画像生成AIで同じ画像になる理由|広告が似る仕組みとブランディングできない本質

画像生成AIで同じ画像になる理由|広告が似る仕組みとブランディングできない本質 | 杉山宣嗣

1. 問題提示:制作・写真業務で何が起きているか

最近、Xやスレッズで「プロンプト遊び」が広がっていますよね。
ある一文を入力すると、誰がやっても似たような広告ビジュアルが生成される現象です。

例えば、以下のようなプロンプトです。

化粧品の広告バナー、清潔感、みずみずしさ、肌のうるおい、20代女性向け、キャッチコピーだけ明朝体で洗練されたシンプルでスタイリッシュな印象に、アスペクト比16:9

ChatGPTに、この一文だけで、添付画像のようなかなり完成度の高い広告が出てきます。

(学習データの偏りからくる、ChatGPT特有の『AI顔』ですよね🤣)

ChatGPT Image
ChatGPT Image

ここで制作側として重要なのは、

  • なぜ同じような画像になるのか
  • それが制作として何を意味するのか

を理解することです。


2. 混乱の理由:制作・写真家側の認識のズレ

多くの人が感じている違和感はここです。

「これだけで作れるなら、もうクリエイティブは不要なのでは?」

しかし実際には逆です。

👉 これは創造ではなく、既存パターンの再現です。

このプロンプトは、

  • コンセプトを作っているわけではない
  • ブランドを設計しているわけでもない

👉 市場にすでに存在する“平均的な広告”を呼び出しているだけ

です。


3. 実務・市場での変化:制作工程の変質

ではなぜ同じ画像になるのか。
これは制作工程の一部が「統計的に処理されている」ためです。

■ 抽象ワードが視覚に変換される

プロンプトに含まれる言葉は、そのまま視覚に変換されます。

  • 清潔感 → 白・高輝度・柔らかい光
  • みずみずしさ → 水・透明・反射
  • うるおい → ツヤ肌・ハイライト

これは偶然ではありません。

👉 過去の広告表現の蓄積がそのまま反映されている


■ 広告フォーマットが自動で適用される

「広告バナー」と指定した時点で、構造が決まります。

  • 人物(理想的な肌)
  • 商品(中央や下)
  • コピー(余白側)
  • ロゴ(整列)

これは本来、アートディレクションの領域です。


■ 未指定部分は“平均値”で補完される

今回のプロンプトには、

  • ブランド名
  • 商品デザイン
  • モデルの個性

が含まれていません。

それでも成立する理由は、

👉 最も一般的なパターンで埋められるから

です。


4. 実例:なぜ誰でも同じになるのか

制作視点で分解すると、このプロンプトはかなり具体的です。

指示制作的な意味
清潔感ハイキーライティング
みずみずしさ水・透明素材
20代女性若年モデル
明朝体高級・繊細トーン
シンプル余白設計
16:9横構図

👉 つまりこれは撮影ディレクションの骨子そのものです。

だから結果が揃います。


5. 役割分担整理:人の制作とAIの使い分け

ここが最も重要です。

このプロンプトで生成されるものは、

👉 成立する広告ではあるが、選ばれる広告ではない


■ ブランディングできない理由

理由は明確です。

👉 誰でも同じものが作れるから

ブランドとは、

  • 違いがあり
  • 理由があり
  • 一貫性があるもの

です。

しかしこのプロンプトには、

👉 “なぜその表現なのか”が存在しない


■ プロンプト遊びの注意点(広告実務視点)

ここは非常に重要です。

現在流行しているこの種のプロンプトは、

👉 再現性の高さを利用した“驚きコンテンツ”

として機能しています。

  • 誰でも同じ結果が出る
  • 比較しやすい
  • 共有しやすい

👉 SNSでは拡散しやすい構造です。

ただしこれは、

👉 制作価値とは別軸の現象

です。


■ 実務上のリスク

このまま制作に使うと、

  • 競合と同じビジュアルになる
  • 差別化できない
  • ブランドが成立しない

👉 “無難だが選ばれない広告”が量産される


■ 正しい使い方

有効な用途

  • トーン確認
  • 初期ラフ
  • 方向性共有

今までは制作・撮影するしかなかった領域

  • ブランド設計
  • コンセプトに基づく表現
  • 差別化ビジュアル

6. まとめ:判断軸提示

■ なぜ同じ画像になるのか

  • 言葉が視覚に変換される
  • 構造が自動適用される
  • 未指定が平均で補完される

■ 本質

👉 既存パターンの最適再現


■ 結論

👉 誰でも再現できるものはブランドにならない


■ 制作としての判断

重要なのは、

👉 どこで平均から外すか

です。

AIで「成立」を作り、
人が「意図」を入れる。

この分岐を設計できるかが、
これからのビジュアル制作の価値になります。

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