI制作広告キャンペーン

アサヒビールが体験型キャンペーンでサイト流入65%増を実現した事例

アサヒビール体験型キャンペーン

項目	内容
企業名	アサヒビール株式会社
業界	食品・飲料（BtoCマーケティング）
ビフォー	新商品「ドライクリスタル」発売前、若年層へのリーチ手段が広告動画中心で単調
アフター	Web上でユーザーがStable Diffusionを体験→SNS投稿数が想定比2.3倍、ブランドサイト流入＋65％

アサヒビールは新商品プロモーションで日本初の大規模な体験型画像生成AIキャンペーンを実施しました。従来の広告動画中心のアプローチでは若年層への訴求力に限界があったため、ユーザー自身が画像生成AIを体験できるWebサービスを提供。

このキャンペーンでは、ユーザーが簡単なプロンプト入力でオリジナルアート作品を生成し、即座にダウンロード・SNS共有できる仕組みを構築しました。結果として、UGC（ユーザー生成コンテンツ）の拡散により想定を大きく上回る反響を獲得。

酒類広告の法規制に配慮したプロンプトガイドラインも設定し、コンプライアンス面も万全に。著作権フリーな生成画像の即時共有機能により、従来の静的な広告とは一線を画した参加型マーケティングを成功させました。

TOPPANとKATEが購買転換率32%向上を達成した事例

TOPPAN／KATE「AIレコメンドベンダー™」

項目	内容
企業名	TOPPANホールディングス株式会社
業界	印刷・リテールテック
ビフォー	店頭タッチアップ中止（コロナ禍）でカラーコスメの接客機会が激減
アフター	顔印象分析＋画像生成によるパーソナル提案→一度に4色パレットをカスタム排出、導入店舗で体験者の購買転換率＋32％

TOPPANが開発した「AIレコメンドベンダー™」は、従来の対面接客に代わる革新的なOMO（Online Merge with Offline）ソリューションです。コロナ禍でタッチアップによる試用が困難になった化粧品業界において、顧客の顔印象を瞬時に分析し、約35万通りのカラーパターンから最適な組み合わせを画像生成AIでリアルタイム提案。

什器そのものに生成AI機能を組み込み、「自販機型」の非接触体験を実現しました。名入れ機能も搭載することでSNS拡散を促進し、ECと店頭の垣根を越えた新しい購買体験を創出。什器単価900万円という高額投資ながら、明確なROI向上を実証し、2025年までに100台設置という具体的な展開計画も発表されています。

電通デジタルがCTR中央値1.4倍・工数70%削減を実現した事例

電通デジタル「∞AI Ads」

項目	内容
企業名	株式会社電通デジタル
業界	広告代理店
ビフォー	クリエイティブ量産・ABテストに外注費と納期がかさむ
アフター	4つの生成AIで「訴求軸発見→画像生成→効果予測→改善」をループ、制作工数70%削減・CTR中央値1.4倍

電通デジタルの「∞AI Ads」は、広告クリエイティブの企画から改善まで一気通貫で自動化する画期的なシステムです。従来は外注に依存していたクリエイティブ量産とABテストのボトルネックを解消するため、4つの生成AIを組み合わせた統合プラットフォームを構築。

訴求軸の発見から画像生成、効果予測、改善提案まで自動化し、人間の判断を最小限に抑えたPDCAサイクルを実現しました。特に注目すべきは東京大学と共同開発した効果予測AIで、生成前にCTRを予測することで「勝ちパターン」を事前に絞り込むことが可能です。

クライアント別のLoRA追加学習により、ブランドトーンを維持しながら大量生成を実行。中堅EC企業での実証テストでは工数削減とパフォーマンス向上を同時達成し、代理店ビジネスの新たな付加価値創出に成功しています。

サイバーエージェントが撮影ゼロでCTR122%向上を達成した事例

サイバーエージェント「極予測AI 商品画像自動生成」

項目	内容
企業名	株式会社サイバーエージェント
業界	インターネット広告／マーケティング
ビフォー	商品撮影のためにスタジオ・モデル・ロケ地を手配、天候や人件費に左右されリードタイムとコストが大きい
アフター	生成AIで多様なシーンを即時合成、実写と同等品質の画像を大量生成し、CTRが実在人物クリエイティブ比122％に向上

サイバーエージェントの「極予測AI 商品画像自動生成」は、従来の撮影プロセスを完全に革新したソリューションです。スタジオ手配からモデル起用まで、従来の商品撮影で発生していた時間的・金銭的コストを大幅に削減。

GAN技術と効果予測アルゴリズムを組み合わせることで、商品×シチュエーションの組み合わせを数時間でテスト実行できる体制を構築しました。特筆すべきは、生成画像が実写撮影を上回るCTR 122%を記録した点。

