製造業の製品プロモーションやR&D（研究開発）において、映像・CGの活用は不可欠となっています。しかし、多くの担当者が「制作コストの増大」と「リードタイムの長期化」、そして急速に普及する「生成AIをどこまで実務に投入すべきか」という課題に直面しています。

生成AIの進化は、従来のCG制作フローに劇的な効率化をもたらす一方で、ビジネスユースにおいては「製品描写の正確性」や「権利・セキュリティ」といった新たなリスクも浮き彫りにしています。

本コラムでは、映像・CG制作のプロフェッショナルな視点から、AIとCGの根本的な違いを整理。製造業がAIを「加速装置」として使いこなしつつ、企業の信頼性を損なわないための実践的な使い分け術とリスク対策を解説します。

AIでCGはどう変わる？

AIの登場でCG制作は「ゼロから作る」だけでなく、「AIが提示する大量の候補から選び、精緻に整える」手法へとシフトしています。特に生成AIは、ラフ案・素材・バリエーション作成を高速化し、企画〜検討の時間を圧縮してくれます。

一方で、最終品質の担保や一貫性の維持、権利面の確認など、人が設計・監修すべき工程の重要性はむしろ増しています。AIはCGを置き換えるというより、制作の前半（探索）を加速し、後半（仕上げ）に人の価値を集中させる変化を起こしています。

生成AIによる自動作成が起こした制作現場の変化と効率化

生成AIが現場にもたらした最大の変化は、「試行回数のコスト」が劇的に下がったことです。従来はラフを描き、修正し、方向性を詰めるまでに日数が必要でしたが、AIなら数分〜数時間で複数案を並べて比較できます。

その結果、ディレクションは“作る指示”から“選ぶ基準を作る”へと変化し、合意形成（クライアント確認）も早くなります。ただし、AI出力はそのまま納品できるとは限らず、意図の言語化、品質チェック、修正の設計が効率化の鍵になります。

• 企画の加速：ラフ案・ムードボードの高速生成し、イメージのズレを早期に解消
• 探索の広範化：バリエーション出し（色・構図・スタイル）が短時間で実現
• 素材制作の自動化：背景やテクスチャの一部を自動化し、本番制作の工数を削減
• 指示の明確化：修正指示が、抽象的な「感覚」から具体的な「条件（要件）」へ

画像・動画・3Dまで広がる生成の可能性

生成AIは当初「画像（Image）生成」が中心でしたが、現在は動画（Video）や3D（3DCG）にも広がり、プリプロ（企画・絵コンテ）から一部の制作工程までカバーし始めています。画像ではスタイル提案や合成素材、動画では短尺のプロトタイプ、3Dではベースメッシュやテクスチャ生成などが検討用試作レベルで実用域にまで入っています。ただし媒体がリッチになるほど「時間方向の一貫性」「形状の整合性」「データとしての扱いやすさ」が難しくなり、AI単体で完結しにくいのも現実です。だからこそ、AIは“生成”、CGは“整備・最適化”という役割分担が重要になります。

従来のCG制作と何が違い、なにが便利になったのか

従来の3DCG制作と生成AI活用では、コスト構造と品質の決まり方が根本的に異なります。以下の比較表が示す通り、AIは「検討のスピード」を劇的に上げますが、ビジネスにおいて不可欠な「再現性」や「予測可能性」においては、依然として従来のCG技術が主役となります。
両者の特性を理解し、「どこでAIにアクセルを踏ませ、どこでプロが手綱を引くか」という設計こそが、費用対効果を最大化する鍵です。

観　点	従来CG	生成AI×CG
時　間	工程が多く長いが、予測しやすい	初速は速いが、手戻りで伸びることも
品　質	設計通りに高品質を作り込める	当たり外れがあり、監修・修正が重要
コスト	人件費中心で高くなりがち	試作は安いが、運用設計次第で増減
再現性	同一条件で安定して高い	固定化手法がないとブレやすい

