生成AIを「制作ツール」から「企業の基盤」へ。アドビ「Firefly」のエンタープライズ戦略

クリエイティブAIが創造を加速

松原氏は冒頭、生成AIを取り巻く市場環境について説明した。アドビの「2026年Creators’ Toolkit Report」では、クリエイティブAIを利用した、または試したクリエイターの93％が「コンテンツ制作が速くなった」と回答している。

さらに、制作時間の短縮だけでなく、事業成長やフォロワー増加にも好影響があったという結果が示され、生成AIが制作効率だけでなくビジネス成果にも影響を与え始めていることが紹介された。

一方、日本企業では画像生成AIをアイデア出しや社内デザインへ活用する企業は60％に達するものの、社外向けコンテンツへの利用は20％にとどまる。著作権や肖像権、情報漏洩への懸念に加え、制作過程を確認できる来歴情報や説明責任が求められることが背景にある。

また同レポートでは、85％のクリエイターが、生成AIやエージェント型AIを利用する場合でも、最終的なクリエイティブ判断は人間が担うべきだと回答している。

アドビも、人間の判断をAIへ置き換えるのではなく、AIが反復作業や下準備を担い、クリエイターは企画や表現、品質判断に集中するという考え方を示した。生成AIの普及が進むほど、人間の感性や判断、そしてコンテンツへの信頼性が重要になるというのが同社の基本姿勢である。

生成AIの普及の先で企業が直面する課題

生成AIの活用が広がる一方で、企業では新たな課題も顕在化している。松原氏は、エンタープライズ分野でAI活用を本格化する上で、「価値創出の停滞」「コンテンツ需要の急増」「信頼性・ガバナンス」の3つを重要なテーマとして挙げた。

多くの企業が生成AIを導入し、PoC（概念実証）にも取り組んできたが、その成果が一部門にとどまり、全社的な業務改革や事業成果へ十分結び付いていないケースも少なくないという。

画像生成や文章作成を個別業務で活用するだけでは企業価値の向上には直結しない。売上や顧客体験、生産性といった事業指標へどう結び付けるかが、大きな課題になっている。

もう一つの課題が、急速に拡大するコンテンツ需要だ。発表では、企業が必要とするコンテンツ量は2024年から2026年にかけて約5倍へ増加すると紹介された。

現在の制作現場では、一つの広告や動画だけでなく、SNS向けの縦動画や静止画、Web広告、ECサイト、デジタルサイネージなど媒体ごとの素材に加え、地域や言語、季節、ターゲット別のバリエーション制作も求められる。従来の制作体制だけでは、こうした需要へ対応することは難しい。

そのためアドビは、AIを活用して制作そのものだけでなく、大量展開まで含めた仕組みを効率化する必要性を強調した。

さらに、企業が生成AIを活用する上では、著作権や肖像権、情報漏洩への配慮に加え、制作物の来歴情報を確認できることも重要となる。企業では「生成できること」よりも、「安心して公開できること」が求められるためだ。

ブランドの一貫性やコンプライアンスを維持しながら、大量のコンテンツを効率よく制作すること。そのためには、制作から管理、検証までを含めたワークフロー全体を再設計する必要がある――。アドビは、この考え方をエンタープライズAI戦略の土台に据えている。

課題に対応する3つの柱

こうした課題に対し、アドビはエンタープライズAI戦略として3つの柱を提示した。

一つ目は「AIを活用したコンテンツ制作」である。Adobe Fireflyを中心に、用途に応じて外部パートナーの生成AIモデルも利用できる環境を整え、Firefly AI AssistantやAdobe Expressと連携することで、高品質なコンテンツ制作を支援する。

二つ目は「クリエイティブワークフローのスケール化」だ。Adobe Firefly、Firefly Boards、Adobe Firefly Graph for Enterprise、Adobe Firefly Creative Production、Frame.ioを組み合わせ、企画から制作、量産、配信までの工程を可視化・自動化し、再利用可能なワークフローとして運用する。

三つ目は「ブランド統制」である。Adobe Brand IntelligenceやFireflyカスタムモデル、Firefly Foundry、コンテンツ認証情報などを活用し、ブランドガイドラインや制作ルールを維持しながら大量のコンテンツ制作を支える。

