生成AIの登場から数年が経過し、企業の活用フェーズは次の段階へと移行しています。当初、多くの企業が飛びついたのは「制作コストの削減」や「業務効率化」でした。しかし今、世界の先進的なブランドが目指しているのは、単なるコストダウンや時短ではなく、「生成AIによるブランド価値の拡張」です。
本稿では、最新の成功事例と、物議を醸した炎上事例の比較分析に加え、具体的なAI導入設計のフレームワークを通じて、生成AIをブランディングに応用する際の「成功と失敗の境界線」を解き明かします。生成AIをどのように活用すれば、ブランディングの強化に繋がるのか？ その答えは「生成AIの使いどころ」と「仕掛けの設計」にありました。
これまでのクリエイティブでの生成AIの活用領域は、主に「制作効率フェーズ」にあったといえます。
たとえば、広告コピー案の大量生成、バナー画像の自動生成、あるいは動画の編集アシストなどで、これらは確かにコスト削減やコンテンツの量産において劇的な効果をもたらしました。ただし、見方を変えると、このような利用法は「バックオフィスの最適化」に過ぎず、顧客にとってのブランド価値そのものを高めるものではありませんでした。
むしろ、安易なAI生成コンテンツの乱用は、「手抜き」や「不気味さ」、あるいは「どこかで見たような既視感」、そして、「どこにでもありそうなジェネリック感」を消費者に与えかねないリスクすら生み出しています。ブランドにとって最も恐れるべきは、生成AIによって表現が均質化し、自社の個性が埋没してしまうことに他なりません。
その反動として、今、起こっている変化は、単なるAI任せの効率化ではない「ブランド体験・所有感・参加性へのシフト」です。成功しているブランドは、「生成AIを使ったこと」自体をニュースにするのではなく、「人間と生成AIの共創による新たなブランド体験」を提供することに注力しています。
ここで重要なのは、「人間と生成AIの共創」というスタンスです。ブランドの核となる世界観やストーリーは人間が設計し、その表現の幅やパーソナライズの深さをAIが担う。この役割分担を明確にしたプロジェクトこそが、顧客の心を動かす原動力となります。生成AIは、もはや単なる「制作ツール」ではなく、顧客とブランドをつなぐ新しい「インターフェース」として機能し始めているのです。
そうした観点から世界中の事例を分析すると、成功する生成AI活用には明確な4つのパターンが存在することが見えてきました。以下に、それぞれの事例を深掘りし、そのメカニズムを紐解いてみることにします。
生成AIを用いて700万個ものデザインバリエーションを実現し、購入者の所有物そのものがメディア化されることで、製品の完売とSNSでの自発的な情報共有の誘発に成功したNutellaの7 Million Unique Jars施策 出典：@OgilvyMatherItaly／Nutella Unica
これは、生成AIが「マスカスタマイゼーション（大量個別化）」において真価を発揮した好例です。ヘーゼルナッツとココアベースのパンに塗るスプレッドで知られるNutellaは、画像生成AIを用いて、700万個の瓶すべてに異なる抽象アート風のラベルをデザインし、販売しました。
・成功のメカニズム：
通常、パッケージデザインは「統一すること」でブランド認知を図ります。しかしNutellaは、画像生成AIという「無限のデザイン生成装置」を導入することで、その定石を逆手に取りました。生成AIに数十種類の基本パターンと色相を学習させ、それらをランダムかつ美的に破綻しないよう掛け合わせることで、700万通りもの「世界で一つだけ」のデザインを生み出し、消費者がお気に入りの１つを選ぶという行為に特別感を持たせたのです。
・ブランディング効果：
この施策により、ブランド体験は「購入して終わり」ではなく、購入後の「所有する喜び」へと拡張されました。特筆すべきは、購入者が自分のNutellaを「私のもの」としてSNSで「思わず共有したくなる」動きが自然発生したという点です。これは、ロゴや広告ではなく「所有物そのもののメディア化」した事例として特筆できます。
結果的に商品は完売し、SNS投稿数も1万件以上にのぼりました。（参照：ECONOMIC SCIENCES）ある意味で、商品が単なる消費財から、自己表現のためのメディアへと昇華したわけです。このプロジェクトにおいて、生成AIは、本来、高コストな個別デザインの効率化とコストダウンにも貢献しつつ、「自分だけのNutella」という深いエンゲージメントを生み出す役割を果たしたといえるでしょう。
Doveは、画像生成AIが少なからず持っている「美」の基準に対するバイアスを逆手に取り、AI時代にも、これまでと変わらずReal Beautyを提唱する自社の立場を明確に示すキャンペーン「The Code」を展開。その一環として、生成AIのユーザーが様々な女性の美を生成するためのプロンプトガイド「Real Beauty Prompt Playbook」を公開しました。出典：https://www.dove.com/us/en/campaigns/purpose/keep-beauty-real.html
