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【2025年最新版】Midjourney×IdeogramでEC商品画像を量産！著作権リスクとモール規約も完全解説

 
【2025年最新版】Midjourney×IdeogramでEC商品画像を量産！著作権リスクとモール規約も完全解説

この記事の要点・結論

本記事では、画像生成AIのMidjourneyとIdeogramを活用し、ECサイトの商品画像を効率的に制作・量産する具体的なワークフローを解説します。企画から撮影、AIによる生成、合成、そして法務リスクの回避策まで、コンバージョン率向上に直結する実践的なノウハウを2025年最新の情報で網羅的に提供します。EC運営者や制作担当者が明日から使える技術と知識が身につきます。

結論：構図テンプレ×生成AI×法務順守×ABテストが最短ルートです

  • 主画像は規約準拠、副画像で訴求と信頼を分担することがECサイトの基本戦略です。特にAmazonや楽天市場では、ガイドラインを厳守した主画像が検索順位にも影響します。
  • 生成AIは背景/ライティング/バリエーションの生成に最適です。ただし、AIが生成した画像と実物の商品で差異が生じる場合は、その旨を注記し、消費者の誤解を避ける必要があります。
  • 法務リスクを避けるため、商標・著名キャラクター・実在の人物などをAIに生成させることは原則として使用しない方針を徹底することが、長期的なブランド保護に繋がります。

画像生成AIの適用範囲と限界

画像生成AIは万能ではありません。EC商品画像制作において、どの作業に適しており、どこに限界があるのかを理解することが重要です。AIの得意分野を活かし、不得意な部分は人間の手で補うハイブリッドな制作体制が、品質と効率を両立させる鍵となります。

用途別の適性と注意点

用途 適する作業 適さない作業 代替/注意点
背景・シーン制作 白背景、ライフスタイル背景、季節感のあるシーン、素材感のあるテクスチャの生成 特定の実在する場所や建物の正確な再現 実写素材との合成、または抽象的な背景として活用。実在の場所を示唆するプロンプトは避ける。
商品スタイリング 小物（植物、布、石など）の配置、ライティングの多様化、色違いのバリエーション展開 商品の正確な寸法や仕様の表現、ロゴや法規表示の精密な印字 寸法や仕様はテキストで補足。ロゴや認証マークは別途、手動で正確に配置・合成する。
クリエイティブ制作 使用イメージを喚起する抽象的なビジュアル、ブランディング広告用の画像 実物と著しく異なる性能や効果を暗示する表現（誇大広告） AI生成物には「イメージです」等の注記を検討。薬機法や景品表示法を順守する。
テキスト要素 Ideogramによるキャッチコピーやセールのバッジ生成 長文の商品説明、利用規約などの細かいテキスト 生成されたテキストの可読性、誤字脱字は必ず人間がチェック。フォントのライセンスも確認。

上記表は、AIの能力を最大限に引き出しつつ、リスクを管理するための指針です。AIは背景合成・スタイリング・色違い・季節展開といったクリエイティブな作業で特に力を発揮します。一方で、正確な寸法や仕様の表現、法規に関わる表示などは、必ず人手による検証を前提としなければなりません。

ECモール共通の画像要件

各ECモールには独自の画像ガイドラインが存在し、違反した場合はペナルティが課されることもあります。特にユーザーが最初に目にする「主画像（1枚目の画像）」には厳しい規定が設けられていることが多く、共通の要件を理解しておくことが不可欠です。ここでは主要なECモールの要件を比較します。

