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最終更新日:2025/11/14
AIが変えるデザインの未来
AI(人工知能)が幅広い領域で浸透する中で、デザイン分野においても「デザインAI」の進出が始まっています。現在はパッケージデザインやWebサイト制作などで活躍するデザインAIによって、デザイナーの仕事はどう変わるのか気になる方は多いでしょう。
今回は、デザインAIの事例とサービスを交えて、デザインにおけるAIの活用について紹介します。また、デザイナーの仕事がAIによってどう変わるのか、デザインAIができることなども解説しています。デザインAIの導入や活用を検討している方は、ぜひお読みください。
AIの活用事例について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI・人工知能の利用例を解説!機械学習を活用した身の回りの実用例

デザインAIとは、AI技術をデザイン領域に活用したツールの総称です。ディープラーニングの進化により、テキストから画像を生成したり、膨大なデザインデータを分析してトレンドを予測したりすることが可能になりました。
デザイン制作を支える主な技術には、画像認識による要素の識別、予測・推論によるトレンド分析、自然言語処理による指示の理解があります。デザイナーの作業をサポートし、業務効率を向上させることが可能です。
ここでは、デザインAIの基本的な仕組みと、それぞれの技術がどのように制作現場で活用されているかを解説します。
デザインAIとは、膨大な画像やイラスト、写真といった視覚データを学習し、それらの画風やスタイル、規則性を解析することで新たなデザインを生成する技術です。
具体的には、テキストから指示を読み取って画像を生成したり、大量のデザインパターンから用途に合ったモデルを瞬時に提案したりできます。
デザインAIが注目される背景には、ディープラーニングの進化があります。これまで人間にしかできないと考えられていたクリエイティブ領域への応用が実現しました。
さらに、企業におけるデザイン制作の効率化ニーズが高まる中、時間のかかる作業を短縮し、デザイナーがよりクリエイティブな業務に集中できる環境づくりが求められています。
デザインAIは、大きく分けて3つの技術によって支えられています。
画像認識技術は、デザインAIの中核を担う技術の一つです。AIは写真やイラストに含まれる人物、物体、背景、境界線などを自動的に識別し、分類することができます。
例えば、写真の中から人物だけを抽出したり、背景から前景を分離したりする作業が、スピーディに実行可能になります。
デザイナーが手作業で行っていたトリミングや色の区分け、境界線の認識といった細かな作業も、AIが自動処理することで工数削減につながります。
なお、テキストから画像を生成する機能も、広義では画像認識・生成技術の応用です。AIは学習した膨大な画像データをもとに、テキスト指示から適切なビジュアル要素を選び出し、新たな画像として構成します。
予測・推論技術は、過去の膨大なデザインデータを学習し、最新のトレンドや最適なデザインパターンを導き出す機能です。
この技術には2つの重要な役割があります。
まず、過去のデータを用いた将来予測です。例えば「今年の秋に人気が出そうな配色」や「若年層に好まれるレイアウトパターン」を分析します。
次に、過去に成功したデザインが将来も再現される可能性を計算する予測です。ユーザーから好意的な評価を得たデザインや、トレンドの変化に応じたモデルの提案も可能です。
デザイン分野では、感性や直感が重視されがちですが、こうした予測・推論技術を組み合わせることで理論的な裏付けを得られるでしょう。
自然言語処理(NLP)は、人間が日常的に使う言葉をAIが理解し、回答するための技術です。
例えば「明るくてポップな雰囲気のロゴを作って」という曖昧な表現でも、AIは「明るい」「ポップ」という言葉から適切な色彩やフォントスタイルを判断し、デザインを生成します。
また、過去のデザインデータベースから関連事例を検索する際にも役立ちます。単純なキーワード検索ではなく、文脈や意図を汲み取った検索が可能なため、イメージに合う参考資料を短時間で見つけられます。
自然言語処理技術は、AIとデザイナーの間のコミュニケーションを円滑にする橋渡し役となっています。