かつて、加工食品メーカーのHeinzは「生成AIにケチャップを描かせるとHeinz風になる」というキャンペーンによって、ブランドの視覚的認知度の高さを証明しました。これに対して、さらに踏み込んだアプローチを見せたのが、パーソナルケア製品ブランドのDoveです。そのアプローチとは、「AIのバイアスに抗うことで、ブランドの思想を証明する」というものでした。
関連記事：コカ・コーラやVOGUEなどブランド別に見る、画像生成AIを用いた広告クリエイティブ事例
・成功のメカニズム：
たとえば、画像生成AIに「美しい女性」というプロンプトを入力すると、出力される画像は非現実的に整った、画一的な美しさに偏る傾向、つまり「バイアス」があります。Doveはこの現状を問題視し、「我々は決して生成AIを使って本物のように見える女性の画像を生成・加工しない」と宣言しました。同時に、生成AIユーザー向けに「Real Beauty Prompt Playbook」というガイドラインを公開。生成AIによって多様な美しさを出力させるための具体的なプロンプト記述法を無償で提供しました。
・ブランディング効果：
これは「生成AIがブランドをどう描くか」ではなく、「生成AI時代にブランドがどう振る舞うか」という「企業の存在意義（パーパス）の証明」です。生成AIがデフォルトで出力する「偽りの美」に対し、Doveが長年掲げてきた「リアル・ビューティー」という価値観を対置させることで、ブランドの社会的意義を強烈に印象付けました。生成AI技術そのものを否定するのではなく、「生成AIの使い手となる人間が明確な意思を持って利用するべき」というスタンスをアピールすることによりブランド価値を高めた、極めて現代的な事例といえるでしょう。
タブーとされてきたロゴなどのブランド資産を開放し、ユーザーと共に進化するブランドの姿を印象付けたコカ・コーラのCreate Real Magicキャンペーン。賛否両論を巻き起こしたが、同社が波及効果を精査した結果、今後もこうした方向性を追求する姿勢を明確に打ち出しました。出典：coca-colacompany
コカ・コーラは、OpenAIと協業し、ブランドのロゴや象徴的なアーカイブ素材（サンタクロースやポーラーベアなど）をユーザーに開放。ユーザーがそれらを使い、生成AI（GPT-4およびDALL-E）でオリジナルのアートワークを作成できるプラットフォームを提供しました。いわゆる「UGC（ユーザー生成コンテンツ）」、あるいは「ファンメイドコンテンツ」を支援する姿勢を打ち出したのです。
関連記事：コカ・コーラやVOGUEなどブランド別に見る、画像生成AIを用いた広告クリエイティブ事例
・成功のメカニズム：
通常、グローバルブランドにとってロゴやCIの改変はタブーです。しかしコカ・コーラは、自社提供の生成AIプラットフォームというサンドボックス（隔離された環境）を用意することで、リスクを管理しながら、そうしたブランド資産を「民主化」しました。重要なのは、単にツールを渡しただけでなく、優秀なアマチュア作品をニューヨークのタイムズスクエアの看板に採用するなど、ユーザーに「クリエイターとしての成功体験」を提供した点です。
ただし、この施策には賛否両論があり、歴史あるブランドに「懐かしさ」や「温かみ」を求める消費者からの拒否反応や権利関係をめぐる緊張が生じました。こうした反発に対してコカ・コーラがどのように対処し、そこから得られる教訓が何かは、次のセクションで取り上げていますので、参考にしてください。
・ブランディング効果：
「Create Real Magic」は、「企業が一方的に利用するブランドイメージ」から「一緒に作るブランドイメージ」への転換といえます。生成AIは、質の高いUGC（ユーザー生成コンテンツ）を大量に生み出し、ブランドとユーザーの距離を縮める「共創」の場として機能したのです。その意味で生成AIは、プロのクリエイターでなくともブランドの世界観に参加できる「パスポート」の役割を果たしたといえます。
イタリアの高級ファッションブランドMonclerは、自社製品のデザインやモデルの容姿を生成AIに学習させることで、「Monclerらしさ」を損なわずに画像や動画を生成できる仕組みを確立。それを利用して、ブランドの価値を伝える広告ビデオを制作しました。出典：@ThinkwithGoogle／How R/GA used Google AI to create an ‘impossible ad’ for Moncler
高級車が宙に浮いたり、雪山の尾根を走ったり、すべてが子どもが手にしたスノードームの中の出来事だったりと、実写では不可能でCGでも難しい映像を、Lexusのブランドイメージを維持したまま実現しました。出典：akqa.com／「Built for Every Kind of Wonder」
