投稿者 global-ai-media 
高級車ブランド「レクサス」がホリデーシーズンのマーケティングコンテンツに生成AIを活用した事例は、これまでのテキスト生成中心のトレンドから、動画・画像領域への本格的な移行を示唆しています。しかし、AI生成コンテンツに対する消費者の反応は依然として複雑です。本稿では、グローバルブランドの挑戦を題材に、日本企業がクリエイティブ領域でAIを活用する際のリスク管理と実務的なアプローチについて解説します。
「伝統的なブランド」が生成AI動画に踏み出す意味
米国市場におけるレクサスの新たなマーケティングキャンペーンで生成AIが活用されたというニュースは、AIの実務家にとって興味深いシグナルを含んでいます。トヨタグループという、品質と信頼を最重視する日本の製造業をルーツに持つブランドが、生成AIという「確率的で、時に制御が難しい技術」を顧客とのコミュニケーション（動画コンテンツ）に採用したからです。
これまで多くの日本企業は、社内業務の効率化やコード生成など「バックオフィス」でのAI利用には積極的でしたが、顧客の目に直接触れるクリエイティブ領域、特にブランドイメージを左右する動画広告への適用には慎重でした。レクサスの事例は、生成AIの品質が「ラグジュアリーブランドの基準」に耐えうるレベルに近づきつつあること、そしてマーケティングのリードタイム短縮やコスト最適化に対する圧力がグローバル規模で高まっていることを示しています。
消費者の「複雑な感情」とどう向き合うか
元記事でも触れられている通り、生成AIによるコンテンツに対する消費者の感情は「Mixed Bag（ごちゃ混ぜ、賛否両論）」の状態です。技術的な驚きや新奇性を歓迎する層がいる一方で、「人間味の欠如」や「著作権・倫理的な懸念」からネガティブな反応を示す層も少なくありません。
日本市場においては、この傾向はさらに顕著になる可能性があります。日本の消費者は企業の「誠実さ」や「作り手の顔が見えること」を重視する傾向があり、AIだけで生成されたコンテンツに対して「手抜き」や「不気味さ（不気味の谷現象）」を感じるリスクがあります。したがって、企業がマーケティングでAIを活用する場合、AIで作ったことを隠して人間が作ったかのように見せるのではなく、あくまで表現手法の一つとしてAIを用いていることを透明性を持って伝えるか、あるいはAIと人間のクリエイターが協業する「ハイブリッドな制作プロセス」を強調することが、ブランド毀損を防ぐ鍵となります。
日本企業における「クリエイティブAI」の実務的課題
日本企業がこの事例から学ぶべきは、単に「動画が自動で作れるようになった」という技術論だけではありません。実務的には、以下の課題への対応が求められます。
まず、「著作権と権利クリアランス」の厳格化です。生成AIモデルが学習したデータセットのクリーンさは、コンプライアンスを重視する日本企業にとって最大の懸念事項です。Adobe Fireflyのような権利関係がクリアな商用モデルを採用するか、あるいは自社の過去のアセット（画像や動画）のみを追加学習（ファインチューニング）させて生成させる「クローズドな環境」の構築が、現実的な解となります。
次に、「ブランド・セーフティ（ブランドの安全性）」の確保です。AIは時として予期せぬハルシネーション（もっともらしい嘘や歪み）を起こします。高級車ブランドがAIを採用できた背景には、生成されたアウトプットに対する徹底的な「Human-in-the-loop（人間による確認・修正）」のプロセスが存在したはずです。AIは「完成品」を作るツールではなく、「素材」を高速に大量生成するツールと割り切り、最終的な品質責任は人間が持つという運用フローの設計が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
レクサスの事例を踏まえ、日本の意思決定者やプロダクト担当者は以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
1. クリエイティブ領域では「ハイブリッド運用」を前提とする
AIに全行程を任せるのではなく、絵コンテ作成やバリエーション出し、背景生成などの「部品」作成にAIを活用し、最終的な仕上げや感情に訴えかけるストーリーテリングは人間が担う体制を構築してください。これにより、効率化と品質維持（ブランド保護）を両立できます。
2. 「権利クリアランス」を競争力の源泉にする
日本では著作権法第30条の4によりAI開発・学習には柔軟な環境がありますが、生成物の商用利用（依拠性と類似性）についてはリスクが残ります。法務部門と連携し、使用するAIモデルの学習元データの透明性を確認すること、および生成物が既存の著作権を侵害していないかのチェック体制を整えることが、炎上リスクを回避し、持続的なマーケティング活動を行う基盤となります。
3. 小規模なPoC（概念実証）から「顧客の反応」を測定する
いきなりマス向けのテレビCMなどでAIを採用するのではなく、SNS広告や一部のWebコンテンツなど、修正や取り下げが比較的容易なデジタル領域からAIクリエイティブを導入し、顧客のエンゲージメントやセンチメント（感情）をデータとして測定してください。日本市場特有の「AIへの受容度」を見極めながら、徐々に適用範囲を広げていくステップ論が推奨されます。