主要ECモールの画像ガイドライン比較

モール 主画像要件 副画像/禁止事項 最小サイズ/比率 拡張（動画/360）
Amazon 純白背景 (RGB 255,255,255)、商品が85%以上を占有、テキスト・ロゴ・枠線は一切禁止。 副画像はテキストや図形挿入が可能。使用シーンの表現もできるが、Amazonのロゴ使用は禁止。 長辺1000px以上推奨 (ズーム機能のため)。最小500px。 商品動画、360°ビューの追加が可能（大口出品者、ブランド登録済など条件あり）。
楽天市場 白背景または写真背景のみ。テキスト要素は画像全体の20%以内。枠線は禁止。 2枚目以降もテキスト20%以内ルールが推奨される。ガイドライン違反のチェックが厳しい傾向。 推奨700x700px以上。最小500x500px。正方形が望ましい。 商品動画の登録が可能。ただし、動画内での外部誘導などは禁止。
Yahoo!ショッピング 楽天市場と類似。白背景または写真背景。テキスト要素は20%以内。枠線禁止。 副画像も主画像と同様のガイドラインが適用される。セールの文言などは許可される場合がある。 推奨1200x1200px以上。JPEG形式が推奨される。 商品動画の掲載が可能。PRオプションなどの利用で露出を高められる。
Shopify 規定は特になく自由度が高い。白背景が推奨されるが必須ではない。テキストやロゴも配置可能。 ブランドの世界観を表現する自由な画像設定が可能。テーマ（テンプレート）による推奨サイズあり。 推奨2048x2048pxの正方形。高解像度画像が望ましい。 動画、3Dモデル、ARコンテンツの埋め込みに標準で対応。

キャプション：上表の数値や禁止事項は、各社の公式ガイドラインに基づきます（2025年8月時点）。規約は頻繁に更新されるため、詳細はAmazon、楽天市場、Yahoo!ショッピング、Shopifyの公式情報を必ず参照してください。

ワークフロー（企画→生成→仕上げ→検収）

生成AIをEC商品画像制作に組み込む際の、効果的かつ安全なワークフローを4つの工程に分けて解説します。このプロセスを経ることで、制作の属人化を防ぎ、品質を担保しながら効率的に画像を量産することが可能になります。

AI活用ワークフローの全体像

工程 入力素材 AI/機能 出力物 検収ポイント
1. 企画 商品情報、ターゲット顧客、訴求軸（ペルソナ）、競合分析データ （参考）ChatGPTなどによるアイデア出し 構図テンプレート、プロンプトの骨子、撮影/生成リスト 訴求軸（品質/価格/使用感）と構図が一致しているか。各モールの規約を反映しているか。
2. 生成 商品の実物写真（白背景推奨）、企画で定めたプロンプト Midjourney（背景・質感生成）、Ideogram（文字要素生成） 背景画像、装飾要素、テキスト入りバナー プロンプトの意図通りか。複数パターン生成し、最適なものを選択。実物との色味の差が許容範囲か。
3. 仕上げ 実物写真、AI生成画像、ブランドロゴ、認証マーク、テキスト原稿 Photoshop、Canvaなどの画像編集ソフト 完成品の商品画像（各モール形式） 実物とAI画像の色合わせ。影や反射は自然か。文字の可読性、誤字脱字はないか。
4. 検収 完成品の商品画像、企画書、各モール規約、法務チェックリスト 目視、校正ツール、担当者によるダブルチェック 公開可能な画像ファイル群 誤表示・誇大表現はないか。著作権・商標権を侵害していないか。各モール規約違反はないか。

このワークフローの核心は、実物の商品写真を軸に、AIには背景や演出部分を補強させる点にあります。AIに商品そのものをゼロから生成させると、実物との差異が大きくなり、クレームや景品表示法違反のリスクが高まります。実写とAI生成を組み合わせることで、リアリティとクリエイティビティを両立させることができます。

Midjourney/Ideogram プロンプト設計

AIから意図した画像を生成するためには、具体的で構造化されたプロンプト（指示文）が不可欠です。ここでは、EC商品画像に特化したプロンプトの設計方法と、再現性を高めるコツを解説します。