ラグジュアリーやプレミアムブランドにおけるAI活用は、これまでブランドイメージを毀損するリスクから難しいとされてきましたが、これらのブランドは、あえて「表現の拡張装置」として生成AIを活用しました。
・成功のメカニズム：
Monclerは、生成AIを利用しながらも「Monclerらしさ」、つまり、テクスチャやダウンの質感の再現を最優先し、Lexusは「高級車が夢のような環境にいる」ビジュアルを生成して顧客の想像力を刺激しました。これらは、実写撮影では物理的に不可能なシチュエーションや、CGではコストがかかりすぎる幻想的な世界観を、生成AIの表現力によって具現化した好例です。
・ブランディング効果：
これらの施策では、生成AI技術を前面に押し出すのではなく、あくまでブランドの世界観の一貫性を守りながら、顧客の「憧れ」を醸成しました。ここでの生成AIは、人間の想像力を増幅したビジュアルを生み出すための「アートディレクション・パートナー」として機能しています。
ここまでで成功事例とその効果を見てきましたが、一方では、生成AIの活用が批判を浴びるケースも少なくありません。その境界線はどこにあるのでしょうか？
コカ・コーラによる「Create Real Magic」キャンペーンは、生成AI時代にグローバルブランドがどう「創作の主導権」を開放し、同時に守るのかという問いを考えるうえで、象徴的な取り組みとして注目されました。
一方で同社は2024年、実写表現からAI生成の動画表現へと舵を切ったホリデー向けCMを展開したことで、SNS上で賛否両論を呼ぶことになります。特にソーシャルメディアでは批判的意見が拡散されやすく、議論が大きく見えやすい点もあり、評価が割れました。
・なぜ批判が起きたのか？
その発端は、長年親しまれてきた「サンタクロースとトラック」の実写CMが持つ温かみやノスタルジーに対し、AI生成動画の質感が無機質に受け取られ、「魂がない」「ディストピア的だ」といった反発が生じたことにあります。視聴者の目線が「生成AIで作ったこと」自体に寄り、従来の広告とは異なるビジュアルの雰囲気からくる違和感が論点化してしまったのです。
・それでもコカ・コーラが前向きに取り組む理由
しかし、コカ・コーラは2025年もAI生成表現の展開を継続しました。その反応について、Sprout Socialのソーシャルリスニング（SNS上の会話分析）をもとに、関連する言及のセンチメントは61%（参照元：decisionmarketing.co.uk）がポジティブだったと報じられています。
この背景には、AI生成コンテンツの品質向上や、生活者側の生成AIへの受け止め方の変化もあったと考えられます。コカ・コーラはこうした状況を踏まえ、「テクノロジーと伝統の融合によってクリエイティブの新境地を探る」という姿勢を、より明確にしていったと言えるでしょう。
ここから学べるのは、「ノスタルジーや情緒的価値が強い領域」に生成AIコンテンツを持ち込む際は、細心の注意と運用設計が必要だという事実です。加えて、賛否が起きた場合も、反応の中身を精査し、ブランドとしてのメッセージを言語化して打ち出すことが重要です。
成功事例と炎上事例を比較すると、以下のように明確な対比が見えてきます。
炎上事例の多くは、生成AIを「コストカットのツール」として使っていたり、愛されているブランドの既存の世界観を生成AIで雑に「上書き」しようとした時に発生しているといえます。ブランドが大切にしてきた文脈を無視し、いきなり生成AIによるコンテンツを持ち込むことは、ユーザーから見て裏切りと受け取られる可能性があるわけです。
事例からわかる通り、成功の鍵は「AIに何をさせるか」という設計にあります。それを前提に、実務レベルで「ブランドらしさ」をAIに担保させるにはどうすればよいのでしょうか。ここでは、アマナが提唱するソリューション「AI Creative Architecture」に沿って、具体的な導入設計の枠組みを解説します。
アマナのアプローチは、生成AI導入を単なるツール導入で終わらせず、ブランド運用のインフラとして再構築しようとするものです。その内容は主に以下の4つの領域から構成されています。
4つの領域を融合して人間と生成AIの共創の力を引き出すアマナの「AI Creative Architecture」
最も重要なのが、曖昧な「ブランドらしさ（Tone & Manner）」を、AIが理解できるロジックに変換する工程です。
従来、ブランドの雰囲気は「温かみのある」「先進的な」といった形容詞や、アートディレクターの感性で管理されていました。しかし、生成AI自体は感性を持ちません。そこで、ブランドイメージを「光の当たり方」「構図の黄金比」「色彩のパラメータ」「テクスチャの密度」といった具体的な数値やプロンプト要素にまで分解し、言語化します。
