2026年06月28日

最近、多くの企業から次のような相談を受けます。
「Googleのリスティング広告のクリック数は減っていない」
「広告費もそれほど変わっていない」
「なのに、コンバージョン（成果）や売上が落ちている」

特に、Google検索で「AIによる概要」や「AIモード」が広がってから、この傾向が目立つようになりました。一見すると矛盾しています。AIが普及すれば、検索結果のリンクはクリックされにくくなるはずです。それなのに、広告クリックは減らない。しかし、売上は落ちている。

この現象には、はっきりとした構造的な理由があります。今回はこの原因は何かを考察します。

AIが普及すると、本来はクリックは減るはず

Googleは近年、「AIによる概要」を検索結果に表示するようになりました。これは、ユーザーが質問をすると、AIが複数サイトの情報をまとめて答えを表示する仕組みです。

また、海外の調査では、「AIによる概要」が表示される検索ではクリック率が下がる傾向があると報告されています。

つまり理論上は、「AIが答えを出す → サイトをクリックする人は減る」という流れになるはずです。

それでも広告クリックが減らない理由

ではなぜ、広告クリックは減らないのでしょうか。ここが非常に重要なポイントです。検索結果の一番上に表示されるのは、依然として「広告」であるケースが多いからです。
さらに近年は、
・広告枠の表示面積が拡大している
・サイトリンクや追加情報で縦に長くなっている
・広告にもロゴ（ファビコンのような表示）が付く

といった変化があります。

つまり、ユーザーが最初に目にするのは広告である可能性が高いのです。その結果、「クリック率（検索した人の中でクリックする割合）は下がっても、クリック数自体は大きく減らない」という現象が起きます。

ではなぜ売上だけが下がるのか？

ここからが本題です。クリック数が減らないのに売上が下がる最大の理由は、クリックの「質」が変わったからです。

従来のユーザーは、検索する→サイトをクリックする→サイト内で情報を読んで比較する→納得して申し込む、という流れでした。しかしAIが普及した今は、AIで事前に比較や相場を調べる→判断基準をある程度持った状態で広告をクリックする→期待と少しでも違えばすぐ離脱する、という流れに変わっています。つまり、ユーザーの目が厳しくなっているのです。

誤クリックの影響はあるのか？

近年、広告にもロゴ表示が増え、自然検索結果にもファビコンが表示されています。

見た目が似ると、誤クリックは一定数増える可能性があります。しかし、多くの業種で売上が下がっている背景を見ると、主な原因は誤クリックそのものよりも、検索ユーザーの購買意欲（買う気の強さ）が変化していることにあるケースが多いです。

「CVR低下」が最大の問題

広告費が減らないのに売上が減る場合、多くはCVR（コンバージョン率＝クリックした人のうち何％が成果に至ったか）が下がっています。クリックは来る。しかし、申し込みや購入につながらない。

この背景には、AIで事前に知識を持ったユーザーが増えた・比較基準が明確になっている・少しでも不安があると戻る、という変化があります。つまりAI時代は、「普通の説明」では足りなくなっているのです。

売上が落ちる典型パターンは3つある

パターン�@：CVR（コンバージョン率）が下がっている

CVR（コンバージョン率＝広告をクリックした人のうち、何％が申し込み・購入などの成果に至ったか）が下がるのが、もっとも多いケースです。AI時代のユーザーは、すでに検索前に相場・比較ポイント・メリット・デメリット・注意点を把握していることが多いです。

そのため、広告をクリックしても、「思っていた内容と違う」「条件が分かりづらい」「他社と比べた強みが弱い」と感じると、すぐに戻ります。つまり、LP（ランディングページ＝広告をクリックした先のページ）の「要求水準」が上がっているのです。

パターン�A：CVは取れているが「質」が落ちている

CV（コンバージョン＝問い合わせや購入などの成果）は増えているのに、売上が落ちるケースもあります。たとえば、資料請求は増えている・無料相談は増えている・しかし成約率が下がっている、という状態です。

AIでざっくり理解した人が、気軽に問い合わせるようになり、本気度が低い・条件が合っていない・比較だけして離脱、というケースが増えます。このとき重要になるのがLTV（Life Time Value＝顧客が一生涯でその企業にもたらす総売上）です。CV数だけでなく、LTVまで見ないと、本当の収益性は判断できません。

