【セミナーアーカイブ】第4回 進化するAIを“正しく”使いこなす、クリエイターと経営者への特別講座

開催日：2025年9月26日 ／ 登壇：スペースラボ株式会社 代表取締役 柴原誉幸 ／ 収録時間：55分

世界に50以上あるという画像生成AIモデルの現状から、2025年のAIサービス市場、直近1か月の最新トレンド、そしてマーケティング・建築・EC・資料作成での具体的な活用例までを、スペースラボ代表の柴原が実体験を交えて解説します。企業がAIを導入する際のKPI設定やモデル選びの考え方も学べる回です。

この回の要点

• 画像生成AIモデルは世界に50以上。人物・建物など得意分野が異なり、1つのAIでは完結しない
• 直近1か月は画像生成の精度向上が鈍化し、各社は他サービスとの連携やエンタープライズ対応に注力
• 導入企業ではスピード・バリエーション・合意の質が向上し、A/Bテスト前提の量産が可能に
• 自社の求人広告では、AIで意図を伝えるだけで5〜10分でバナー案が量産できた
• 建築・EC・商品開発では内装バリエーションや商品の利用シーン画像を短時間で作成できる
• 導入は0か100ではなく、工数削減などのKPIを置いて小さく始めるのが成功のコツ
• 商用利用で安心なのはAdobe Firefly。他サービスは利用規約の確認が必要

アーカイブ動画

目次

• はじめに・スペースラボの紹介 0:00
• 画像生成AIの基礎知識 4:38
• 最新トレンド 13:38
• ビジネス活用の実例 19:46
• 導入のポイントとよくある質問 43:58
• ワークショップのご案内 50:31

※各見出しの時間をクリックすると、YouTubeの該当箇所から再生できます。

講演の全文（文字起こし）

※本記事はセミナー当日の音声をもとに作成した文字起こしです。読みやすさのため、言い回しを一部整えています。ツール名・料金・法制度の内容は開催当時のものです。

はじめに・スペースラボの紹介 0:00

このセミナーの趣旨 0:00

第2部の「画像生成AI基礎知識と最新トレンド、ビジネス活用」を開催させていただきます。弊社スペースラボは画像生成AIを多く使っております。私も社長業をやりながら、いろんなAIを活用させていただいておりまして、その実体験を元に作らせていただいているセミナーになります。

皆様のお仕事や、市民の活動でも構いませんが、何かしらお役に立てればと思ってやっております。実務のひらめきになればと思っておりますので、最後まで1時間聞いていただければと思います。資料も張り切って作ってしまったので多くありますので、ちょっと駆け足になりますが進めたいと思います。

スペースラボの事業 1:04

まず、そもそもうちの会社は何なんだというところからご紹介させていただきます。弊社は「ビジュアル体験を通じてビジネスの可能性を広げる」というのをビジョンとしております。言葉で表現できないものをビジュアル表現するというのを価値提供として、ビジュアル制作のプロフェッショナル集団としてやらせていただいている会社でございます。今期で17期目を迎える会社で、全体で40名ぐらいいる会社です。グループ会社もたくさんある会社になります。

元々は建築のビジュアライゼーション、CG制作、パース制作というものをやらせていただいて、そこから横展開で広告用のCG制作であったり、メタバース領域であったり、VR、ARといったコンテンツを作らせていただいております。ちょっと変わったところで言うと、CGを作るためやAIをやるためのハイエンドなハードウェアパソコン、100万とか200万とか高額のものを企画販売させていただいたり、デジタルサイネージを販売させていただいたり、そういった事業をやっている会社でございます。

最近は、昨年新しく作った会社にトッハニカムという会社がございます。そちらでは、建築とか内装のDXを目指しましょうというところで、我々も建築業界が長いので、知識もありつつデジタルをしていると。設計施工のDXを推進するために、我々と、内装設計施工をやられている会社様、AIを開発している会社様、一級建築士の会社様と、4社合弁で作っている会社もございます。

実際に、写真と変わりないようなものを作っている会社でして、本当に月間で何百枚と制作している会社になります。大手の大きな商業施設などをたくさん描いている会社になりまして、ブライダル関連のものであったり住宅であったり、こういったものをやっています。

AI関連事業 3:35

あとは、もう3年前ぐらいになるんですが、WGPTと、大阪大学の伊藤教授が持っている独自のAIがございまして、伊藤教授とビジネス展開して、デジタルクローン、人をコピーするAIというものがあって、そういったところで一緒に事業も行っています。

