AIでバナー作成 工程別の任せ方と、広告として出す前に確認する4つのリスク

広告バナーを1枚作るのに、外注すれば数万円と数日。社内で作っても、デザイナーの手が空くまで待つことになります。この負担を減らす手段として、AIによる制作が広がっています。

ただし、指示を入れれば完成品が出てくるわけではありません。とくに日本語の文字は、生成AIが苦手とする領域です。実務では、背景や素材をAIに任せ、文字は人が入れる分担が定着しています。

そしてもう1つ、見落とされやすい論点があります。作ったバナーを広告として出す以上、表示内容には法令上の責任が伴います。AIが作った文言でも、責任を負うのは出稿する事業者です。

本記事では、工程ごとの任せ方、出稿前に確認すべき4つのリスク、指示のコツ、そしてブランドの一貫性を保つ方法までを整理します。

確認したいポイント	結論	詳細
AIで何ができる？	構成案と背景素材の生成が中心	日本語の文字組みは苦手。人が入れる前提で設計する。
全部任せられる？	工程を分けて任せるのが現実的	素材はAI、文字と最終調整は人という分担が定着している。
出稿前の確認は？	表示内容と権利関係の2点	故意や過失がなくても、不当表示は事業者の責任になる。
最大の価値は？	案の量を出せること	1枚を速く作るより、複数案を比較できることに効果がある。

この記事でわかること

• AIによるバナー作成でできること・苦手なこと
• 制作工程のどこをAIに任せ、どこを人が担うかの分担
• 広告として出稿する前に確認すべき4つのリスク
• 出力の質を上げる指示の出し方と、参考の渡し方
• ABテストへの活かし方と、ブランドの一貫性を保つ方法

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AIでバナー作成はどこまでできるか

使い方の話に入る前に、得意なことと苦手なことを整理します。期待値を誤ると、使い始めてすぐに諦めることになります。

ここでは3つの観点で見ていきます。

できること

現在のツールで実用になるのは、次の領域です。

• 背景やイメージ画像の生成
• 既存の画像から不要な部分を消す、背景を広げる
• 商品写真の切り抜きと背景の差し替え
• レイアウトの候補を複数出す
• 1つのデザインを媒体ごとのサイズに展開する
• キャッチコピーの案を複数出す

とくに効果が大きいのは、最後の2つです。同じ内容を媒体ごとに作り直す作業、複数の訴求軸で案を出す作業は、繰り返しが多く時間を取られていた部分です。

苦手なこと

一方、次の点は現時点でも安定しません。

最も顕著なのが日本語の文字です。画像として文字を生成させると、崩れた字形や存在しない文字が混ざります。英語と比べて精度が低く、そのまま広告に使える水準にはなりません。

このため実務では、文字を画像として生成させず、後から編集ソフトで入れる方法が定着しています。ツール側でも、文字の入力欄を別に用意している製品が増えています。

また、細かい寸法の指定、余白の統一、複数バナー間での要素の位置合わせも苦手です。ここは人が調整する前提で考えてください。

用途によって向き不向きがある

同じバナーでも、用途によって適性が変わります。判断の目安を整理すると次のようになります。

用途	向き不向き	理由
SNS広告の複数案出し	向いている	短期間で多数の案が必要になる
サイズ違いの一括展開	向いている	同じ構成の繰り返し作業
ブランド広告の主要ビジュアル	向いていない	一貫性と細部の精度が求められる
文字が主役のバナー	条件付き	文字は人が入れる前提なら可
人物写真を使うバナー	条件付き	権利処理済みの素材を使う

「向いていない」用途で無理に使うと、修正の手間が増えて逆効果になります。まず向いている用途から始めて、感覚をつかんでください。

「全部お任せ」は成立しない

指示を1行入れて完成品が出てくるという期待は、現時点では満たされません。出てきたものを選び、直し、整える作業が必ず残ります。

変わるのは作業の中身です。ゼロから作る作業から、出てきた案を評価して仕上げる作業へ移ります。判断の速さと、良し悪しを見分ける目が求められるようになります。

工程を分けて任せる

ここが実務での要点です。バナー制作を1つの作業として捉えず、工程に分解すると、どこを任せられるかが見えてきます。

ここでは5つの工程に分けて整理します。

バナー制作の5工程

制作の流れを分解すると、おおむね次のようになります。

1つ目は企画です。誰に何を訴えるか、どの訴求軸で作るかを決めます。2つ目は構成の検討で、画像と文字の配置を決めます。

3つ目は素材の用意、4つ目は文字組みとレイアウト、5つ目が媒体ごとのサイズ展開と最終確認です。

この5つは、それぞれ必要な判断の性質が違います。まとめて自動化しようとすると、どこかで無理が出ます。

工程別の任せやすさ

工程ごとに整理すると次のようになります。

工程	AIへの任せやすさ	人が担う部分
企画・訴求軸の決定	低い（案出しの補助のみ）	何を訴えるかの判断
構成の検討	中（複数案を出せる）	案の選択と方向づけ
素材の用意	高い	使ってよい素材かの確認
文字組み・レイアウト	低い	文字の入力と位置調整
サイズ展開	高い	崩れがないかの確認

