AIで自動化できる5つの繰り返しデザイン作業

コンテンツに対する顧客の需要は増加の一途をたどっています。アドビの調査によると、1,600人のマーケターのうち62%が、自社のオーディエンスから週に数回の新しいコンテンツ提供を求められていると回答しています。しかし、クリエイティブチームはそのペースに追いつくだけのリソースを確保できていません。コンテンツ需要と人的リソースのギャップは広がり続けており、今や顧客は数十にも及ぶタッチポイント、フォーマット、地域市場に合わせたパーソナライズされたコンテンツを当然のものとして期待しています。そうした中、デザイナーたちは画像のサイズ変更や背景の削除、新市場向けのレイアウト調整といったクリエイティブな付加価値の低い制作作業に多くの時間を費やしています。戦略的なクリエイティブワークに充てられる時間は、ますます圧迫されているのが現状です。

増大するコンテンツ需要に対応する鍵は、AIを活用したコンテンツ制作と、クリエイティブ制作の自動化にあります。画像編集、アセットのサイズ変更、コンテンツのローカライゼーション、クリエイティブバリエーションの生成といった繰り返し作業を自動化することで、チームは業務効率を高めながら、より戦略的なクリエイティブワークに集中する時間を確保できます。ただし、多くのクリエイティブチームは、どの作業から自動化すべきか、またAIワークフローを効果的に導入する方法について、まだ模索しているのが実情です。

この記事では以下について説明します。

• 大規模な背景削除と画像クリーンアップ
• アセットのサイズ変更とフォーマット変換で各チャネルに対応
• キャンペーン向けのブランドに沿ったアセットバリエーションの生成
• グローバルおよび地域市場へのコンテンツのローカライズ
• 画像補正・編集の自動化
• スケーラブルなクリエイティブ自動化ワークフローの構築

背景の削除は、クリエイティブワークフローの中でも特に時間を要する定型制作作業の一つです。デザイナーは、被写体の切り抜き、エッジの調整、背景との分離処理に多くの時間を費やしています。1枚あたり5〜15分かかるこの作業は、数百〜数千のアセットを処理する必要がある場合、チームの大きなボトルネックになりかねません。

AIを活用したツールが登場する以前は、部分的に自動化された背景削除のワークフローでも、相当な手作業が伴っていました。バッチ処理による自動化で効率は改善されましたが、丁寧な初期設定、継続的な品質チェック、頻繁な手動修正が欠かせませんでした。その結果、デザイナーはクリエイティブな仕事ではなく、繰り返しの多い制作作業に貴重な時間を割かざるを得なかったのです。

AIを活用した背景削除は、こうした状況を大きく変えます。AIモデルは画像を分析し、高精度で被写体を識別し、品質を維持しながら大量の背景削除を実行することができます。重要なのは、AIのスピードと人によるチェックを組み合わせたワークフローを構築し、品質を担保することです。

効率的なワークフローは、一般的に以下のステップで構成されます。

1. ソース画像をカテゴリやプロジェクトごとに整理し、追跡しやすいよう一貫した命名規則を適用する
2. バッチをAI搭載のクリエイティブ制作プラットフォームにアップロードする
3. エッジ調整の設定や出力フォーマットの仕様など、背景削除の設定を構成する
4. バッチ全体に対して自動処理を実行する
5. 出力結果のサンプルを確認して品質を検証し、手動での修正が必要な画像を特定する
6. 承認済みアセットをデジタルアセット管理システムまたはプロジェクトフォルダーに直接書き出す

このワークフローにより、手作業による制作工数を削減し、アセットの納品を加速させ、デザイナーがクリエイティブ開発やキャンペーン実施に集中できる時間を確保することができます。

1つのキャンペーンクリエイティブでも、Instagramの正方形、LinkedInのバナー、複数サイズのディスプレイ広告、メールヘッダー、ユーザーへのアプローチに適したモバイル最適化フォーマットなど、数十種類のサイズバリエーションが必要になることがあります。製品ラインやオーディエンスセグメント、地域市場が加わると、必要なアセットのバリエーション数はさらに大幅に増加します。

アセットのバリエーションを手動で作成する場合、制作時間だけでなく、様々な課題が生じます。デザイナーはフォーマットごとに構図を判断し、重要な要素が適切に見えるようバランスを取る必要があります。テキストの配置、フォーカスポイント、ブランド要素はすべて調整が必要であり、ミスがバリエーション全体に波及するリスクがあります。アセットライブラリが拡大するにつれ、一貫性の維持はますます難しくなります。

