【2025年版】デザインAIを活用しよう。用途別でおすすめのデザインAIツールを紹介

近年、デザイン分野でもAIの導入が急速に進んでいます。2025年現在、デザインAIツールはマーケティング業務のクリエイティブ制作に欠かせない存在となりつつあります。AIを活用することでデザイン業務の効率化や作業時間の短縮がされ、かつデザインの幅も広がっています。

本記事では、AIによるデザイン制作のメリットや新しいアプローチ、人間とデザイナーとの協働について、デザインAIの主な用途（画像生成・レイアウト最適化・UX向上）と用途別のおすすめツール、そしてツール選定時のポイントや注意点について解説します。

デザインAIについて学び、新たなマーケティングの道を切り開いてください。

AIによるデザインの自動化と効率化

近年、AI技術が大きく進歩し、デザイン業務の多くが自動化され、マーケターやデザイナーの作業時間を大幅に短縮できるようになりました。従来、人手で行われていた様々なデザイン制作のプロセスがAIによって効率化され、より多くのクリエイティブをより短時間で制作できるようになっています。この章では、AIを使用したデザイン制作が与える影響について詳しく解説します。

デザイン業務の効率化と作業時間の短縮

AIを使用した、デザイン制作の1番大きなメリットは作業時間の短縮だと言えるでしょう。特に、反復的なデザイン作業を自動化することで、大幅な時間短縮を実現しています。

たとえばバナー広告の制作時、AIがレイアウト調整や画像加工を自動で行うことができるようになったことで、人手では実現不可能なスピードでクリエイティブを出力することができます。実際、中国AlibabaのAIデザイナー「Luban（魯班）」は、1秒間に平均8,000種類ものバナー広告を自動生成した事例があります。

参考：Alibaba Luban: AI-based Graphic Design Tool – Alibaba Cloud Community

マーケティング業務に携わっている方は、多数のクリエイティブを短時間で用意できるため、低コストでABテストやキャンペーン展開が可能になります。正しく利用してクリエイティブの質の担保と他の業者との差別化を図ることができれば、マーケティング施策を行う上でデザインAIは非常に有用なツールとなります。

AIが生み出す新しいデザインのアプローチ

AIは良い意味でも悪い意味でも人間味がない、新しいアプローチでデザインを創出することができます。前述のLubanでは、AI学習により、デザイナーから教わっていない独自のデザイン様式を生み出し始めたと報告されています​。

また、一度に数千ものバリエーションを生成し、その中から反応の良いデザインを選び出す「計算論的デザイン（Computational Design）」というアプローチも登場しています。これはAIだからこそ実現できる発想とスケールであり、人間の直感や経験だけでは得られなかったインサイトを探し出すことができるようになっています。

生成AI（ChatGPTやClaude、Geminiなど）を活用することで、テキストから自動生成されたグラフィックやパターンなどをアイデアの素材として活用する事も可能で、クリエイターの発想を刺激する新たな切り口を得ることもできるでしょう。

AIと人間のデザイナーの役割分担と協働の可能性

AIの導入によって懸念されていることは、「デザイナーの仕事が奪われるのでは？」という点です。結論、協業が必要であり、全てが奪われることは考えにくいとされています。

現状、AIはあくまで強力な補助ツールであり、単調な繰り返し作業やバリエーションの幅出しの役割を担当しています。一方、人間のデザイナーはクリエイティブの方向性を設定したり、微妙なニュアンスやブランドの文脈を読み取って最終調整を行ったりする役割を担っています。これらはAIでは完全に代替することは難しい領域です。

ですが、AIを使いこなせるかは今後、デザイナーに求められるスキルになります。

協業の形としては、デザイナーが作成したロゴ案やレイアウト案を作成し、それを元にAIに類似のクリエイティブを複数パターン自動生成させ、人間が「どの案がブランドイメージにふさわしいか」「細部をどうブラッシュアップするか」を判断する、といった形になるでしょう。

逆にAIが生み出したデザインが発想のきっかけとなり、人間がそこからさらに新しいアイデアを膨らませる協業の仕方も増えていくと予想されます​。このように役割分担を明確にすることで、AIをパートナーとして位置づけることで、デザインの質とスピードの両方を高めることができます。