今回のセミナーを通じてもそうですが、AI導入というところを我々は事業として持っておりまして、各社様は「AIを入れたいんだけれども、どうやって入れていいのか分からない」といったお声をよくお聞きしております。そういったところで導入支援をしています。あとはAIの開発ですね。AIを活用して会社のことをもっと簡潔にできないかみたいな、そういった開発のところもやらせていただいたりしております。以上が我々の事業になります。

画像生成AIの基礎知識 4:38

世界に画像生成AIモデルはいくつある？ 4:38

簡単に会社説明が終わりましたので、本題に入りたいと思います。今回は初心者向けのところからスタートしておりますので、もしかしたら「もう知ってるよ」という内容があるかもしれませんが、初級から中級ということなので、初級者向けも含めていろいろ話せればと思います。最後に「ちょっとAIの豆知識を持ったな」と思っていただけるといいのかなと思っています。

まず毎回話している内容なんですが、ここで問題でございます。世界に画像生成AIモデルはいくつあると思いますか、という質問でございます。直感でご想像いただければと思うんですが、今この画像生成AIモデルは50以上あると言われているんですね。派生モデルも含めてです。根本となるAIは、そうは言っても20とか30ぐらいしかないんですが、そこから派生して兄弟的なAIモデルとかがいろいろあったりするので、それぐらいございます。

一覧で見るとこんな感じで、いくつもございます。聞いたこともないようなやつもあったりしますが、それぞれ画像と言いつつも特徴があって、人に強いとか、建物に強いとか、植物に強いとか、いろいろ特徴があったりします。あとはそれに紐づいて動画ですね。動画は数が少なくて、4、5個ぐらいが結構主要なモデルとしてございます。

AI進化の歴史 6:38

こういったモデルがたくさんある中で、そもそもこのAIの進化というものを、基礎知識として皆さんに持っていただいた方がいいかなと思っております。元々AIは1950年代から開発されているものでして、最近のいわゆるディープラーニングというところから、2010年代の大量データと計算能力の向上によってAIの基礎モデルができました。そして2020年代に入って大容量のデータが集まって、やっと一般の方が使っても「便利だね」というものになったのが、2022年とか、この2020年代になってからの話になるかなと思います。

今は第1次ブーム、第2次ブーム、第3次ブームを経て、生成AIによって2020年代になり、今後はビッグデータの活用であったりと、いろいろあります。GPUという素晴らしいハードウェアが根底にありながら、ビッグデータもあります。アルゴリズムも新しいものがたくさん出てきていて、そこら辺もあって技術革命が来ております。今後はマルチモーダルがどんどん進んでおりますが、人間とAIの協調というところも改善されながら進化が進んでいるものでございます。

2025年のAIサービスと市場規模 8:23

2025年のAIサービスというところを皆さんにご紹介したいと思います。画像生成AIに行く前に、世の中にいろんなAIがあって、今企業に導入していくにあたって、どんなAIがあるのかというところと、実際実務レベルでどこまで使えるのかというところをご紹介できたらと思っております。

今は市場としては3.5兆円ぐらいの市場規模になっているようです。年間成長率は42%と結構高くなっております。昨年までは企業導入率もかなり低かったんですが、今は75%ぐらいは何かしらで入れているような状態になっているそうです。それはたぶん、MicrosoftのGPTであったり、Googleを入れている会社であればGeminiとか、そういったところも含めての数字にはなるとは思います。

今この市場の中でAIの特化したサービスも、チャット会話、文章作成、翻訳に特化したAI、コード生成に特化したもの、あと画像生成、動画編集、音楽生成、音声技術みたいなところで、今結構実務レベルまで達しているというところを見ております。

実務レベルに達している分野 9:57

特に最近、実務レベルで1番高いと言われているAIがリップシンクと言われているものです。音声に合わせて口が動く技術なんですけれども、こちらが今かなり高度な成果を上げているとのことです。HeyGenというものですね。私もよく使いますが、昔だったら喋る言葉と口の動きが違って違和感を感じていたものが、今はAIですぐにできるというところになっています。

あとは音声クローニングAIと言いまして、自分の声や人の声をどれだけクローン化できるかというところも、今どんどん開発が進んでいるようです。ただ結構、悪用の心配もあるようで、いろいろ問題にはなっているようです。

あとは今回やる画像生成AIです。主要な3つのところを置いておりますが、本当にプロフェッショナルの作品が可能になったというところで、違和感なく作れます。昨年だったら「これAIの画像だね、ダメだね」と言っていたものが、今だと「AIって分からないよね」というところになってしまっています。本当に実務レベルで活用できる画像生成AIになっております。あとは音楽生成もどんどん作れるようになっておりまして、市場規模も上がっているようです。