特徴的なのは、これらを個別機能ではなく、一つの制作フローとして設計している点だ。AIで制作し、ワークフローとして組織全体へ展開し、ブランド品質と安全性を担保することで、企業全体のクリエイティブ力を高める構想となっている。

アドビは「速く、大量に、ブランドらしく、安全に作る」という考え方を掲げる一方、企画や表現、品質判断といった最終的なクリエイティブは人間が担うべき役割だと強調した。AIはクリエイターに代わる存在ではなく、その能力を組織全体へ広げるための基盤という位置付けである。

生成AIモデル選択の自由

3つの柱のうち、「AIを活用したコンテンツ制作」を支える基盤として紹介されたのが、用途に応じて生成AIモデルを選択できる環境である。

Creative Cloudでは、Adobe Fireflyの画像生成、動画、音声、サウンドエフェクト、3Dなどの各種モデルに加え、Google、OpenAI、Runway、Black Forest Labs、Luma AI、Topaz Labs、ElevenLabsなど、複数のパートナーモデルを利用できるようになる。

特徴的なのは、Adobe Fireflyだけの利用を前提としていない点だ。画像や映像、音声など、用途ごとに最適な生成AIは異なる。アドビは、Creative Cloudを制作のハブとし、その中で複数のAIモデルを使い分けられる環境を提供することで、企業が新しいAI技術を柔軟に取り込める仕組みを目指している。

企業向けには、自社の画像や制作物を学習データとして活用する「Fireflyカスタムモデル」も用意される。商品写真やブランドビジュアル、デザインテイストを反映したモデルを構築することで、ブランドらしさを維持したコンテンツ制作を効率化できる。

また、管理者は利用できる生成AIモデルやユーザー権限を制御できるため、柔軟性とセキュリティ、ガバナンスを両立できる構成となっている。

今回の発表から感じられたのは、「一つのAIですべてを賄う」のではなく、「目的に応じて最適なAIを組み合わせる」という発想である。Creative Cloudは、その運用基盤としての役割を担うことになる。

生成AIから業務実行型AIへ進化するFirefly AI Assistant

続いて紹介されたのが、ベータ版として提供予定の「Firefly AI Assistant」である。アドビが目指す次世代のクリエイティブ環境を象徴する存在といえる。

従来の生成AIが画像や動画を個別に生成するツールだったのに対し、Firefly AI Assistantは、自然言語による指示を起点に、企画から制作、運用までを支援するエージェント型ワークフローとして設計されている。

AIが単一の処理を実行するのではなく、制作全体の流れを理解し、必要な処理を組み合わせながら支援する点が特徴だ。アドビは「画像生成AI」から「制作業務を支えるAI」への進化を目指している。

企画段階ではブランドキットやストーリーボードの作成、商品画像からの動画生成などを支援し、制作工程ではAdobe Photoshop、Adobe Premiere Pro、Adobe Illustrator、Adobe InDesignなどCreative Cloud各アプリを横断して作業を支援する構想が紹介された。

Photoshopでは背景の差し替えやレイヤー整理、Premiere Proでは素材整理やラフカット作成、Illustratorではバリエーション生成やプリフライトチェック、InDesignではレイアウト調整やブランドガイドラインの適用など、クリエイターが日常的に行う反復作業をAIが担う。

さらにFrame.ioではレビュー内容の整理やBロール管理まで支援し、アプリ単位ではなく制作ワークフロー全体を横断してサポートすることが、このAI Assistantの大きな特徴となっている。

加藤氏によるデモでは、その考え方を具体的に確認することができた。

FireflyのWeb画面へ画像を読み込み、「構図を変更したい」「サイズを変更したい」と自然言語で指示すると、AIが実行内容を提示し、ユーザーが確認した上で処理を実行する流れが紹介された。

AIが一方的に作業を進めるのではなく、人間が内容を確認しながら進める点が印象的だった。AIが提案し、人間が判断するという役割分担が明確で、最終的なコントロールはクリエイターに委ねられている。

生成した画像はPhotoshopへ引き継がれ、縦横比の変更や色調補正など従来の編集フローへ自然に組み込まれる。AIが生成したレイヤーも保持されるため、後から個別に編集・修正できる構成となっていた。