近い将来、上記で記載したようなAI時代に適応した新たなクリエイティブワークフローが標準になるでしょう。

生成AI導入なら、malna株式会社へ

未来のAI時代に適応するために、今のうちからAIのノウハウを蓄積する必要があります。
malna株式会社では、生成AIの専門家が、貴社の実現したい内容を基に、最適なAI導入のご提案とご支援を行っております。
・社内でも生産性が30％アップした実例をもとに、AI活用のノウハウを提供
・テクノロジー/マーケティング視点を持った専門家が直接支援
・AIの導入/定着まで一気通貫でご支援

まずは無料相談にて、社内導入の流れや貴社の現在のお悩み等、お気軽にご相談ください。

デザインAIの主な用途

デザインAIは、さまざまな用途で活用されています。その中でも特に注目されているのが、画像生成、レイアウト最適化、そしてUX向上です。この章ではそれぞれの分野でAIがどのように活躍できるのかを詳しく解説していきます。

画像生成

デザインAIの代表的な用途の一つが画像生成です。テキストから自動で画像を作り出す生成AIの技術は飛躍的に進化し、マーケティングでも活用が進んでいます。プロンプト（指示文）を与えるだけで、広告用のビジュアルやSNS投稿用画像、イラスト素材などを瞬時に生成することができるようになっています。

例えばAIに「夏祭りの雰囲気を伝える華やかなバナー画像を作成して」と指示すれば、複数の案を出力することができます。これによりデザイナーがゼロから手を動かさなくても、アイデアのたたき台となるビジュアルを短時間で複数用意することができます。

このように画像生成AIはクリエイティブ制作の初期段階（ラフ作成やブレインストーミング）から、最終アウトプット用のクリエイティブパターンの幅出しまで幅広く活用することができます。デザイナーのインスピレーションを刺激しつつ、素材制作の時間を大幅短縮できるため、短時間でキャンペーンのクリエイティブ数を増やしたり、よりパーソナライズドされたデザインを用意したりといったマーケティング施策の強化につなげることができます。

【ChatGPTを使用した画像生成一例】

レイアウト最適化

レイアウト最適化もAIが得意とする分野です。Webデザインや広告デザインにおいて、配置や配色のパターンをAIが自動で提案・最適化してくれるツールが登場しています。たとえばAdobeのAIエンジン「Adobe Sensei」はクリエイティブクラウドに統合されており、スマートオブジェクト選択やフォント自動識別、レイアウトの自動調整などの機能を備えています​。

CanvaのようなデザインツールでもMagic Resize（マジックリサイズ）機能によって一つのデザインから各種SNS向けサイズに自動リサイズしたり、Magic Design機能でレイアウト案を自動で生成することができます​。

これらのAI搭載ツールにより、デザインの細かな調整作業や各種フォーマットへの展開作業が大幅に効率化されました。

さらに、AIは膨大なユーザーデータをもとに「どのレイアウトが適切か」を解析・予測することが可能になり、過去のABテスト結果や閲覧データを学習し、コンバージョン率の高い配置パターンを提示するといったサポートも期待することができます。レイアウト最適化のAIを使えば、デザイン面だけではなくマーケティング効果まで考慮したレイアウト改善が可能になり、よりコンバージョンに近いクリエイティブ制作をすることができます。

ユーザーエクスペリエンス（UX）向上

AIはユーザーエクスペリエンス（UX）の向上にも効果的です。
特にウェブサイトやアプリでは、AIの発展により、それぞれの利用者に合わせた使いやすいようにカスタマイズ（パーソナライズ）することが可能になりました。

たとえばECサイトでは、機械学習を通じてユーザーの過去行動データを分析し、ユーザーごとに最適な商品をおすすめしたり、表示されるバナーを変更することができるようになりました。

Netflixが各ユーザーの嗜好に合わせて作品をAIで選定・表示しているのは有名な例で、視聴履歴に基づき最適なUIを提示することで視聴率を高めています​。

このようにAIによるコンテンツのパーソナライズ表示はUX改善に直結します。もちろん、デザイン段階でもAIを活用したUXテストが可能です。ヒートマップ解析ツール（Attention Insight等）では、デザイン画像をアップロードするとユーザーの視線の集まりやクリックされそうな箇所をAIが予測して可視化してくれます。これによりリリース前にデザイン上の改善点を洗い出し、ユーザビリティを高めることができます。

UXの観点からデザインを改善することにより、顧客接点での満足度向上につながり、ひいてはコンバージョン率やリピート率向上が期待できます。今後はAIが更にUXデザインをデータ駆動型に進化させ、より個々のユーザーに寄り添った最適なデザイン設計を可能にしていくでしょう。

