画像・動画生成パイプライン — AIクリエイティブ量産基盤

マーケティング素材（バナー・SNS投稿・ショート動画）の制作ワークフローをAI生成パイプラインで刷新。SDXL + LoRA + ControlNetによるブランド準拠の画像生成と、AnimateDiffによる動画変換を自動化し、制作工数70%削減・月間200素材の量産体制を実現。

ROLE

AIエンジニア / テクニカルリード

TEAM

4名（AI 2名 + デザイナー 1名 + PM 1名）

PERIOD

7ヶ月

主な成果

制作工数: 1素材あたり4〜6時間 → 30〜90分（-70%）
月間出力量: 50〜60素材 → 200+素材（4倍）
AI生成バナーのCTR: 従来比+32%（A/Bテスト検証済み）
ブランド適合率: 自動品質ゲート（ブランドカラー閾値 + CLIP類似度 + NGワード/NSFW）通過率94%
ストックフォト費用: 年間約300万円 → 0円（GPU運用費を含めてもトータルコスト大幅削減）

TECHNOLOGIES

SDXLLoRAControlNetIP-AdapterAnimateDiffStable Video DiffusionESRGANCLIPComfyUIFastAPIPythonFFmpegAWS

AI生成パイプライン全体図 — BRIEF → GENERATE → CONTROL → ANIMATE → POST-PROCESS → DELIVER の6ステージ構成 — Generation Pipeline: 6ステージの自動画像・動画生成フロー

※画像はイメージです

Style Control: LoRA / ControlNet / IP-Adapter / Brand Rule の4層品質制御

ワークフロー比較 — 従来の手作業制作フロー（4〜6h）とAI生成パイプライン（30〜90min）のBefore/After — Before/After: 制作ワークフローの劇的な効率化

背景・課題

マーケティング部門では月間50〜60素材の制作が限界で、キャンペーンの展開速度がボトルネックとなっていた。デザイナー2名がPhotoshop / Illustrator / After Effectsでフル稼働しても需要に追いつかず、ストックフォト購入費も年間約300万円に達していた。素材の品質・トーンにもばらつきがあり、ブランドガイドラインの遵守が属人的な状態だった。

アプローチ

SDXL（Stable Diffusion XL）をベースに、自社保有素材（権利クリア済み、人物・ロゴ等は学習対象外）でブランドのビジュアルトーンを学習させたLoRA（Low-Rank Adaptation）を3種類作成（Product / Lifestyle / Illustration）。ControlNet（OpenPose・Canny・Depth・Tile）とIP-Adapterを組み合わせて構図・スタイルを精密に制御する4層のスタイル制御システムを構築した。

動画生成にはAnimateDiffとStable Video Diffusion（一部媒体向けに限定運用）を採用し、静止画→5〜15秒のショート動画への自動変換を実現。後処理はESRGANによる超解像、FFmpegによるエンコード・テキストオーバーレイを自動化。

品質保証として、CLIP Scoreによる意味的整合性チェック、ブランドカラー適合度の自動検証、Safety Filterによる不適切コンテンツ排除を組み込んだBrand Rule Engineを実装。人間はブリーフ入力と最終レビュー・選択のみを担当するHuman-in-the-Loopワークフローとした。