四季やロケーション、時間帯などの制約を受けない柔軟性により、これまで実現困難だった演出も容易に実現可能。2024年1月の本格運用開始以降、広告主の画像制作費を最大80%圧縮する効果を実証し、業界標準を塗り替える可能性を示しています。

LINEヤフーが初月ダウンロード2.1倍増を実現した事例

LINEヤフーの「AI証明写真」

項目	内容
企業名	LINEヤフー株式会社
業界	SNS／コミュニケーション
ビフォー	証明写真の撮影コスト・時間がユーザー離脱要因
アフター	自撮り8〜12枚をアップロード→高品質証明写真20枚を最短24hで生成、初月DL数は従来有料テンプレ比2.1倍

LINEヤフーの「AI証明写真」サービスは、LINE プロフィールスタジオの既存インフラを活用した画像生成AI活用の成功例です。従来の証明写真撮影で発生していたコストと手間の課題を解決するため、スマートフォンでの自撮り写真から高品質な証明写真を自動生成する仕組みを構築。

LoRA fine-tunedのStable DiffusionとFaceID規格判定AIを組み合わせることで、就活や受験で求められる品質基準をクリア。LINEアプリ内で完結する利便性とLINE Pay連携による即課金システムにより、平均単価500円という手頃な価格設定を実現しました。

「セルフ写真館」ブームを意識した自然光レタッチ技術により、従来のテンプレート型サービスを大きく上回る利用率を獲得。今後は猫・犬向けの「AIペット」アバターへの水平展開も計画されています。

パルコがフルAI制作でCTR38%向上を実現した事例

パルコAI生成広告「HAPPY HOLIDAYS 2023」

項目	内容
企業名	株式会社パルコ
業界	小売／百貨店
ビフォー	クリスマス販促はモデル撮影＋スタジオ制作で1か月超、年間最大繁忙期と重複しリソース逼迫
アフター	人物も背景も音楽もすべて生成AI、制作リードタイム75%短縮、キャンペーンLPのCTR＋38%

パルコの「HAPPY HOLIDAYS 2023」キャンペーンは、画像・動画・ナレーションまでフルAIで制作した業界初の試みです。年末商戦という最重要期に従来の制作リソースが逼迫する課題を解決するため、Stable Diffusion XLとRunway Gen-2を活用した完全自動化ワークフローを構築。グラフィックとムービーを同一プロンプトで連動生成することで、一貫したブランドメッセージを担保しました。

社員ボイスとAIボイスのハイブリッド手法により、ブランドトーンを維持しながらナレーション制作も効率化。什器ディスプレイ用オーナメントまでAI生成で対応し、オンライン・オフライン双方で統一された世界観を実現。結果として制作費を約60%削減しながらCTR向上を達成し、AMDアワード優秀賞も受賞するなど、業界から高い評価を獲得しています。

制作コスト・工数を削減した事例

画像生成AIの導入により、従来の制作プロセスを大幅に効率化し、コスト削減と工数短縮を実現した企業事例をご紹介します。

• スペースリーの賃貸仲介AI化による業務効率向上
• 伊藤園のパッケージデザイン開発期間短縮
• AlgoAgeのアニメ制作工数大幅削減
• Fotographer AIのEC画像制作フロー革新
• グーチョキパースの建築パース即時生成
• 小学館のAI表紙制作による大幅コストカット

スペースリーが仲介業務を1/10に効率化した事例

スペースリー完全自動化システム

項目	内容
企業名	株式会社スペースリー
業界	不動産テック（VRプラットフォーム）
ビフォー	仲介現場は「物件提案〜契約」まで人依存・電話／紙が中心
アフター	生成AI＋VRで対面ゼロの賃貸体験PoC開始、内見調整など自動化

スペースリーは不動産仲介業界の構造的課題に着目し、AIエージェントによる完全自動化システムの実証実験を開始しました。従来の賃貸仲介では担当者による電話対応や紙ベースの物件提案が中心で、人手不足とZ世代のオンライン完結ニーズとのギャップが拡大していました。

同社は新設したCAIO（Chief AI Officer）主導のもと、希望条件のヒアリングから物件推薦、VR内見、契約手続きまでを一気通貫で自動化。OpenAI GPT-4oと独自画像生成エンジンを組み合わせ、自然言語による条件入力からCGによる内装シミュレーションまで対応しています。

スマートロック連携により無人内見も実現し、賃貸仲介データを継続学習させることで提案精度向上のループを構築。初期投資300万円程度のPoC段階ながら、将来的な業務効率10倍向上を目指す野心的な取り組みです。

