投稿者 global-ai-media 
テキスト生成だけでなく画像生成も可能なマルチモーダルAI「Gemini」の進化により、マーケティングやコンテンツ制作のワークフローが大きく変わりつつあります。本記事では、季節ごとのキャンペーン画像生成などを例に、企業がAIをクリエイティブ業務に導入する際のメリットと、日本国内における法的・倫理的な留意点について解説します。
マルチモーダル化する生成AIとクリエイティブ業務の効率化
GoogleのGeminiをはじめとする昨今の生成AIモデルは、テキストの処理だけでなく、画像の認識や生成も可能な「マルチモーダル」な能力を強化しています。元記事では、2026年の新年に向けた画像生成プロンプト（指示文）が紹介されていますが、これは単なる個人の楽しみにとどまらず、企業のマーケティング活動においても重要な示唆を含んでいます。
従来、季節ごとのキャンペーンポスターやSNS向けのクリエイティブ制作は、ストックフォトの検索や撮影、デザイナーによる編集に多大な時間を要していました。しかし、高度な画像生成AIを活用することで、「20代のターゲット層に向けた未来的な新年のイメージ」といった具体的な指示をもとに、数秒で複数の案を出し、ABテスト用の素材を大量に生成することが可能になります。
プロンプトエンジニアリングとブランドの一貫性
生成AIを実務で活用する際、最も重要となるのが「プロンプトエンジニアリング」です。元記事のように特定のイベント（新年など）に合わせたテンプレート化されたプロンプトは、定型業務の効率化に役立ちます。
しかし、企業利用においては「ブランドの一貫性（トンマナ）」の維持が課題となります。単に「綺麗な画像」を作るのではなく、自社のブランドカラー、指定のフォント、禁止事項（競合他社の想起など）をプロンプトに組み込む、あるいは生成された画像をベースに人間のデザイナーが修正を加える「Human-in-the-Loop（人間が介在するプロセス）」の構築が不可欠です。AIはあくまで「優秀なアシスタント」であり、最終的な品質責任は人間が担う必要があります。
日本国内における法的リスクとガバナンス
日本企業が画像生成AIを活用する際、避けて通れないのが著作権法および肖像権の問題です。日本の著作権法（第30条の4など）はAIの学習に対して比較的柔軟ですが、生成物の利用（出力・公開）については、既存の著作物との「類似性」と「依拠性」が問われます。
特に、元記事にあるような「人物写真（自撮りなど）をベースにした加工」をキャンペーンで行う場合、実在の人物の権利処理や、生成された人物画像が実在の誰かに酷似してしまうリスク（ディープフェイク問題含む）への配慮が必要です。また、生成AI特有のハルシネーション（事実に基づかない生成）により、不適切な文化的シンボルが背景に混入するリスクもあります。日本国内の商習慣やコンプライアンス基準に照らし合わせ、公開前のチェック体制を厳格化することが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に着目してAI活用を進めるべきです。
- 用途の明確化とスモールスタート：まずは社内資料やプレゼン資料、デザインのアイデア出し（モックアップ作成）など、権利リスクの低い領域から画像生成AIの導入を始め、業務効率化の実感を得る。
- ガイドラインの策定：「生成物をそのまま対外的に公開しない」「商標や特定個人の肖像を含まないか必ず人間がチェックする」といった、自社のリスク許容度に合わせた運用ガイドラインを策定する。
- クリエイターとの協業：AIはデザイナーを置き換えるものではなく、彼らのツールです。社内のクリエイターや外部パートナーと協力し、AI生成素材をどのようにプロのワークフローに組み込むか、現場主導でプロセスを設計する。