ジェネレーティブAIを使ってバナーを作成してみた
今回は、この9月にご提供を開始したカレンダークリアファイルの紹介バナーをジェネレーティブAIを使用して作成してみようと思います。
カレンダークリアファイルとは・・・
2024年の年間カレンダーをデザインに取り入れたクリアファイルです。企業の年末年始の挨拶回りや学校、病院の記念品や事務用品としておすすめ！大洞印刷では、A4サイズのみ対応しております。
この度、大洞印刷では、お客さまのビジネスのサポートができるよう、無償のカレンダークリアファイルのデザインテンプレートをご用意いたしました。 デザイナーが作成したデザインテンプレートは、10種類×5色展開の合計50種類をご用意しており、テキストや画像データを挿入するだけでクリアファイルの印刷用データを作成することができます！
ご使用いただくことで、デザイン作成の手間や時間、コストを抑えてクリアファイルを作成いただけます。
上記の事前情報をChat GPTに提供した上でキャッチコピーをそれぞれ15文字以内で作成してもらいました。
（出典元：Chat GPT）
https://chat.openai.com/chat
ここから、AIによるオンラインユーザーの性格分析や、企業のマーケティング・DX支援を行うスタートアップ株式会社ID Cruiseが提供している「Adnator」を使用してバナーを作成していきます。
まずは、ジャンルを「ビジネス」で選択しました。
（出典元：Adnator|株式会社ID Cruise）
https://www.ad-nator.com
その後、以下にてChat GPTからもらったキャッチコピーを入れます。（※AdnatorにChat GPTを活用したキャッチコピー作成機能がありますが、今回は使用していません。）
（出典元：Adnator|株式会社ID Cruise）
https://www.ad-nator.com
ものの数十秒で50種類以上のバナーを作成してくれました！
（出典元：Adnator|株式会社ID Cruise）
https://www.ad-nator.com
Adnatorは、日々新しい機能を実装中で、今後は、外部プラットフォームとの連携やキャッチコピーの生成、デザイン選択の自動化、ユーザーの性格に合わせたクリエイティブの生成など幅広く対応していく予定とのことです。
では、生成されたバナーと大洞印刷で作成したバナーを比較してみます。
Adnatorで生成したバナーは文字数が限られていたこともあり、伝えたいことがうまく伝えられていないように感じましたが、本来は15文字以内くらいの文字数の方が伝わりやすいのかもしれません。また、今回Chat GPTで生成したキャッチコピーは、何度か訂正をして作ったものになるのでもう少しスムーズに生成できるようになると、クリエイティブ業務に時間を使わず、一人ひとりの対応可能範囲が広がることでしょう。
ジェネレーティブAIのメリットとデメリット
ジェネレーティブAIは、とても画期的で、メリットがたくさんあるように思われがちですが、メリットもあればデメリットも存在します。
メリット
・作業の効率化
再度になりますが、ジェネレーティブAIは大量のデータを学習し、自動的にコンテンツを生成するため、制限がなく、繰り返しの作業や煩雑なタスクの効率的な処理が可能です。これにより、生産性が向上し、人間の手間や時間、費用までをも節約できます。
・アイデアの創出
複数のデータソースやパターンから学習するため、新しいアイデアや視点を提供することができるので、コンテンツのアイデアをもらうことができ、さらに良いコンテンツの生成が可能になります。また、学習した大量のデータにより、新たなパターンや傾向を抽出することができるため、市場分析もできることでしょう。
・品質の安定化
一貫したアルゴリズムに基づいてコンテンツが生成されるため、品質が安定しやすくなります。人間が作業すると、人によって知識や技術の差によりコンテンツの出来上がりが安定しにくい傾向にありますが、ジェネレーティブAIを活用することにより、知識や技術の差に左右されることなく品質を保つことができます。
デメリット
・フェイクコンテンツ生成の可能性
ジェネレーティブAIの技術が向上すればするほど、実際のものと見分けがつかないほどリアルになります。それにより、虚偽の情報やフェイクコンテンツが広がる可能性があります。
・クリエイターの価値の低下
大量のコンテンツを自動生成できるため、人間のように限度がありません。ジェネレーティブAIにより生成されるコンテンツのクオリティーが上がることで、クリエイターの役割や価値が低下する可能性があります。また、個々の独自性や感性が影響を受けることが懸念されます。
・権利問題
ジェネレーティブAIが生成するコンテンツの著作権やオリジナリティが明確でない場合、誰が著作権を持ち、どのように利用できるかが曖昧になります。このため、法的な問題が生じる可能性があります。
・データの偏り
ジェネレーティブAIは学習データに基づいて生成するため、データの偏りやバイアスが反映される可能性があります。これにより、生成されるコンテンツに偏りが生じ、多様性が不足する可能性があります。