これがグラフになっているんですが、サービスがたくさんある中で、どこら辺の精度のサービスがどこら辺に滞在しているのかというところです。チャットや会話になると、もう中級から精度の高いものがサービスとして多くあるというのが分かるかと思います。文章作成も同じくになります。画像生成の方でも「実用レベルで全然使えますよ」ということが言えるんですが、音楽生成とかになると、実務にはまだちょっと足りていないのかなというのがこのグラフで分かるところになります。さっき言ったリップシンクは実務で活用できるみたいなところができているそうです。動画生成もまだこの辺なので、まだまだ足りていないというのも表で分かるところになります。

課題点 12:55

やはり課題点がございまして、音声クローニングのところは詐欺といったところがあって、逆にAIでクローニングしたものかどうかという判別もしていかなければ市場に出せないというところもあるらしく、そこら辺でいろいろ課題や制約事項がございます。倫理的なデータとか、同意の取得とか、先ほど竹下弁護士も話がありましたが、この辺もやはり課題感として出ているようです。

最新トレンド 13:38

動画AIの進化と精度向上の鈍化 13:38

画像生成AIの最新トレンドをお話しできたらと思います。最近は動画でございます。Runway Gen-3とか、GeminiなどGoogleのAIも入ってくるんですけれども、動きの整合性が大幅に進化したというのが最近1番のトピックなのかなと思います。

私は毎月この最新トレンドというところでセミナーを開催させていただいて発信しているんですが、実はこの8月末から9月末にかけては、画像生成AIに関してはあまり進化がなかったというのが現状でございます。これは一般的な話にもなるんですけれども、最近は全体的な話も含めて、生成AIの精度、クオリティの上がり方が以前よりも鈍化したと言われているんですね。

サービス連携の広がり 14:52

逆に各AIサービスの会社さんが何をやっているかというと、どちらかといえば横広がり的なサービス開発をしているんですね。何を言っているかというと、例えばOpenAIであれば、もう少しメールと繋げていきましょうとか、Slackと繋がっていきましょうとか、その他のサービスとどう連携していくのかというところに開発の動きを置いているような感じが今しております。

毎日アップデートされるAIの情報も、「ここと連携が取れるようになりました」という情報が多かったのが今月になっております。逆に言うと、今まで1個単位で横つながりがなかったのが、繋がることによってとても活用の幅が広がったなというところもあります。

私の実体験で言うと、我々の会社はGoogleをよく使っているので、カレンダーとGeminiとメールが全て繋がっています。ちょっとやり取りをするとカレンダーにスケジュールが入って、メールの返信もやってくれて、適切なビジネスプランを考えながらそういったことを一気にできるので、めちゃくちゃ仕事の効率が上がっています。

エンタープライズ対応と法務 16:26

もう1つ最新トレンドで言うと、先ほど話に出ましたが、エンタープライズ対応と法務というのもすごくトレンドに上がっております。これは本当にどこの会社も「AIを入れなきゃやばい」というところで、特に上場企業の会社さんも含めて、ちゃんと企業の体制を整えていかなきゃいけない、法務的なところもやっていかなきゃいけないというところで、ものすごく動きが出ているようです。

画像のことに関して特化して言うと、エンタープライズに対応していて安心して使えるということで、AdobeのFirefly エンタープライズを使われる企業様が多いように感じます。ただ、僕の目線から見てしまうと、まだまだAdobe Fireflyは使いづらいところも多くて、逆に実務で使いにくいなというのは感じるんですけれども、そういった「安心して使えるか」というところに各企業様が価値を見出し始めたのかなと思っております。

あとは、訴訟と規制のアップデートというところで、政府のガイドラインであったりとか、先ほどの竹下弁護士の話にあったような実際の事例がいろいろ表に出てきたので、「どうしますか」「こんな状態で行きますか」みたいなことをいろいろ言われているんですよね。そこら辺を加味していかなきゃいけない、ちゃんと追っていかなきゃいけないですよというところがあります。

導入企業で報告されている成果 18:16

そうは言いつつも、このAIを活用していく中で、特に画像生成AIですが、実際導入した会社様はどうですかというところになった時に、やはりスピードとバリエーションと合意の質というところで、生産性が大きく上がったという報告が上がっております。

もちろん私もそうですが、試作、試しに作っていくというところには、ものすごくこのAIは業務的に助かるんじゃないのかなと思っております。あと、今までできなかったA/Bテスト前提で量産できるというところも本当にとても良くてですね。今までだったら「時間的にこのA案しか出せないんです」というところを、5案出します、10案出しますという中でお客様に選んでもらうというのは、すごくユーザーフレンドリーでいいなと思っております。