伊藤園がデザイン期間を1/3に短縮した事例

伊藤園「パッケージデザインAI」活用

項目	内容
企業名	株式会社伊藤園
業界	食品・飲料
ビフォー	パッケージ案出しに数十パターン×数週間、消費者評価テストも別工程
アフター	画像生成AI＋パッケージ評価AIでアイデア100案／日→デザイン決定期間を約1/3に短縮

伊藤園は「お～いお茶 カテキン緑茶」のパッケージ開発において、業界初となる生成AIと消費者評価AIを統合したワンストップシステムを導入しました。機能系緑茶市場での差別化が困難になる中、従来の数十パターン×数週間という非効率なデザイン検討プロセスがボトルネックとなっていました。

プラグ社の「パッケージデザインAI」を活用し、Stable Diffusionベースの独自LoRAモデルで「茶葉の生命力」などの抽象概念をビジュアル化。生成された大量のデザイン案を評価AIで好意度スコアリングし、上位案のみを人手でリライトする効率的なワークフローを確立しました。

この手法により、デザイナーとマーケター間の認識齟齬を早期解消し、消費者テストの精度向上も実現。1日100案という圧倒的な生成速度により、市場投入スピードの大幅向上を達成しています。

AlgoAgeがアニメ制作工数90%削減を実現した事例

AlgoAge「DeepAnime」

項目	内容
企業名	株式会社AlgoAge
業界	エンタメ／アニメ制作
ビフォー	口パク・瞬き等のカットごとの手付けアニメで1シーン数日
アフター	DeepAnimeで静止画→動画自動化、工数90％削減

AlgoAgeの「DeepAnime」は、静止画イラストから高品質なアニメーション動画を自動生成する革新的なソリューションです。スマホ向け動画広告やSNS用モーション制作の爆発的増加に対し、従来の手付けアニメーション制作では1シーンあたり数日を要していました。

同社は独自GANとWave2Lip技術を組み合わせ、1枚のイラストと音声入力だけで自然なリップシンクと表情変化を実現。口パクや瞬きなどの細かな動きを音響と同期させ、まるで実際に話しているような自然な動画を生成します。

WebサービスAPI化により、クリエーターが外注していた月100万円の制作費を10万円まで圧縮することに成功。ラフ1枚でテスト動画を量産できるため、企画初期段階での意思決定も高速化。SDK月額30万円からという価格設定で、中小制作会社でも導入しやすい環境を整備しています。

Fotographer AIが制作フロー70%短縮を実現した事例

Fotographer AIマーケティングコンテンツ作成ツール

項目	内容
企業名	Fotographer AI株式会社
業界	EC向け画像生成SaaS
ビフォー	EC事業者はキャンペーンごとに商品画像を外注撮影→レタッチ、費用・納期が膨張
アフター	商品写真をアップロードし、プロンプトorテンプレ選択だけで高品質クリエイティブを数秒生成

Fotographer AIは、EC事業者の画像制作課題を根本から解決するSaaSプラットフォームを提供しています。シーズン替えや多SKU対応により静止画需要が爆発的に増加する中、インハウス制作ではデザイナーリソースが逼迫し、外注コストが利益率を圧迫する構造的問題がありました。

同社のサービスでは、商品写真のアップロードとプロンプト入力だけで、背景・影・光源をAIが自然に合成した高品質クリエイティブを数秒で生成。さらに画像と同時にコピーやメルマガ素材も自動生成し、制作フロー全体を70%短縮します。

Yahoo! JAPANコマースパートナー認定を取得し、Yahoo!ショッピング出店者への公式サポートも開始。API提供により自社CMSや広告運用ツールとの連携も可能で、海外マーケットプレイス向けの多言語キャプション対応も予定されています。

グーチョキパースが建築パース1分生成を実現した事例

グーチョキパース「エガクヨ」

項目	内容
企業名	株式会社グーチョキパース
業界	建築・不動産ビジュアライゼーション
ビフォー	手描きパース外注は1カット数万円・納期1〜2週間
アフター	プロンプトorスケッチ→1分で3案自動生成、小規模設計事務所で外注費を年間60%削減

グーチョキパースの「エガクヨ」は、建築業界の制作コスト課題を解決する画期的なSaaSです。建築設計において初回提案のビジュアル精度が受注率を左右する中、従来の手描きパース外注は1カット数万円、納期1〜2週間という高コスト・長期間が小規模事務所の負担となっていました。

同社はStable Diffusion XLをベースに、建築特有の要素に最適化したカスタムモデルを開発。プロンプト入力またはラフスケッチのアップロードから、わずか1分で3つの異なるスタイル案を自動生成します。パース職人の画風をLoRA学習により再現し、手描き感を維持しながら大幅な効率化を実現。

フリープラン0円、商用スタンダード月額4,980円という導入しやすい価格設定により、小規模設計事務所でも気軽に利用可能。将来的にはゲーム背景や漫画利用への拡張も計画されています。