デザインAI技術の進化により、多くのデザイナーが将来に不安を感じているでしょう。しかし結論から言えば、AIがデザイナーの仕事を完全に代替することは困難です。
AIが得意とするのはデータ処理や定型作業であり、感情や心理、クリエイティビティといった人間特有の能力は依然としてデザイナーの領域です。重要なのは、AIを敵対視するのではなく、協働のパートナーとして活用することです。
ここからは、AIとデザイナーの役割分担、AI導入による業務効率化のメリット、導入時の懸念点について解説します。
デザインAIは確かにデザイナーの業務を部分的に代替することが可能です。しかし、完全な代役を務めることは現時点では困難であり、今後も人間デザイナーの役割は欠かせません。
なぜなら、AIが得意とする領域と、人間が得意とする領域が異なるためです。
AIが優れているのは、大量のデータを高速かつ正確に処理すること、パターン認識や統計的な分析を行うこと、単純な定型作業を疲れることなく実行することです。
一方、人間のデザイナーが得意とするのは、クライアントの潜在的なニーズを察知すること、感情や心理に訴えかける表現を生み出すこと、文化的背景や倫理観を考慮した判断を下すことです。
理想的な関係は、AIに定型作業や下準備を任せ、デザイナーは創造性が求められる部分に集中することです。AIとデザイナーが互いの強みを活かして協力することで、より高品質なアウトプットを効率よく生み出せます。
デザインAIを導入するメリットは、雑務の削減による業務効率化です。
HTMLやCSSのコーディング、画像のトリミングや色調補正、バリエーション作成といった時間のかかる作業をAIに任せることで、デザイナーは本来のクリエイティブな業務に集中できます。
また、コスト面でのメリットも見逃せません。外部のデザイン会社に依頼すると、ロゴ制作で最低2万円、Webサイト制作で5万円以上かかることが一般的ですが、デザインAIツールを活用すれば、一部無料または低コストでこれらの制作が可能になります。
特に予算が限られた中小企業やスタートアップにとって、デザインAIは強力な味方となります。デザイナー不足に悩む企業でも、AIを活用することで一定レベルのデザイン制作を内製化できるため、人手不足の解決にもつながります。
デザインAIにはメリットがある一方で、導入時に注意すべき懸念点も存在します。
最たるものはAIが「ゼロからイチを生み出せない」ことです。AIは既存データを学習し、それらを組み合わせて新しいものを作り出しますが、まったく前例のないアイデアを創造することは苦手です。
また、感情や倫理観といった判断基準を持たないため、文化的に不適切な表現や、ユーザーの敏感な心を傷つける恐れのあるデザインを生成してしまうリスクもあります。
AI生成デザインが既存の著作物と類似してしまう著作権侵害のリスクもあります。AIは学習データに含まれる作品の特徴を再現してしまう可能性があり、法的トラブルに発展するかもしれません。
こうした点を踏まえると、AI導入後も継続的な教育と管理が欠かせません。AIが生成したデザインを最終的にチェックし、倫理的・法的問題がないかを判断するのはデザイナーの役割です。
まず重要なのが、AIを効果的に使いこなすためのプロンプトエンジニアリング能力です。
AIに指示を与え、望む結果を引き出すためには、どのような言葉や表現が最適かを熟知する必要があります。また、AIツールの中から目的や予算に応じて最適なものを選定し、活用するスキルも求められます。
次に、AIの提案を評価・編集し、より高度なクリエイティブに昇華させる能力です。
AIが生成した案から最良のものを見極め、人間ならではの感性や経験を加えてブラッシュアップすることで、AIの生成物以上の価値を生み出せるでしょう。
加えて、クライアントの潜在的なニーズや意図を理解するコミュニケーション能力の価値が一層高まります。
AIでは汲み取れない微妙なニュアンス、言葉にされていない期待、文化的背景などを読み取り、それをデザインに反映させる能力は、デザイナーにしか発揮できない強みです。

デザインAIツールは用途や機能によってさまざまな選択肢があり、適切なツールを選ぶことが活用のポイントです。
グラフィックデザイン向けには画像生成や編集機能が充実したツール、Webデザイン向けにはコーディング自動化やレスポンシブ対応のツール、アイデア出しにはテキスト生成や分析機能を持つツールが適しています。
ここからは、デザインAIツールを選ぶ際の3つの視点と、用途別のおすすめツールを紹介します。
デザインAIツールを選ぶ際には、次の視点を意識するといいいでしょう。
まず、目的を明確にすることです。グラフィックデザイン、Webデザイン、アイデア出しなど、どの分野で活用するかによって最適なツールは異なります。
どれほど高機能でも、使いにくいツールでは効率が上がりません。ほとんどのツールは、無料プランや無料トライアル期間を提供しているので、まず実際に触れてみて自分に合うかを判断しましょう。
また、無料プランでは商用利用不可のツールや、生成物の著作権が不明なツールもあります。ビジネスで活用する場合は、利用規約を入念にチェックし、法的リスクを避けることが重要です。
グラフィックデザインやロゴ制作の分野では、画像生成機能と編集機能が充実したAIツールが活躍します。