AIとCGの違い｜得意領域・ベースとなる考え方

AIとCGは似て見えますが、根本の考え方が違います。CGは「設計した通りに再現する」技術で、形状・光・素材・動きの因果関係を積み上げて表現します。一方、AIは「学習したパターンから、それらしい提案や変換を行う」仕組みで、探索や変換が得意です。

この違いを理解すると、AIに任せるべき工程（案出し・変換・補完）と、人が握るべき工程（要件定義・世界観・最終品質）が整理できます。

CG＝設計と表現の積み上げ、AI＝提案と変換の高速化

CGは、モデルの形状、マテリアル、ライト、カメラ、物理挙動などを人が設計し、レンダラーが計算して画像にします。つまり「原因（設定）」と「結果（見た目）」がつながっており、狙った表現を再現しやすいのが強みです。

AIは、入力（テキスト・画像・動画）を元に、学習した分布から出力を生成・変換します。そのため、提案の幅は広い一方で、厳密な制御や同一性の維持は工夫が必要です。現場では、AIで候補を出し、CGで整合性と品質を上げるハイブリッドのワークフローが最も強い形になりやすいです。

AIに向く工程／人間（クリエイター）が握るべき工程の切り分け

AIは「大量に出す」「変換する」「埋める（補完する）」工程に強く、クリエイターは「決める」「揃える」「責任を持つ」工程に強い、という切り分けが基本となります。例えば、コンセプトアートの方向性出し、背景のバリエーション、テクスチャの叩き台などにはAIが有効です。

一方で、ブランドの世界観、キャラクターの設定、プロダクトの正確な形状、法務・権利の判断は人間が握るべきです。この線引きを曖昧にすると、後工程で修正が多発し、効率化のはずが逆効果になりかねません。

• AIに任す：ラフ案、スタイル探索、素材生成、アップスケール、ノイズ除去、簡易合成
• 人が握る：要件定義、アートディレクション、整合性チェック、最終調整、権利判断

プロンプトで変わる出力の精度と限界

生成AIの出力はプロンプト（テキスト／指示）で大きく変わります。ただ「かっこいいCG風」では曖昧で、画角、レンズ、光源、質感、時代設定、禁止事項まで条件化すると精度が上がります。一方で限界もあり、長い指示を入れても全てが守られるとは限りません。

また、同じプロンプトでもモデル更新や乱数、参照画像の有無で結果が毎回変わるため、制作では“再現性を高める運用”が重要です。プロンプトは魔法の呪文ではなく、要件定義を短い文章に圧縮するスキルだと捉えると上達が早いでしょう。

AIでCGはどこまで自動化できるのか？

現状は、生成AIに3D制作を「全自動で完結」させるのはまだ厳しく、「ベースを作って人が整える」方向が有効です。テキスト → 3Dや画像 → 3D形状の叩き台を作り、リトポロジー・UVマッピング・テクスチャ調整・リギングなどを従来手法で仕上げるのが現実的です。

特にゲームや映像の実運用では、ポリゴン密度、法線、マテリアル、命名規則、LODなど“データ要件”が厳しく、AI出力をそのまま使いにくい場面が多いです。だからこそ「どこまでをAIに任せ、どこからを人が責任を持つか」を先に決めることが成功の条件になります。

3Dモデル自動生成の種類

3Dモデルの自動生成には大きく3タイプがあります。テキスト → 3Dは発想段階の試作に強く、画像 → 3Dはコンセプトアートや商品写真から形状を起こす用途で便利です。スキャン → 変換は、フォトグラメトリやLiDAR等で取得した形状を、扱いやすいメッシュへ整える方向で活躍します。

ただし、どの方式でも「正確な寸法」「きれいなトポロジー」「アニメ向きの構造」までは自動で揃いにくいのが現状です。用途（ゲーム用／映像用／AR用／設計用）に合わせて、生成方式を選ぶのがポイントです。

