【まとめ】WEBデザイン分野のAI活用の現状
今回はWEBデザインのAI活用の現状をまとめていきます。
- AI利用率は、どれだけなのか？
- 実際に使われているAIは？
について検証していきます
WEBデザイン業界のAI活用の利用率
WEBデザインや画像生成、動画生成におけるAIの利用率に関する具体的なデータは、以下のような情報があります。
- 画像生成：
- 2023年の調査によると、WEBデザインやマーケティングにおいて約50%の企業がAIを利用して画像を生成または編集しているとされています。
- 動画生成：
- 同様の調査では、動画制作においてAIを利用している企業は約40%に達していると報告されています。特に、短尺動画の自動生成が注目されています。
- クリエイティブツールの利用：
- 2022年のデータでは、デザインツール（例：Canva、AdobeのAI機能など）を利用しているデザイナーのうち、約60%がAI機能を積極的に活用しているという結果もあります。
これらのデータは、業界や地域によって異なる可能性がありますが、全体としてAIの導入は急速に進んでいることが示されています。最新の詳細なデータについては、専門の調査機関や業界レポートを参照することをお勧めします
ポイントと考察
- 利用率→約70％
- デジタル広告→80％以上
日本のAI利用率は、約半数ほどと言われています。
比較すると、かなり高い数値です。
広告は、流行を反映する機会も多く、新しいもの導入に寛容なのかもしれません。
また、WEB関連の企業は新しい企業が多いです。
そのため社内の決定も早くなることで導入が早い傾向も考えられます。
クリエイティブ業界への影響
動画生成の技術が進化することで、クリエイティブ業界には以下のような影響が見られます。
- 制作コストの削減：AIによる動画生成は、従来の制作プロセスよりも迅速かつ安価にコンテンツを作成することを可能にし、企業にとってコスト効率が向上します。
- 制作時間の短縮：AIツールを利用することで、動画の編集や生成にかかる時間が大幅に短縮され、迅速なコンテンツ配信が可能になります。
- パーソナライズの向上：AIは視聴者のデータを分析し、個々の好みに合わせたパーソナライズされた動画を生成できるため、視聴者のエンゲージメントが向上します。
- 新たなクリエイティブの可能性：AI技術は、従来の手法では難しい独自のスタイルやエフェクトを持つ動画を生成することを可能にし、クリエイターの表現の幅を広げます。
- スキルの変化：動画制作に必要なスキルセットが変わり、従来の映像制作の専門知識だけでなく、AIツールの使い方やデータ分析能力が求められるようになります。
- コンテンツの多様化：短尺動画やインタラクティブなコンテンツが増加し、視聴者のニーズに応じた多様な形式の動画が制作されるようになります。
これらの影響により、クリエイティブ業界は新たなトレンドやビジネスモデルの変化を迎えており、AI技術の活用がますます重要になっています。
ポイントと考察
- データ分析～効果測定まで一連の利用
広告出稿を一つのゴールとして、その前後も行えることは効率性も大きくなります。
やはり強いのは、データ分析・効果測定と考えられます。
分析を行う上で数値を間違えることはないでしょう。
それがAI利用の強みといえます。
導入されている具体的なAI
クリエイティブ業界で導入されている具体的なAIツールや技術には、以下のようなものがあります。
- Adobe Sensei：AdobeのAIプラットフォームで、画像編集や動画制作において、オートメーションやスマートなフィルター機能を提供しています。
- Runway：動画編集や生成に特化したAIツールで、リアルタイムでの映像処理や特殊効果の追加が可能です。
- DeepArt：AIを使って画像をアートスタイルに変換するサービスで、動画にも対応しています。
- Lumen5：テキストを基に自動で動画を生成するプラットフォームで、ブログ記事などから簡単にビジュアルコンテンツを作成できます。
- Pictory：AIを用いて短い動画を自動生成し、特にマーケティングやSNS向けに効果的なコンテンツを作成します。
- Synthesia：AIを活用してアニメーションキャラクターやバーチャルアナウンサーを使った動画を生成できるプラットフォームです。
- D-ID：静止画からアニメーション動画を生成する技術で、特に顔の動きや表情をリアルに再現できます。
これらのツールは、クリエイティブなプロセスを効率化し、より多様なコンテンツ制作を可能にしています。
ポイントと考察
- 分析とパーソナライズのため利用
検索、SNS、購入、飲料と消費者に直接関わる企業が多いです。
「ターゲット・行動・嗜好」についてのデータは重要です。
それらのデータ活用の最適化が使用の理由と考えられます。