再現性を高めるプロンプトの構成要素

要素 例（高級化粧水の場合） 注意点 再現性のコツ 禁止/回避
主題・構図 product photography of a luxury skin care bottle, centered, eye-level view 最も重要な要素なので、プロンプトの最初に記述する。 商品カテゴリごとに構図テンプレートを作成し、流用する。（例：cosmetics_centered_v1） 実在する他社製品名や、著作権で保護されたキャラクター名。
背景・環境 on a white marble surface with a soft pink silk cloth background 具体的な素材（marble, wood, concrete）や色を指定すると品質が安定する。 成功した背景のプロンプトを「背景辞書」としてストックしておく。 特定のデザイナー名やアーティスト名。（スタイル模倣と見なされるリスク）
ライティング soft studio lighting, gentle morning sunlight from the side, highlighting the texture 光の種類（studio, natural）、方向（from side, top-down）、強さ（soft, dramatic）を定義する。 光源の組み合わせを複数テストし、ブランドイメージに合うパターンを見つける。 過度に非現実的なライティング。（商品の質感を損なう可能性）
スタイル・品質 hyper-realistic, high detail, 8k, sharp focus 画質やスタイルに関する単語を追加することで、全体のクオリティが向上する。 --style raw や --stylize などのパラメータを調整し、最適な値を記録する。 「in the style of [有名写真家]」のような、著作権侵害リスクの高い指示。
文字要素 (Ideogram) “Magic Poster” typography, with text “Special Offer” below, modern sans-serif font IdeogramのMagic Prompt機能を活用。フォントスタイルや配置を指定する。 可読性の高いフォントと背景とのコントラストを意識。短く、インパクトのある単語を選ぶ。 複雑な文章や、誤解を招く価格・割引表現。

キャプション：プロンプトは試行錯誤が前提です。同じプロンプトでも結果は毎回変わるため、良い結果が出たものはプロンプトと生成シード値（seed）をセットで記録・保管することが再現性を高める上で非常に重要です。

特にIdeogramはテキスト生成に強みがあるため、セール告知のバッジやキャッチコピー入りの画像を生成する際に活用できます。ただし、生成された文字の可読性やサイズ、背景とのコントラストは、最終的に人間が調整する必要があります。

品質を左右する“見た目の物理”

AIが生成した画像は一見すると高品質ですが、細部の物理的な矛盾がリアリティを損ない、ユーザーに違和感を与えることがあります。特に実写と合成する際には、以下の要素に注意を払うことで、画像の説得力が格段に向上します。

リアリティを高める物理要素の調整

要素 具体手法 判断基準 NG例
影の方向と接地感 主光源の方向を定め、すべての影が同じ方向に落ちるように調整。商品の下に柔らかい接触影（contact shadow）を追加する。 商品が背景から浮いて見えないか。影の濃さやボケ足は自然か。 複数の光源があるかのように、影がバラバラの方向に落ちている。影がなく、商品が宙に浮いている。
反射と映り込み 光沢のある商品（ガラス、金属）には、背景や光源がうっすらと映り込むように加工する。 周囲の環境が自然に映り込んでいるか。反射が強すぎて商品の形がわからない状態になっていないか。 鏡面のような商品なのに、周囲のものが全く映り込んでいない。無関係なものが映り込んでいる。
素材の質感 布のしわ、金属の光沢、ガラスの透明感、食べ物の瑞々しさなどを、テクスチャやハイライトの追加で強調する。 素材固有の質感が伝わるか。プラスチックが金属のように見えたりしていないか。 ニットのセーターがのっぺりとして編み目が見えない。水のしずる感がなく、プラスチックのように見える。
ノイズとシャープネス 実写画像とAI生成画像のノイズ量を合わせる。輪郭を強調しすぎず、自然なシャープネスを適用する。 画像全体で粒状感や鮮明さが統一されているか。輪郭が不自然にギザギザしていないか。 AIが生成した背景だけが極端にシャープで、合成した商品写真がぼやけて見える。

これらの“見た目の物理”を無視すると、ユーザーは無意識のうちに「作られた画像だ」と感じ、商品への信頼を失う可能性があります。特に影と接地感は最も重要な要素であり、ここを丁寧に行うだけで合成画像のクオリティは劇的に改善します。