小学館がAI表紙で制作費80%削減を実現した事例

小学館 AI生成画像の採用

項目	内容
企業名	株式会社小学館
業界	出版
ビフォー	月刊誌表紙は外部カメラマン＋スタジオ撮影で1日＋レタッチ2日
アフター	編集部が30分でプロンプト試作→AI生成→微修正のみで完了、制作費は従来比▲80%

小学館は『DIME 2024年4月号』で、大手出版社として初めてAI生成画像を表紙に採用しました。雑誌広告費減少により制作原価圧縮が喫緊の課題となる中、従来の外部カメラマン・スタジオ撮影・レタッチという3日間のワークフローを根本から見直し。

DALL-E 3（ChatGPTプラグイン統合版）を活用し、編集部内で30分のプロンプト試作から最終調整まで完結させる新体制を構築しました。特集テーマ「タイパが爆上がりするAI仕事術」に合わせ、AI生成により季節感と特集内容を即座にビジュアル化。

制作プロセスをプレスリリースで完全公開することで透明性を担保し、業界内での議論を促進しました。さらにSNS告知用の16:9・1:1比率画像も同一プロンプトで量産し、マルチプラットフォーム展開の効率化も同時達成。制作費80%削減という劇的なコストカットを実現しています。

開発スピードを加速した事例

画像生成AIの活用により製品開発や企画立案のスピードを劇的に向上させ、従来の開発プロセスを革新した企業事例をご紹介します。

• トヨタ自動車のAIデザイン試作による開発効率化
• パナソニックHDの小型モーター設計最適化
• スクウェア・エニックスのゲーム開発工程短縮
• セブン-イレブンの商品企画フロー刷新
• Rakuten Fashion Week 2024の制作期間短縮

トヨタ自動車が案出し時間80%短縮を実現した事例

トヨタ自動車〈AI デザイン試作〉

項目	内容
企業名	トヨタ自動車株式会社
業界	自動車（製品デザイン）
ビフォー	空力・意匠の両立デザインはCAEと人手試行錯誤で数週間/案
アフター	AIが制約を考慮して画像生成→案出し時間を80％短縮、デザイナーの選定に集中

トヨタ自動車は、BEV（バッテリー電気自動車）競争激化を背景に、デザイン開発プロセスの抜本的改革を実施しました。従来は空力性能と意匠性を両立させるデザイン案の創出に、CAE（Computer Aided Engineering）解析と人手による試行錯誤で数週間を要していました。

同社はArene OS上に生成AIと物理制約エンジンを統合したシステムを構築し、CFD（流体力学解析）条件をプロンプト化することで形状画像を数分で生成可能に。デザイナーは従来の「発想」段階から解放され、AI生成案の「選定・評価」に専念できるようになりました。

この革新により案出し時間を80%短縮し、空力評価とデザイン決定の同時並行化を実現。将来的にはサプライヤーとの共通プラットフォームへの展開も予定されており、自動車業界全体のデザイン開発効率化に貢献する可能性を秘めています。

パナソニックHDが出力15%向上・設計時間大幅短縮を実現した事例

パナソニックHD「電気シェーバー“AIモーター”開発」

項目	内容
企業名	パナソニック ホールディングス株式会社
業界	家電（小型モーター設計）
ビフォー	熟練技術者の探索設計でも出力向上が頭打ち、試作→CFD解析に数週間/案
アフター	生成AIがゼロベースでムーバー構造を設計しシミュレーションを自動反復、出力+15%・案出し時間を大幅短縮

パナソニックHDは電気シェーバー「LAMDASH」の次期モーター開発において、進化的アルゴリズムと画像生成AIを組み合わせた革新的な設計手法を導入しました。高性能・小型化ニーズが限界値に近づく中、熟練技術者による従来設計では改善余地が少なく、試作からCFD解析まで数週間を要する工期延伸が課題となっていました。

同社は進化計算と自社カスタムStable Diffusionを組み合わせ、ゼロベースでムーバー構造を自動設計するシステムを構築。AIモデルが形状バリエーションを数時間で提示し、シミュレーションを自動反復することで最適解を探索します。

結果として出力15%向上という具体的な性能改善を公式発表。このAIモデルは将来的に電動工具や車載モーターへの転用も検討されており、R&D部門と製造部門が共通GUIでプロンプト入力できる利便性も実現しています。

スクウェア・エニックスがコンセプトアート案出し時間80%短縮を実現した事例

スクウェア・エニックスのAI活用

項目	内容
企業名	株式会社スクウェア・エニックス
業界	ゲーム開発
ビフォー	ハイエンドRPGの世界観アートは1案あたり数日〜1週間
アフター	Stable Diffusion＋社内ツールで数分生成→リテイク回数激減、案出し時間80%短縮

