人工知能（AI）は今日どこにでも存在し、クリエイティブな分野に革命を起こす可能性は、ジェネレーティブAIツールの台頭のおかげでますます高まっています。これらのツールはクリエイティブな表現の幅に及んでいます。書かれたコンテンツに関しては、ChatGPTとJasperがAI生成コンテンツ（AIGC）で傑出しています。一方、RunwayのStable Diffusionなどの画像生成アプリは、テキストから画像へのモデリングを使用して、オーダーメイドのビジュアルコンテンツをその場で合成します。
AI の時代への準備が整っていないと、競合他社に遅れをとる可能性があります。では、AI 画像ジェネレーターがクリエイティブ広告の世界に具体的にどのような影響を与えているかを探りましょう。
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AI 画像ジェネレーターが広告主に役立つ方法
AI画像ジェネレーターは、データを処理し、それを使用して何か新しいものを作成することを専門としています。ChatGPT を例に考えてみてください。プロンプトを出すと、入力されたデータを精査し、それを使用して応答を生成します。その応答は、AI が「書き込んだ」新しいテキスト文字列です。
一部のAIは画像でもこれを行うことができます。予想通り、多くの分野ですでに AI 画像ジェネレーターが使用されています。視覚的要素は顧客の注意を引く上で重要な部分であるため、マーケティング担当者や広告主にとって特に価値があります。視覚的に魅力的な広告は、他の広告とは一線を画します。適切なツールがあれば、AI が生成した人目を引く画像を簡単に作成して、ビジネスのブランディングを維持できます。
そのスピード ジェネレーティブAI worksは広告の最適化にも重要です。最初の試みではうまくいくことはないでしょう。しかし、AI 画像ジェネレーターを使えば、複数のバージョンの画像をすばやく作成して、広告に使用するのに最適な画像を見つけることができます。
人工知能は人間よりも早く高品質の画像を作成できるため、広告主は多額の費用を節約できます。AI 画像ジェネレーターの費用対効果は、予算が限られている中小企業にとって特に重要です。幸いなことに、これらのツールは拡張性が高いため、ビジネスの成長がどんなに速くても、ビジネスの需要に対応できます。
市場には、Kartiv、ステーブル・ディフュージョン、ミッドジャーニー、DALL-Eなど、いくつかのAI画像ジェネレーターがあります。 Omnekyのプロダクトジェネレーションプロ は、商品画像を作成できる強力なAI画像ジェネレーターであり、広告主やマーケティング担当者に最適です。
AI画像ジェネレーターはクリエイティブにとって恩恵か呪いか？
AI 画像ジェネレーターには多くの利点があります。たとえば、エラーが少なく、より速い速度で高品質の画像を生成できるため、人間よりもはるかに効率的です。また、このアプリは使いやすく、トレーニングも最小限で済みます。
さらに、クリエイターがAI画像ジェネレーターを使用する際の制約が少なくなります。実際、多くの製品には複数のカスタマイズオプションがあるため、特定のパラメーターを入力して思い通りの画像を作成できます。
AI 画像ジェネレーターは創造性を刺激することもできます。AI ツールにコンセプトイメージを考えてもらいましょう。その後、アーティストはそこからイメージを完璧に仕上げることができます。人間と AI が連携することで、ターゲットオーディエンスに合わせた広告やその他のマーケティング資料を作成できます。
AI を使用する場合の欠点
AI はクリエイターに多くのメリットをもたらしますが、AI イメージジェネレーターのマイナス面も考慮する必要があります。まず、人工知能が人間に完全に取って代わってしまうのではないかという懸念があります。まだそうではありません。現状では、AI 画像ジェネレーターを正しい方向に導くには依然として人間の入力が必要です。さらに、人間が最終製品を精査し、場合によっては編集して、ブランドガイドラインに準拠していること、過度に重複していないこと（結局のところ、AIGCは模倣の練習です）、および視覚的に完璧であることを確認する必要があります。
したがって、AI画像ジェネレーターを実装する場合、それらを人間の労働力の代わりとは考えないでください。代わりに、彼らをアシスタントと考えてください。たとえば、AI 画像ジェネレーターを使用すると、背景色の変更など、画像の作成に関連する面倒な作業を自動化できます。
さらに、完璧なAI画像ジェネレーターはないことを覚えておいてください。エラーを起こして不完全な画像が生成されることもあります。AIの苦労を例にとってみましょう 人間の手を作る 。AI は、実際に何を作成しているのかを把握していません。入力されたデータを使用してプロンプトに応答しているだけです。繰り返しになりますが、このクリエイティブなプロセスには人間が不可欠です。エラーを見つけて修正できるのは人間だけです。
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AI 画像ジェネレーターを使用する際の倫理的懸念
明らかに、AI画像ジェネレーターには刺激的な可能性があります。職場の効率を大幅に向上させ、広告用の魅力的なクリエイティブを作成するのに役立ちます。ただし、このテクノロジーの使用には倫理的な懸念があります。
最も重要な懸念は、著作権問題と盗作に関するものです。人間とは異なり、AI 画像ジェネレーターは、何もないところから画像を作成することはできません。その代わり、画像にデータを供給する必要があります。AI のトレーニングに他人の知的財産を利用すると、AI が生成する画像が既存のアーティストのスタイルを模倣する可能性があります。元のアーティストには作品の使用に対する報酬が支払われていないため、これは非倫理的と見なされる可能性があります。実際、この問題は非常に深刻なため、このサイトは HaveIbeenTrained.com アーティストが自分の作品がAIのトレーニングに使用されたかどうかを確認するのに役立ちます。
将来がどうなるかを考える価値もあります。AI テクノロジーが進歩するにつれて、ジェネレーティブ AI がより現実的になることが期待できます。このことは、芸術界が最終的にどのようなものになるのかという疑問を投げかけています。AIはクリエイティブ分野を支配するのだろうか？人間のアーティストは、こうした立場から完全に追い出されるのだろうか？テクノロジーが進歩するにつれて、これらの懸念はますます重要になっていくでしょう。
最後に、人間は真正性を大切にします。特に重要ではないように思えるかもしれませんが、これはAIでは再現できないものです。AI の方が安価で高速であっても、使い続けるほど本物のアートを大切にしていますか？それとも、たとえアートに人間の創造性が欠けていても、より効率的で費用対効果の高い AI が望ましいと思いますか？この2つの中間点を見つけて、人間のオペレーターがAIGC（または基本的に人間が生成したコンテンツのアシスタントとして機能するAI）を強化または微調整して、ハイブリッドコンテンツを制作したいですか？この問題のどこに当てはまるかを決める必要があります。
ダイナミック・クリエイティブ・オプティマイゼーション：広告の未来はここにある
AIによる画像生成は、広告主やその他のクリエイターにとって無視できないほど強力です。費用対効果が高いため、リソースをマーケティングの他の側面に振り向けることができます。成長を目指す中小企業でも、新しいことに挑戦したい大企業でも、AI は役に立ちます。
AIツールは人間の従業員に取って代わるものではありません。その代わり、ツールは従業員がより迅速かつ効率的に作業できるよう支援します。AI 画像ジェネレーターがどのようにビジネスを次のレベルに引き上げることができるかを探る準備ができたら、以下を検討してください。 オムネキー 。
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