自動化とスケール（量産設計）

画像生成AIの真価は、品質の高い画像を大量に、かつ高速に制作できる点にあります。手作業を自動化し、制作プロセスをスケールさせるための設計思想は、特に商品点数の多いECサイトにおいて強力な武器となります。

画像制作をスケールさせるための手段

目的 手段 対象工程 期待効果 リスク
バリエーションの量産 Midjourneyの--repeatパラメータや、プロンプト内の変数を一括置換するスクリプト（Pythonなど）を利用する。 生成 色違い、背景違い、小物違いなどの画像を一度に数十〜数百枚生成。ABテスト用の素材を効率的に確保。 生成物の品質にばらつきが出る。意図しない画像の生成（破綻）。クレジット（生成回数）の大量消費。
定型作業の自動化 Photoshopのアクション（自動処理）機能や、Zapier/Makeなどの自動連携ツールを活用する。 仕上げ・書き出し リサイズ、フォーマット変換、透かし挿入などを自動化。複数モールへの一括書き出し。 複雑な処理には対応できない場合がある。予期せぬエラーで処理が停止する可能性がある。
テンプレート合成 AIで背景を生成し、CanvaやFigmaなどのデザインツールで商品写真とテキストをはめ込むテンプレートを運用する。 仕上げ 非デザイナーでも統一感のある画像を迅速に作成可能。ブランドイメージの一貫性を担保。 デザインが画一的になりやすい。テンプレート自体の定期的なメンテナンスが必要。

キャプション：自動化は、企画工程で定義した「構図テンプレート」や「プロンプト辞書」が整備されていることが前提となります。これらの基盤がなければ、一貫性のない画像が量産されるだけになってしまいます。

例えば、「{商品写真}を{背景プロンプト}に合成し、{モール名}の規定サイズに書き出す」という一連の作業を自動化する仕組みを構築することで、担当者はクリエイティブな判断が必要な企画やプロンプト開発に集中できるようになります。

法務リスクと回避策（著作権・商標・パブリシティ等）

画像生成AIの商用利用は非常に魅力的ですが、知的財産権に関する法務リスクを正しく理解し、対策を講じなければ、深刻なトラブルに発展する可能性があります。ここでは、EC事業者が直面しうる主要なリスクとその回避策を解説します。

知的財産権に関するリスクと実務対応

論点 典型的なNG行為 根拠/規約 実務対応 証跡管理
著作権 プロンプトに「ジブリ風」「ディズニー風」など特定の作品名や作家名を入れる。他社の写真やイラストを無断で読み込ませて参照させる。 著作権法（類似性・依拠性）、Midjourney利用規約（他者の知的財産権侵害の禁止）。（2025年6月時点、出典） 特定の固有名詞の使用を避ける。抽象的なスタイル（例：水彩画風、ミニマル）で指示する。生成画像が既存の作品と酷似していないかGoogle画像検索で確認する。 使用したプロンプトの記録。参考にした画像（もしあれば）の出典記録。生成日時。
商標権 他社のブランドロゴや、ロゴを想起させるデザインを画像内に生成・表示する。 商標法。無断使用は権利侵害となり、差止請求や損害賠償請求の対象となる。 他社ロゴは一切使用しない。背景に偶然ロゴ風のものが生成された場合は修正または再生成する。自社ロゴは正確なデータを手動で配置する。 商標登録データベースでの事前確認記録。画像内の全要素がオリジナルまたはライセンス許諾済みであることの確認シート。
パブリシティ権/肖像権 実在の俳優やインフルエンサーに似た人物画像を生成し、商品モデルとして使用する。 パブリシティ権（顧客誘引力に対する権利）。Midjourney/Ideogram共に著名人の肖像利用を規約で制限。（2024年8月時点、出典） 実在の人物の氏名を使わない。生成された人物が特定の著名人を想起させないか複数人でチェックする。モデルを起用する場合は、許諾契約を結んだ実在の人物写真を使用する。 モデルを起用した場合の契約書。AI生成人物を使用した場合は、特定の個人に依拠していないことの確認記録。
景品表示法 商品の性能や内容物が実物と異なる画像を生成・掲載する（例：実際より大きく見せる、付属品でないものを一緒に写す）。 景品表示法（優良誤認表示、有利誤認表示）。 実物の商品写真と合成するワークフローを徹底。AI生成部分はあくまで背景・演出に留める。実物と異なる場合は「イメージです」と明記する。 商品仕様書と最終画像の照合記録。監修者による承認プロセス。
二次ライセンス 画像制作時に使用したフォントやアイコン、テクスチャ素材が再配布や商用利用を禁止しているものだった。 各素材の利用規約。再配布不可の素材をテンプレートとして他者に渡すとライセンス違反になる。 使用するすべての素材（フォント、アイコン等）のライセンスを事前に確認し、一覧で管理する。商用利用・再配布が許可されているか確認。 使用素材のライセンス証明書、利用規約のスクリーンショット、出典URLのリスト。