スクウェア・エニックスAI部は、グローバル市場向けハイエンドRPG開発において、コンセプトアート制作プロセスの革命的効率化を実現しました。従来は世界観を表現するアート制作に1案あたり数日から1週間を要し、大量ビジュアルが必要な海外展開では人員増だけでは追いつかない状況でした。

同社はStable Diffusionと社内開発の「SceneGen」エンジンを組み合わせ、物理法則と世界観をパラメータ化してプロンプト入力できるシステムを構築。テクスチャ生成も同一ツールで一気通貫対応し、若手デザイナーの育成コストも削減しています。

AIが初稿を提示することで、熟練アーティストはディレクションと品質管理に専念可能。数分での高品質生成によりリテイク回数が激減し、プロシージャル生成を量産工程に組み込む新しいワークフローを確立。案出し時間80%短縮という劇的な効率化を達成しています。

セブン-イレブンが企画期間を10分の1に短縮した事例

セブン-イレブンのAI活用

項目	内容
企業名	株式会社セブン-イレブン・ジャパン
業界	コンビニエンスストア
ビフォー	商品アイデア→CG試作→消費者調査で平均6〜8週間
アフター	販売データ×SNS流行語をプロンプトに自動生成した商品画像＆コピーで企画期間を10分の1に短縮

セブン-イレブン・ジャパンは、フード系トレンドの激しい変化に対応するため、新商品企画フローの抜本的刷新を実施しました。従来は商品アイデア創出からCG試作、消費者調査まで平均6〜8週間を要し、トレンドの「旬」を逃す機会損失が大きな課題となっていました。

同社はマーケティングデータと画像生成AIを統合し、販売データとSNS流行語を組み合わせたプロンプト自動生成システムを構築。Stable Diffusion 2.1と自社需要予測APIにより、商品画像とコピーを同時生成し、即日社内ピッチが可能な体制を実現しました。

生成画像を活用した社内ABテストにより、小ロット試作を経ずにSKU決定が可能。さらにVR商品棚での購買行動シミュレーションも導入し、月間10企画超の同時進行を担当者工数70%削減で実現。フード業界特有のスピード感に対応した革新的な企画手法として注目されています。

Rakuten Fashion Week 2024が制作期間3日を実現した事例

Rakuten Fashion Week 2024「画像生成AI活用」

項目	内容
企業名	株式会社STEKKEY／日本ファッション・ウィーク推進機構
業界	ファッション広告・イベント
ビフォー	ポスター用ビジュアルは毎回モデル撮影・レタッチで2-3週間、肖像権処理コストも発生
アフター	実在モデル3名の許諾写真を学習→撮影ゼロで全6種の静止画＋動画を3日間で生成

Rakuten Fashion Week TOKYO 2024 A/Wのキービジュアル制作は、ファッション業界における画像生成AI活用の先進事例として注目されました。従来のポスター制作では毎回モデル撮影とレタッチで2-3週間を要し、新シーズン告知の短納期要求との矛盾が課題となっていました。

実在モデル3名の許諾写真を学習データとして活用し、Midjourney v6とControlNetを組み合わせることで撮影ゼロでの制作を実現。モデル事務所と共同で「AI生成＋本人同意」を制度化し、肖像権をめぐる炎上リスクを最小限に抑制しました。

生成AI利用を明示したクレジット表記により透明性を担保し、モデル代理店契約に「AIライツ条項」を追加する業界初の取り組みも実施。結果として全6種の静止画と動画を3日間で完成させ、制作費約300万円（従来比40%減）、SNS拡散量前年比48%増という具体的成果を達成しています。

著作権・ブランドリスクを回避した事例

画像生成AI活用時に発生しうる著作権侵害や肖像権問題、ブランド毀損リスクを適切に管理し、安全な運用体制を構築した企業事例をご紹介します。

• 花王の炎上を契機とした社内ガイドライン強化
• 日本コカ･コーラの透明性確保とリスク管理
• AnimeChainとOasysのIP保護型基盤構築

花王が炎上を契機に全社AI審査体制を構築した事例

花王 デジタル・トランスフォーメーション

項目	内容
企業名	花王株式会社
業界	日用品・パーソナルケア
ビフォー	SNSで「AI生成画像の無断転用では？」と疑われ炎上、ブランドイメージ毀損リスクが顕在化
アフター	全社横断Kao AI Academyを立ち上げ、生成AI利用時の表現審査フローを明文化（薬機法・景表法・著作権チェックを自動化）

花王は入浴剤「バブ」のパッケージイラストがVTuberファンアートと酷似していると指摘され炎上した事例を受け、画像生成AI利用におけるリスク管理体制を抜本的に強化しました。この炎上により「AI使用の透明性」と法令順守プロセスの重要性が浮き彫りになり、同社は危機をチャンスと捉えて全社的な対応策を展開。

