業種別の生成AI活用事例10選｜広告・販促の実例と学び

今回取り上げるのは、企業・自治体のプレスリリースや信頼できる報道で内容を確認できた事例だけです。成果の数字は、公表されているものに限って記載しています（「成果非公表」の事例も多く、それ自体が実態です）。

事例を読むときは、次の3点を見ると自社に置き換えやすくなります。

• 生成AIの役割：完成物を作ったのか、人が仕上げる前の「案」を作ったのか
• 正確さの要求：商品の形・色・効能・条件を、どこまで正しく見せる必要があったか
• 人の関与：企画・選定・仕上げ・権利確認のどこを人が持っていたか

事例1｜パルコ「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」（小売・商業施設）

• 何に使ったか：実在モデルの撮影を行わず、人物から背景までをプロンプトで生成したファッション広告。グラフィック・ムービーに加え、ナレーションと音楽も生成AIで制作し、店頭のクリスマス装飾のモチーフにも使いました。ナレーションは社員を含む複数の女性の声をサンプリングしたと説明されています。
• 成果：数値の成果は公表されていません。全国のPARCO（一部店舗を除く）で展開されました。
• 学べるポイント：「一目でAIと分かる絵」ではなく、撮影したかのような質感とアート性を狙うと明言し、海外のAIクリエイターを起用しています。商品を正確に見せる必要が薄い「季節の世界観」は、生成AIが最も力を発揮しやすい領域です。

出典：パルコ プレスリリース（2023年10月30日）

事例2｜H&M「デジタルツイン」（アパレル）

• 何に使ったか：実在のモデル本人をもとにしたAIの「デジタルツイン」を使い、ビジュアルを世界の都市風景を背景に展開しました。2025年7月2日に最初の画像が公開されています。
• 成果：数値の成果は公表されていません。報道によれば、モデル本人が肖像の権利を保持し、収益の分配を受ける仕組みで、AI生成であることも表示されています。
• 学べるポイント：論点は技術ではなく本人の同意・対価・表示です。モデルを起用する業種では、この3点を契約で先に決めることが前提になります。AIモデルの事例はAIモデル・AIタレントの広告事例で詳しく扱っています。

出典：FashionUnited（2025年7月4日）

なお、EC事業者の商品画像への活用は、景品表示法との関係も含めてECの商品画像にAIを使う事例で整理しています。

事例3｜伊藤園「お〜いお茶 カテキン緑茶」パッケージ（食品・飲料）

• 何に使ったか：プラグ社の商品デザイン用画像生成AIのパイロット版で案を出し、その画像を参考にデザイナーがイラストとデザインを作り直しました。2023年8月28日に発表し、9月4日に発売しています。
• 成果：数値の成果は公表されていません。
• 学べるポイント：生成AIは完成品ではなく「参考画像」の位置づけで、最終デザインは人が作っています。パッケージのように長く店頭に並び、商標や表示の確認が必要なものほど、この分担が現実的です。同社はAIタレントを起用したCMでも話題になりました（AIモデルの広告事例参照）。

出典：伊藤園 ニュースリリース（2023年8月28日）

事例4｜ハインツ「A.I. Ketchup」（食品）

• 何に使ったか：ブランド名を入れずに「ケチャップ」系のプロンプトを画像生成AI（DALL·E 2）に与え、出てくる画像がハインツのボトルに似ることをSNSで発信しました。人に「ケチャップを描いて」と頼んだ過去の企画の続編です。
• 成果：広告業界の調査機関WARCによれば、11億5,000万回超のアーンドインプレッション（広告費を払わずに得た露出）を獲得しました。
• 学べるポイント：生成AIを制作の道具ではなく「企画のネタ」にした例です。AIの出力そのものが、ブランドの強さを示す証拠になっています。

出典：Muse by Clio（2022年7月29日） ／ WARC

事例5｜ロレアル「CREAITECH」（化粧品・美容）

• 何に使ったか：社内に生成AIのコンテンツ制作ラボを設け、37ブランドでブランドの決まりに沿ったローカライズ素材を効率よく作る体制を整えました。2024年5月の発表では、8か月で20以上の生成AI技術を試し、1,000点超の画像を作成したとしています。
• 成果：制作量は上記のとおり公表されていますが、売上などの成果数値は公表されていません。
• 学べるポイント：注目すべきは使わない領域を先に決めている点です。同社は、商品の効果を示す目的で、AIが生成した実物そっくりの顔・体・髪・肌の画像を対外的に使わない方針を示しています。効能を見せる業種の線引きとして参考になります。

出典：L'Oréal Finance（2024年5月21日）

事例6｜ウテナ「潤い戦士 モイスチャー」（化粧品・美容）

• 何に使ったか：長寿スキンケアブランドの若年層向け施策として、全編AIを活用した変身ヒロイン風のアニメ動画を制作。JR山手線などで交通広告を掲出し、2026年5月1日からYouTubeで公開しました。
• 成果：既存作品との類似を指摘する声が相次ぎ、同社は5月6日に謝罪を発表。動画と関連SNS投稿を削除し、交通広告も順次撤去すると報じられました。外部専門家の指導を受け、表現のチェック体制を見直す方針です。
• 学べるポイント：公開後に類似性の指摘を受けると、施策そのものが止まりうることを示した事例です。生成AIで制作時間を縮める場合ほど、公開前の類似性チェックとファン心理への配慮を工程に組み込んでおくことが大切だと考えられます（編集部の見立て）。権利面の考え方はAI動画の著作権リスクも参考にしてください。

