デザイナーは長い間 AI と共創してきました。最近の AI の波は、ChatGPT のような生成 AI ツールの後押しを受けて、あたかも私たち全員が恐れるべき恐ろしい新技術であるかのように見せかけています。 実際のところ、AI 機能 (コンテンツに応じた塗りつぶしやフォント マッチングなど) は、2016 年から Adobe の Illustrator および Photoshop プログラムの一部になっています。これらは長年にわたってデザイナーの作業を強化してきたため、今では警戒する必要はありません。 。 この記事では、過去数か月間の AI との共創に関する私の個人的な観察を共有します。この旅には多くの落とし穴がありましたが、私が作成できたものには良い面もありました。   からソーシャル メディアのポスト生成ツールまで、私は AI を直接実験してきましたが、AI が将来デザイナーにとって大きな支援ツールになると思う理由がここにあります。 AI を利用したロゴ デザイン グラフィックデザインツールとしてのAI  AI 設計ツールを最大限に活用するには、 必要があります。 AI がグラフィック デザイナー、少なくとも優れたデザイナーに取って代わることはないと私が考える理由の 1 つは、AI が独自の創造的思考に大幅に制限があるためです。 協調的な考え方を持って取り組む したがって、その機能は、プロジェクトの創造的な制御を単独で与えるのではなく、支援を依頼するときに発揮されます。 これらは、AI テクノロジーがデザインにおいて素晴らしい仕事をできると私が考える分野です。  ● デザインアイデアの生成 研究に AI 設計ツールを使用すると、研究時間を大幅に削減できます。  、心の中にあるものを探索するのに最適な場所です。 Dall-E は テキスト プロンプトを通じて、この生成 AI プログラムに独自の画像を作成するよう依頼できます。これらのグラフィックは、アイデアを微調整するのに役立ち、探索する新しい創造的な道筋を紹介することもできます。  ● パーソナライゼーション AI を使用してパーソナライズされたデザインを作成できます。 AI を使用して消費者の行動とエンゲージメント パターンを学習すると、ユーザーが探しているものやユーザーが最も反応する可能性が高いものに合わせて調整する動的なコンテンツを作成できます。  ● 設計の自動化 ブランド資産全体で文字体の一貫性を確保するなど、ブランド構築における特定のタスクは自動化できます。 AI で生成されたロゴも、AI ツールを利用したデザイン自動化の例です。  ● データに基づいたクリエイティブのバリエーション デザイナーは通常、プラットフォーム間でのデザインの応答性を確保するために、デザイン部分の主要なバリエーションを作成します。このタスクは確かに自動化できますが、AI を使用してどのような種類のバリエーションが必要かを知らせることでさらに一歩進めることができます。  ● 大規模かつ迅速な設計 ブランドのデザインは時として時間に左右されます。 AI はデザイン時間を半分に短縮することで、すべてのデザインを時間通りにオンラインに公開し、ブランドの規模に応じてデザインすることを保証します。  AI がグラフィック デザインに与える影響 AI はすでに、AI 支援による画像編集など、いくつかの点でグラフィック デザインの大きな部分を占めていましたが、今回の統合により、その関係はまったく新しいレベルに引き上げられました。 このコラボレーションの概要を説明する特典と課題をいくつか紹介します。 利点:  ●  AI を活用したグラフィック デザイン ツールは、時間、お金、その他のリソースを節約します。したがって、希少な設計リソースをより効率的に使用する方法を探している場合、AI は新しい親友になります。 リソース効率:  ●  AI パートナーに一部の作業を割り当てることで、作業速度を向上させることができます。生成 AI、事前に作成されたテンプレート、AI を利用した設計ツールをすべて連携して、成果物を時間内に準備できるようにします。 より高速な設計:  ● デザインに行き詰まりを感じた場合は、AI デザイン データベースを使用してインスピレーションを見つけてください。これらのリソースは、計画を立て続けるのに役立ち、一般に創造性を助けます。 創造性の障害が少なくなる:  ●  AI の予測分析および機械学習アルゴリズムは、ユーザー指標に基づいてビジュアル コンテンツを最適化するのに役立ちます。最適化されたコンテンツとは、コンバージョンをもたらすビジュアルを意味します。 最適化されたビジュアル コンテンツ:  ●  AI を使用してテキストの翻訳を行ったり、すべてのコンテンツに特定のフィルターやテーマを適用したりできます。自動化は利便性を意味するだけでなく、一貫性も意味します。 反復的なタスクの自動化: 課題:  ●  AI は魔法のテクノロジーではありません。何もないところから何かを生み出すわけではありません。過去のデザインを研究し、そのパターンから学び、それに似たものを作るだけです。したがって、クライアントが独創的なアイデアを必要とするとき、重要になるのはまさに人間としての創造性です。 独自の考えがない:  ● 前の点を拡張すると、独自の考えやアイデアがなく、AI が作成するものは同じもののバリエーションです。したがって、AI 設計全体で多くの類似点が見つかることが予想されます。 アイデアの均質化:  ●  AI にはニュアンスがありません。デザインの共感を教えることはできますが、その仕事は人間のデザイナーにあります。デザインに独特の人間味を加えるには、人間の知性が必要です。 ニュアンスと共感の欠如:  ●  AI は進化し、拡大し続けます。クリエイティブな目標と確実に一致していることを確認するには、パラメータと標準を常に管理および修正して、常に注意深くチェックする必要があります。 テクノロジー管理:  ● : クライアントの作品を作成する場合、機械支援にどの程度依存する必要がありますか?適切なバランスをとるには学習と経験が必要です。 