モデリングとテクスチャ生成

AIはテクスチャ生成や質感提案に強く、PBR（Physical Based Rendering）風のベースを短時間で作れます。しかし実制作では、シーム（継ぎ目）、解像度、色管理、汚れの方向性、ブランドカラーの厳密さなど、細部の調整が必要です。

モデリングも同様で、見た目は良くても、面の流れが崩れていたり、エッジでは必要な箇所が丸まっていたりして、後工程で破綻します。

結果として「AIで叩き台 → 人が整形 → 必要なら再生成」という手戻りが発生します。AIを使うほど、チェック項目（品質基準）を明文化しておくことが重要になります。

アニメーション／表情／音声／動きの生成

キャラクターやアバター領域では、AIによる表情生成、リップシンク、モーション生成、音声合成が組み合わさり、短期間で“動く存在”を作れるようになりました。特に配信・接客・案内など、リアルタイム性が求められる用途で導入が進んで来ています。

ただし、感情表現の繊細さ、演技の意図、カメラワークに合わせた芝居などは、まだ人の演出が強い領域です。また、モデルのリグ構造やブレンドシェイプ設計が甘いと、生成した動きが破綻しやすくなります。AIは“動きを作る”より、“動きを量産して選ぶ”用途で特に効果を発揮します。

空間・シーン設計とデータ管理

シーン生成や背景生成は便利ですが、現場では「整合性」と「管理」が障壁になります。例えば、同じ部屋のはずなのにカットごとに窓の位置が変わる、光源方向が一致しない、物理的にあり得ない構造になる、といった破綻が起きがちです。

さらに、生成物の権利（学習データ由来のリスク、商用利用の可否、二次利用の範囲）を確認しないと、納品後に問題化します。運用面では、プロンプト・参照画像・モデルバージョン・出力設定を記録し、再現できる状態で保管することが重要になります。

AIの用途別の使い分け手法

AI活用は、用途別に「AIで速くする工程」と「従来CG手法で固める工程」を分け、段階的に導入することがおすすめです。画像はスタイル探索と素材化、動画は絵コンテや短尺プロトタイプ、3Dはベース生成とテクスチャ叩き台が相性が良いです。

一方で、統一感（同じ人物・同じ商品・同じ世界観）を保つには、参照データとルール運用が必須になります。ここを押さえると、AIは“時短ツール”から“制作力のブースター”に変わります。

画像生成は、部品化して使い、量産と統一を両立

画像生成は、広告バナーやSNS投稿、コンセプトアートの初期案で特に効果が出ます。まずartスタイルやトーンを複数提案し、良い方向性を選んでから、素材として切り出し、Photoshop等で合成・文字組みして仕上げる流れが現実的です。AI出力をそのまま使うのではなく、背景・小物・テクスチャなど“部品化”して使うと、権利確認や修正対応もしやすくなります。

SNS運用では、投稿のバリエーションを増やしつつ、ブランドガイドに沿って色・フォント・構図を固定化するのがポイントです。量産と統一の両立が、画像生成の勝ち筋になります。

動画生成は、プロトタイプとして検討用に

動画生成は、完成映像をいきなり作るのではなく、企画検討のプロトタイプとして使うと強力です。絵コンテ代わりにシーン案を作り、尺感、カメラの雰囲気、演出の方向性を早期に合意できます。その後、本制作では実写撮影、3DCG、モーショングラフィックスなど、要件に合う手法で作り込みます。

注意点は、時間方向の一貫性（人物の顔や衣装が変わる等）と、ロゴ・商品形状の正確性、再現性です。広告やプロダクト紹介では、AI動画は“検討用”、最終はプロが整える前提で設計すると上手くいきます。

3DCG制作は、ベースモデルの試作で高速化

3DCGでは、AIでベースモデルやテクスチャの叩き台を作り、Blender等でリトポ・UV・マテリアル調整を行い、レンダリングで最終品質を作る流れが現実的です。AI生成モデルは、面が荒い、法線が乱れる、パーツが一体化しているなどの問題が出やすいため、ゲームやアニメ用途では整備が必須になります。