パターン�B：検索語句の「中身」が変わっている

同じキーワードでも、実際の検索語句（ユーザーが入力した具体的な言葉）の傾向が変わっていることがあります。たとえば、「〇〇 比較」「〇〇 相場」「〇〇 口コミ」「〇〇 とは」などの情報収集ワードが増えると、CVRは下がりやすくなります。

「AIによる概要」が普及すると、こうした情報収集ニーズはAIである程度満たされます。その結果、広告に流れてくるのはまだ迷っている人・とりあえずクリックする人が増えやすくなります。

まず確認すべき4つの数字

感覚で判断せず、次の数字を必ず確認してください。
・直帰率（1ページだけ見て帰る割合）
・平均滞在時間
・CVR（コンバージョン率）
・指名検索（会社名・ブランド名での検索）の割合

特に、「指名検索が減っていないか」は非常に重要です。AI時代は、AIに取り上げられるブランドが有利になります。AIO（AI Optimization＝AIに取り上げられやすくするための最適化施策）やGEO（Generative Engine Optimization＝生成AI時代の検索最適化）と呼ばれる考え方が出てきているのはそのためです。

AIに出てくるブランドと、出てこないブランドでは、ユーザーの心理的信頼度が大きく違います。

広告主が今すぐやるべき対策

対策�@：LPを「AIより詳しくする」

AIは一般論の整理が得意です。しかし、自社独自の実績・具体的な数字・実例・失敗事例・他社との明確な違いまでは深く書きません。AIで読んだ情報を超える内容を出せるかどうかが、CVR回復の鍵です。

対策�A：低意図キーワードを除外する

除外キーワード（広告を表示しない検索語句）を見直してください。たとえば、「とは」「無料」「意味」「相場だけ知りたい」などは、業種によってはCVRを下げる原因になります。クリック数を減らすことを恐れないでください。重要なのは、「売上につながるクリックを残すこと」です。

対策�B：CVの定義を見直す

問い合わせ完了だけで最適化している場合は、商談化率・成約率・LTV（顧客生涯価値）まで追う設計に変える必要があります。AI時代は「軽い問い合わせ」が増えやすいからです。

対策�C：広告だけに頼らない

広告は「最後の接触点」になりつつあります。AIに取り上げられるための情報整備（構造化、専門性強化、実績公開など）を進めないと、広告のCVRは戻りにくいです。

まとめ

「AIによる概要」や「AIモード」が普及する今、広告費が減らないのに売上が落ちる現象は、「誤クリック」だけが原因ではありません。

主な原因は、
・検索ユーザーの質の変化
・比較基準の高度化
・LPの説得力不足
・CV定義のズレ

です。

AI時代は、「クリックを集める時代」から「AIに選ばれ、ユーザーに比較で勝つ時代」へと移行しています。広告運用だけを最適化する時代は、終わりに近づいています。今必要なのは、検索構造全体を理解したうえでの戦略設計です。ここに取り組める企業だけが、AI時代でも安定した売上を維持することが可能になります。

Google検索は今、大きな転換点を迎えています。これまでのSEOでは、「検索結果で上位表示されること」が最大の目標でした。しかし、Googleが提供する「AIによる概要」や「AIモード」の普及によって、ユーザーの検索行動そのものが変わり始めています。

最近公開された調査「Users behave differently in AI Overviews than AI Mode」によると、「AIによる概要」と「AIモード」ではユーザーの行動パターンが大きく異なることが明らかになりました。

「AIによる概要」では比較検討が活発になり、「AIモード」ではAIの回答をそのまま受け入れる傾向が強くなっているということです。これは今後のSEO対策だけでなく、企業の情報発信やブランディング戦略にも大きな影響を与える重要な変化です。

今回は、この調査結果を紹介しながら、長年SEOコンサルティングを行い、多くの企業の検索順位改善を支援してきたコンサルタントの視点を交えてAI検索時代のSEOについて解説します。

AIモードとAIによる概要ではユーザー行動がまったく違う

今回の調査は約84万6,000件以上の実際のGoogle検索セッションを分析した大規模なものです。その結果、「AIによる概要」と「AIモード」ではユーザーの行動が大きく異なることが判明しました。多くの人は「どちらもAIによる検索機能だから同じような使われ方をする」と考えがちです。しかし実際にはユーザーの心理状態や意思決定の方法が大きく違っていました。

