1-1. バナーは「1商品＝1枚」ではない時代に

かつては、新商品やキャンペーンごとに1枚のメインビジュアルを制作すれば十分だったバナー制作も、今やそうはいきません。
Instagramのフィード・ストーリー、LINEの配信バナー、YouTubeのサムネイル、さらには楽天やAmazonなどのECモール用、店頭POPやWeb広告まで…1商品を訴求するだけでも、用途や媒体ごとに多くのバナーが必要とされています。さらに、ターゲットごとに訴求軸を変えたり、時期や地域によって言い回しやデザインを調整したりと、「出し分け」が当たり前の時代になっています。
その結果、1商品あたり10枚以上のバナーが必要になるケースも珍しくありません。

1-2. 制作時間・コストが右肩上がりに

バナーの種類やバリエーションが増えれば、その分だけ制作にかかる時間とコストも確実に増加していきます。特に、媒体ごとに求められるバナーサイズやレイアウトが異なるため、同じ訴求内容でも複数のサイズやデザインパターンを用意する必要があるのが実情です。制作担当者は、まず商品画像やキャンペーン素材の中から使えるビジュアルを探し出し、それに合わせてキャッチコピーを考え、各媒体に応じたデザインを作成します。
さらに、完成したバナーは社内外の関係者とのチェック・修正・承認といったプロセスを経なければなりません。とくに、SNSやWeb広告では短サイクルで大量のクリエイティブが求められるため、「作っては直し、作っては差し替える」という負荷の高い業務が日常的に繰り返されています。
こうした積み重ねが、結果的に制作チームの慢性的なリソース不足や納期の圧迫を引き起こしているのです。

1-3. 制作現場の“あるある”が引き起こす非効率

バナー制作の現場では、制作工程そのもの以上に、周辺業務の煩雑さが非効率の温床になっていることも少なくありません。た例えば、「以前使ったバナー素材の保存場所が分からない」「別チームでも似たようなバナーを並行して制作していた」「直前の差し替えが間に合わなかった」「社内確認が遅れて配信が遅延した」といった事例は、どの制作現場でも珍しくないでしょう。これらの問題の多くは、素材や情報が分散していたり、管理ルールが曖昧だったりすることが原因です。
また、制作物の再利用がうまく行われず、似たようなバナーを何度もゼロから作っている現場も少なくありません。

つまり、バナー制作の現場では「制作すること」そのものよりも、“必要な情報がすぐに取り出せない”“共有・管理がうまく機能していない”という構造的な課題が、目に見えないロスを日々生み出しているのです。

2-1. テキストもビジュアルも自動で。制作スピードが圧倒的に加速

生成AIの最大の特徴は、「言葉」と「画像」を同時に自動生成できる点にあります。
例えば、「〇〇という新商品のキャンペーン用に、30代女性向けの親しみやすいデザインで、夏らしい爽やかな印象に」というようなプロンプト（指示）を与えると、AIはその意図に沿ったキャッチコピーや説明文、さらには背景画像や商品構成に合うレイアウト案まで自動で出力してくれます。

従来であればライター・デザイナー・ディレクターの分業によって数日かかっていた作業が、数十分〜数時間で完了することも珍しくありません。 特にスピードが求められるSNS広告やタイムセールなどにおいては、この迅速性が大きな武器になります。

2-2. 多バリエーション展開やA/Bテストにも柔軟に対応

バナー制作では、「どの訴求軸が効果的か？」を確かめるためのA/Bテストが日常的に行われています。生成AIは、こうした複数パターンのコピーやデザインを短時間で大量に作成できるため、クリエイティブの精度向上にも寄与します。
例えば、同じ商品に対して以下のようなバリエーションを簡単に展開可能です。

• 「価格訴求」「限定感訴求」「安心・信頼訴求」など異なる切り口のコピー
• 明るめ・落ち着き系などトーンの違うビジュアル展開
• 年代別・性別・地域別などターゲット属性を反映したデザイン

このように、1つの情報から多方向に展開する柔軟性が、生成AIの大きな魅力の一つです。

2-3. 生成AIが制作担当者の役割を変える

生成AIの導入によって、制作担当者の役割にも変化が訪れています。
従来は“作ること”に時間の大半を費やしていた現場が、AIの補助によって“選ぶ・整える・判断する”というディレクション業務へと比重が移りつつあるのです。

例えば、AIが10パターンのバナー案を出力したら、担当者はその中からベストな組み合わせを選定し、細かな表現やトーンを調整することに集中できます。これにより、より戦略的・俯瞰的なクリエイティブ判断が可能になり、業務の質も高まっていきます。