出典:Adobe
Adobe Fireflyは、PhotoshopやIllustratorといった業界標準ツールとシームレスに連携できる画像生成AIです。
最大の特徴は、Adobe Stockで公開されている著作権がクリアなコンテンツや、著作権の期限が切れた一般コンテンツのみを学習している点です。そのため、生成された画像を安心して商用利用できる環境が整っています。
テキストからの画像生成はもちろん、「生成塗りつぶし」機能では画像の一部を選択してテキスト指示で置き換えることができ、既存デザインの微調整に便利です。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 運営会社 | Adobe社 |
| 料金 |
|
| 日本語対応 | ○ |
| 商用利用 | 基本的に可能 |
| 主な特徴 | Adobe製品との連携、商用利用の安全性が高い |

出典:Ideogram
Ideogramは、ロゴやポスターなど、テキスト(文字)を明瞭に含む画像生成を得意とするAIツールです。
ほとんどの画像生成AIでは文字の表現が苦手ですが、Ideogramは指示したテキストを正確に画像内に配置できるため、文字入りビジュアルの制作に最適です。
プロンプト自動改善機能(Magic Prompt)が搭載されており、ユーザーが入力した指示文をAIがより効果的な表現に最適化してくれるため、思い通りの画像を生成しやすいのが魅力です。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 運営会社 | Ideogram AI |
| 料金 |
|
| 日本語対応 | ○ (入力は可能だが、英語推奨) |
| 商用利用 | 基本的に可能 |
| 主な特徴 | テキスト(文字)入りの画像生成に強い |

出典:Canva
Canvaは、200万点を超える豊富なデザインテンプレートと直感的な操作性で、デザイン初心者からプロまで幅広く支持されているグラフィックデザインツールです。
AI機能「Magic Studio」により、テキストからの画像生成、背景の自動除去、文章生成、画像の拡張など、デザイン作業全般をサポートします。
特筆すべきはチーム共同編集機能で、複数のメンバーがリアルタイムで同じデザインを編集できるため、チームでの制作効率が向上します。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 運営会社 | Canva Pty, Ltd. |
| 料金 |
|
| 日本語対応 | ○ |
| 商用利用 | 基本的に可能 (制作物による制限あり) |
| 主な特徴 | 豊富なテンプレート、直感的操作、多機能なAIスイート |
WebサイトやアプリのUIデザイン制作では、レイアウトの自動生成、レスポンシブ対応、コーディングの自動化といった機能を持つAIツールが重要な役割を果たします。

出典:Figma
Figmaは、UI/UXデザイン領域におけるデファクトスタンダードとして、世界中のデザイナーと開発者に利用されているツールです。
AI機能では、テキストからシンプルなUIデザインを自動生成したり、画像をアップロードすると類似のデザインテンプレートを検索したりすることが可能になりました。
また、レイヤー名の自動変更機能により、命名規則に沿った整理された構造を維持しやすくなっています。
複数人での同時編集機能や豊富なAIプラグインも利用でき、用途に応じて機能を拡張できる点も魅力です。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 運営会社 | Figma, Inc. |
| 料金 |
|
| 日本語対応 | ○ |
| 商用利用 | 基本的に可能 |
| 主な特徴 | UI/UXデザインの定番、AIプラグインが豊富、共同編集機能 |

出典:Wix Studio
Wix Studioは、プロフェッショナル向けに設計されたWebデザインツールで、AI機能をVS Codeベースの環境で利用できます。
ノーコード・ローコードでの直感的な操作が可能でありながら、カスタムCSSによる細かなスタイル調整やアニメーション、インタラクションの追加など、高度なデザイン機能も備えています。
レスポンシブデザインにも自動対応し、PC、タブレット、スマートフォンなど、あらゆるデバイスで最適な表示を実現します。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 運営会社 | Wix |
| 料金 |
|
| 日本語対応 | ○ |
| 商用利用 | 基本的に可能 |
| 主な特徴 | AIによるWebサイト自動生成、高度なデザイン機能、レスポンシブ対応 |

