AIで生成された画像は「リアルじゃない」「誤情報を含んでいる」「フェイク感がある」といった批判にさらされがちです。実際、手の指が多かったり、実在しない商品仕様が描かれていたりと、AI特有の“幻覚（hallucination）”が問題になるケースも見られます。

しかし皮肉なことに、AIこそが“本物らしさ”を守るための手段にもなり得ます。

正しく設計・学習されたAIは、実際の製品やブランドの仕様に基づいた、正確で一貫性のある画像を生成できます。その違いを生むのは、「どんなデータで学習させたか」「どのような制約の中で使っているか」です。

創造性を超え、実務に入り込むAI画像の使い方

最近では、AI生成画像はアートや表現領域だけでなく、自動車、不動産、ファッションといった現実の業務課題にも活用されています。

mgix CEOのChris Zacharias氏は、最近のウェビナーで次のように語っています。

「企業が必要なのは、“なんでも生成できるAI”ではなく、“自社のビジネスに最適化されたAI”です。」

このような“業種特化型AIモデル”へのシフトが進むことで、AI画像はますます「正確で信頼できるもの」へと進化しています。

なぜ一般的なAIは「幻覚」を起こすのか？

多くのAIモデルは、インターネット上の雑多な画像を含む巨大なデータセットをもとに学習しています。その中には、矛盾した情報や関係のないデータも含まれており、それが“幻覚”の原因となっています。

たとえば、ソファの画像を生成させた場合、実際には存在しない色や生地の組み合わせが描かれることがあります。こうした誤情報は、購入者の混乱や期待外れを招き、ブランドへの信頼を損なうリスクがあります。

これは特にEC、不動産、車といった「リアルさ」が求められる業界にとっては大きな課題です。

“特化型AIモデル”なら、正確なビジュアルが実現できる

AI画像が信頼できるかどうかは、モデルの設計とトレーニングにかかっています。
たとえば、以下のようなケースでは、特化型モデルが明確な効果を発揮します。

• 自動車メーカーが、自社のカタログデータだけでAIを学習させることで、存在しない色やパーツの誤生成を防止
• 高級時計ブランドが、実際に展開している文字盤デザインや素材の組み合わせのみを生成可能にすることで、統一感のあるキャンペーン展開を実現
• インテリアブランドが、自社在庫に基づいた部屋のコーディネート画像を生成することで、現実と乖離しないライフスタイル提案が可能に

こうしたアプローチにより、AIは誤情報を生むリスクから「スケーラブルで正確な制作支援ツール」へと変わっていきます。

ブランドがAIを活用する際に押さえておくべきポイント

信頼性を保ちながらAIを使うためには、次のような手順が重要です。

• 自社専用のデータセットを使用する
  オープンな汎用AIではなく、自社の製品画像・仕様データだけを使って学習させることが理想です。
• 厳格な生成制約を設定する
  実際に存在しない素材や組み合わせが生成されないよう、明確なルールを設けるべきです。
• 人の監修を入れる
  生成された画像は必ず人の目でチェックし、ブランド方針に沿っているか確認する体制が不可欠です。
• 業界特化型のAIモデルを活用する
  汎用画像生成ツールではなく、自社の業種やユースケースに適したAIを選ぶことで、精度と信頼性が向上します。

こうした取り組みによって、AI生成画像は「ブランドの一貫性を保ちつつ、高速で正確なビジュアル制作」を可能にします。

AI画像は「本物らしさ」を支えるための手段になれる

AI画像が「フェイク」か「リアル」かは、ツールそのものではなく「使い方」にかかっています。

汎用型AIから脱却し、自社専用に最適化されたモデルを構築することで、高精度かつ信頼性のあるビジュアルをスケーラブルに制作することが可能になります。

人工的でありながら、現実を正確に表現できる──それが、正しく使われたAIの可能性です。

Zacharias氏はこうも述べています。

「2025年は、AIツールを“理解し”、クリエイティブワークフローに“自然に組み込む”年になる。」

AIが真に現場に根付く、その最初の転換点が、まさに今なのです。

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