任せやすさが高い工程は、判断より作業の性質が強い部分です。逆に、何を訴えるかを決める工程は、事業の状況を知っている人にしか担えません。

現実的な分担の型

実務で機能しやすい分担は、次の形です。

訴求軸を人が決め、その方向で構成案をAIに複数出させます。良さそうな案を選び、背景や素材をAIで用意します。文字は人が入れ、位置を調整します。最後に媒体サイズへの展開をAIに任せ、崩れがないかを人が確認します。

この流れであれば、判断を伴う工程は人が押さえたまま、繰り返しの作業だけを短縮できます。削減効果は、素材の用意とサイズ展開の部分に集中します。

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広告として出す前に確認する4つのリスク

ここが本記事で最も重要な部分です。バナーは広告として世に出るため、社内資料とは異なる責任が伴います。

4つの観点を順に確認します。なお本記事は一般的な情報の整理であり、個別の判断は専門家にご確認ください。

リスク1｜表示内容が事実と異なっていないか

AIが出したキャッチコピーは、もっともらしく、しかし裏付けのない表現になることがあります。「業界No.1」「効果が2倍」といった文言が、根拠なく出力される場合があります。

景品表示法では、商品やサービスの品質や価格について、実際のものより著しく優良または有利であると誤認される表示が禁止されています。そして重要なのは、消費者庁の解説によれば不当表示については、事業者側に故意・過失がなかったとしても措置命令などの対象となり得るとされている点です。

「AIが生成したものだから」という説明は通用しません。出稿する事業者が責任を負います。

対策は単純です。数値や比較を含む表現には、必ず裏付けとなる資料があるかを確認してください。根拠が示せない表現は使わないという運用にします。

リスク2｜他者の権利を侵していないか

生成された画像に、既存のキャラクターに似た要素、他社のロゴ、実在する人物に酷似した顔が含まれることがあります。

文化庁の文化審議会著作権分科会法制度小委員会は、2024年3月に「AIと著作権に関する考え方について」を公表しており、生成物と既存の著作物との関係をどう考えるかが整理されています。

とくに広告は、多くの人の目に触れる媒体です。似た要素が含まれていれば、指摘を受ける可能性は高くなります。生成された画像は、公開前に人の目で確認してください。

あわせて、実在の人物に似た顔を使う場合は、肖像に関する問題も生じます。人物が写ったバナーは、権利処理済みの素材を使うほうが安全です。

リスク3｜素材とフォントのライセンス

使用するAIサービスが、生成物の商用利用を認めているかを利用規約で確認します。無料プランでは商用利用が制限されている場合があります。

フォントも見落とされやすい項目です。編集ソフトに入っているフォントでも、広告への使用が制限されているものがあります。とくに埋め込みや画像化の可否は、ライセンスによって異なります。

社内で使うフォントを決めておき、それ以外は使わないというルールにすると、確認の手間が減ります。

あわせて、素材サイトから取得した画像をAIで加工する場合も条件の確認が必要です。加工や改変が許可されているか、加工後の商用利用が認められているかは、素材ごとに異なります。元の利用条件を引き継ぐ形になるため、加工したから自由に使えるということにはなりません。

リスク4｜媒体側の審査基準

広告媒体には、それぞれ独自の審査基準があります。表現できない内容、使えない画像、必須の記載事項が定められています。

AIが作ったバナーは、これらの基準を知りません。入稿してから差し戻されると、修正の手間と機会損失が生じます。

出稿する媒体の基準を事前に整理し、確認項目の一覧として持っておいてください。生成する段階で条件に含めておけば、差し戻しは減らせます。

公開前の確認項目

4つのリスクを、実際に確認できる形に落とすと次のようになります。この一覧を公開前に通す運用にしてください。

• 数値や比較を含む表現に、裏付けとなる資料があるか
• 「No.1」「最安」などの表現に、調査の根拠と出典があるか
• 既存のキャラクターやロゴに似た要素が写り込んでいないか
• 人物の顔が、実在する誰かに酷似していないか
• 使用したサービスが、生成物の商用利用を認めているか
• フォントのライセンスが、広告での使用を許容しているか
• 出稿する媒体の基準を満たしているか