AIによるワークフロー自動化は、インテリジェントな被写体認識によるリフレーミングでこれらの課題に対応します。単純に新しいサイズへのトリミングを行うのではなく、AIが構図を分析して主要な被写体を識別し、各フォーマットで視覚的な整合性を保つよう要素を再配置します。このアプローチにより、元のアセットのクリエイティブな意図を損なうことなく、各チャネルに適した形に最適化することができます。

自動サイズ変更によってクリエイティブの生産性を拡大する能力は、キャンペーン展開のスピードに直接的な影響をもたらします。以前はマルチチャネルのアセットパッケージ準備に数日かかっていた作業が、今では数時間で完了することができます。

複数フォーマットのアセットにおけるクリエイティブ制作を自動化するには、次の手順に従ってください。

1. 必要な最大出力サイズに対応できる十分な解像度で、メインとなるクリエイティブアセットを作成または選択する
2. 各チャネルで必要なすべての寸法と縦横比をまとめたフォーマットライブラリを定義する
3. ソースアセットをアップロードし、ライブラリからターゲットフォーマットを選択する
4. AIが生成したバリエーションを確認する。特に、縦横比が大きく変わるような極端なケースに注意する
5. 自動リフレームの結果に改善が必要なバリエーションは、手動で調整を加える
6. 一貫した命名規則を適用した完全なフォーマットパッケージをエクスポートし、スムーズな展開を実現する

アセットのサイズ変更とフォーマット変換を自動化することで、クリエイティブチームはチャネル対応アセットをより迅速に制作し、フォーマット間の一貫性を維持しながら、キャンペーンの納品スピードを加速させることができます。

パーソナライゼーションは現代マーケティングに欠かせない要件となっており、より多くのクリエイティブバリエーションへの需要が高まっています。その結果、クリエイティブチームはオーディエンスセグメント、季節ごとの施策、地域市場それぞれに合わせたアセットをこれまで以上に制作しなければなりません。キャンペーンアセットの作成と適応は、ますます複雑で時間のかかる作業になっています。

こうしたバリエーションを手作業で生成すると、制作工程にボトルネックが生じ、チームの機動力を損ないます。パーソナライゼーション、テスト、ローカライズに必要な数のバリエーションが揃う頃には、市場環境が変化してしまっている可能性もあります。バリエーション制作の遅れは、テストの機会を狭め、変化するキャンペーンニーズへの迅速な対応力を低下させます。

パーソナライズされたコンテンツ需要に対応するため、多くの企業がAIを活用したクリエイティブワークフローを取り入れています。AIを活用したコンテンツ制作により、ブランドガイドラインに沿ったバリエーションを迅速に生成しながら、クリエイティブの方向性に対する人的なチェックも維持することができます。カラーパレット、タイポグラフィルール、画像スタイル、構図の基準など、明確なブランドガイドラインをAIシステムに設定することが重要です。こうした制約により、自動生成された成果物の視覚的な一貫性とブランドらしさを確保することができます。

大企業では既にこのアプローチを大規模に活用しています。例えば、IBMはAdobe Fireflyを活用してクリエイティブ制作を自動化しながら、体系的なレビューと承認プロセスを通じてブランドの一貫性を維持しています。

ブランドに即した出力が得られるようにAIシステムを設定するには、最初に時間とリソースへの投資が必要です。しかしその投資は、以降のキャンペーン制作のたびに効果を発揮します。このワークフローを構築する手順は次のとおりです。

1. カラーコード、フォント仕様、画像パラメーターなど、AIシステムが参照できる形式でブランドガイドラインをまとめる
2. ブランドの世界観を体現する参考アセットをアップロードし、必要に応じてカスタムブランドガイドラインやモデルを設定する
3. 許容される変更の種類（色調補正、背景の差し替え、要素の再配置など）を定義したバリエーションテンプレートを作成する
4. ソースクリエイティブから最初のバリエーションを一括生成する
5. クリエイティブチームと出力結果をレビューし、AIパラメーターの精度向上に向けたフィードバックを行う
6. 出力結果がブランド基準を安定して満たすまで、モデルの設定を繰り返し調整する
7. 設定したワークフローを展開し、継続的なキャンペーンバリエーションの制作を効率化する

アセットバリエーションの自動化により、クリエイティブチームはパーソナライゼーションをスケールし、テストを加速させ、制作工数を比例的に増やすことなくより多くのキャンペーンを支援することができます。

新市場への展開を進めるグローバルブランドにとって、ローカライズへの対応はますます重要な課題となっています。各地域では、現地語のコピー、文化的に適切な画像、地域限定のオファー、現地プラットフォームに合わせたフォーマット調整など、適切に編集されたクリエイティブアセットが必要です。従来のローカライズプロセスでは、手動翻訳、テキスト量の多いアセットの全面的な再デザイン、そして市場投入を遅らせる長い再承認サイクルが不可欠でした。