2-4. AI活用が進むほど、アセット管理の重要性が増す

ただし、生成AIを使えば使うほど、次に浮上してくるのが「作ったバナーをどう整理・保存・管理するか」という問題です。
1キャンペーンあたり10〜30案といったバリエーションが生まれる中で、それらを適切に保存し、誰がどこで何を使ったのかを把握する仕組みがなければ、かえって混乱を招くことになりかねません。

「AIで制作速度は上がったけど、成果物がどこにあるかわからない」「間違ったバージョンを配信してしまった」――そうしたリスクを避けるためにも、次章で紹介する正確な素材管理とアセットの整理体制が不可欠です。

3-1. 出力の質は“入力の質”で決まる

生成AIは確かに便利なツールですが、与える情報（インプット）が曖昧だったり不完全だったりすれば、出力されるバナーも使い物にならないという現実があります。
たとえば「新商品のバナーを作って」とAIに指示したとしても、その商品の正式名称、画像データ、価格、ターゲット層、キャンペーン情報といった要素が不足していれば、AIは適切な判断ができません。AIがいくら優秀でも、「何の商品かよく分からない画像」と「あいまいな商品説明」を渡されては、期待する成果は得られません。
生成AIの“賢さ”は、入力される情報の整備状態に大きく依存しているのです。

3-2. 必要なのは「正確で整った素材データベース」

生成AIの出力精度を高め、制作ワークフローにきちんと組み込んでいくには、まず正しい素材が一か所に整理されている状態が必要です。
例えば、以下のような素材管理が整っていることが理想です。

• 商品画像に対して「商品名」「カテゴリ」「シーズン」などのタグ情報が紐づいている
• 各商品にひもづくキャッチコピー候補やキャンペーンコピーがまとめて管理されている
• 使用NG画像や期間限定素材など、利用ルールも明示されている
• 商品が更新された場合、古い素材が自動的に非表示になるなどの仕組みもある

このように、生成AIが安心して使える“情報の土台”が整っていなければ、AI活用は業務改善どころか逆に混乱を生み出してしまう恐れすらあるのです。

3-3. 管理がバラバラだと、AI活用が「属人化」してしまう

実際、多くの企業では「素材は誰かのPCに保存されている」「キャンペーンの文言はメールの中」「最新版がどれかは毎回確認しないと分からない」といった状態が珍しくありません。 このような属人的な管理体制では、いくらAIツールを導入しても、「その人にしか使いこなせない仕組み」になってしまい、再現性やチーム全体での活用が難しくなります。

また、誤って古いロゴやNGワード入りの素材を使ってしまうリスク、異なる部署間でバナー表記に不整合が起きるなど、ブランドガバナンスやコンプライアンス上の問題にも発展しかねません。

3-4. だからこそ、生成AIの隣に「整った素材の保管庫」が必要

生成AIを真に業務で活用するには、“素材と情報の信頼できるストック場所”＝デジタルアセット管理基盤が不可欠です。
それは単なるファイルサーバーではなく、「誰が見ても必要な素材をすぐに見つけられ、正確な情報と一緒に使える環境」であるべきです。この環境が整っていれば、AIは正確な情報をもとに高精度な出力ができ、担当者はバナーの質を判断する作業に集中できます。結果として、制作フローは短縮され、ミスのない高品質なバナーを、組織全体で効率的に展開できるようになります。

4-1. DAM（デジタルアセット管理）とは何か？

DAMとは「Digital Asset Management」の略称で、画像・動画・バナー・PDF・ロゴなどのデジタル素材（＝アセット）を一元的に管理するためのシステムを指します。マーケティング、販促、デザイン、広報など、複数の部署や外部パートナーが関与するコンテンツ制作の現場では、素材の管理が煩雑になりがちです。
DAMを導入すれば、ファイルを適切に分類・整理し、必要な素材をすぐに検索・再利用できる環境を整えることができます。

4-2. DAMができること

DAMには、単なるファイルストレージを超える多彩な機能が備わっています。主な特長は以下の通りです。

• タグ・カテゴリによる整理と検索性の向上
  →「商品名」「カテゴリ」「使用期間」「配信媒体」などのタグで検索可能。
• バージョン管理・差し替え履歴の自動化
  →古いファイルと新しいファイルを明確に区別し、誤使用を防止。
• 承認フロー・使用制限の設定
  →誤った素材の利用や未承認バナーの配信を防ぎ、ブランドガバナンスを強化。
• 外部パートナー・店舗とのスムーズな共有
  →共有リンクで必要なファイルのみを提供可能。社外とのやりとりも効率化。

4-3. 生成AIと組み合わせることで得られるメリット

生成AIは“作る力”を提供しますが、その出力を最大限活かすには、DAMのような“使うための基盤”が不可欠です。
例えば、生成AIで制作された複数のバナーパターンを、以下のようにDAMと連携して活用できます。