アマナではこれを「らしさAI」ガイドラインとして策定し、どのスタッフやAIモデルが生成しても、一貫性を持つ「そのブランドらしい」画像が出力される基盤を作ります。これは、感性をエンジニアリングする作業といえるでしょう。
次に、策定したガイドラインに基づき、実際にコンテンツを生成するエンジニアリング環境を構築します。
ここでは、単にプロンプトを入力するだけでなく、ブランド固有の商品データを組み込み、嘘のない商品描写と世界観の融合を図ります。特に重要なのは、生成AIが出力したものをそのまま使うのではなく、「クリエイターによる品質評価」、つまりキュレーションをプロセスに組み込んでいるという点です。生成AIのスピードと、人間の審美眼を組み合わせることで、効率とクオリティの両立を実現します。
これは、定型業務の効率化の先にある、新しい表現手法を開発するためのR&D機能です。キャンペーンごとに最適なAIモデルを選定したり、PoC（概念実証）を行ったりすることによって、常に最新のテクノロジーをブランド体験に取り入れることが可能になります。
最後に、企業として避けて通れない「権利リスク」についても安全性を担保します。これは、生成物の著作権管理や、入力データのセキュリティ、炎上リスクのある表現のチェックなどの守りのルールを設計することによって対応可能です。
このように、「感性の言語化（Design）」→「制作の仕組み化（Studio）」→「表現の拡張（Partner）」→「守りの設計（Risk）」という4つの歯車がかみ合って初めて、生成AIはブランドの武器となります。ただ生成AIツールを導入して運用するのではなく、このような「アーキテクチャ」を設計できるかどうかが、生成AIによるブランディングには重要なのです。
では、今後ブランド担当者はどのように生成AIと向き合うべきでしょうか。
生成AIは「作る道具」から「ブランドの一部」へ
これからの生成AIは、単にコンテンツを作るための道具ではなく、ブランドの人格や世界観を体現する「半自律的な存在」として、ある種のエージェントへと進化していきます。顧客一人ひとりに合わせて最適なビジュアルを生成し、体験を提供する──生成AIそのものがブランドのインターフェースになる未来が近づいているのです。
人間の役割は「キュレーター／編集者」へ
生成AIが無限にコンテンツを生成できるからこそ、人間の役割は「何を作るか」から「何を選び、どう意味づけるか」という「キュレーター」、あるいは「編集者」へと変化します。
前項でも触れたように、ブランドとして譲れない価値の「コア（核）」を定義し、生成AIが生み出す膨大な出力の中から、そのコアに合致するものを選び取り、磨き上げる。その審美眼こそが、生成AI時代のブランド担当者に求められる最大のスキルセットになっていくのです。
本稿で紹介した事例が示唆するのは、「成功企業は生成AIをブランディングのためのショートカット（近道）として使っていない」という事実です。
Nutellaは700万通りのデザイン生成に挑み、DoveはAIの時代だからこそ人間らしさを問い直し、コカ・コーラはユーザーとの共創基盤を構築しました。彼らは生成AIを使って楽をしたいのではなく、生成AIをブランドメッセージの「拡張器」として使い、人間と生成AIの共創だからこそ到達できる「新しい山の頂上」を目指しているのです。
ブランドの核が強いほど、生成AIは武器になる
あなたのブランドには、生成AIによって拡張できる「独自の体験」や「世界観」があるでしょうか？ そして、その世界観をAIに教え込むための「言語化」のための備えはできているでしょうか？
まずは「コスト削減」という視点を一度脇に置き、「もし制作リソースが無限だとしたら、顧客にどんな体験を届けたいか？」という問いかけから始めてみてください。その理想を実現するためのパートナーとして生成AIを位置付け、正しい設計図を描くことができたとき、あなたのブランドは次のステージへと進化していくのです。
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文：大谷和利
生成AIの活用を制作現場で前に進めるには、「ブランドらしさ」と「品質・一貫性」を両立させる設計が重要です。より詳しく知りたい方は、以下のサービスページもあわせてご参照ください。
– A³ | amana AI Architects
生成AIを“ブランドに最適化”するための設計・制作支援。PoCやガイドライン整備、リスク面の整理まで含めて検討したい方に。
A³ | amana AI Architectsの資料DLはこちら
A³ | amana AI Architects
A³ | amana AI Architects
A³｜amana AI Architectsは、「AIの進化を、美意識の進化へ」というビジョンのもと、生成AIを“ブランドに最適化する”ソリューション「AI Creative Architecture」を核に、企業のブランド表現を次世代の制作基準へアップデートするプロフェッショナル集団です。