調査では次のように述べられています。

「AIモード」の利用者は、「AIによる概要」の利用者と比べて、AIの推薦を大幅に信頼する傾向がある。」

この一文は、AI検索時代のSEOを考えるうえで非常に重要な示唆を含んでいます。調査によると、「AIモード」ではユーザーの88％がAIの提案した候補をそのまま採用していました。さらに74％のユーザーはAIが最初に提案した候補を選択していました。

AIモードでは比較ではなくAIへの信頼が意思決定を左右する

従来の検索では、
・検索する
・複数のサイトを見る
・比較する
・検討する
・決定する

という流れが一般的でした。

しかし「AIモード」では、
・質問する
・AIが答える
・そのまま採用する

という流れが増えています。



つまりユーザーは比較検討をAIに委ねているのです。これはSEOの世界において非常に大きな変化です。これまでは検索結果の中で他社と競争していました。しかし今後はAIが推薦する候補の中に入れるかどうかが重要になります。検索順位だけではなく、「AIから信頼される存在になること」が求められる時代になりつつあります。

「AIによる概要」はユーザーに比較検討を促している

一方で「AIによる概要」では、まったく逆の現象が起きています。ユーザーは「AIによる概要」を読むと、その内容を鵜呑みにするのではなく、むしろ検索結果全体を確認する傾向が強くなります。調査では次のように説明されています。

「AIによる概要」が表示されると、ユーザーはより慎重になり、より多くの情報を探すようになる。」

つまり「AIによる概要」は、ユーザーの判断を代行するのではなく、比較検討を促進しているのです。私自身も日々Google検索を利用していますが、「AIによる概要」を読んだ後に、「本当にそうなのか？」「他の専門家はどう言っているのか？」「別の意見はないのか？」と確認したくなることが増えています。おそらく多くのユーザーも同じ行動を取っているのでしょう。

AIによる概要が表示されるとユーザーの視線は大きく変わる

今回の調査では、「AIによる概要」が表示された検索結果では、ユーザーが画面上を広く見渡す傾向が確認されました。カーソルの移動範囲が広がり、複数の検索結果を見比べる行動が増えています。このレポートの著者はこれを「比較モード」と表現しています。

つまり「AIによる概要」は、
・どの会社が信頼できるのか
・どのサイトが詳しいのか
・どの情報源が正確なのか

をユーザーに考えさせる役割を果たしているのです。

ブランド名で検索しても他社との比較が始まる時代へ

従来は検索結果の1位に表示されればクリックされる可能性が高くなりました。しかし今後は検索結果に並んだときに「比較で選ばれるかどうか」が重要になります。今回の調査で特に興味深かったのがブランド検索の変化です。これまでは会社名やブランド名で検索するユーザーは訪問先がほぼ決まっていました。しかし「AIによる概要」が表示されると状況が変わります。

ユーザーはその企業だけでなく、
・競合企業はどうか
・評判はどうか
・他社との違いは何か

ということまで調べるようになります。



つまりブランド名検索ですら比較検討の場になっているのです。これは企業にとって大きな意味を持ちます。今後は自社サイトだけを改善すれば良いわけではありません。
・業界内でどのような評価を受けているか。
・第三者からどのように紹介されているか。
・専門家として認知されているか。

そうした外部評価まで重要になります。

比較検討が増えることで検索結果の見え方も重要になる

調査では「AIによる概要」が表示された検索結果において、上方向へのスクロールが47.5％に達していました。通常の検索結果では約27％です。これは非常に興味深いデータです。ユーザーは下へ読み進めた後に再び上へ戻り、内容を確認し直しているのです。

つまり、
・読む
・比較する
・戻る
・確認する
・再度比較する

という行動が増えています。

ユーザーは以前よりも慎重に判断していることがわかります。比較検討が増えるということは、検索結果上で見える情報の重要性が高まるということです。具体的には、
・タイトル
・説明文
・著者名
・会社名
・ブランド名

などです。

ユーザーは検索結果を一覧で見ながら比較しています。そのため単純にキーワードを詰め込んだタイトルでは選ばれにくくなります。

むしろ、
・専門性が伝わるか
・信頼できそうか
・実績がありそうか
・独自性があるか

ということが重要になります。

E-E-A-Tの重要性はAI検索時代にさらに高まる

私は長年SEOコンサルティングを行ってきましたが、今回の調査結果を見て改めて感じたことがあります。それはE-E-A-Tの重要性がさらに高まるということです。Googleが重視するE-E-A-Tとは、
・Experience（経験）
・Expertise（専門性）
・Authoritativeness（権威性）
・Trustworthiness（信頼性）