この確認は、作った本人以外が行うほうが機能します。作った側は「大丈夫だろう」という前提で見てしまうためです。

出力の質を上げる指示のコツ

「バナーを作って」だけでは、使えるものは出てきません。指示の出し方で結果は大きく変わります。

ここでは4つのコツを挙げます。

目的と訴求軸を先に決める

誰に向けて、何を伝え、どう行動してほしいのかを言葉にしてから指示を出します。ここが曖昧だと、出てくる案も焦点の定まらないものになります。

「30代の共働き世帯に、時短になることを伝えて、無料体験に申し込んでもらう」といった粒度まで決めてください。この一文が、指示の中核になります。

サイズと配置を数値で指定する

縦横の比率、文字を入れる余白の位置、主要な要素をどこに置くかを指定します。指定しないと、毎回違う構図が出てきます。

文字を後から入れる前提であれば、その領域を空けておくよう指示してください。生成後に文字を置く場所がないという事態を防げます。

参考イメージを渡す

言葉だけで雰囲気を伝えるのは困難です。過去に成果の出たバナーや、方向性の近い画像を参考として渡すと、出力が安定します。

ただし、他社の広告をそのまま参考にすると、似すぎたものが出る可能性があります。参考にするのは構図や配色といった要素にとどめ、そのまま真似させないでください。

指示文の例

実際に使える形にすると、次のようになります。

指示例：家事代行サービスの広告バナーの背景画像を作成してください。対象は30代の共働き世帯、訴求は「家事の時間を家族の時間に変える」です。サイズは横1200×縦628ピクセル。左半分は文字を入れるため、要素の少ない明るい空間を空けてください。右半分に、明るいリビングで家族がくつろいでいる様子を配置します。文字は入れないでください。同じ条件で構図の異なる案を3つ出してください。