出典：AdverTimes（2026年5月1日、5月7日追記）

事例7｜BMW iX3 のCM（自動車・メーカー）

• 何に使ったか：報道によれば、30秒のCMの全カットを生成AIで制作し、カメラ・セット・撮影クルーを使いませんでした。航続距離の長さを、運転中にひげが伸びる演出で表現しています。
• 成果：数値の成果は公表されていません。報道では、カット間の一貫性と製品の正確な再現がまだ課題だと指摘されています。
• 学べるポイント：自動車のように形状や仕様が厳密な商品では、背景や演出は生成しやすい一方、製品そのものの再現は難所です。コスト削減ではなく「制作プロセスの検証」と位置づけた点も示唆的です。

出典：BMWBLOG（2026年4月30日）

事例8｜三菱UFJ銀行 カードローン「バンクイック」（金融）

• 何に使ったか：資金ニーズが生まれるさまざまな場面に着目し、Googleの生成AI（Nano Banana、Veo 3）などを使ってシーン別に複数の動画を制作。視聴者の興味・関心に応じてメッセージを出し分けました。
• 成果：YouTube Works Awards Japan 2026「Best Use of Google AI」部門のファイナリストに選出されたと発表しています。同行は、カードローンへの心理的ハードルの軽減に貢献したと考えているとしています（具体的な数値は非公表）。
• 学べるポイント：生成AIの強みを「1本の大作」ではなく出し分けのための本数に使った好例です。金利や条件など誤解が許されない情報は、映像の外（テキストや遷移先）で正確に示す設計が前提になります。

出典：三菱UFJ銀行 お知らせ（2026年5月27日）

金融では、沖縄海邦銀行も2023年11月に、映像・BGM・ナレーションのほとんどをAIで生成した企業CM3本を公開しています（PR TIMES掲載のリリース）。商品広告ではなく企業イメージのCMから始めるのは、規制の厳しい業種の入り方として参考になります。

事例9｜奈良県・天川村の観光プロモーション動画（自治体）

• 何に使ったか：NTT西日本が奈良県・天川村などと協働し、生成AIで観光向けのプロモーション動画を制作。村の公式Instagramで公開しました。
• 成果：数値の成果は公表されていません。リリースでは、生成AIの活用で制作工数を抑えつつ表現の自由度を高める取り組みだと説明されています。
• 学べるポイント：プロンプトに既存のキャラクター名を使わないなど、著作権侵害を避ける対策を明記している点が、公的機関らしい進め方です。

出典：NTT西日本 ニュースリリース（2025年5月16日）

事例10｜富山市のPRキャラクター「やまやま」「くすくす」（自治体）

• 何に使ったか：市民ワークショップなどから集めた約1,200のキーワードをもとに、Adobe Fireflyで約2,500のキャラクター案を生成。アニメ作家が対話しながら絞り込み、最終的な選定と仕上げを担いました。
• 成果：数値の成果は公表されていません。
• 学べるポイント：事業者公募の仕様書に「著作権的に問題のないツールの使用」「依拠性・類似性への配慮」「プロのクリエイターの参加」を条件として書き込んだ点が最大の学びです。発注側がAIの使い方を指定する、という実務の型になっています。

出典：Adobe Blog（2026年5月26日）

不動産業界の活用（イメージ家具の配置や外観の加工など）は、広告表示ルールとの関係が特に重要なため、不動産広告のAI活用事例で別途詳しく解説しています。

10事例を並べると、業種による差は「生成AIが使えるかどうか」ではなく、商品そのものを正確に見せる必要がどれだけあるかで生まれていると考えられます（編集部の見立て）。

事例から見える3つの運用（編集部の整理）

• 描かないものを決める：ロレアルの「効果を示す人物画像は使わない」のように、禁止領域を先に明文化する
• 人が仕上げる工程を残す：伊藤園・富山市のように、AIは案出し、完成は人という分担にする
• 公開前に類似性と表示を確認する：公開後に謝罪し、チェック体制の見直しを表明したウテナの事例からは、この工程の重要性が読み取れる

表示や広告規制の全体像は生成AIを広告に使うときの注意点にまとめています。

• 生成AIは業種を問わず使われているが、得意なのは世界観づくり・案出し・出し分けの本数確保
• 商品の形状・効能・条件を正確に見せる場面ほど、人の仕上げと表示の設計が必要になる
• モデルや声を使うなら、本人の同意・対価・表示を契約で先に決める
• 撤回に至った事例からは、公開前の類似性チェックの重要性が読み取れる（編集部の見立て）
• 外注するなら、富山市のように仕様書でAIの使い方を指定するのが実務の型

生成AIの基本的な考え方はAIクリエイティブとはもあわせてご覧ください。

※ 本記事は一般的な情報提供であり、法的助言ではありません。個別の案件については弁護士等の専門家にご確認ください。記載は2026年10月時点の情報です。