あと合意の質も、文章だけだとあやふやで難しいなというところをビジュアル化して合意を取っていったりというところで、合意の質がすごく上がってきているなというのは、体感としてございます。

ビジネス活用の実例 19:46

主な活用領域と変わる実務シーン 19:46

実際にこの画像生成のところでもっと具体的な話をすると、マーケティングでは広告素材、SNS投稿、ブランドビジュアルというところで活用されているようです。プロダクト開発ではコンセプトの可視化やプロトタイプデザインのところで活用されている企業も増えているようです。教育コンテンツでは視覚学習教材やインタラクティブ素材というところも作られているようです。ブランディングではロゴデザインやパッケージデザイン、ストーリーを作ったりというところもあります。コンテンツ制作ではウェブサイトの素材やプレゼン資料であったりとか。そこら辺が主な活用領域になっております。これが最新の一般的なお話になっております。

先ほどちょっと話しましたが、AIが変える実務シーンというところでは、SNSバナーやキャンペーン画像の作成、建築分野だったらコンセプトパースや内装のバリエーション、ECだったらプロダクトデザインとか。あとこれが実は1番需要が高いところなんですが、資料用のイメージ、プレゼン素材の作成、パワポのデータみたいなところですよね。そういったものができないかというところで、すごく実務シーンが変わってきております。

マーケティングのワークフロー 21:26

参考例としてお話ししますが、今までのマーケティングだと、左側のところで言うと、マーケティングの素材をどうしていたかというと、写真を撮って、ライターに入れて、デザイナーにやってもらってというところでした。今はヒアリングしたところからプロンプトをライティングして、画像を作ってもらって、ライティングの文字も考えてもらって、それを合わせたデザインもAIにしてもらうというところを、一気通貫でAIの方で済ませています。

今いろんな媒体がありますが、それも自由自在にリサイズしてもらって、画像生成をやることによって制作スピードとA/Bテストの密度を上げているというのが現状です。

このフローで言うと、プロンプトを作成して、生成して、選定して、というのを作ってもらった中で、やはり人がやるのはこの生成・選定というところです。実際要求に合っているかどうかというところで、人間がやるところって何なのかというと、AIがあって、訴求する方と教材として十分な力を発揮するんじゃないのかなと思うんですが、そこがぶれると、ただただ綺麗なものができただけになってしまいます。選定の基準がすごく大切になってくるのかなと思います。そこら辺をやって、テキストやロゴ配置とかをやっていくような形になります。その後KPIを測って、どれが良かったんだというところを分析しながらやっていく形になります。

自社の求人広告での実例 23:25

これは弊社の実例でございます。実は8月に我々は求人広告をかけていて、SNSで求人広告を打っておりました。その時に、どういうビジュアルがいいんだというのを、実はAIを活用して作らせていただきました。どんな意図でどういう人が欲しいんだとか、どういう文字は必須で入れて欲しいとか、といったところをプロンプトに入れると、こういうものが5分、10分でダーッとできます。

その中でまた選定して、「やっぱり文字がちょっとおかしいな」とか「タイトルがちょっとおかしいな」とか、そこら辺を補正しながらやっていて、こういったものを作りました。結構面白くて、意図を伝えるとこういうライティングもしてくれるんですね。「パースが好きなやつ」とか「パースの求人」とかですね。あとは人も構図も、同じ文字を書いているんですけど、「レイアウトをちょっと変えてくれ」と言うとこういうパターンをパーッと作ってくれるし、「人もこういう人がいいんで変えてくれ」というのもしてくれたりして、とても便利だなと思って作成させていただきました。

あとはInstagramもFacebookも、Metaで広告を打っていたので、このリサイズのところも自由自在に簡単にやっていただいて、実際この画像生成をするだけだったので、30分もかかっていない中でやらせていただきました。

SNS画像・キャンペーン素材 25:16

これもサンプルにあるんですけれども、ある会社さんが「こういう旅行キャンペーンのやつを、自動でバーッと入れたら何か作ってくれないかな」というところがあってですね。キャッチフレーズや画像といったものはもう基本AIに考えてもらって、ターゲットとどういうものを訴求したいのかというところだけ打ち込むと、こういう画像を作ってくれるというところも、今は簡単にAIがやってくれると思います。

この前もこれですね、急遽、前回の私がやった生成AIセミナーの直前で作ったSNS用の画像なんですけれども、これも本当にパパッと「こんな感じでイメージで」と画像をちょっと入れて、「こんなタイトルを入れて」と言うとパッと作ってくれたりして、すごい便利ですね。昔だったら作り始めたら1日とか2日とかすぐかかってしまったのが、たった5分で終わるような時代になっております。

