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AIだけに頼らないバナー制作:デザイナーが実践するMixboard活用法

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Last updated at Posted at 2025-12-02

概要

この記事では、デザイナーがAIツールを活用してバナーを効率的に作成する方法を紹介します。
Google MixboardとGeminiを使って素材を生成し、PhotoshopやFigmaで最終調整を行う実践的なワークフローを解説します。

想定読者は、多くの種類のバナーを作成する必要があるデザイナーです。

全体的な流れ

「バリエーションを出して欲しい、ブランドガイドラインに沿って欲しい、最終的なクオリティまで仕上げて欲しい」という要望をAIで一発で生成するのは正直難しいです。
そうではなく、現在のステップでは何を達成するのが一番重要か?を見極めるのが重要です。

以下に示す制作フローでは、バリエーション出しと素材取得のステップを明確にAIに依頼し、最終仕上げは人間が担う、という判断のもとで進めています。

なお、バナー作成素材として弊社の商品であるレチスパ クリームシャンプーを使用しています。

Google Mixboardを使ってバリエーションを作成する

Google Mixboardは、Googleが提供する実験的な画像生成ツールです。
プロンプトを書くことで複数種類の画像を生成することや、それらを組み合わせた新しいデザインバリエーションを生成できます。
利用にはGoogleアカウントが必要で、2025年11月時点では無料で利用可能です。

なぜGoogle Mixboardを選んだのか

バナーのバリエーション出しには、以下の理由からGoogle Mixboardが適していました。

  • 一度に複数のデザインバリエーションを生成できる
  • 既存の商品画像をアップロードして参考にできる
  • レイアウトや雰囲気が大きく異なるパターンを自動生成してくれる
  • 2025年11月時点で無料で利用可能

他の画像生成AI(Midjourney、DALL-E、Stable Diffusionなど)も試しましたが、「複数バリエーションの同時生成」という点でMixboardが効率的でした。

今回は参考用のシャンプーのボトル画像をアップロードしつつ、以下のようなプロンプトでバリエーションを得ます。

こちらは女性向け商品かつSNS広告のバナーなので次のようなプロンプトを試しました。

プロンプト
Create 5 different design variations with diverse visual styles  # バリエーション数とスタイルの多様性を指定
Square format                                                    # SNS用 正方形
Design it in the style of typical Japanese advertising banners   # 日本の広告バナースタイルを指定
Include the face of a woman in her 30s                           # ターゲット層を明示
Design it to look like ads typically seen on Instagram           # 配信を想定しているプラットフォームを指定

生成された20種のバリエーション

上記の指示を4回繰り返し、合計20種の異なるレイアウトと雰囲気のバナーが生成されます。
一度に10も20も生成させるとエラーになることが多かったので一度に5枚ずつ生成しています。

なおGoogle Mixboardに限らず、画像生成系のプロンプトは日本語よりも英語の方が精度が高い傾向にあるので、英語で指示をしています。

Geminiで生成画像を調整する

バリエーション生成の時点で丁度良い画像が生成できれば良いですが、そう上手く行くことも少ないです。
そのため、不要な要素の削除や、位置の変更、色や形の調整などを行います。

ここでは単に不要な文字を消しています。

プロンプト
Remove all text from this banner

元々の画像 文字を消したもの

PhotoshopやFigmaで文字入れをする

なんだかんだ、キャッチコピーは手動で調整したいことが多かったり、細かな要素の追加・削除が多いです。
それを考えるとすべてAIで済ませようと考えるよりも、適材適所ということで最後は手動で調整した方が良いことも多いと思います。

タイトルに「デザイナーとして」と入れているのもこれが理由です。
もしデザイナー以外の職種であれば最後までAIを使った方が最終クオリティを高められるかもしれませんが、デザイナーが触るのであれば文字入れは自分で行った方が早く、高クオリティにできることも多いと思います。

まとめ

ここまでに示した考え方はトレードオフスライダーの考え方とも似ていると思います。
あと1年もしたら、AIがすべての要素を十全に叶えたアウトプットをしてくれるのかもしれませんが、2025年現在ではまだ難しいように思います。

今どんなことを実現したくて、どの部分で頼りたいのかを明確にした上でツールを使うのは重要です。

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