わずか1四半期で「Kao AI Academy」を立ち上げ、生成AI利用時の表現審査フローを明文化しました。特に注目すべきは、薬機法・景表法・著作権チェックを自動化する独自アルゴリズムの開発で、法規制違反リスクを事前検知できる仕組みを構築。

さらに「生成AI利用を明示」するパッケージ表記テンプレートを導入し、消費者への透明性も担保しています。Microsoft 365 Copilotと社内カスタムチェックBOTを組み合わせたシステムにより、リスク管理と業務効率化を両立。ネガティブ事例を契機とした迅速な体制強化は、業界のベストプラクティスとして評価されています。

日本コカ･コーラが透明性強化で二次流通管理を実現した事例

日本コカ･コーラ「Create Real Magic™」

項目	内容
企業名	日本コカ･コーラ株式会社
業界	食品・飲料／グローバルマーケ
ビフォー	UGCキャンペーンで「著作権不明画像」混入リスクが指摘
アフター	生成物すべてに不可視透かし＋「Created by AI」ラベルを自動付与、利用規約で権利範囲を明示

日本コカ･コーラは「Create Real Magic™」キャンペーンにおいて、世界44か国展開という規模に対応した包括的なリスク管理体制を構築しました。UGCキャンペーンでは著作権不明画像の混入リスクが常に存在し、特にグローバル展開では法域を跨ぐ複雑な権利処理が課題となっていました。

同社は独自の「Real Magic AI」を活用し、生成物すべてに不可視透かしと「Created by AI」ラベルを自動付与する仕組みを導入。ウォーターマーク技術により二次流通時もAI生成物を識別可能とし、権利関係の透明性を確保しました。

さらに45日以内にプロンプト情報を自動削除する機能でプライバシー保護にも配慮し、日本語FAQでデータ保護方針を詳細公開。「AIサンタ」との対話でユーザー起点のストーリーテリングを実現しながら、グローバル本社負担による推定数億円規模の投資で、ブランド保護と創造性の両立を達成しています。

AnimeChainとOasysがIP保護型基盤で自動分配を実現した事例

AnimeChain／Oasys

項目	内容
企業名	アニメチェーン株式会社
業界	アニメ制作プラットフォーム／ブロックチェーン
ビフォー	海外AIが無断学習したモデル拡散で、日本IPの権利侵害リスクが拡大
アフター	許諾済みデータだけで学習し、生成物利用時に自動ロイヤリティ分配、学習履歴をブロックチェーンで改ざん不可管理

アニメチェーンとOasysは、日本のアニメ・マンガIPを保護する革新的なブロックチェーン基盤を共同開発しました。海外AI企業による未許諾学習が拡散し、日本コンテンツの権利侵害リスクが深刻化する中、法的対抗策だけでは限界があることが明らかになっていました。

両社は「クリエイター主体のAI活用」を掲げ、許諾済みデータのみで学習したモデルを提供し、生成物利用時にIPホルダーへ自動ロイヤリティ分配する仕組みを構築。学習データの「出所証明」をメタデータで一元管理し、OasysのPoS（Proof of Stake）チェーンで高速・低コスト決済を実現しています。

バンダイナムコ研究所など大手IPバリデータがネットワークに参加し、利用回数に応じた透明性の高い自動課金システムを確立。2025年内の商用API公開に向け、NFT連携によるファン創作の二次許諾も計画されており、国内外の法整備を補完する民間スキームとして期待されています。

特定業界の成功事例

画像生成AIを特定業界の課題解決に特化して活用し、その業界固有のニーズに応えて大きな成果を上げた企業事例をご紹介します。

• イーグロースとツカザキ病院の医療AI診断精度向上
• KDDIのメタバース×小売による試着体験革新
• AVITAの観光業界向け多言語対応AI
• 三越伊勢丹のファッションEC革新

イーグロースとツカザキ病院が診断感度7ポイント向上を実現した事例

イーグロース／ツカザキ病院

項目	内容
企業名	イーグロース株式会社
業界	医療AI（眼科）
ビフォー	網膜剥離は症例画像が少なく、診断AIの学習データ不足が課題
アフター	GANで疑似症例を高速生成→学習データ数が4倍に増加、AI診断感度＋7 pt（研究報告）

イーグロースは、医療分野特有のデータ不足問題を画像生成AIで解決する画期的なアプローチを開発しました。網膜剥離などの眼科疾患では、プライバシー保護の観点から実症例画像の共有が困難で、診断AI開発における学習データ不足が深刻な課題となっていました。

同社はツカザキ病院と共同で、StyleGAN改良版を活用した疑似症例生成システムを構築。医師監修によるPixel-level制御により、実症例と区別困難な高品質画像を生成し、32GB V100クラスタを活用した量産体制を確立しました。病変部の局所コントロール技術により「ほぼ実写品質」を実現し、緑内障との合併症例も生成して多クラス学習に応用。