ガバナンスと再現性 26:27

マーケティングも含めていろいろやっていかなきゃいけないんですが、ここで結構重要なのが、今この広告表示を準備しているのか、使用モデルを記載しなきゃいけないのか、こういうガバナンスのところが必要であったりします。

あとは、よく言う再現性と言われているところなんですけれども、「前作ったビジュアルがあったんだけど、あれに寄せてもう1回こういうのを作って欲しい」とやった時に、AIが1番不得意だったのが再現性です。同じプロンプトを入れても同じものが作れないという現象が実はあるんですが、このシード値というものを記録することによって、同じプロンプトを打って、同じAIモデルであれば同じものが出るということがあります。こういったところをちゃんと保存していくというところは、ビジネスで使う上ではとても大切なところかなと思っております。

あとは本当に、商用利用可能なモデルなのかどうかとか、社内アクセス権限の管理とか。この辺はきっちりやっておかないと実際に使うのはなかなか難しいと思います。

建築・不動産での活用 27:44

建築・不動産の活用で言うと、コンセプト設計、内装バリエーション、販促ビジュアル制作、広告用ですね、そういったところに画像が使われているようです。「行きたくなる場所を可視化」というところで、AIを活用しながら、今までだったら昼夜であったり正面のアングルを変えるのはなかなか難しかったんですが、今ではプロンプトでこういう画像もすぐに作れるようになってきました。

我々も実際いろいろ試しながらどういったことができるんだというところなんですが、こちらの画像自体も、実務に沿っているので、実際この空間がある中で内装のバリエーションをいくつか作ったものになります。実際できるかどうかはまた別次元の話で、これはどういう方向性とか、最初のプロトタイプとして出すようなイメージになるかなとは思うんですけれども、こういったこともできるようです。

これは建築・不動産で言うと、ターゲット層といったところもプロンプトに入れていくと、実際それに合った建築ビジュアライゼーションみたいなものが最近ではできるようになってきました。整合性も今非常に高く、理解するようになってきております。実際問題、今ChatGPTとかに図面を読み込ませると、どこに何があるかをちゃんと認識するようになってきていますので、もう本当に近い未来、図面と整合性の合った画像生成というのは可能になってくるんじゃないのかなと思っております。

ここでポイントになるのは、やっぱり何が大切かと言うと、施主向けなのかエンドユーザー向けなのかというところで表現を変えていかなきゃいけなくて、何のための絵なのかというところがすごく大切になっていくというところです。プレゼンで使うのであれば、施主の好みをちゃんと理解しながら選定していくという、先ほども話しましたが、選定基準がすごく大切になってきますというところです。

これは建築ならではになるんですが、品質の基準はちょっと厳密になってきます。さすがに実際できないようなものをAIで生成されてもしょうがないので、特に建物であれば法規的なところもありますので、そこら辺も含めてちゃんと現実的なところなのかとか、そこら辺は1個立ち止まりながら見ていかないと、いくら綺麗な絵ができると言っても何の意味もないのかなという感じがしています。

EC・商品開発・社内DXでの活用 30:54

あとはECとか商品開発の方でも、画像生成AIは実際に活用されている企業様も多いです。また後でご紹介しますが、商品のモックアップであったり、バリエーション展開、ECサイトの商品画像生成とか、そういったところで活用されています。あとは社内DX活用として、社内用のビジュアル強化、プレゼン資料の質の向上であったり、マニュアル資料作成とか、そういったところでも幅広く今活用されております。皆さん使われていますかね。

本当にこういった商品の写真を撮ったら、どうやったら1番よく見えるか、売れるのかというA/Bテストも含めて、こういう画像はすぐ作れるような時代になっております。

これは結構、需要が1番高いんじゃないのかなと思います。1番最初はモックアップですね。実際商品ができても、どういったシーンで使って欲しいのかというのは、売り手はいつも思うんですが、それを1番最適な形で見せるのに、撮影を用意して、シーンを用意して、現場を用意してとなるとめちゃめちゃ時間がかかったのが、今はAIですぐ作れてしまうというのが非常に便利な時代になったのかなと思います。

これは私がサンプルで作らせていただいたものなんですけれども、今これぐらいのことができます。左の商品があった時に、この商品の活用イメージの画像、右みたいなものを「実際こういう時に使いたいんですよ」というイメージがあった場合に、今はすぐ作れてしまいます。本当に面白いですよね。この画像と、モックの写真があって、あとは「こんな雰囲気の活用事例」みたいな、これは本当はヘッドホンですね、それをこんな感じで使っているといいなというところを参考になる写真として入れて、この3つを足すとこの画像になるんですね。