人間の入力と機械支援のバランス グラフィック デザインの未来は拡張知能です AI の文脈でグラフィック デザインの将来を考えるとき、私が出会った正しい用語は拡張知能です。それは、効率的な設計システムというより大きな目的を果たすために、人間と機械の創造性が結合する交差点です。  ● デザインのアクセシビリティ AI を活用したグラフィック デザイン ツールのおかげで、大小のブランドがより平等な競争の場でブランドの活性化やスタートアップの立ち上げに参加できるようになりました。 これらのツールを使用すると、優れたロゴ デザイン、Web サイト デザイン、商品デザインを中小企業が簡単に利用できるようになります。ソーシャル メディアの投稿を作成したい場合でも、広告キャンペーンを最初からデザインしたい場合でも、AI を活用したグラフィック デザイン ツールを使用すると、さまざまなマーケティングやブランディングのニーズに合わせて既製のデザイン テンプレートを使用できます。 これらのツールは、わずかなコストで設計時間を半分に短縮し、ブランドが自社のオファーを立ち上げて宣伝するためのより機敏な方法を提供します。  ● 動的コンテンツ デザインは常に動的であるべきであり、さまざまなユーザーの行動や好みに合わせて特別に作成されていました。  AI技術の進歩により、それが可能になりました。 積極的なブランドは、AI の創造力を活用して、ブランドのすべてのグラフィック デザイン要素の複数のバリエーションを生成できます。色、画像、テキスト、その他の機能の違いにより、各バリエーションを使用して、動的な広告クリエイティブ (ユーザーの位置、ブランドとの過去のやり取り、行動に基づく)、パーソナライズされたバナー、およびより洗練された製品の推奨事項を作成できます。 これらはすべてリアルタイムで行われ、ユーザーに強化されたブランド エクスペリエンスを提供します。  ● AI 倫理 AI によるグラフィック デザインに関しては、これまでのところ、曖昧な境界線がたくさんあります。ほとんどの場合、ブランドは、マーケティング目的で必要がない限り、AI によるデザインであることを公言しません。例: ヌテラの瓶のラベル。 しかし、それは変わります。 AI 文化がより深く浸透するにつれて、ブランドは AI グラフィックをより快適に受け入れるようになるでしょう。 同様に、デザイナーは、AI エンジニアが偏見、偏見、誤った情報のない倫理的なアルゴリズムを作成できるよう支援する役割を果たします。  ● デザイン採用におけるAIの快適性を重視 将来的には、企業やブランドは、AI の使用に慣れている人材をチームに求めることになるでしょう。 AI が重要な役割を果たす効率的なワークフローを作成したデザイナーの需要は高まるでしょう。 これらのデザイナーは、ゲームのルール自体を作成するのに役立ちます。私たちは、AI の創造的な能力をテストし、AI テクノロジーを扱う際の憲章倫理をテストし、AI がレスポンシブ デザイン システムの基盤となる方法を革新することを彼らに期待します。  ● データに基づいた設計上の決定 AI の主な能力は、大量のデータセットを分析することにあります。これらの分析は、どのデザインがユーザーに人気があるのか、デザインのどの部分が最も多くのエンゲージメントを受けているのか、なぜあるデザインが他のデザインよりもパフォーマンスが優れているのかについての洞察を共有するために使用されます。 これらの洞察に基づいて、デザイナーはプロンプトを実行して、よりユーザーフレンドリーでユーザー中心のデザインを作成でき、エンゲージメントとブランドとの結びつきを高める可能性が高まります。 データの内容に基づいて設計を決定する場合、間違いが生じる余地はほとんどありません。 A/B テストが強化され、より正確な結果が得られます。  ● アートワークの迅速なローカリゼーション 動的コンテンツについて話しました。それがより一般的になるにつれて、ブランド関連資料は迅速なローカライゼーションを享受できるため、ビジュアルはより文脈的で文化的なものになります。さまざまなユーザー層に合わせてカスタマイズされたブランド商品のバリエーションを作成し、それぞれのユーザーが楽しみ、共感できる可能性が高いものを提供することができます。   。ユーザーの行動パターン、特定のジャンルやテーマへの取り組み、興味などに基づいて、Netflix はユーザーがクリックして視聴する可能性が最も高いタイトルの作品を提供します。 Netflix は、番組のパーソナライズされたアートワークですでにそれを行っています  Nutella は、AI を使用して 700 万個の瓶のラベルを作成したときに、同様のことを行いました。それぞれのラベルは他とは異なり、ユニークです。瓶は1か月で完売しました。   https://www.youtube.com/watch?v=RY-nK4ChLEQ&embedable=true  ● 進化したデザイナーの役割 AI がより広く受け入れられるようになると、クリエイターからキュレーターまで、グラフィック デザイナーの新たな役割が生まれるでしょう。 デザイナーはチーム内で創造的な役割を担うのではなく、デザインプロセスのリーダーシップを担うことになります。単純な作業は AI が行いますが、デザイナーは最終的な決定を下す実行権限を持ちます。彼らは、AI ツールが作成するもの、さらには AI が動作するゴーサインのブランド デザイン システムを承認、拒否、または変更します。 結論 AI とグラフィック デザインには明るい未来があります。しかし、それを現実にするためには、デザイナーが積極的にコントロールし続ける必要があります。デザイナーは物語を担当し、継続的に学習し進化することで、AI を使用して創造性を活用し、デザインのユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。  AI は、動的なコンテンツ、アクセシビリティ、リアルタイムのパーソナライゼーションを通じて、グラフィック デザインの未来をすべてカスタム エクスペリエンスに変えることができます。

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