結果として学習データ数を4倍に増加させ、AI診断感度を7ポイント向上という具体的な医療効果を実証。自社GPU環境とさくら高火力計算の組み合わせにより数百万円の開発コストで、医療AI分野における画像生成活用の新たな可能性を示しています。

KDDIが試着率27%向上・返品抑制を実現した事例

KDDI「αU on cloud」

項目	内容
企業名	KDDI株式会社
業界	通信／メタバース・リテールテック
ビフォー	ECでの服の「バーチャル試着」は計算負荷が高く開発コストも大
アフター	画像1枚から体形に沿った着用イメージを即生成し、小売企業へAPI提供、PoCで試着率＋27%（KDDI社内データ）

KDDIは「αU on cloud」の試着イメージAPIにより、EC業界の構造的課題である返品コスト問題に画像生成AIで挑戦しました。従来のバーチャル試着システムは高い計算負荷と開発コストがネックとなり、多くの小売企業にとって導入障壁が高い状況でした。

同社はGoogle Gemini Proと連携し、WebGLレスでも動作する軽量生成パイプラインを開発。顧客が提供する1枚の画像から、体形に沿った自然な着用イメージを即時生成できるAPIサービスを構築しました。「MUGENLABO」経由でスタートアップ100社との共創を推進し、同APIでライブ演出やAR空間のリアルタイム生成も対応。

利用量課金と月額サブスクのハイブリッド料金体系（法人向けAPI月額15万円〜）により、中小企業でも導入しやすい環境を整備。PoC段階で試着率27%向上という具体的効果を実証し、メタバースと小売の融合による新しい購買体験を実現しています。

AVITAが多言語応対率64%向上を実現した事例

AVITA「AVACOM」

項目	内容
企業名	AVITA株式会社
業界	観光・DMO向けSaaS
ビフォー	観光案内所は人手不足・多言語対応不可で営業時間を短縮
アフター	生成AIアバターが24h多言語接客→試験導入月に問い合わせ対応率＋64%、人件費▲35%

AVITAは観光業界特有の人手不足と多言語対応課題を、画像生成AIアバターで解決する革新的なソリューション「AVACOM」を開発しました。万博イヤーで訪日客急増が予測される中、観光案内所のスタッフ確保は困難で、多言語対応不可による営業時間短縮が各地で発生していました。

同社は三重県明和町での試験導入において、OpenAI GPT-4oとStable Diffusion XLを組み合わせたAIアバターシステムを構築。オリジナルキャラクターをAIアバター化し、7言語自動応対と100言語オペレーター切替により24時間対応を実現しました。

アバター素材は画像生成AIでリアルとアニメ調を即座に変換でき、地域ブランディング強化にも貢献。SaaS月額15万円＋従量課金という小規模自治体でも導入可能な価格設定により、試験導入月に問い合わせ対応率64%向上、人件費35%削減という具体的成果を達成。観光DX推進の成功モデルとして全国展開が期待されています。

三越伊勢丹が撮影回数3倍・売上向上を実現した事例

三越伊勢丹「ISETAN STUDIO × AI model」

項目	内容
企業名	株式会社三越伊勢丹
業界	百貨店／ファッションEC
ビフォー	リアルモデル撮影は着替え・拘束時間が長く、掲載期間制限も発生
アフター	ブランド専用AIモデルを生成し、1体で無限コーデを即時作成、撮影コスト・リードタイムを大幅短縮しCTR／売上で効果検証中

三越伊勢丹は「ISETAN STUDIO × AI model」により、百貨店業界初のBtoB向けAIモデル撮影サービスを開始しました。従来のファッションEC撮影では、モデル手配と再撮影がシーズンごとに発生し、着替えや拘束時間の長さが課題となっていました。

ECサイトでは「同じモデルで比較したい」という顧客ニーズが高いにも関わらず、掲載期間制限により継続的なビジュアル展開が困難でした。同社は2024年3月にオンラインストアへ実装し、ブランド専用AIモデルによる無限コーディネート生成を実現。

表情・ポーズ指定によりブランド世界観を担保しながら、同一モデルでのサイズ感比較を容易にしました。スタジオ常設レーンでの量産体制により、撮影型数を1日あたり3倍に拡張。

展示会「MAG」での撮影体験提供も開始し、BtoB展開による新たな収益源を確立。百貨店のライブコマース連携も検討されており、ファッション業界のデジタル変革を牽引しています。

