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生成AIは広告クリエイティブをどう変える?―Vogue × GUESSの炎上事例から見る評価軸

Vogue US 2025年8月号に掲載されたGUESSのAI生成モデル広告をきっかけに、SNSで批判と議論が拡大しました。論点は「AIの是非」だけではなく、AI生成による開示の可読性、表象のあり方、媒体とブランドの信頼という、広告クリエイティブの評価軸そのものに及んでいます。

何が起きたのか(事実整理)

  • 掲載:Vogue US(米ヴォーグ)20258月号の見開き広告に、GUESSAI生成モデルが登場しました。Vogue側は広告であり編集記事ではないと説明しています。
  • クリエイティブ注記(誌面に小さな表記):“Produced by Seraphinne Vallora on AI” と記されていました。
  • モデル名:金髪の Vivienne とブルネットの Anastasia として報じられました。
  • の扱い:Vogueでは、Vogue ItaliaAI生成の背景を撮影に活用し、Vogue PortugalAI生成モデルの表紙を掲出した事例が2年以上前にあり、Vogue USが誌面でAI生成モデルが登場したのはと報じられた点も指摘されています。



なぜ炎上したのか(3つの論点)

A. 開示の見える化
注記が小さく気づきにくいとの指摘が集中しました。広告の誌面・動画・OOHで、サイズ/コントラスト/表示タイミングを仕様化する必要がありそうです。

B. 表象と多様性
「均質で整い過ぎた顔」「西洋的美の強化」「プラスサイズへの非対応」など、多様性の後退が懸念されました。若年層の自己イメージへの影響も論点になりました。

C. 文脈とブランドの信頼
広告であってもVogueという媒体の文脈で受け止められ、編集と広告の境界が問われました。媒体側の広告審査基準や開示ポリシーの透明化が問われました。

 

▼実務に効く評価軸

  • IAB Tech Lab「AI in Advertising Primer」を参照しつつ、EU AI法「Article 50」に準拠する開示の方法(位置やサイズ、コントラスト、動画での掲示タイミング等)を基本設計します。
  • 体型・年齢・トーン等の表象KPIを事前に設定し、プリテストで好意度/違和感を評価します。
  • 生成AIの均質化バイアスを前提に、実在モデル×AI合成などのハイブリッド運用を検討します。

アドエラの実例:リアル×CGI×生成AI

・GUESS JEANS Tokyoとの取り組み(新宿・モード学園コクーンタワー)
ランドマークをCGIのデジタルキャンバスに見立て、夜間のネオン演出と縦型動画で世界観を表現しました。東京モード学園/国際ファッション専門職大学との学生コラボで、教育連携の必然性も可視化しました。
 → ブログ:都市のランドマークを“デジタルキャンバス”にするシュールOOHとは?
 → 掲載記事:PR EDGE

「ファッション×生成AI」活用(20239月・大阪モード学園連携)

ChatGPTでのプロンプト設計→Stable Diffusionで生成→縦型サイネージ最適化というワークフローで、駅サイネージ向けAI映像を制作・配信。ターゲット(10~20代)に合わせた時間帯差し替えも実装しました。交通広告媒体であり常に「AI生成」を短文でクレジット表記しました。
 → ブログ: AIが切り開く未来:大阪モード学園とのコラボで革新的なファッション映像コンテンツを制作
 → ブログ:「生成AI×ファッション」Osaka Metroデジタルサイネージに生成AIクリエイティブが登場!


まとめ:話題化と信頼を両立させるには

生成AIはスピードとバリエーションで優位性がありますが、表象の均質化や雇用への影響、ブランドの信頼といった副作用もはらみます。開示の可読性、表象KPI、人の関与の明示という3点を“最低ライン”として設計すれば、ブランドセーフティとクリエイティブの実験を両立しやすくなります。アドエラは、リアル×CGI×生成AIのハイブリッド運用と、可視ラベル+メタデータの二層開示で、実務に落ちるガバナンスを引き続きご提案します。

※参考記事・資料

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