投稿者 global-ai-media 
Googleが公開したGeminiの広告は、子供のぬいぐるみが世界中を旅する画像を手軽に生成できるという魅力的な内容でした。しかし、米テックメディアThe Vergeがこれを実機で再現しようとしたところ、意外な壁に直面しました。この事例は、日本企業が生成AIをマーケティングやクリエイティブ業務に導入する際、必ず直面する「制御と一貫性」の課題を浮き彫りにしています。
夢のような広告と、再現実験の現実
Googleは最近、自社のAIモデル「Gemini」のプロモーションとして、ある愛らしい動画広告を公開しました。その内容は、子供が大切にしている古びたぬいぐるみの写真を撮り、AIに指示を出すだけで、そのぬいぐるみがスキーをしたり、宇宙に行ったりする画像を次々と生成できるというものです。
しかし、米メディアThe Vergeの記者が、自分の子供のぬいぐるみを使って同じことを試みたところ、結果は広告ほどスムーズではありませんでした。AIは「似たような雰囲気のぬいぐるみ」を生成することはできても、その特定のぬいぐるみの傷や色あせ具合、独特の表情といった「固有のアイデンティティ」を維持したまま、別の背景に置くことには苦戦したのです。プロンプト（指示文）を工夫しても、全く別のテディベアになってしまったり、AIが安全フィルターによって生成を拒否したりする場面も見られました。
生成AIにおける「同一性の維持」という技術的ハードル
この事例は、現在の生成AI、特に画像生成モデルが抱える典型的な課題である「一貫性（Consistency）」の問題を示唆しています。AIは膨大なデータから確率的に「それらしい画像」を作り出すことには長けていますが、「特定のAという物体を、形状を変えずにBという環境に置く」といった、物理的な一貫性を保つ処理はまだ発展途上です。
ビジネスの現場、特に日本企業が得意とするキャラクタービジネスやブランドマーケティングにおいて、この課題は深刻です。例えば、自社のマスコットキャラクターをAIで生成させようとした際、生成するたびに顔のパーツや衣装のデザインが微妙に変わってしまえば、それはブランディングとして機能しません。これを解決するには、単にチャット形式で指示を出すだけでなく、追加学習（Fine-tuning）や、特定の画像を参照元として固定する技術（ControlNetやIP-Adapterなどの周辺技術）を組み合わせた高度なエンジニアリングが必要となります。
「誰でも簡単に」の裏にあるリスクと期待値コントロール
ベンダーの広告は往々にして「AIの可能性」を最大限に見せるために作られており、そこには一定の演出が含まれます。経営層や企画担当者がこうしたデモを見て「明日からうちでも同じことができる」と判断し、現場に指示を下すと、エンジニアは「技術的には可能だが、広告のような手軽さでは不可能」というジレンマに陥ります。
また、日本国内では著作権やコンプライアンスへの意識が高いため、AIが意図せず既存の有名キャラクターに似てしまった場合のリスクや、自社IPが崩れて出力された際の品質管理（クオリティ・コントロール）のコストも考慮しなければなりません。広告で描かれる「魔法のような体験」と、実務で求められる「確実な成果物」の間には、まだ埋めるべき溝が存在します。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの広告事例から、日本企業がAI導入を進める上で留意すべき点は以下の通りです。
- デモと実環境の乖離を前提にする：ベンダーのプロモーション動画を鵜呑みにせず、必ず自社のユースケースに基づいたPoC（概念実証）を行い、意図した通りの品質・一貫性が出せるかを確認すること。
- 「一貫性」にはコストがかかる：特定のキャラクターや商品を正確に描写し続けるには、汎用的なツールをそのまま使うのではなく、LoRA（Low-Rank Adaptation）などの追加学習手法や、RAG（検索拡張生成）のような独自のパイプライン構築が必要になる場合があることを予算・工数に組み込むこと。
- 人間による「最後の目」の重要性：AIは依然として予期せぬ出力をする可能性があります。特にブランドイメージに関わるクリエイティブにおいては、AI生成物をそのまま世に出すのではなく、最終的に人間が修正・確認するプロセス（Human-in-the-loop）を業務フローに組み込むことが、日本市場における信頼担保につながります。