投稿者 global-ai-media 
海外の自動車メディアにおいて、最新鋭の生成AIツール（GeminiやMidjourneyの次世代モデル等）を駆使し、未発表のコンセプトカーを精巧にイメージ化する試みが紹介されました。この事例は単なるデザインのシミュレーションにとどまらず、製造業やプロダクト開発における「企画・構想フェーズ」の劇的な効率化と、企業が直面する新たなワークフローのあり方を示唆しています。
テキストとビジュアルの融合による「意図の具体化」
紹介された事例では、AIチャットボット（Gemini）でコンセプトやスペックを言語化し、画像生成AI（Midjourney）で視覚化し、さらに画像編集ソフト（Photoshop）で細部を調整するというプロセスが採用されています。ここで注目すべきは、AIツールのバージョン（Gemini 3 ProやMidjourney 7.0といった将来的なモデル名が挙げられている点も含め）の進化そのものよりも、「マルチモーダルなワークフロー」が個人のクリエイターや企画担当者の手に渡り始めているという事実です。
従来のプロダクト開発、特に日本の製造業（モノづくり）の現場では、企画書（テキスト）からデザイン案（ビジュアル）を起こすまでに、デザイナーへの発注や数多くの会議を要し、多くのリードタイムが発生していました。しかし、LLM（大規模言語モデル）による論理構築と画像生成AIを組み合わせることで、企画担当者自身が「たたき台」を数分で作成し、ステークホルダーと「完成イメージ」を共有しながら議論を開始できる時代になりつつあります。これは、社内調整（根回し）を重視する日本企業の意思決定プロセスにおいて、合意形成のスピードを劇的に高める可能性を秘めています。
「Human-in-the-Loop」の重要性と専門家の役割
記事中でPhotoshopが併用されている点は、実務において非常に重要な示唆を含んでいます。現在の生成AIは、いかに高性能であっても「細部の整合性」や「ブランド固有のデザイン言語」を完璧に再現することは困難です。AIが生成したアウトプット（80点の成果物）に対し、人間の専門家が微調整や修正（残り20点の仕上げ）を加えるプロセスは不可欠です。
これを「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」と呼びますが、今後のプロダクト開発では、ゼロから描くスキル以上に、AIが生成した素材を評価・選別し、自社の基準に合わせてレタッチや再構成を行う「ディレクション能力」や「編集能力」がエンジニアやデザイナーに求められるようになります。
権利侵害リスクと「類似性」の判断
一方で、実務上の大きなリスクとして挙げられるのが知的財産権（IP）の問題です。今回の事例のように「ホンダ・プレリュードのライバル」として「三菱エクリプス」を構想する場合、AIに対して既存の車種名や特定のデザインスタイルをプロンプト（指示文）として入力する可能性があります。
企業が商用利用を前提として生成AIを活用する場合、他社の意匠権や著作権を侵害していないか、あるいは「依拠性（既存の著作物を元にしたか）」が問われないかという法的リスクは、日本国内でも議論が活発化しています。特に、学習データに含まれる他社製品の特徴が意図せず色濃く反映されてしまう「過学習」のリスクには十分な注意が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の自動車デザインの事例を踏まえ、日本の事業会社が押さえるべきポイントは以下の通りです。
- 構想フェーズでの積極活用：完成品レベルの品質を最初から求めず、社内会議や初期のアイデア出し（ブレインストーミング）の段階で、LLMと画像生成AIをセットで活用し、議論の解像度を高めること。
- ツールチェーンの整備：「AIに任せれば終わり」ではなく、AIツールと既存の業務ツール（CADやAdobe製品など）をシームレスに連携させるワークフローを構築すること。AIはあくまで「部品」であり、最終的な品質保証は人間が行う体制が必要です。
- AIガバナンスと教育：現場が「特定の他社製品に酷似したデザイン」を安易に生成・利用しないよう、プロンプトエンジニアリングのガイドライン策定や、法務部門と連携したリスクチェック体制を整えること。