用途別おすすめデザインAIツール

それでは、上記の用途ごとに具体的なおすすめAIデザインツールを紹介します。各ツールの特徴を参考に、自社のニーズに合ったものを選んで使用してみてください。

画像生成向けのAIツール

DALL·E 3（OpenAI）

OpenAIが提供する最先端の画像生成AIです。プロンプトから高精細な画像を生成できます。DALL·E 3ではChatGPTとの連携によりプロンプト作成も支援されており、ユーザーのアイデアを的確に画像化してくれます​。

生成した画像の利用規約も緩和されており、作成した画像は商用利用を含め自由に使用可能です​。公式サイト（OpenAI）からAPI利用やChatGPTプラス経由で利用することができます。

【画像生成のセクションで添付した画像に更に細かい指示をして生成した画像】

ImageFX

ImageFXは、画像生成や編集のための強力なAIツールです。テキストから高品質な画像やイラストを生成する能力を持つだけでなく、既存の画像を自動で補完・修正する機能も提供しています。特徴的なのは、ユーザーのニーズに応じて多彩なスタイルやテーマで画像を生成できる点です。例えば、「就職活動をしている大学生」や「大学受験勉強に向けて勉強する高校生」など、具体的なプロンプトに基づいて画像を作り出すことができます。

また、ImageFX画像生成だけではなく、動画の生成や音楽の生成ができることも大きな強みです。

さらに、ImageFXは高いカスタマイズ性を誇り、ユーザーが独自のスタイルやテーマを設定して画像生成を行えるため、ブランドデザインにも使用することができます。

高精度な画像補完機能により、欠けた部分や質感を自然に再現することも可能で、最終的なアウトプットとして使用できるデザインを制作することも可能です。

【ImageFX使用時のプロンプトと生成画像】

Midjourney

独自の高品質な画像生成で注目を集めるAIツールです。アート性の高いビジュアルや独創的なイラスト生成に強みがあり、デザイナーやアーティストにも人気です。利用はDiscord経由で行い、コマンドを入力して画像を生成します。現在は有料サブスクリプション制で提供されており、プラン加入者のみが利用できます。料金プランは月額10～60ドル程度で、プランに応じて生成速度や利用可能な機能が異なります​。

Midjourneyはプロンプトから4つの高解像度な候補画像を生成し、そこから細部のアップスケールやバリエーション作成が可能です​。ロゴ作成やプレゼン資料向けのアート作成など幅広い用途で活躍します。

レイアウト最適化向けのAIツール

Adobe Sensei（アドビ）

Adobe社がCreative CloudやExperience Cloudに組み込んでいるAI機能群の総称です。PhotoshopやIllustratorでは被写体の自動選択や塗りつぶし、レイアウト調整の提案などデザイン補助を行い、XDやExperience Managerではパーソナライズコンテンツの自動生成・最適化を担うことができます。たとえば、InDesignではAIがドキュメント内容を解析してレイアウト改善案を出すことができます。

Adobe製品を日頃から使っているデザイナーやマーケターは取り入れやすいツールのひとつです。

【使用前】

【使用後】

参照：生成AI – Adobe Sensei

Canva（キャンバ）

デザイン初心者からプロまで幅広く利用されているオンラインデザインツールCanvaにもAI機能が充実しています。Magic Designは、ユーザーが指定したテーマに沿ってテンプレートやレイアウト案を自動生成してくれる機能で、デザインの方向性を瞬時に提案してくれます。また、Magic Resize機能では作成済みデザインをワンクリックで各種サイズにリサイズ可能で、SNS投稿用画像などの量産が容易です​。

これらAI機能により非デザイナーのマーケターでも手軽にプロ品質のレイアウトを作成・調整できるのが魅力です。基本機能は無料で使用する事ができ、さらに高度な機能を使用したい方には有料プランが提供されています。

【CanvaのMagic Design操作画面】
多数のテンプレートから、素早くデザイン作成をすすめることができます。

Uizard（ウィザード）

UI/UXデザインに特化したAIツールです。手描きのスケッチやテキストで書いた要件を入力すると、それを基にワイヤーフレームやモックアップを自動生成してくれます​。例えば「ログインページの画面デザイン」とテキストで指示すれば、フォームやボタン配置を含むレイアウト案を出力する、といった具合です。