• 出力されたバナーを即時DAMにアップロードし、タグと一緒に登録
• キャンペーン名や使用期間を明示して、配信先ごとに正確な運用が可能に
• 成果の高かったバナーに「高パフォーマンス」タグを付与し、次回の生成AIへの再入力に活用
• 他部署や支社、代理店などが自分で必要なアセットを探して使える状態を整備

このように、生成AIとDAMは単独で使うよりも、連携することで効果を何倍にも高めるシナジーの関係にあります。

4-4. DAMは「生成AI時代の前提インフラ」へ

これからの制作業務では、AIがバナーを“瞬時に作る”時代が当たり前になります。
そのときに問われるのは、「作ったものをどう整理し、誰が、いつ、どのように使うのか」という運用の仕組みです。DAMはまさにその役割を担う、生成AI時代の制作インフラだと言えるでしょう。素材の散在、情報の属人化、ガバナンスの欠如といったリスクを防ぎ、組織全体での効率的かつ安全なクリエイティブ運用を実現します。

5-1. おすすめのDAM：CIERTO（シェルト）

バナー制作業務に適したDAMとして、国内企業での導入が進んでいるのが「CIERTO」です。CIERTOは、広告・マーケティング・販促現場の実務に沿って設計されたデジタルアセット管理ツールで、以下のような強みを持っています。

■実務に最適化されたタグ・検索設計

「商品名」「カテゴリ」「キャンペーン名」「展開時期」など、業務に直結する属性で素材を整理・検索可能。誰でも迷わず使えるUIも魅力です。

■ガバナンスとスピードを両立

使用期限に応じた公開・非公開の制御やダウンロード申請フローなどを設定できるため、不正利用や誤使用、表記漏れを防ぎながら、関係者間での迅速な共有も実現できます。

■将来的にはPIMとの連携でさらなる自動化へ

CIERTOはPIM（商品情報管理）との連携にも対応可能。商品マスタとDAMが連動すれば、生成AIに正しい商品データを供給し、常に最新・正確なバナー制作ができる環境を構築できます。

生成AIと連携する前提でアセット管理を行いたい企業には、CIERTOは非常に相性の良い選択肢といえるでしょう。

5-2. おすすめのバナー生成AIエンジン

現在、バナー制作に活用できる生成AIツールは国内外で数多く登場していますが、以下のツールは操作性・品質・商用利用の面で実用性が高いものです。

■Adobe Firefly

PhotoshopやIllustratorとの連携性が抜群。 商用利用可能な画像生成が可能で、AIによるテキスト生成・画像拡張・スタイル変換にも対応。バナーのビジュアル部分に強いツールです。

■Canva AI（Magic Design）

テンプレートベースでバナー構成を提案し、コピーとビジュアルを自動的に組み合わせてくれるUIが魅力。 ノンデザイナーでも使いやすく、SNS用途に適しています。

■Designs.ai

バナーだけでなく動画や音声までワンストップで生成可能。一括で複数パターン出力し、比較・選定がしやすいため、A/Bテストにも活用可能です。

■Midjourney + ChatGPT連携

ChatGPTでバナー文案を生成し、Midjourneyでビジュアルを作成する流れ。構想から出力までの創造性が高く、ブランドイメージを表現したい案件に適しています。

5-3. ツールは“組み合わせ”で選ぶのがコツ

バナー制作は「コピー」「画像」「サイズ調整」「配信設計」など、複数の工程で構成されるため、単一ツールで完結することは少なくなっています。そのため、「生成AIで案出し → DAMに保存 → 配信チームが活用」といったツール連携型のワークフロー設計が現実的です。重要なのは、“どのツールを選ぶか”よりも、“どう組み合わせて使うか”です。
CIERTOのようなDAMを中心に据えつつ、自社のリテラシーや制作フローに合った生成AIを選ぶことで、現場にフィットした運用が実現できます。

販促バナー制作の現場では今、媒体の多様化とスピード要求の高まりにより、「短時間で、たくさん、かつ高品質に」制作することが求められています。こうした課題に対し、生成AIはバナー制作の効率を飛躍的に向上させる強力な手段となります。しかし、AIを活かすには正確な素材データと管理体制が整っていることが前提です。情報がバラバラでは、せっかくの生成AIも十分に機能しません。

そこで注目されているのが、DAM（デジタルアセット管理）を軸とした制作ワークフローの再構築です。CIERTOのようなDAMを導入すれば、素材の一元管理・再利用・ブランド統制が可能になり、生成AIの効果を最大化できます。

さらに、これらの仕組みをチーム全体で運用できるようになることで、属人化を防ぎ、持続可能な制作体制が実現します。