の4つです。

「AIモード」ではAIに推薦されるために必要です。「AIによる概要」では比較された際に選ばれるために必要です。どちらの場合でも最終的に重要になるのは信頼性です。

AI検索時代のSEOは順位競争から信頼獲得競争へ変わる

今回の調査結果から見えてくるのは、SEOの本質が順位競争から信頼獲得競争へ移行しつつあるということです。「AIモード」ではAIが推薦する専門家になること。「AIによる概要」では比較されたときに選ばれる専門家になること。

そのためには、
・専門家として継続的に情報発信する
・実績や事例を公開する
・著者情報を充実させる
・独自調査や独自データを発信する
・業界内で認知される存在になる

といった取り組みがこれまで以上に重要になります。

AI検索時代になったからSEOが終わるのではありません。むしろ、本当に信頼される専門家や企業が評価される時代が始まったのです。今後のSEOで成果を出すためには、「検索順位を上げること」だけではなく、「AIやユーザーから信頼される存在になること」を目指す必要があるでしょう。

近年、ChatGPT、Gemini、Midjourney、Flux、Imagenなどの画像生成AIの性能が飛躍的に向上し、企業のWebサイトやSNS投稿、広告バナー、ブログ記事のアイキャッチ画像などに活用される機会が急増しています。私自身もSEOコンサルティングやAI活用の指導を行う中で、AI画像を業務に活用する企業が急激に増えていることを実感しています。

しかし、多くの企業担当者やWeb制作者から次のような相談を受けます。
・AI画像だとバレたくない
・もっと実写のように見せたい
・広告素材として違和感なく使いたい
・SNS投稿で自然な印象を与えたい

実際、最近の画像生成AIは非常に高品質ですが、それでも人間が見ると「何となくAIっぽい」と感じることがあります。では、その違和感の正体は何なのでしょうか。

結論から言うと、AI画像は「完璧すぎる」ことが最大の原因です。人間は普段、現実世界の不完全な写真を見慣れています。そのため、あまりにも整いすぎた画像を見ると無意識のうちに違和感を覚えるのです。今回は、AI画像がAIっぽく見える理由と、その改善方法について、私自身が企業向けに提案している実践的なノウハウを交えながら解説します。

AI画像がAIっぽく見える理由

まず理解していただきたいのは、人間の脳は「リアルな写真」を見ているのではなく、「リアルだと感じる特徴」を見ているということです。現実の写真には必ず次のような要素があります。
・光のムラ
・レンズのクセ
・背景の雑然さ
・肌の凹凸
・服のシワ
・被写体の動き
・ピントのズレ

ところがAI画像は学習データを平均化して生成するため、これらの不完全さが消えてしまいます。結果として、
・肌が綺麗すぎる
・背景が整理されすぎる
・構図が完璧
・光が均一
・全体がシャープすぎる

という状態になり、人間は違和感を覚えるのです。

最近の海外のAI画像関連メディアでも、AI画像が不自然に見える理由として「完璧さ」が挙げられています。

AIが作った画像だということをわからなくする技法としては次のようなものがあります。

�@ 完璧な構図を避ける

AI画像で最も分かりやすい特徴の一つが「構図の美しさ」です。人物を生成すると、
・顔が中央に配置される
・左右対称になる
・背景も均等に配置される

というケースが非常に多く見られます。しかし、実際にスマートフォンで撮影した写真を見返してみてください。家族写真でも旅行写真でも、被写体が少し右に寄っていたり、頭の一部が切れていたりします。私がセミナー会場で撮影した写真を確認しても、ほぼすべての写真に多少のズレがあります。ところが、その「ズレ」がリアルさを生み出しているのです。

例えば、
《悪い例》
・人物が中央
・真正面を向いている
・左右対称

《良い例》
・人物を画面端に配置
・視線を横方向に向ける
・背景に奥行きを持たせる

という構図です。

画像生成時には、
off-center composition
casual snapshot
imperfect framing

などの属性を指定すると自然な印象になります。

�A 背景を綺麗にしすぎない

AI画像の背景は非常に整っています。机の上には必要最低限の物しかなく、オフィスもモデルルームのように綺麗です。しかし現実のオフィスは違います。

私がクライアント企業を訪問した際に撮影する写真には、
・資料の束
・ペットボトル
・充電ケーブル
・ノートパソコン

などが自然に写り込んでいます。これらは一見すると邪魔な要素ですが、実は写真にリアリティを与えています。AI画像を生成する際は、背景をあえて少し散らかした方が自然になります。

