AIによる画像生成が進化するなかで、多くの企業や消費者がある疑問を抱いています。
「この画像、本当に信じていいのか？」
「人が作ったのか、それともAIか？」
「ブランドの“本物らしさ”は、ちゃんと保たれているのか？」
こうした声は確かに増えています。しかし、実際の消費者行動を見ると、その答えは少し複雑です。
「本物らしさが大事」と言いつつ、確かめない消費者
ある非公式なLinkedInの調査では、「直近のネットショッピングで、商品画像がAIで作られたかどうかを確認しなかった」と回答した人が、なんと79%にのぼりました。
同時に、別の調査では「AI生成の画像かどうかを知りたい」と答える人が多数を占めています。
これはつまり、「AI画像には慎重でありたい」という理想と、「特に確認しない」という現実の間にギャップがあるということです。
実際、消費者の多くは「ブランドへの信頼」や「違和感のなさ」をもとに行動しており、画像がAIで作られていても自然に見える限り、わざわざ疑って調べたりはしません。
ブランドに求められるのは、正直さと先回りの工夫
だからといって、企業が透明性を軽視してよいわけではありません。むしろ今こそ、誠実な開示が信頼を築くチャンスです。
「これはAIで作ったビジュアルです」とあえて示すことで、ブランドとしての姿勢を伝えることができます。
重要なのは、“聞かれたら答える”のではなく、“先に伝えておく”という姿勢です。
多くの消費者は、画像が自然でわかりやすく、商品に合っていれば、その場で深く気にしないものです。
しかし、後になって「なんか違う」と感じたとき──そのときに問題になるのです。
「期待とのズレ」はAIの問題でなくても返品を引き起こす
別の調査では、「画像と実物の見た目が違ったら商品を返品する」と答えた人が67%にのぼりました。
つまり、消費者が本当に重視しているのは、「その画像がAIかどうか」ではなく、商品を正しく伝えているかどうかなのです。
もちろん、多少の誤差を許容する人もいますが、特にビジュアル重視の商品や返品がしやすい環境では、画像による期待のズレが購入体験に大きく影響します。
ブランド側は、AIを使って美しさや一貫性を高めることができますが、それが現物とのギャップを生むようであれば本末転倒です。
「ギャップを恐れる」のではなく、「理解して設計する」
今回の調査が示す2つの矛盾を整理してみましょう。
- 「AI画像は知りたい」と言いつつ、実際には確認しない
- 「違っていたら返品する」と言いつつ、必ずしも全員が返品するわけではない
この“態度と行動のギャップ”は、ブランドにとって危機ではなく「設計のヒント」です。
AIを活用するうえで、重要なのはこの現実を理解し、誠実で適切なコミュニケーションを設計することです。
実践ポイント：
- 必要な場面でだけ、AI画像であることを明示する
すべての画像にラベルを貼る必要はありませんが、商品判断に直結するビジュアルでは、期待とのズレが生まれないように配慮が必要です。 - 美しさの強調と、現実の改変は分ける
背景をキレイにしたり、光の調整をしたりするのはOK。ただし、色味やサイズ、素材感など、商品自体の印象を変えるような加工は避けるべきです。 - ビジュアルと返品傾向を定期的にチェックする
特定の商品で返品率が高い場合、画像とのギャップが原因の可能性があります。 - 購入判断に関わる画像は「真実」に忠実に
高額商品や比較検討が必要なアイテムでは、見た目の正確性が信頼に直結します。
AIが信頼を損なう？──むしろ、信頼を築く鍵になる
AIを使ったビジュアル制作が「問題」になるかどうかは、使い方次第です。
マーケティングにおける「リアルさ」は、必ずしも“記録映像的な正確さ”を意味しません。
大切なのは、期待を正しく設定し、それに応えることです。
AIは、チームが一貫性のある魅力的なビジュアル体験をスケーラブルに実現するための手段です。そしてそれが「商品を正しく伝える」ものであれば、パフォーマンスも、信頼も高まるのです。
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