逆に言えば、整備できる人がいるチームほどAIの恩恵が大きく、試作速度が上がります。最終出力は、レンダラーやコンポジットで“狙った絵”に寄せることで、AIのブレを吸収できます。AIは入口、CGは出口という設計が安定します。

ビジュアルの一貫性を保つルールとデータ運用

生成AI活用で最も難しいのが一貫性です。人物やキャラクターは、髪型・衣装・顔立ちが微妙に変わるだけで別人に見え、ブランドは色味や質感がズレるだけで“らしさ”が崩れます。対策は、参照画像の固定、プロンプトのテンプレート化、NG条件の明文化、出力設定の記録といった運用の徹底です。

また、最終的にCG側で共通のシェーダーやライティングを当て、最終的な見た目（ルック）を統一するのも有効です。制作物を資産として運用するなら、生成物を「データとして管理する」発想が欠かせません。

AI×CGの制作・ビジネス活用事例

AI×CGの成功事例に共通するのは、AIを“本番の置き換え”ではなく“制作の加速装置”として使っている点です。アバターでは表情や音声でコミュニケーションを成立させ、広告では提案と検討の速度を上げ、映像ではシーン案を量産して企画を前に進めます。

そして最終的な品質は、プロのCG・映像の知見で整えています。つまり、AIの強み（速度・量）とCGの強み（制御・再現性）を分業させるほど成果が出やすいのです。

アバター／キャラクター事例

アバター活用では、音声合成と表情生成を組み合わせて、接客・案内・配信などのコミュニケーションを成立させる事例が増えています。ポイントは、見た目のリアルさだけでなく、反応速度、表情の自然さ、発話内容の安全性（NGワードや誤情報対策）です。

CG側では、キャラクターデザインの一貫性、リグの安定、表情の破綻防止が品質を左右します。AIは会話や表情の“生成”を担い、CGはキャラクターの“器”と“世界観”を担う分業が上手く回ると、運用コストを抑えつつ体験価値を上げられます。

広告／ブランド事例

広告では、AIでキービジュアル案やスタイル案を大量に出し、早い段階で方向性を固めることで、提案〜検討の時間を短縮できます。これにより、従来は時間的に試せなかった表現も検討でき、クリエイティブの幅が拡がります。

一方でブランド案件は、ロゴ、商品形状、色、トーンの厳密さが求められるため、AI出力をそのまま使うのではなく、素材化してデザインに落とし込む運用が安全です。成功している現場ほど、ブランドガイドとプロンプトテンプレート、レビュー基準をセットで整備しています。AIは“提案力”を増やし、最終判断は人が行う形が強いです。

動画制作事例

映像制作では、AIでシーンの雰囲気やカメラ案を作り、企画段階の意思決定を早める使い方が効果的です。例えば、世界観の異なる案を複数作って比較し、演出の方向性を固めてから本制作に入ると、手戻りが減ります。

ただし本番では、時間方向の一貫性、人物の同一性、物理的な説得力が重要で、AIだけでは破綻しやすいです。そのため、CG合成、カラーグレーディング、VFX、編集で調整し、品質を担保します。AIはプリプロの加速、人はポスプロでの完成度担保、という役割分担が現実的です。

3Dプロダクト（3DCG）事例

3Dプロダクトや建築・空間では、設計データ（CAD/BIM等）をベースに、ビジュアライズの一部をAIで効率化する流れが考えられます。例えば、素材のバリエーション提案、背景の差し替え、パースの雰囲気換えなど、設計の正確性を保ったまま表現の探索を加速できます。

この領域で重要なのは、寸法や構造の正確さをAIに任せないことです。正確性は設計データで担保し、AIは“見せ方”の提案に寄せると、破綻と手戻りを抑えられます。結果として、提案スピードが上がり、意思決定が早くなるのがビジネス上のメリットとなります。