このすごいところは、どんな方向に向けても、画像に対してこうやってフィッティングしてくれるんですね。このフィッティング画像から、このモックをこういう感じの写真みたいにしてくださいというところで作ってくれます。我々はビジュアル制作の会社なので、そこから文字入れといった細かな補正はPhotoshopなり専門ツールでやれるのであんまり気にしていなかったんですけど、そうではなくて、そういったツールを使えなくても、今は文字入れといったものもAIでできて、なんなら日本語でこうやって文字入れも勝手にしてくれるようになってきました。もう本当にAIがあれば、こういうビジュアル制作は可能になってきました。

なのでワークフローとしては、素材を準備してもらったら、このシーンであったり、量産をどうするんだというところをやっていただければと思います。あとは色の差ですね、色をどれぐらい許容できるかというところも現実としてはあるんですけど、細かなところはありますが、どんどんA/Bテストをやっていただいて、いかに意思決定するかというところをやっていただければと思っております。

製品モックアップとブランドロゴ 35:12

これも昔ちょっと言っていたものなんですけど、製品のモックアップですね。カッパを作っている会社があったら、おしゃれなこういうコンセプトがあったらどういうデザインがいいんだというのを打ち込むと、何案も出してくれるんですね。なかなかかっこよく見せてくれます。「こんなカッパがあったらいいな」というのがあれば、作れる会社は、逆に言うとビジュアル先行で先に市場に出して、すごく売れるのであれば後で生産するみたいな話でもいいんじゃないのかなというのが、最近のAIを活用することによってできるビジネス展開なのかなという気がします。

これも本当に影の統一とか、どんなシーンがいいのか、オフィスのシーンがいいのかというのは、ChatGPTなんかを活用しながら、自分が売りたいコンセプトやニーズ、KPIも含めていろいろ壁打ちをしてもらいながら、画像に対するプロンプトを打ち込んでもらって、画像生成してもらえばいいかなと思います。

ここで結構難しいのは、ブランドロゴを一緒に入れるとなると、意外とやってはいるんですけど、なかなか自社のロゴをAIで入れるというのは意外と難しいです。有名な会社であればいいんですが、中小企業の会社だとなかなかAIで入れるというのは難しそうな感じがします。

AIを使った資料作成 36:48

僕が今AIを活用している中で1番便利だなと思っているのは、今日のセミナー資料もそうなんですけれども、AIを活用した資料作成というところで、今ものすごく便利になっております。1番課題になってくるのが、さっきの画像もそうなんですけれども、100点を狙うのはなかなか難しくて、ちょこちょこ修正しなきゃいけないとなった時に、今まで大変だったんですね。簡単にパワーポイントみたいなデータを作ってくれて、後でちょっと変わったら自分たちが直して資料を作ればいいかなという話が、要望として多いんですけれども、なかなか今までできなかったのが、最近はAIで叩き資料としてバッと作ってもらって、細かいところは自分で直していくということがスムーズにできるようになってきました。パワポ資料、セミナー資料みたいなもの、お客さんに対する提案資料も簡単に作ってくれるようになりました。

特に私が感じているのが、今までだったら文字だらけみたいな案は簡単に作れたんですけども、今はビジュアルのイラスト、分かりやすいグラフチャート、あとはUIを含めた画像、システムであったりとか、そういったものをAIの方で作ってくれる時代になっているんですね。なので、これは使わない手はないなと思っていまして、これだけでも導入すると、特に企画をされている会社の担当者様は、1日かかっていたものが1時間ぐらいで済むようになります。DXを推進していく中で、この人手不足の中で、活用しない手はないなと思っております。

これもいい意味で、本当に要点整理というところはやっぱり大事になってきます。インプットするところが重要で、その後、最後に出来上がったものをちゃんと選定して、いいか悪いかをちゃんと見て判断しながら展開していくというところになってきます。ここら辺はちょっとテクニックがあって、コツがいくつかあるので、またワークショップとかがあれば、そういったところで資料作成等はお伝えできればと思います。私はこれが1番すごく助かって、僕だったら1週間かかったものが今半日ぐらいで終わったりもしていますので、すごくいいなと思っております。

このブランド整合ルールも、今までだったらなかなかできなかった資料作成がすごく簡単にできるようになったので、ルール作りをちゃんとやると再現できるようになるので、改めて整合性ルールというのを、活用するのであればやると、会社の中でも対社外に対してもいい資料を作れるんじゃないのかなと思います。