例えば、
・机の上に資料を置く
・コーヒーカップを置く
・ホワイトボードを配置する

などです。

最近のSNSでは、完璧に演出された写真よりも、生活感のある写真の方が共感を得やすい傾向があります。

�B 人物を美男美女にしすぎない

AI画像は人物を魅力的に見せようとします。その結果、
・全員がモデル体型
・シワがない
・肌が均一
・歯並びが完璧

という状態になりがちです。

しかし現実には、
・ほうれい線
・毛穴
・肌の色ムラ
・左右非対称

があります。

企業サイトでよく見かける失敗例が、社員紹介ページに海外の広告モデルのような人物を掲載してしまうケースです。訪問者は無意識のうちに、「本当にこの会社の社員なのだろうか」と感じます。

私が企業サイトの改善を行う際には、「綺麗にするより自然にする」という考え方を推奨しています。年齢相応のシワや表情を残した方が、信頼性は高まります。

�C 表情を作り込みすぎない

AI画像の笑顔は非常に綺麗です。しかし、それが逆にAIらしさを生み出しています。

例えば、
・歯を見せている
・正面を向いている
・全員が同じ笑顔

という状態です。

実際の写真はもっと自然です。
・会話している途中
・笑い始めた瞬間
・説明している最中
・考えている表情

などが写っています。私がセミナー会場で撮影する写真も、講演中の瞬間や受講者とのやり取りを撮影したものの方が圧倒的に自然です。

画像生成時には、
candid moment
authentic expression
unposed portrait
などを指定すると改善できます。

�D カメラ目線ばかりにしない

AI画像では被写体がカメラを見ていることが非常に多くあります。しかし現実の写真では、
・パソコンを見ている
・資料を見ている
・会話相手を見ている

という状態の方が自然です。

例えば企業サイトであれば、
・担当者が顧客と打ち合わせをしている場面
・技術者が作業している場面
・講師が説明している場面

などの方が信頼感があります。人物が常にカメラ目線になっている場合は、AI画像らしさを疑った方が良いでしょう。

�E 全員を同じ表情にしない

グループ写真でもAIらしさは現れます。例えば5人の社員を生成すると、
・全員が同じ方向を向き
・全員が同じ笑顔をしている

ことがあります。現実にはそんなことはほとんどありません。
・笑っている人
・話している人
・真剣な表情の人

が混在しています。

この「バラつき」がリアリティを生みます。特に企業サイトや採用サイトでは、個性の違いを表現した方が自然です。

�F 何もかも完璧にしようとしない

AI画像をリアルに見せるための最大のポイントは、「完璧を目指さない」ことです。多くの人は、
・もっと綺麗にしよう
・もっと整えよう
・もっとシャープにしよう

と考えます。

しかし実際には逆です。
・少しズレている。
・少し散らかっている。
・少し不完全。

その方が人間は自然だと感じます。

最近の画像生成AI業界では、「綺麗な写真」ではなく、「普通の人が撮影した写真」を目指す方向へ進化しています。これからのAI画像活用において重要なのは、リアルな世界の不完全さを理解することです。

�G フィルム粒子（Grain）を加える

現在のAI画像は非常に高画質です。ところが現実の写真には必ずノイズがあります。

例えば、
・スマートフォンの夜景撮影
・室内撮影
・古いカメラ
・高感度撮影

では微細な粒子が発生します。

AI画像はこのノイズが少なすぎるため、逆に不自然になります。実際、最近では若い世代の間でフィルムカメラが再び人気になっています。その理由の一つが、粒子感によるリアリティです。

AI画像を生成する際には、
subtle film grain
35mm film texture
Kodak Portra 400 grain
natural film grain

などの指定が有効です。

ただし、粒子を入れすぎると今度は古い写真のようになるため注意が必要です。私が企業サイト用に生成する場合は、ほとんど気付かない程度の粒子感を推奨しています。

�H シャープすぎる画像を避ける

AI画像にはもう一つ大きな特徴があります。それは異常なまでの解像感です。

例えば、
・髪の毛一本一本
・まつ毛
・肌の質感

が必要以上に鮮明に描写されることがあります。

しかし実際の写真では、
・ピントが少し甘い
・手ブレがある
・レンズ性能の限界がある

ため、そこまでシャープにはなりません。

そのため最近の広告制作現場では、
slightly soft focus
natural lens softness
not tack sharp
imperfect focus