画像生成AIを導入するときのポイント

画像生成AIの導入を成功させるために押さえておくべき重要なポイントをご紹介します。

小規模なPoCから始めて段階的に拡大する

画像生成AI導入の最も重要なポイントは、いきなり大規模展開せず小さなPoC（Proof of Concept：概念実証）から始めることです。多くの成功企業も、まず限定的な部署や特定の業務から試験導入を開始しています。

例えば、マーケティング部門の一つのキャンペーンや、デザイン部門の一部の制作物から始めることで、リスクを最小限に抑えながら効果を検証できます。PoCでは投資額を数十万円程度に抑え、3か月程度の短期間で成果を評価。

成功パターンが見えてから段階的に対象範囲を拡大していく手法が、失敗リスクを大幅に軽減します。また、PoC段階では社内の反応や課題も把握しやすく、本格導入時の運用体制構築にも活かせる貴重なデータが取得可能です。

社内著作権ポリシーを整備して法的リスクを回避する

画像生成AI活用において、著作権問題は避けて通れない重要課題です。花王の事例でも示されたように、事前の社内ポリシー整備が炎上リスクの回避に直結します。まず、AI生成画像の商用利用条件を明確化し、第三者著作権を侵害しないためのチェック体制を構築する必要があります。

具体的には、生成画像の出典確認プロセス、類似性判定の基準設定、法務部門との連携フローを文書化。さらに、生成AI利用時の表記ルール（「AI生成画像使用」の明示など）も統一。社外発信前の審査工程も必須で、薬機法や景表法などの業界特有の規制にも対応した包括的なガイドラインを策定します。

プロンプト設計ガイドラインで品質を安定化する

高品質な画像を安定的に生成するには、効果的なプロンプト設計が不可欠です。成功企業の多くは、業界特有の表現やブランドトーンを反映したプロンプトテンプレートを作成しています。

例えば、ファッション業界なら「自然光」「高級感」「季節感」などのキーワードセット、食品業界なら「食材の新鮮さ」「食欲をそそる色彩」などの表現パターンを標準化しています。また、ネガティブプロンプト（生成したくない要素の指定）も重要で、ブランドイメージに合わない表現を事前に除外します。

社内で共有可能なプロンプトライブラリを構築し、成功パターンを蓄積することで、属人化を防ぎながら品質向上を実現。定期的な見直しとアップデートにより、常に最新のAI技術動向に対応した最適化も継続していく体制が求められます。

効果測定KPIを設定して投資対効果を可視化する

画像生成AI導入の成功には、明確な効果測定指標の設定が欠かせません。アサヒビールやサイバーエージェントの事例のように、CTR（クリック率）向上やコスト削減などの定量的な成果を測定可能にする必要があります。

マーケティング用途では「CTR」「CVR（コンバージョン率）」「UGC拡散数」、制作業務では「工数削減率」「制作期間短縮」「外注費削減額」など、目的に応じたKPI設定が重要です。さらに、従来手法との比較検証も必須で、A/Bテストによる客観的な効果測定を実施。月次・四半期での振り返りサイクルを設け、PDCAを回しながら継続的な改善を図ります。

ROI（投資対効果）の算出により、経営層への報告と追加投資の判断材料も提供。数値化が困難な「ブランドイメージ向上」なども、アンケート調査などで定量化する工夫が求められます。

継続的アップデート体制で技術進歩に対応する

画像生成AI技術は急速に進歩しており、継続的なアップデート体制の構築が競争優位性の維持に直結します。新しいモデルやツールの情報収集体制を整備し、月1回程度の技術動向調査を実施。社内に「AI推進チーム」を設置し、最新技術の評価・検証を継続的に行う体制も有効です。

また、利用しているAIサービスのアップデート情報を即座にキャッチし、新機能の活用可能性を検討しましょう。社内勉強会や外部セミナー参加により、担当者のスキルアップも継続的に支援。さらに、ユーザーフィードバックの収集・分析により、現場ニーズに応じた運用改善も実施する必要があります。

画像生成AI導入ならニューラルオプト

画像生成AIの導入を検討している企業様には、失敗リスクを最小化する総合的なサポートを提供する合同会社ニューラルオプトをおすすめします。ChatGPTの開発に携わるAI開発企業として、技術的な深い知見を持ちながら、単なる開発受注ではなく課題解決コンサルティングから対応可能。

画像生成AIの導入では、適切なツール選定から社内体制構築、リスク管理まで多角的な検討が必要ですが、当社では豊富なデータサイエンス経験を活かし、お客様の業界特性と事業課題に最適化されたソリューションを提案いたします。

ECサイト「eBay」での価格自動設定AIシステムや手書き文字認識・要約システムなど、実績豊富な開発事例をもとに、画像生成AIと既存業務システムとの統合から運用定着支援まで一貫してサポートします。課題解決から相談したい、失敗リスクを抑えて確実に成果を上げたいとお考えの企業様は、ぜひお気軽にご相談ください。