プロトタイピングやUIデザインの初期段階を高速化するのに適しており、デザイナーと開発者間のコミュニケーションツールとしても有用です。Figmaとの連携も可能で、そのままチームでデザインを磨き上げていくことができます。

Designs.ai（デザインズエーアイ）

デザイン業務全般をカバーするオールインワンのAIプラットフォームです。ロゴ作成、名刺デザイン、ソーシャルメディア用画像など様々なテンプレートとAI補助機能を備えています。レイアウト自動調整やカラー提案、フォント組み合わせの提案などが可能で、デザイン初心者でも安心してデザインを制作することができます​。オンライン上で完結し、月額制で利用可能です。

あらゆるマーケティング用クリエイティブを一箇所でAIの力を借りて作成できるため、スピード重視のマーケターに向いているツールです。

ユーザーエクスペリエンス（UX）向上に寄与するAIツール

Attention Insight

アップロードしたデザインのどの部分にユーザーの視線が集まるかをAIが予測し、ヒートマップを生成してくれるツールです。

広告バナーやランディングページのデザインを事前に解析し、重要なメッセージがちゃんと目立つ位置にあるか、ユーザーが混乱しない導線になっているかをチェックできます。これにより本番公開前にUX上の懸念点を洗い出し改善することが可能です。デザイン案の比較にも有用で、定量的な指標でより良い案を選ぶ手助けになります。

Microsoft Clarity（マイクロソフト クラリティ）

Webサイトのユーザー行動解析ツールで、無料で利用できます。AIを用いたクリック予測ヒートマップやスクロール解析により、どの要素が注目されどこで離脱が多いかを可視化します​。

特にClarityの「予測ヒートマップ」は、十分なトラフィックがない新ページでもAIモデルがユーザーの関心を予測して表示してくれる機能です。サイト改善のPDCAを回す際に重宝するでしょう。

Optimizely（オプティマイズリー）

Webやアプリのエクスペリエンス最適化プラットフォームです。従来からABテストやパーソナライズ配信で有名ですが、近年では機械学習を活用した自動最適化機能が強化されています。多数のバリエーションテストを走らせ、その結果をAIが解析して最も効果の高いデザインやコンテンツを自動でユーザーに出し分けることが可能です。

マーケターは細かなルール設定をせずとも、Optimizelyに任せておけばユーザーごとに最適な体験が提供されるため、UXとビジネス成果の向上を両立できます。

Adobe Target

Adobe Experience Cloudの一部で、パーソナライゼーションとABテストのためのツールです。Adobe SenseiのAIパワーによって、セグメントごとの最適コンテンツを自動配信したり、多変量テストを効率的に実施したりできます​。

大規模なトラフィックがあるサイトでのパーソナライズや、複数施策の同時検証に適しており、一人ひとりに合わせた体験を大規模に展開する強力なソリューションです。

デザインAIツール選びのポイントと注意点

操作性とユーザーインターフェース

デザインAIツールを選定する際、操作性やUIの分かりやすさは重要なポイントです。マーケター自身が使いこなすケースも多いため、専門知識がなくても直感的に操作できるツールだと現場に浸透しやすくなります。ドラッグ＆ドロップで使えるインターフェースや、日本語でのサポート・解説が充実しているかもチェックしましょう。英語や中国語でしか使用できないツールも多いため、使用可能な言語は必ず確認するようにしましょう。

高機能でも、使い方が難しければ導入までにコストがかかり、組織で動いている場合、普及が難しく業務効率化につながりにくくなります。トライアル版が提供されているツールも多いため、実際に操作感を試し、自社チームで扱いやすいか確認することをおすすめします。また、既存のワークフローや他ソフトとの連携も考慮するようにしましょう。デザイン担当者が普段使っているAdobe製品やFigmaなどと連動できるAIツールであれば、スムーズに導入することができます。最終的には「誰でも簡単に使えて効果を実感できるか」がポイントです。

価格とライセンス

AIデザインツールには無料で使えるものから高額なエンタープライズ向け製品まで様々です。企業で導入する際はコスト対効果を見極める必要があります。まず基本利用が無料でも、生成画像を大量にダウンロードする場合や高解像度出力には追加料金がかかるケースもあります。また、月額課金（サブスクリプション）制の場合はチーム人数や使用頻度に応じてプラン選択が必要です。たとえばMidjourneyは月額10ドルから利用できますが、商用で頻繁に使うなら上位プランが適するため注意が必要です​。