国内外の企業事例 40:33

あと残り15分ぐらいになるので、実例をちょっと進めていきたいと思いますが、結構海外では、元々自社のサービスがあって、それにAIを組み合わせる会社が多いようです。HubSpotという、コンサルみたいなことをやっている会社なんですけれども、そこはAIを組み合わせて画像も作れるよというところを組み合わせて、事業展開を一気に広げているようです。ユーザビリティを高めているようです。

こちらもEコマースのプラットフォームを持っている会社様が、自社サービスに画像生成も作れますよというところをサービスとして追加したようです。そうすることによって、商品のクリック率も上がっていますが、商品登録もどんどんスムーズになっているようです。

あとは教育プラットフォームの方に使われている会社様であったりとか。あとはPR会社さんがクライアントに提案する時にMidjourneyというものを使って、プレゼンテーションの説得力を向上させましたというところも書いてありますが、従来2週間だったものを2日まで短縮できましたというところを実績として紹介しております。もっといいのが、コンセプトページで承認率が40%も上がったというところで、ROIで考えるとものすごく高くなっているんじゃないのかなと思っております。コピーライティングのところもやっていたりしております。

日本企業で言うと、ワークマンでも活用されたようです。ブランドロゴのところをAI活用してやられたそうで、外注した時に300万以上かかったものを、数千円のAIツール利用料のみで実現しましたというところが書かれております。朝日ミルさんの方でもプロモーションの方でAI活用をされたという実績が分かります。あとセブンさんでは、商品開発をする時に、SSの販売データを活用しながら、ちゃんとAIで解析しつつ、それをそのまま画像生成で使ったりというところも含めて活用されているようです。糸の方も、パッケージデザインというところでAIを活用して進めているようです。

成功要因 43:14

結論としては、成功要因としてあるのが、各社はプロンプトエンジニアリングの知見を貯めているようです。それをすることによって効率的な画像生成をやっているというところが1つあります。もう1つは、品質・セキュリティ・ガバナンスの体制を作ることによって、現場の方が自由に使えるような、ちゃんと守られた中で使えるような体制を作っているようです。あとはモデルの選択や更新の自動化とか、そういったところも常に追いながらやっているのかなというところです。

導入のポイントとよくある質問 43:58

AIの使い分けと有料版のすすめ 43:58

導入のポイントを簡単にご紹介と、あとワークショップ、自社のやつをご紹介させていただければと思いますが、実務で我々が体験したところを報告すると、やはり画像生成AIは50種類とかあるんですね。その中でやっぱり得手不得手があります。我々はプロなので、いろんな画像生成AIを使っています。人を生成したいんだったらこのAIだなとか、建物をやるんだったらこのAIだなとか、この部分だけをAIで変えたいんだったらこのAIだなとか。AIの使い分けは、1個のAIだとなかなか完成しないというのが現実なところです。

もう1つ、よく僕のセミナーとか一般的なセミナーで、「いや、なかなか使えないよね」と言っている方も結構たくさんいらっしゃるんですけれども、なんでそんな話が出るんだろうと思ってよく聞くと、無料版でAIを活用されている方が「なかなか使えないね」とよく言っています。実際、AIは無料か有料かで全然性能が違います。特にChatGPTなんかは課金するかしないかで雲泥の差がございますので、AIを使ってみたいなという方がいらっしゃいましたら、おすすめは、まず無料版を使うのもそうなんですけれども、まずは有料版を使ってください。

年間契約ではなく月契約です。画像生成AIは大体1,000円か2,000円、高くても3,000円ぐらいなので、それぐらいを1回、1か月ガッと試してみて、自分のやりたいこと、進めたいことを試してみるのはすごくいいことだと思います。1,000円、2,000円の元は僕が保証します。絶対元は取れるので、自分の仕事がちょっとでも短くなって、早く帰って自分の好きなことをやった方がいいと思いますので、会社が入れてくれなくても個人で使われるのはすごくいいんじゃないのかなと思います。なので、この使い分けをする必要がありますというところが1つあります。

KPI設定とセキュリティ 46:42

もう1つよく言います。AIを導入する時に各企業さんが「便利なのは分かるんだけどさ」と言って、導入が遅れている会社も多いです。話を聞いていると、ただただ時代に乗って「AIを入れないとなんか良くないよね」というだけでAIを導入されている会社さんも多いんですけれども、そうじゃない会社さんも実は多くて、企業なのでAIを入れることによってどれだけ投資回収できるんだというところがやっぱり問われます。