出典:Create.xyz
Create.xyzは、テキスト指示や画像のアップロードだけで、Webサイトやアプリを自動的にコーディング・生成できる革新的なAIツールです。
参考にしたいデザインの画像をアップロードすれば、そのスタイルを踏襲したサイトを作成することも可能です。生成されたデザインは細かく編集でき、プロトタイプ作成やアイデアの可視化に便利です。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 運営会社 | Create |
| 料金 |
|
| 日本語対応 | ○ (テキスト指示) |
| 商用利用 | 基本的に可能 |
| 主な特徴 | テキストや画像からWebサイト/アプリを自動生成・コーディング |
デザインの企画段階において、アイデアの創出やリサーチは重要なプロセスです。ここでは、デザイナーの発想を広げ、情報収集を簡単にするAIサービスを紹介します。

出典:OpenAI
ChatGPTは対話型AIとして、デザインコンセプトを考える際の壁打ち相手として有効です。キャッチコピーやブランドメッセージの生成にも活用でき、複数のアイデアを瞬時に提案してくれます。
特筆すべき点として、DALL-E3という画像生成機能が統合されており、会話の流れを引き継いだまま画像を生成できるため、テキストでのやり取りからビジュアル化までをシームレスに進められます。
また、無料プランでもGPT-4o miniなどの高性能モデルが利用可能となり、コストを抑えながらも本格的なデザイン業務に活用できるようになりました。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 運営会社 | OpenAI |
| 料金 |
|
| 日本語対応 | ○ |
| 商用利用 | 基本的に可能 |
| 主な特徴 | 対話型AI、アイデアの壁打ち、DALL-E3による画像生成 |

出典:Miro AI
Miro AIは、オンラインホワイトボードサービス「Miro」に搭載されたAI機能で、チームでのブレインストーミングに最適化されています。
マインドマップやダイアグラムを自動生成する機能で、アイデアの可視化が行えます。また、散らばったアイデアを自動的にグルーピングし、関連性を整理してくれるため、情報の構造化がスムーズです。
これまでは手作業で時間がかかっていた整理作業をAIに任せることで、メンバーは創造的な思考により多くの時間を使えるようになります。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 運営会社 | Miro |
| 料金 |
|
| 日本語対応 | ○ |
| 商用利用 | 基本的に可能 |
| 主な特徴 | オンラインホワイトボード、チームでのアイデア出し、マインドマップ自動生成 |

出典:Perplexity
Perplexityは、回答に必ず出典元のWebサイトが明記されるAI検索エンジンで、デザイントレンドや競合分析を行う際に高い信頼性を発揮します。
一般的なAIチャットボットと異なり、情報源が明確なため、クライアントへのプレゼンテーション資料作成時にも根拠を示しやすくなります。
ファクトチェックが容易なため、最新のデザイントレンドや統計データを調べる際にも安心して活用できます。情報の正確性が求められるデザイン業務において、信頼できるリサーチパートナーとなるでしょう。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 運営会社 | Perplexity AI |
| 料金 |
|
| 日本語対応 | ○ |
| 商用利用 | (回答内容の出典元規約による) |
| 主な特徴 | 出典元が明記されるAI検索エンジン、リサーチやファクトチェックに強い |
パッケージデザインの評価や、イラストの着色など、専門性の高い作業を支援するAIサービスを紹介します。
出典:株式会社プラグ
パッケージデザインAIは、株式会社プラグが開発した商品パッケージの評価に特化したAIシステムです。ターゲット層に対するデザインの好意度を最短10秒でスコア判定できます。
また、ユーザーの視線を可視化するヒートマップ機能により、パッケージのどの部分が最も注目されるかを科学的に分析できます。
無料お試しプランが用意されており、実際の効果を確認してから導入を検討できる点も企業にとって導入しやすいポイントです。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 運営会社 | 株式会社プラグ |
| 料金 |
|
| 日本語対応 | ○ |
| 商用利用 | (ツールは評価・分析用) |
| 主な特徴 | パッケージデザインの好意度スコア判定、ヒートマップ作成 |
AIクリエーターシステムは、アサヒグループホールディングスと株式会社Cogent Labsが共同開発した先進的なデザイン支援ツールです。
このシステムは、デザイン案を自動生成する「生成システム」と、それを評価する「評価システム」という2つの機能で構成されています。
特筆すべき点は、約300人の現役デザイナーによる評価データをAIに学習させることで、機械的な判断ではなく”人間の感性に近い”評価を実現している点です。
また、膨大なデータの組み合わせから、人間では思いつかないような独創的で斬新なデザイン案を生成できる可能性を秘めており、デザインの幅を広げることができます。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 運営会社 | アサヒグループHD、Cogent Labs (共同開発) |
| 料金 | (主にアサヒグループ内での利用・要問い合わせ) |
| 日本語対応 | ○ |
| 商用利用 | (開発企業による) |
| 主な特徴 | デザイン案の自動生成と、人間基準に近い評価システム |