企業利用の場合はライセンス形態（ユーザーごとの課金か、企業全体ライセンスか）や契約条件（利用人数の制限、サポート有無）にも注意が必要です。将来的な利用拡大を見据えて、スケーラビリティや追加費用もチェックしましょう。価格だけにとらわれず、そのツールが生み出す時間短縮や成果向上効果と費用を天秤にかけて判断することが大切です。

【料金比較表】
※詳細は各ツールの公式サイトをご確認ください。

著作権・ライセンス問題

AIが生成したデザインの著作権やライセンスにも注意が必要です。通常、AIが作成した画像やデザインには明確な著作者が存在しないため、その取り扱いが法的にグレーな場合があります。サービスによっては「生成物の著作権はユーザーに帰属する」と明示しているものもあります（例：OpenAIのDALL·Eは生成画像の商用利用を許可​）。

一方で、学習に使われたデータセットの関係で著作権侵害の懸念が指摘されるケースもあります。実際、画像生成AIを巡って、既存のアーティストの作風を無断学習しているとの批判や、特定の企業ロゴが混入する問題などが報告されています。また、AI生成物をそのまま商用利用した際に第三者からクレームが来る可能性もゼロではありません。

対策としては、利用規約が明確なツールを選ぶ、生成した素材をそのまま使わず人間が適切に手を加えてオリジナリティを出す、必要に応じて専門家にリーガルチェックを依頼する、といったことが考えられます。特にブランドに関わる重要なデザインでは慎重を期し、リスクヘッジをしながらAIの利点を活かす運用を心がけましょう。

AI生成デザインの差別化

誰でも手軽に高品質なデザインを作れる時代だからこそ、生成AIを使ったデザインの差別化も意識すべきポイントです。他社も似たようなAIツールを使えば、アウトプットが画一化する可能性があります。

そこで重要になるのがプロンプト（指示）の工夫や独自データの活用です。例えば画像生成AIにおいて、詳細かつクリエイティブなプロンプトを工夫することで、競合とは一味違うビジュアルを作り出せます。自社独自の写真素材や過去のデザイン資産をAIに学習させてカスタムモデルを作れば、ブランドらしさを備えたオンリーワンの生成物を制作することもできます。

また、AI任せにせず、人間の目で最終調整することも差別化に繋がります。配色やレイアウトの微調整、余白の使い方など、細部で人間らしいこだわりを加えることで、テンプレートの様な仕上がりから脱却することができます。

さらに、ストーリー性やコンセプトメイキングの部分は人間のクリエイターがリードし、AI生成物はあくまで参考にする素材と位置付けることで、戦略に裏付けられた独創的なデザインを生み出すことができます。AIの力を借りつつも自社らしさ・ブランドらしさを失わない工夫が、今後ますます重要になります。

まとめ

デザインAIの活用は、マーケティング領域の可能性を大きく広げてくれます。

作業効率の飛躍的向上によりスピーディーな施策展開が可能になり、多様なクリエイティブの中からデータに基づいて最適解を見つけ出すアプローチが現実のものとなりました。人間の創造力とAIの計算力を組み合わせることで、これまでにない発想のキャンペーンや、ユーザー一人ひとりにパーソナライズされたデザインを生み出すこともできます。

しかし、上記に記載したように、複雑化したことによる使用時の注意点も多くあります。

本格的にデザインAIの導入を検討している場合は、AI導入を進めている企業に相談することをおすすめします。

malnaではデザインAIを使用した支援実績も多く、今後本格的に運用していきたいと考えている、皆様のご支援をすることが可能です。デザインAIの導入を検討している場合はぜひ、malnaにご相談ください。お気軽にご連絡をお待ちしております。

生成AI導入の相談はmalna株式会社で

今回紹介した、デザインAIの活用以外にも、様々な活用方法がAIには存在します。
malna株式会社では、生成AIの専門家が、貴社の実現したい内容を基に、最適なAI導入のご提案とご支援を行っております。
・社内でも生産性が30％アップした実例をもとに、AI活用のノウハウを提供
・テクノロジー/マーケティング視点を持った専門家が直接支援
・AIの導入/定着まで一気通貫でご支援

まずは無料相談にて、社内導入の流れや貴社の現在のお悩み等、お気軽にご相談ください。

無料相談はこちら