特に我々もAIセミナーをして、その後問い合わせがあって、企業に導入支援みたいな話をすると、大体そういう会社に言われるのが「AIを使うとこれできるだろう」「もう全部できちゃうでしょ」みたいなことなんですが、そんなことは全くなくてですね。0か100みたいなことではなくて、今まで1週間かかっていたものとか、10日かかっていたものがAIを活用することによって8日に減りました、7日に減りましたみたいなところでKPIを置かないと、AI導入は進まないです。0か1の世界ではないので、ここは最初に、導入をしたいという担当者様や企業の社長さんの方も、このKPI設定というところはちゃんと正しく、導入実績も含めてやっていかないと、なかなか社内導入で失敗してしまうので気をつけてくださいということです。

先ほどもちょっとありましたが、セキュリティ・コンプライアンスみたいなところはやっていかないとリスクの高いところなので、この辺は先ほどご紹介した竹下弁護士みたいな方に相談しながら、チェックリストを作るといったものを整理しながら導入をやっていただければなと思っております。

よくある質問 48:56

「著作権表示はどのように行うべきですか」みたいなところもあったりします。EUでは、生成AIの利用を明記してくださいというところを推奨しているようです。そういったところもやるのかやらないのかという話もありますが、そういったところもあります。

「商用利用で最適なモデルはありますか」というところで、今一択で実はAdobe Fireflyになっております。画像生成で言うと、最適というか、安心して企業が使えるところになるんですが、例えばMidjourneyとか他のサービスも、商用利用は利用規約を見ると大きなものが結構多くあります。逆に言うとGoogleのAIとかは、利用について、やっていいも悪いも書いていないというところがあるので、二の足を踏むんですけれども。その辺はちゃんと見ていただいて、各社様で検討していただければなと思います。

「社内導入の最初のステップは何ですか」というところなんですが、我々の会社で最初進める時は、やっぱり1番簡単なライトなところから進めていきました。それを積み重ねて、ミスも含めて検証して、ここはできるんだ、できないんだというのを噛みしめながらノウハウとして持ちながら、実務案件の大きなものや複雑なものに取り組んでいるのがおすすめになりますので、小さなところからまずは進めてください。

ワークショップのご案内 50:31

ワークショップの内容 50:31

あと残り7分になりますので、告知になりますが、ワークショップのご案内をさせていただければと思います。今日は無料セミナーとしてやらせていただきました。皆様が社内や自分で使えるきっかけ、導入のきっかけになればいいなと思ってやっているセミナーでございますが、今日聞いていただいて、実際やってみたいけれども試す時間がないとか、自分で掘り下げるのが大変だという方は、我々の方でワークショップを開くことになりました。10月からこのワークショップを開催したいと思っています。

各専門業種によってAIの活用の仕方が違ったりしますので、今回は画像生成に特化したワークショップになるんですが、建築業界向け、SNS広告業界向け、あとプレゼン資料の作り方、アイデア出しのところから含めた総合的なところ、この3つのワークショップを3時間程度で、オフライン開催で、弊社を使って開催したいと思っております。

最初もちょっと話がありましたが、使うAIはその時その時で旬が変わりますので、その時に1番使えるAIをご紹介して活用していただくような形を取りたいと思っております。実際に体験できるように、AIモデルを体験してもらいながら、プロンプトをこうやって打つといいですよというところをお話ししながら、最後の方は自社でこんなことをやりたいんだというところをワークショップ形式で、参加者の皆さんと情報共有しながら、画像生成を試していただければいいんじゃないのかなと思っております。我々もプロなので、こういう時はこうやってやるんですよという加工テクニックみたいなところもお伝えできればと思っております。持ち帰れるものとしては、導入の簡単ステップガイドと、効果的な画像生成のコツ資料みたいなところをお渡しできればと思っております。

日程・申し込み 53:16

日程は、建築業界向けは10月30日と11月19日が決まっております。SNS運用・広告業向けは10月22日、11月27日で、プレゼン資料作成やアイデア出し等のものは10月17日、11月13日です。全部15時から18時の同じ時間帯になりますが、弊社スペースラボ、新橋になりますが、新橋駅から徒歩8分のところでございます。そちらでリアルで皆様と話しながらワークショップを開きたいなと思っています。

申し込みは、今回申し込んでいただいたPeatix内からの登録応募になっております。先着10名になっておりますので、もしご興味がありましたら早めに申し込んでいただければなと思います。このワークショップは対面になりますので有料になります。お1人あたり5万円という金額になりますが、この5万円も必ず元は取れる内容になっておりますので、企業様の方も担当者の方も、自己投資なのか会社の投資なのか分かりませんが、元が取れるワークショップになっておりますので、是非ともご参加いただければなと思います。

AIは脅威ではなくクリエイティブを加速するパートナーというところで、次回ワークショップにも是非ご参加いただければなと思います。18時半ちょうど、定刻に近づいておりますので、以上で終わらせていただきたいなと思います。

次回セミナーのご案内

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