キャプション：本表は2025年8月時点の一般的な法解釈と各社規約に基づくものです。法律や規約は変更される可能性があり、最終的な判断は弁護士などの専門家にご相談ください。

特に、Midjourneyに対してはDisneyやUniversalなどの大手企業が著作権侵害で訴訟を起こしており（2025年8月時点、出典）、司法判断の動向が注目されています。企業としてAIを利用する以上、「知らなかった」では済まされないため、常に最新の情報を収集し、リスク回避を最優先する姿勢が求められます。

モール別対策（Amazon/Rakuten/Yahoo!/Shopify/広告）

各ECモールの特性とガイドラインに合わせた画像戦略を立てることで、売上を最大化できます。ここでは、主要モールと広告媒体ごとの具体的な対策を解説します。

販売チャネル別・画像最適化戦略

対象 主画像ルール 禁止表現 推奨される副画像 参考URL
Amazon 純白背景（RGB 255,255,255）、テキスト・ロゴ・枠線禁止。商品占有率85%以上。AIでの背景除去・純白化が有効。 価格、セール情報、URL、QRコード。「No.1」「ベストセラー」等の客観的根拠のない表現。 商品の使用シーン、寸法や機能を図解したインフォグラフィック画像、他商品との比較表、利用者の声（レビュー引用）。 商品画像の要件（2025年8月閲覧）
楽天市場 テキスト占有率20%以内の厳守。枠線禁止。白背景または写真背景。AI(Ideogram)で生成したテキスト入り画像の活用が考えられるが、20%ルールは要遵守。 「送料無料」の過度な強調（条件がある場合）。薬機法・景品表示法に抵触する誇大な効果効能表現。 商品のこだわり（素材、製法）、ギフトラッピングの見本、セールの告知（ただし20%ルール内）、FAQ（よくある質問）への回答。 商品画像登録ガイドライン（2025年8月閲覧）
Yahoo!ショッピング 楽天市場とほぼ同様。テキスト占有率20%以内。白背景または写真背景。枠線禁止。 楽天市場と同様、誇大広告やガイドライン違反には厳しい。 キャンペーン情報（5のつく日、ゾロ目の日クーポンなど）と絡めた訴求。動画での商品説明。ブランドストーリーを伝える画像。 画像作成のヒント（2025年8月閲覧）
Shopify (自社サイト) 規定なし。自由。ブランドイメージを最優先したクリエイティブが可能。AIで生成した世界観のあるビジュアルを積極的に活用できる。 基本的には法規制（景表法、薬機法など）のみ。ただし、決済会社の規約による制限はある。 ブランドコンセプトを伝える画像、製造工程の紹介、購入者のレビューやSNS投稿の引用（許諾要）、3DモデルやARコンテンツ。 商品メディア（2025年8月閲覧）
各種Web広告 媒体（Google, Meta, Xなど）の広告ポリシーを遵守。テキスト量や表現に制限がある場合が多い。 コンプレックスを煽る表現、性的・暴力的な内容、ギャンブル関連、虚偽の広告。 ABテストを前提とした複数パターンのクリエイティブ。動画広告。インフルエンサー風のUGC（User Generated Content）画像。 Google広告ポリシー, Meta広告ポリシー（2025年8月閲覧）