などのプロンプトがよく使われています。実際に私もクライアントが企業の採用サイト用画像を作成する際には、あえて少し柔らかい描写を選ぶことをおすすめしています。

�I JPEG圧縮感を加える

これは意外に知られていません。AI画像は情報量が多すぎます。一方で現実のSNS画像は、
・Instagram
・Facebook
・X
・LINE

などのサービス側で再圧縮されています。つまり私たちが普段見ている写真の多くは、少し画質が劣化した状態なのです。AI画像だけが異常に綺麗なため、逆に浮いてしまいます。

最近の海外クリエイターは、
social media upload quality
compressed smartphone image
instagram photo

といった指定を使っています。

�J レンズフレアを活用する

AI画像は光が綺麗すぎます。しかし現実には、
・逆光
・窓際
・夕日
・照明

などによってレンズフレアが発生します。

例えば人物写真でも、
・窓から光が差し込む
・夕日が入る
・街灯が映り込む

といった状況は日常的にあります。こうした光の乱れがリアリティを生み出します。

おすすめのプロンプトは、
natural lens flare
subtle lens flare
light leak
backlit photography

などです。

�K 色収差を少し加える

色収差とは、レンズの端で赤や青が少しズレて見える現象です。本来はカメラの欠点ですが、人間は無意識にこの特徴を見ています。AI画像はこの現象がほとんどありません。
そのため、
slight chromatic aberration
real camera optics
lens imperfections

を加えると自然になります。最近の画像生成コミュニティでも非常によく使われているテクニックです。

�L 周辺減光（ビネット）を加える

実際のレンズでは、四隅が少し暗くなることがあります。これを周辺減光と呼びます。AI画像は四隅まで均一に明るいため、CGのように見えることがあります。

そのため、
subtle vignette
natural vignette
lens vignette

などを指定すると自然になります。ただし強くかけると古臭い印象になるため注意してください。

�M モーションブラーを加える

AI画像は止まりすぎています。人物が歩いている場面でも、
・髪の毛
・手
・服

まで完全に静止しています。しかし現実の写真ではそうなりません。

例えば、
・歩いている人
・話している人
・手を振っている人

などは必ず少しブレます。このブレがリアリティを生み出します。

おすすめのプロンプトは、
slight motion blur
natural movement blur
walking motion blur

などです。

�N スマートフォン写真を目指す

最近のAI画像制作で最も効果的なのがこれです。多くの人は、プロカメラマン風・広告写真風を目指します。しかし実際には、スマートフォンで撮影された普通の写真の方が自然に見えます。

私が最近よく使う指定は、
casual smartphone photo
everyday snapshot
user generated content
authentic social media photo

です。

海外ではUGC（User Generated Content）スタイルと呼ばれています。企業の広告でも、このスタイルが増えています。

AI臭さを消す万能プロンプト

最後に、私が最近試して比較的自然な結果が得られているプロンプトの考え方をご紹介します。
candid smartphone photo, authentic lighting, natural skin texture, subtle film grain, realistic background, off-center composition, casual snapshot, authentic expression, everyday environment

このプロンプトのポイントは、「綺麗な写真」ではなく、「普通の人が撮影した写真」を目指していることです。最近のAI画像生成業界では、professional photographyよりも、boring smartphone photo・ordinary snapshot・nothing special・accidental photoの方がリアルな結果になると言われることもあります。

まとめ：AI画像活用で本当に大切なこと

最後にお伝えしたいことがあります。AI画像を使う目的は、「AIだとバレないこと」ではありません。本来の目的は、「読者やユーザーに違和感を与えず、信頼感を持ってもらうこと」です。

そのためには、
・完璧を求めすぎない
・人間らしさを残す
・現実世界の不完全さを再現する

ことが重要です。

私自身もAIを使ったコンテンツ制作のアドバイスをクライアント企業に行っていますが、最近は「どれだけ綺麗か」よりも、「どれだけ自然か」を重視するようになりました。AI画像の品質競争はすでに終わりつつあります。

これから重要になるのは、人間が本物だと感じるリアリティをどれだけ再現できるかです。その視点を持つことで、AI画像は企業のWebサイトやSNS、広告においてさらに大きな力を発揮するようになるでしょう。