デモを通して感じられたのは、Firefly AI Assistantは制作を代行するAIではなく、クリエイターの隣で作業を支援する「アシスタント」という位置付けであることだ。反復作業はAIが担い、企画や表現、品質判断は人間が担うという役割分担が、一貫した思想として示されていた。

クリエイティブワークフローの自動化

アドビがエンタープライズAI戦略の二つ目の柱として掲げたのが、「クリエイティブワークフローの自動化」である。

目指しているのは、制作工程の一部をAIへ置き換えることではない。企画から制作、量産、配信までを一つのワークフローとして可視化し、再利用できる仕組みへ変えることである。

従来、制作ノウハウはクリエイター個人の経験に依存する部分が大きかった。アドビは、その制作プロセス自体を組織で共有できる資産へ変えることを目指している。

企画・デザインではFirefly BoardsやCreative Cloud、各種パートナーモデルを活用してコンテンツを制作し、その工程をFirefly Graphでワークフロー化する。さらにAdobe Firefly Creative Productionへ引き継ぐことで、テンプレート化や大量展開、自動処理までを一貫して実行できる構成となる。

発表で繰り返し語られたのは、「AIが作品を作る」のではなく、「制作工程そのものを設計する」という考え方である。企業では、一つのクリエイティブを完成させること以上に、それを媒体や地域ごとへ効率よく展開できる仕組みづくりが重要になる。

この思想を具体化する中核技術として紹介されたのが、「Firefly Graph」である。

制作工程を戦略的資産に変えるFirefly Graph

Firefly Graphは、画像生成や背景処理、ライティング、レイアウト調整、アップスケール、動画生成などをノードとして組み合わせ、一つの制作フローとして構築できるノードベースのサービスである。

特徴は、ワークフローを作ること自体ではなく、「制作工程を企業の資産へ変える」という考え方にある。画像加工の順序やAIへの指示、仕上げまでの工程をワークフローとして保存することで、担当者が変わっても同じ品質を再現できる。

松原氏は、その価値として、制作品質の再現性、優れた制作手法の共有、制作プロセス改革を挙げた。作品そのものではなく、「作品を生み出す工程」を資産化するという発想が印象的だった。

保存したワークフローは後から修正できるほか、複数のノードをサブグラフ化して別のワークフローから呼び出すことも可能である。これにより、複雑な処理も部品化して再利用できる。

利用するAIモデルが変わっても、ワークフローは継続して活用できる。Firefly Graphは、属人的だった制作を継続的に改善できる仕組みへ転換するための基盤として位置付けられている。

商品画像から複数の素材を生成

Firefly Graphの活用例として披露されたのが、アパレルブランドを想定したデモである。1枚の商品画像から、多数の販促素材を効率よく生成するワークフローが紹介された。

現在はECサイトだけでなく、SNSやWeb広告、デジタルサイネージなど媒体ごとに異なるクリエイティブが必要となり、地域や季節、ターゲット別のバリエーション制作も欠かせない。同じ編集作業を繰り返す負担を軽減することが、このデモの目的である。

ワークフローでは、商品画像を起点に構図変更、Photoshopによる補正、モデルへの着せ替え、トリミング、動画生成などを順番に実行する。Photoshop APIも利用できるため、従来の画像編集も同じワークフローへ組み込める。

さらに、画像を解析して生成AI用のプロンプトを自動生成し、Fireflyだけでなく外部LLMやパートナーモデルも組み合わせられる柔軟性が示された。

デモでは、元画像を別の商品へ差し替えるだけで、構築済みのワークフローが再実行され、関連する成果物が自動更新された。再利用されるのは完成画像ではなく、「完成までの工程」である。

一度構築したワークフローを使い回すことで、新商品やカラーバリエーション、地域限定モデルでも同じ品質・手順で制作を進められる。Firefly Graphは、AIによる画像生成ではなく、「制作工程を資産化する」ことに主眼を置いた仕組みである。

Workflow Builderで最適なワークフローを組織全体へ展開

Firefly Graphで構築したワークフローを実際の業務へ展開する役割を担うのが、Adobe Firefly Creative Productionに搭載される「Workflow Builder」である。