ここで、実際のデザインAIの活用事例を紹介します。すでにデザインAIによるプロダクトデザインやWebデザインによって、製品開発に成功している企業は国内にも存在しています。課題解決や業績向上など、目的に合ったデザインAIの導入方法を考える際に、ぜひお役立てください。
大手企業カルビーでは、ポテトチップス「クランチポテト」にAI評価システム「パッケージデザインAI」を採用しました。キャッチフレーズの「最堅食感」を効果的に表現することに注力し、パッケージデザインをリニューアルした結果、売上は1.3倍増(カルビー社調べ)にのぼります。
バリバリという食感やしっかりとしたチップスの堅さを伝えるために、5つのパッケージデザイン案をデザインAIで比較。ユーザーの目線を可視化したヒートマップや、好感度の高さをデータにしました。調査結果とデザインを組み合わせてパッケージデザインを決定、販売したところ、売上も伸びを見せています。
アサヒグループホールディングス株式会社は、株式会社Cogent Labsと「AIクリエーターシステム」を共同開発しました。
2020年より試験運用が行われているデザインAIシステムは、コンセプトや素材などの情報からデザイン案を作り出す機能と、デザインの良し悪しを数値化する機能という2つを主軸にしています。飲料食品の特長だけでなく、ユーザーの好みやスタイルも汲み取り、パッケージとして完成させることが可能です。
ディープラーニングを活用することで、AIが優良なデザインデータから共通点を見出し反映することで、ユーザーの購買意欲の刺激につながっています。最新のトレンドを反映しつつ、人間では思いつかないような独創的なパッケージデザインの生成も可能です。
より多くの選択肢を使ったテスト販売と検証を通して、最適なパッケージデザインの実現が期待できます。
大手化粧品会社のオルビスでは、スキンケアラインのブランドLP(ランディングページ)制作にデザインAIを採用しました。
30代女性をターゲットとしたエイジングケアブランドのWebサイトを作るにあたって、AIによる自動LP制作ができる「AIR Design」を利用。結果、制作時間の短縮化とページのCVR(コンバージョン率)の1.6倍増を達成しています。デザインAIによって、LPの制作からLPの効果検証までを迅速に実行できました。
一般的なLP制作はデザイン会社やデザイナーに依頼することが多く、最短でも1ヶ月ほどを要します。デザインAIなら2分の1から3分の1の期間でLPを制作でき、実際にオンラインに公開した後の検証と改善もスピーディに実行可能です。

デザインAIの登場は、従来のAIでは難しいと言われてきたクリエイティブの領域にも、AI技術を活用できることを証明しています。デザイナーやクリエイターの仕事を部分的にAIが担うことにより、業務の効率化や負担軽減、コスト削減といったメリットが見込めます。
ただ、デザイナーの仕事をAIが完璧に代われるわけではありません。感情や心理といった人間らしさの扱いが難しいAIと人間が、共存・進化していくことがクリエイティブ業界に求められていると言えます。記事内で紹介したデザインAIサービスや企業の導入事例を参考に、社内におけるデザインAI活用方法を検討しましょう。
AIsmileyでは、デザインAIをはじめAI製品・サービスを一覧で比較できる資料を無料配布しています。各ツールの利用料金やトライアルの有無などを、画像認識やAI予測といったジャンル別にまとめています。デザインAIツールの比較検討にぜひお役立てください。
AI資格を保有したコンサルタントによる無料相談も承っております。まずはお気軽にご相談ください。
AIについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI・人工知能とは?定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説
AIsmileyでは、デザインAIをはじめAI製品・サービスを一覧で比較できる資料を無料配布しています。各ツールの利用料金やトライアルの有無などを、画像認識やAI予測といったジャンル別にまとめています。デザインAIツールの比較検討にぜひお役立てください。
AI資格を保有したコンサルトによる無料相談も承っております。まずはお気軽にご相談ください。
AIについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI・人工知能とは?定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説
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