作業量はすぐに膨大になります。10市場でキャンペーンを展開し、5種類のアセットタイプにそれぞれ3つのフォーマットバリエーションが必要な場合、合計150点のクリエイティブが必要になります。これだけの量を手動で管理するのは、リソースが潤沢なチームでも大きな負担となり、デザイナーによってブランドガイドラインの解釈が異なることで、一貫性が損なわれるリスクも生じます。

大規模なAIによるローカライズは、この課題を管理しやすいワークフローへと変形します。AIシステムはテキストを適応させ、異なるテキスト長に合わせてレイアウトを調整し、文化的に適切なグラフィック代替案を提案しながらも、視覚的な一貫性を維持することができます。重要なのは、AIが参照できるブランドのナレッジベースを構築し、市場全体で一貫した意思決定を可能にすることです。

AIを活用した一般的なローカライズワークフローの流れは次のとおりです。

1. ソース市場のクリエイティブをマスターテンプレートとして確立し、編集可能な領域を明確に定義する
2. 承認済み翻訳、市場別カラーガイドライン、画像使用制限など、各市場向けのローカライゼーションガイドラインを設定する
3. ソースアセットをアップロードし、適応対象の市場を選択する
4. AIが生成したローカライゼーションを確認する。特に、テキストの変更と文化的妥当性を注視する
5. フラグが立ったアセットを各地域の関係者に送付し、承認または修正を依頼する
6. 承認済みアセットを市場別に整理してエクスポートし、各地域チームへの展開に備える

ローカライゼーションの繰り返し作業を自動化することで、クリエイティブチームはより多くの市場でキャンペーンを展開し、市場投入までの時間を短縮しながら、グローバル・地域両レベルでの一貫性を高めることができます。

クリエイティブチームは、色調補正、照明調整、オブジェクト除去、コンテンツを識別した塗りつぶし操作など、一貫した補正処理を必要とする大量の画像ライブラリを管理しています。商品写真には標準化された処理が必要なことが多く、ユーザー生成コンテンツはブランドで使用する前にクリーンアップが求められる場合があります。また、既存アセットは現在の品質基準に合わせた更新が必要なケースも少なくありません。

大規模なアセットライブラリに対して手動で補正を行うことは、作業量の観点から現実的ではありません。カメラマン1人が1回の撮影で何百枚もの写真を撮影し、それぞれに個別の対応が必要になります。マーケティングチームは年間数千件ものアセットを蓄積しており、その多くが定期的な更新を必要としています。

AIを活用した一括編集機能を使えば、アセットコレクション全体に均一な補正を適用することができます。1枚ずつ手作業で処理する代わりに、何百枚もの画像に標準化された処理を一度に適用するワークフローを構築できます。このアプローチにより、視覚的な一貫性を保ちながら、制作作業の時間を大幅に削減することができます。

重要なのは、目的に合わせた再利用可能な補正ワークフローを構築することです。商品写真、ライフスタイル画像、ユーザー生成コンテンツなど、アセットの種類によって必要な処理は異なります。スケーラブルな画像補正ワークフローには、次のステップが含まれます。

1. アセットライブラリを分析し、カテゴリ別に共通する補正ニーズを特定する
2. カラープロファイル、照明調整、標準補正用の補正プリセットを作成する
3. アセットのメタデータまたはフォルダー構成にもとづいて適切なプリセットを適用するAIワークフローを設定する
4. 対象アセットコレクションに対して一括補正処理を実行する
5. 出力サンプルを確認し、品質の一貫性と処理の適切性を検証する
6. レビュー結果にもとづいてワークフローのパラメーターを最適化する
7. 新規取り込みアセットに対して、定期的な補正処理をスケジュール設定する

画像の自動補正・編集機能により、クリエイティブチームはアセットの品質を高め、大規模なライブラリ全体で一貫性を保ちながら、コンテンツ制作を効率的にスケールすることができます。

背景の削除、アセットのサイズ変更、バリエーション生成、ローカライゼーション、画像補正といった処理には、共通点があります。それは、AIを活用した自動化との親和性が高い反復的なプロセスである点です。個々のタスクを自動化することで効率は向上しますが、組織が最大の成果を得るのは、これらの機能を統合したスケーラブルなワークフローとして構築し、制作から公開までの流れを一貫して効率化できた時です。

Adobe Fireflyクリエイティブ制作は、こうしたスケーラブルなワークフローを構築するためのエンタープライズグレードの基盤を提供します。このプラットフォームは、AIを活用した自動化機能をアセット管理、コラボレーションツール、展開システムと連携させ、クリエイティブチームが単独の自動化ポイントではなく、エンドツーエンドのワークフローを構築できるよう支援します。