ECモールでは規約の範囲内でいかに商品の魅力を伝えるかが問われる一方、Shopifyのような自社ECサイトでは、自由な発想でブランドの世界観を構築することが可能です。AIをどちらの文脈で活用するのかを意識することが、効果的な画像制作に繋がります。

ABテストとKPI管理

AIで多様な画像を低コストで生成できるようになった今、どの画像が本当にコンバージョンに繋がるのかをデータに基づいて判断するABテストの重要性が増しています。ここでは、ECサイトにおける画像ABテストの主要な指標と運用方法を解説します。

画像改善のためのKPIと意思決定

指標（KPI） 算式 目標値の目安 観測条件 意思決定
CVR（転換率） (コンバージョン数 ÷ セッション数) × 100 業界平均は2〜3%。まずは+10%改善を目指す。 テスト期間は最低2週間。各パターンで1000セッション以上のデータを集める。セールの影響を受けない平常時に実施。 統計的に有意な差（信頼度95%以上）でCVRが高いパターンを採用する。
CTR（クリック率） (クリック数 ÷ 表示回数) × 100 検索結果やカテゴリページでの目標。まずは+20%改善を目指す。 主画像（1枚目の画像）のテスト時に特に重要。 CTRが高い画像は顧客の興味を引く力が強いと判断し、主画像に採用する。
滞在時間 セッションの平均時間 3分以上が理想。まずは+15%改善を目指す。 副画像（2枚目以降）の充実度を測る指標。 滞在時間が長い場合、画像が顧客に多くの情報を提供し、比較検討を促していると判断。
返品率 (返品数 ÷ 販売数) × 100 5%以下が理想。-10%削減を目指す。 アパレルや靴などサイズ感が重要な商品で特に注視。 返品率が低い画像は、商品の実態を正確に伝えていると判断。誇張表現を避ける。

キャプション：ABテストは、一度に多くの要素を変更するとどの要素が結果に影響したのか分からなくなるため、「背景色だけ」「モデルの有無だけ」のように、比較する変数は1つに絞るのが原則です。また、母数（データ量）が少ない段階での判断は誤差が大きくなるため、十分なデータが蓄積するまで辛抱強くテストを続けることが成功の鍵です。

テンプレ運用とナレッジ化

AI画像生成のノウハウは、個人のスキルに依存しがちです。組織として成果を出し続けるためには、成功したプロンプトやデザインレイアウトをテンプレート化し、チーム全体で共有・改善していく仕組み（ナレッジマネジメント）が不可欠です。

資産として蓄積するテンプレート運用

テンプレ種別 命名規則の例 可変要素 更新頻度 保管先
プロンプト [カテゴリ]_[構図]_[ライティング]_[バージョン]。例：cosme_top-down_natural-light_v1.2 商品名、色、背景の素材、テキスト内容 月1回、または新商品カテゴリ追加時 Notion、Googleスプレッドシート、GitHub
デザインレイアウト [モール名]_[用途]_[サイズ]。例：Amazon_infographic_1200x800 商品写真、テキスト、アイコン、配色 四半期に1回、またはモール規約変更時 Figma、Canva、Adobe Express
法務チェックリスト [項目]_[確認日]。例：checklist_copyright_20250826 担当者名、確認結果、エビデンスURL 法改正や規約変更があった場合に随時 Confluence、社内Wiki、スプレッドシート

このようなテンプレートとルールを整備することで、「あのクオリティの画像をもう一度作りたいが、どうやったか分からない」という事態を防ぎます。新しい担当者でも迅速に高品質な画像を制作できるようになり、組織全体の生産性が向上します。