「文字は入れないでください」という指示を必ず含めてください。入れないよう指定しないと、崩れた文字が生成され、後から消す手間が発生します。

出したい案の数を指定する

1案ずつ出させるより、最初から複数案を出させたほうが選びやすくなります。「同じ訴求軸で構図の違う案を3つ」といった指定です。

比較できる状態で出てくると、良し悪しの判断が速くなります。1つだけ見せられると、それが良いのか分からないまま進むことになります。

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ABテストへの活かし方

AIの本当の価値は、1枚を速く作ることより、案を大量に出せることにあります。この特性は、検証と相性がよくなっています。

ここでは3つの観点で整理します。

量を出せることの意味

従来、バナーの比較検証が十分に行われなかった理由は、案を用意する手間にありました。1枚数万円かかる状況では、試せる数が限られます。

案を出す費用が下がると、試せる回数が増えます。当たる案に行き当たる確率は、試した回数に比例します。これが最も大きな効果です。

「速く作る」より「多く試す」という発想に切り替えてください。

変える要素を1つに絞る

複数の案を出せるからといって、すべてが違う案を並べても比較になりません。何が効いたのかが分からないためです。

キャッチコピーだけ変える、色だけ変える、人物の有無だけ変えるというように、変える要素を1つに絞ってください。AIには、この条件を指定して生成させます。

要素を絞った比較を重ねると、何が効くのかが自社の知見として蓄積されます。

試す順番を決めておく

何から検証するかで、得られる学びの量が変わります。一般に、効果への影響が大きい要素から試すのが効率的です。

まず訴求軸そのものを比べ、次に見せ方、最後に細部という順序が基本です。色や書体の違いを比べる前に、そもそも何を訴えるかで大きく差がつきます。

訴求軸が定まってから、その中で構図や配色を比較すると、無駄な試行が減ります。

効果の測り方

表示回数、クリック率、その先の成果まで見て判断します。クリック率だけで判断すると、目を引くが成果につながらない案を選ぶことになります。

十分な表示回数が集まるまでは、判断を保留してください。少ない回数での差は、偶然の範囲に収まる場合があります。

ブランドの一貫性を保つ

量を出せるようになると、別の問題が生じます。バナーごとに雰囲気が違い、同じ企業のものに見えなくなる現象です。

ここでは3つの対策を整理します。

生成のたびに雰囲気が変わる

同じ指示を出しても、生成のたびに色調や質感が変わります。1枚ずつ見れば問題なくても、並べると統一感がありません。

媒体をまたいで同じ広告主のものだと認識されなければ、蓄積される印象が分散します。広告の効果は、繰り返し触れることでも生まれます。

ロゴと指定色は生成させない

ロゴをAIに描かせると、細部が変わります。企業の色として定めている配色も、微妙にずれます。

ロゴは画像として用意したものを重ね、色は指定した値を数値で入れてください。この2つを生成に任せないだけで、一貫性は大きく改善します。

人物や商品の写真も、AIに改変させない構成にできるツールがあります。ブランドの見え方を守る観点では、この機能の有無が判断材料になります。

ルールを型として持つ

使う書体、余白の取り方、ロゴの配置位置、避ける表現を文書にまとめておきます。生成の指示にも、この条件を毎回含めます。

うまくいった指示文は保存して使い回してください。担当者が変わっても、同じ水準の出力を得られる状態を作ることが目的です。

型を作るときは、避けたい表現も含めてください。「特定の色を使わない」「過度に加工された印象にしない」といった条件を毎回入れることで、出力の振れ幅が小さくなります。うまくいく指示より、避けたいことを書くほうが効く場面もあります。

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失敗しやすい4つのパターン

AIでのバナー制作がうまくいかなかった事例には、共通する型があります。

ここでは4つ挙げます。

出てきたものをそのまま出稿する

最も避けたい失敗です。文言の裏付けを確認せず、権利関係も見ずに公開すると、指摘を受けたときに対応できません。

公開前の確認を、誰がいつ行うかを運用に組み込んでください。確認の項目を一覧にしておくと、担当者が変わっても水準が保たれます。

量を増やすことが目的になる

大量に作れるからと案を増やしたものの、どれも似ていて比較にならない状態です。数は増えても学びが得られません。

増やすべきは案の数ではなく、検証できる仮説の数です。変える要素を意識して作らないと、量が成果につながりません。

指示が曖昧で毎回作り直す

「いい感じのバナー」といった指示を繰り返し、出てくるものが安定しない状態です。結局、手作業のほうが速いという結論になります。

目的、訴求、サイズ、配置、避ける表現を含んだ指示の型を作ってください。この型があるかどうかで、削減効果は大きく変わります。

デザイナーの役割を誤解する

AIがあればデザイナーは不要と考えて、確認する人を置かなくなる状態です。品質の判断ができる人がいないと、水準が下がり続けます。

変わるのは、手を動かす時間から判断する時間への配分です。良し悪しを見分ける役割は、むしろ重要になります。

運用に組み込むための体制

最後に、継続して使える形にするための体制について整理します。

3つの観点で見ていきます。

確認する人と項目を決める

表示内容の裏付け、権利関係、媒体の基準。この3点を誰が確認するかを決めます。作った人とは別の人が見る体制が理想です。

確認項目を一覧にして、公開前に必ず通す運用にしてください。慣れてくるほど、確認が省かれやすくなります。

効果を数字で把握する

導入前に、バナー1枚あたりの制作時間と費用を記録しておきます。導入後の数字と比較すれば、効果を説明できます。

あわせて、作った案がどれだけ実際に使われたかも見てください。大量に作っても使われていなければ、効率化にはなっていません。

記録する項目は、1枚あたりの所要時間、外注費用、そして公開までにかかった日数の3つで足ります。とくに日数の短縮は、キャンペーンの機会を逃さないという形で価値が出ます。費用の削減より説明しやすい効果になることもあります。

入力してよい情報を決める

未発表の商品情報、価格、キャンペーンの内容を外部のサービスに入力してよいかは、事前に確認が必要です。公開前の情報が外部に出ることになります。

入力内容が学習に使われない契約かどうかも、利用規約で確認してください。社内で使ってよいツールを決めておくと、判断がぶれません。

業務でのAI活用を広く整理した内容は、業務効率化アイデア55選｜部門別30＋AI15＋明日から3つで成果を出す方法でも紹介しています。他のコラム記事はネクストスケールのブログ一覧からご覧いただけます。

まとめ

AIによるバナー作成では、背景や素材の生成、構成案の複数出し、媒体ごとのサイズ展開が実用になります。一方、日本語の文字組みは苦手で、人が入れる前提の設計が必要です。

制作を5つの工程に分け、判断を伴う工程は人が押さえたまま、繰り返しの作業を任せてください。訴求軸の決定と文字組みは人、素材の用意とサイズ展開はAIという分担が現実的です。

そして、出稿前の確認は必ず残してください。景品表示法上の不当表示は、事業者に故意や過失がなくても責任を問われ得ます。「AIが生成した」は理由になりません。

権利関係、素材とフォントのライセンス、媒体の審査基準もあわせて確認します。確認する人と項目を決め、公開前に必ず通す運用にしてください。

最後に、AIの価値は速く作ることより多く試せることにあります。変える要素を1つに絞って比較を重ねれば、何が効くのかが自社の知見として蓄積されます。

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