投稿者 global-ai-media 
飲食業界において、メニューや広告に生成AIによる画像を使用することへの消費者の拒否反応が表面化しつつあります。本稿では、米国での事例を端緒に、日本企業がマーケティングやプロダクト開発で生成AIを活用する際に直面する「信頼性」の課題と、景品表示法（優良誤認）などの法的リスク、そしてブランド価値を守るための実務的な境界線について解説します。
「魂のない画像」への拒絶反応
生成AI技術の進化により、MidjourneyやStable Diffusion、あるいはAdobe Fireflyなどを利用すれば、プロ級の美しい料理写真を数秒で生成できる時代になりました。コスト削減や業務効率化の観点から、メニュー表やSNS広告にこれらの「合成された」画像を使用する飲食店が増えています。
しかし、これに対して消費者の反応は必ずしも好意的ではありません。元記事でも触れられているように、「AI画像を使うレストランでは食事をしない」と公言する消費者が現れています。主な理由は、AIが生成した画像特有の不自然さ（いわゆる「不気味の谷」現象）に加え、「手抜き」や「偽物」というネガティブな印象を顧客に与えてしまうことにあります。特に食事という身体的な体験に直結する領域では、消費者は「本物（Authenticity）」を強く求める傾向があります。
日本市場における「優良誤認」と法的リスク
日本企業がこの問題を考える際、単なる「好みの問題」として片付けることはできません。より深刻なのは、コンプライアンス、特に「景品表示法（景表法）」に関わるリスクです。
生成AIで作成された「完璧なハンバーガー」や「具材たっぷりのラーメン」の画像が、実際に提供される料理と著しく異なる場合、それは景表法が禁じる「優良誤認表示」に該当する可能性が高まります。日本の消費者は、メニュー写真と実物の差異に対して厳格な目を持っています。「写真はイメージです」という注釈があれば許される範囲もありますが、AIによって「実在しない、あまりに理想化された商品」を提示することは、クレームや炎上、ひいては措置命令のリスクを招きます。
コスト削減とブランド毀損のトレードオフ
AI導入の動機の多くは「コスト削減」や「スピードアップ」です。プロのカメラマンに撮影を依頼し、フードスタイリストを手配するコストをゼロにできる点は、経営者にとって魅力的でしょう。
しかし、AI画像を安易に顧客接点（タッチポイント）に配置することは、「我々はクリエイティブや顧客への誠実さにコストをかけない企業である」というメッセージを無意識に発信してしまうことになりかねません。特に、高付加価値を目指すブランドや、「おもてなし」「職人のこだわり」を売りにする日本企業にとって、AI画像特有の「均質的で無機質な質感」は、ブランドストーリーと矛盾し、顧客の信頼（トラスト）を根底から損なう恐れがあります。
AIを活用すべき領域、避けるべき領域
もちろん、マーケティングにおけるAI活用をすべて否定すべきではありません。重要なのは「使い分け」です。
例えば、具体的な商品そのものではなく、抽象的なイメージ背景や、Webサイトの装飾パーツ、あるいは新メニュー開発段階でのアイデア出し（プロトタイピング）に生成AIを使うことは非常に有効です。これらは顧客を欺くものではなく、業務効率を高めるためのバックエンドの活用だからです。一方で、顧客が購買決定を行う決定的な要素（商品の現物、質感、量など）については、あえてコストをかけてでも「実写」や「事実」に基づくクリエイティブを使用することが、長期的にはブランドの信頼資産となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業が生成AIを事業活用する際に留意すべき点は以下の3点に集約されます。
- 事実性の担保と景表法対応：
自社の商品・サービスを直接的に描写するクリエイティブに生成AIを使用する場合、実物との乖離がないか厳格なチェックが必要です。特にECや飲食など、ビジュアルが購買に直結する分野では、AI生成画像の使用には慎重であるべきです。 - 「効率化」と「顧客体験（CX）」の分離：
社内業務やプロトタイピングなどの「効率化」には積極的にAIを導入すべきですが、顧客の感情が動く「体験」のコア部分（広告のメインビジュアルや接客など）については、AI任せにせず、人間による監修や、あえてアナログな手法を残す判断が差別化要因となります。 - AI利用の透明性（AIガバナンス）：
もし広告等でAI生成モデルや画像を使用する場合、欧州のAI規制などの流れも踏まえ、将来的には「AI生成であること」の明示が求められる可能性があります。今のうちから、どこにAIを使い、どこに人間が責任を持つのか、社内のガイドラインを整備しておくことが重要です。