よくあるNGと是正例

AI商品画像制作で陥りがちな失敗例と、その原因および改善策を具体的に示します。これらのNG例を事前に知っておくことで、無駄な手戻りやリスクを回避できます。

失敗から学ぶNG事例と改善策

NG例 原因 是正手順 再発防止策
商品と背景の合成に違和感がある 影の方向が不自然。光の当たり方が商品と背景で異なっている。解像度の差が激しい。 1. 光源を一つに定め、影の向きを統一する。 2. 接地部分に接触影を追加する。 3. 商品に背景の色を薄く反射させる。 プロンプトの段階で光源の方向を明確に指示する（例：sunlight from top left）。
Ideogramで生成した文字が読みにくい 背景色と文字色のコントラストが低い。文字が小さすぎる。複雑なフォントを使用してしまった。 1. 文字に縁取りやドロップシャドウを追加する。 2. 背景を少し暗く、または明るく調整する。 3. 読みやすいシンプルなフォントで再生成する。 ブランドガイドラインで可読性の高いフォントと配色パターンを定めておく。
生成された画像が商標権を侵害していた プロンプトが具体的すぎたか、AIが学習データから偶然有名なロゴに似た図形を生成してしまった。 1. 即座に画像を削除・差し替え。 2. Photoshopのスタンプツールなどで問題箇所を修正する。 生成画像は必ず複数人でチェック。特に背景の模様や図形に注意を払う。
実物と色が違うとクレームが入った モニターのキャリブレーションが不正確。AIが生成したライティングが商品の色味を変えてしまった。 1. カラーチェッカーを使用して撮影し、基準色を合わせる。 2. 商品説明に「モニター環境により実際の色と異なって見える場合があります」と注記。 色合わせの工程をワークフローに組み込み、担当者のチェックを必須とする。

チェックリスト：公開前の最終確認

すべての制作作業が完了した後、画像を公開する前の最終確認は非常に重要です。以下のチェックリストを用いて、複数人での確認を徹底し、ミスやトラブルを未然に防ぎましょう。

公開前・最終確認チェックリスト

項目 合否基準 担当1st 担当2nd 期限 証跡
モール規約 主画像の背景、テキスト率、サイズ等が規約に準拠しているか。 ☐ ☐
知的財産権 著作権、商標、パブリシティ権を侵害する要素はないか。 ☐ ☐
表示の正確性 実物との差異（色・形・内容物）は許容範囲か。誇大表現はないか。 ☐ ☐
誤字・脱字 商品名、スペック、キャッチコピー等に誤りはないか。 ☐ ☐
ファイル仕様 ファイル形式、ファイル名、サイズは規定通りか。 ☐ ☐
ブランドイメージ デザインのトーン＆マナーはブランドガイドラインに沿っているか。 ☐ ☐

よくある質問

  • Q：Midjourneyで生成した画像は商用利用できますか？
    A：はい、基本的に可能です。ただし年商100万ドル以上の企業は有料プラン契約が必須と規約に明記されています（2025年6月 Midjourney利用規約）。
  • Q：Ideogramで作成した文字入り画像をEC商品に使っても大丈夫ですか？
    A：はい、商用利用は認められています。ただし第三者の商標や著作権を侵害しないよう注意が必要です（2024年8月 Ideogram利用規約）。
  • Q：AIだけで作った商品画像に著作権は発生しますか？
    A：米国ではAIのみの生成物は著作権保護対象外ですが、人間の創作的関与があれば保護される可能性があります（2025年7月 AI著作権分析）。
  • Q：Amazonや楽天の商品画像で禁止されている要素は何ですか？
    A：Amazonでは白背景・商品占有率85%以上が必須で、ロゴやテキストの挿入は禁止。楽天・Yahoo!ではテキスト要素が20%以内に制限されています（2025年8月 各モール公式ガイドライン）。
  • Q：生成画像と実物が少し違っても問題ありませんか？
    A：いいえ、実物と異なる表現は景品表示法違反となるリスクがあります。生成画像を使用する際は「合成」「演出」であることを注記するのが望ましいです。

