バナー画像自動生成AI
1枚ずつ手作業だった広告バナー制作を、ブランド品質のままAIで一括生成。
商品写真は保護したまま背景・レイアウト・コピーをAIで組み替え、媒体別のサイズへ数百パターンを一括展開。ガイドライン準拠までAIが自動チェックし、人は最終確認だけで配信できる状態にしました。

- 01BACKGROUND
背景
グローバルに展開する自動車ブランドのWeb広告は、配信先の媒体ごとにサイズ・レイアウト・表現レギュレーションが細かく異なります。キャンペーンのたびにデザイナーが1枚ずつバナーを作り分けており、制作の物量とリードタイムが、施策のスピードそのものを縛るボトルネックになっていました。
- 02CHALLENGE
課題
汎用の画像生成AIをそのまま使うと、主役である商品写真まで作り変えてしまったり、ブランドガイドラインを外れたクリエイティブが混ざったりします。「生成はできても、そのままでは配信できない」——広告の現場で本当に必要だったのは、ブランド品質を1枚も落とさない自動化でした。
- 03APPROACH
Adeviaの取り組み
商品写真は一切加工せずに保護し、背景・あしらい・コピーだけをAIで生成・差し替え。媒体別の複数サイズへ自動リサイズして、1つの素材から数百パターンのバナーを一括生成するパイプラインを構築しました。さらに、色・ロゴの余白・禁止表現といったブランドガイドライン準拠をAIが自動チェックする工程まで内製し、人手のレビューを最終確認の一手だけに圧縮しています。
- 04OUTCOME
成果
1枚ずつ手作業で作っていた頃と比べ、制作時間を大幅に削減。制作単価も大きく圧縮しました。品質・運用の両面でPoCをクリアし、対象媒体を広げる次フェーズへ移行しています。
FOR ENGINEERS / この案件で得られる経験
画像生成AIを「ブランド品質のまま本番の広告運用に載せきる」ところまで担う経験ができます。生成パイプラインの設計、ガイドライン準拠の自動判定ロジック、既存の広告制作フローへの組み込みまで、モデル選定から運用設計まで一気通貫で手を動かせます。
採用情報を見るAdeviaの主な技術スタック(全事例共通)
- 生成AIモデル
- Claude / GPT / Gemini のAPIを用途に応じて使い分けるマルチLLM設計。音声合成はElevenLabs等も活用
- 開発スタイル
- Claude Code を中核に据えたAI駆動開発
- バックエンド
- Python(LangChain / LangGraph)
- フロントエンド
- TypeScript / React
- クラウド
- Google Cloud / AWS
※ 技術スタックはクライアントとの紐付けを避けるため、事例横断の共通情報として掲載しています。
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