CG・映像制作における「AI活用ガバナンス」とリスク管理

製造業のマーケティングや研究開発において生成AIを導入する際、最も重視すべきは技術的な新しさではなく、企業としての説明責任（アカウンタビリティ）を果たせる運用体制です。

「AIをどう使うか」という制作手法の話よりも、「AIリスクにどう対処し、ビジネス成果を最大化するか」、発注企業としてコントロールすべき4つの要件を解説します。

1. 知財・セキュリティリスクの排除

企業にとって、著作権侵害や情報漏洩は最も回避すべき経営リスクです。

• 発注側の視点： 制作会社が使用するツールの「商用利用権」や「学習データの透明性」が担保されているかを確認する必要があります。
• 対策： 契約において「責任分界点（どちらがどのリスクを負うか）」を明確に定義し、万が一の権利侵害に対する補償体制が整っている制作会社を選定することが、企業のブランドを守ることに直結します。

2.「ブランドの一貫性」を保つアセット管理

AIの「出力が毎回揺れる」という特性は、ブランドイメージを毀損する要因になります。

• 発注側の視点： 映像のカットごとに製品の質感や企業カラーが微妙に異なると、視聴者に違和感を与え、製品への信頼を損ないます。
• 対策： 制作過程におけるプロンプトや設定値を「資産」として管理し、再現性を担保する運用フローが構築されているかを確認します。これにより、将来の製品アップデート時にも、トーンを合わせた迅速なコンテンツ改修が可能になります。

3.「AIの嘘」から企業イメージを守る品質保証

生成AIに見られる「物理的な破綻（指の形、ロゴの歪み、不自然な反射）」「間違った表現」は、企業の品質レベルを疑われるリスクとなります。

• 発注側の視点： AIによる「それらしい表現（嘘／間違い）」をそのまま許容してはいけません。特に製造業では、製品細部の描写ミスは「技術力の欠如」と受け取られかねません。
• 対策： AIが生成した素材を「そのまま使わず、プロのCG技術で精密に補正（レタッチ・合成）」することを前提としたワークフローを要求してください。AIは効率化の手段であり、最終的な品質責任は「プロ（人）」が負うべき領域です。

4. スケジュールとコストの予測可能性を保つ

AI導入の「速さ」が、際限ない修正（リテイク）を招き、プロジェクトを泥沼化させるケースがあります。

• 発注側の視点： 「AIならすぐ直せるはず」という期待が、社内関係者からの過剰な要望を招き、かえって納期やコストを圧迫することがあります。
• 対策： 制作の初期段階で「AIで検討する範囲」と「CGで表現する範囲」を合意し、段階的なマイルストーンを設置するレビュー設計が不可欠です。適切な管理がなされて初めて、AIによる「リードタイム短縮」の恩恵を受けることができます。

まとめ

AIとCGは、それぞれ「提案・探索の加速」と「設計・品質の担保」という異なる強みを持つ、車の両輪のような存在です。AIは制作の前半で試行回数のコストを劇的に下げ、クリエイティブの可能性を拡げますが、最終的な品質、一貫性、そして最も重要な権利・法務的な責任は、あくまで人間が担うべき領域です。

AI時代を乗りきるには、生成AIの力を最大限に引き出しつつ、企業利用に耐えうるガイドラインとレビュー体制を整えることが不可欠です。AIとCGのハイブリッドワークフローを確立し、最終責任を人が持つという原則を徹底することで、クリエイティブはさらなる高みへと進化を遂げるでしょう。

弊社ゼネラルアサヒではAI活用ガイドラインを策定し、AIツールの選定、知的所有権の保護などコンプライアンスを遵守しながら、AIを活用した取り組みを行っており制作事例も増えています。AIを活用した制作事例に興味のある方、AIを活用したCG・映像制作を検討されている方は、お気軽にお問い合わせください。