参考サイト

初心者のための用語集

  • Midjourney（ミッドジャーニー）：画像生成AIサービスの一つ。テキストから高品質なビジュアルを作成でき、商用利用も可能。
  • Ideogram（アイデオグラム）：テキスト要素（文字入り画像）に強みを持つ画像生成AI。ポスターやバッジ風デザインで活用される。
  • ECモール：Amazonや楽天市場など、複数の出店者が商品を販売するオンラインショッピングサイト。
  • 主画像・副画像：ECサイトの商品ページに表示される画像。主画像は規約に沿った基本写真、副画像は使用シーンや説明を補う。
  • CVR（コンバージョン率）：サイト訪問者が購入や申込みに至った割合。商品画像の改善で直接向上が見込める。
  • ABテスト：2種類以上の画像やデザインを比較し、どちらが効果的かを数値で検証する手法。
  • パブリシティ権：有名人の肖像や名前を商業利用する際の権利。許可なく使用すると侵害にあたる。
  • 景品表示法：商品やサービスの広告において、誇大表示や虚偽表示を禁止する日本の法律。
  • 依拠性・類似性：著作権侵害の判断基準。他人の作品に基づいて作られているか（依拠性）と、どれくらい似ているか（類似性）で判定される。

編集後記

この記事をまとめるにあたり、印象的だった方の事例をご紹介します。
そのお客様は都内でD2Cブランドを展開する30代の経営者で、年間売上は約1.2億円。主力は美容系のスキンケア商品でした。

従来は外注カメラマンに依頼し、1商品あたり10〜15万円の撮影コストをかけていました。しかし新商品の発売サイクルが早まり、月に3〜4商品をリリースする体制になると、撮影費用とスケジュールが大きな負担となっていました。
そんな中、2024年末にMidjourneyとIdeogramを導入。構図テンプレを作成し、AI生成した背景に実物写真を合成する手法を確立しました。

結果として、商品画像1点あたりの制作コストは約70%削減。撮影から公開までのリードタイムも平均10日→3日に短縮できました。さらに、A/Bテストで副画像に「使用シーン」を加えたところ、CVRが18.6%改善する成果も得られました。

ただし同時に、著作権や商標のチェック体制を整えたことも成功要因です。特にフォントやテクスチャ素材は契約ライセンスを確認し、景品表示法に抵触しないよう薬機法の表現を法務部と二重チェックしました。
「生成AIを使うことでむしろ品質と法務リスク管理の意識が高まった」と語る姿が印象的でした。

このように、AIの活用は単なるコスト削減にとどまらず、ワークフロー全体を見直すきっかけとなります。読者のみなさんもぜひ、自社の制作フローを振り返りながら、法務と品質の両輪を意識して活用を進めていただければと思います。

まとめ

本記事では、2025年最新の状況に基づき、画像生成AI（Midjourney/Ideogram）を活用したEC商品画像の制作ワークフローを、企画から法務リスク対策、ABテストまで一気通貫で解説しました。AIはEC運営者にとって、画像制作のコストと時間を劇的に削減し、クリエイティブの可能性を広げる強力なツールです。

成功の鍵は、AIの得意なこと（背景生成やバリエーション展開）と人間がやるべきこと（企画、実物撮影、最終検収）を明確に切り分け、両者を組み合わせることにあります。そして、著作権や商標権といった法務リスクを正しく理解し、回避策を組織のワークフローに組み込むことが、持続的な成長のためには不可欠です。本記事が、皆様のECビジネスの成長の一助となれば幸いです。

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松田 悠志
㈱ビーシアップ代表。宅建士・FP2級。人材採用・営業・Webマーケ・資産形成を支援し、採用コンサルやマネープラン相談も対応。株12年・FX7年のスイングトレーダー。ビジネス・投資・開運術を多角的に発信し、豊かな人生を後押しします。
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