Workflow Builderは、Adobe Fireflyに加え、各種パートナーモデルやAIエージェントを組み合わせ、一連の制作工程を自動化する仕組みだ。目的は新たなワークフローを作ることではなく、クリエイターが設計した制作プロセスを組織全体で再利用できるようにする点にある。

経験豊富なクリエイターのノウハウは個人に蓄積されがちだが、Workflow Builderでは制作フローをテンプレート化し、制作部門だけでなくマーケティング部門や各拠点でも共有できる。品質を維持したまま効率的なコンテンツ制作を実現することが狙いだ。

既存システムとの連携も重視されており、アセットの入出力や各種システムとの接続を自動化することで、現在の制作環境へ自然に組み込める構成となっている。

クリエイターはブランドや品質基準を設計し、サイズ展開や多言語化、地域別コンテンツなど繰り返し発生する作業はWorkflow Builderが担う。人間とAIが役割を分担するという今回の発表全体の思想が、ここでも貫かれていた。

発表では、1枚の商品画像からSNSや広告媒体向けのサイズ違い、多言語版、地域別・季節別クリエイティブを自動生成する例も紹介された。これらはAPI経由で外部システムから実行できる。

Workflow Builderが目指しているのは、AIによる制作ではなく、組織全体で同じ品質のクリエイティブを継続して生み出せる環境づくりである。AIは、そのための自動化エンジンとして位置付けられていた。

継続的に学習するAdobe Brand Intelligence

エンタープライズAI戦略の三つ目の柱として紹介されたのが、「Adobe Brand Intelligence」である。

生成AIによって大量のコンテンツを制作できるようになった一方で、企業にはブランドらしさを維持するという新たな課題が生まれている。ロゴやブランドカラーだけでなく、コピーや写真表現、構図など長年培われたブランドイメージそのものが重要な資産だからだ。

Adobe Brand Intelligenceは、そうしたブランド知識をAIが理解し、制作から検証、改善までを支援する仕組みとして紹介された。アドビは「継続学習型の自律型ブランドインテリジェンスシステム」と位置付けている。

特徴は、ブランドを単なるデザインルールとしてではなく、企業固有の価値観や判断基準まで含めて学習対象としている点だ。ブランドガイドラインだけでなく、過去の制作物やレビュー履歴、承認プロセスなども継続的に取り込み、ブランド知識を育てていく構想となっている。

その基盤となるのが、「ブランドオントロジー」「特化型コンピュータービジョンモデル」「推論エンジン」の3要素である。ブランド知識を構造化し、画像やデザインを解析しながらブランド基準に沿った判断や制作支援を行う。

導入時にはアドビのFDE（Forward Deployed Engineer）が設計から運用まで支援し、企業ごとのブランド知識を継続的に育成する。AIを導入して終わりではなく、ブランド資産を運用しながら成長させる点もエンタープライズ向けならではの特徴である。

Adobe Brand Intelligenceでは、「検証」「組み立て指示」「シミュレート」の3つのスキルによってブランド知識を制作工程へ反映する。

「検証」は制作物がブランド基準に適合しているかを確認し、「組み立て指示」は制作指示書を基に適切なアセットやレイアウトを提案する。「シミュレート」は完成したクリエイティブがターゲットへ与える印象を予測し、改善へ役立てる機能である。

これらはブランドオントロジーや推論エンジンと連携し、ロゴや配色だけでは判断できないブランドらしさまでAIが支援する。制作・検証・改善を一つの流れとして扱う点が、本システムの特徴となっている。

3つのスキルの中で最初に紹介されたのが、「検証」である。

この機能は、制作したコンテンツがブランドガイドラインに適合しているかをAIが確認するものだ。ロゴやブランドカラー、フォント、レイアウトだけでなく、コピーの表現や言葉遣いまで含めて総合的にチェックする。

デモでは、サンダンス映画祭で展開されたAdobe Premiereの広告クリエイティブを題材に、ブランドのトーンから外れる表現やガイドラインとの不一致をAIが抽出する様子が紹介された。

特徴は、問題点を指摘するだけではなく、どのガイドラインを根拠に判定したかも提示されることだ。利用者は判断理由を確認しながら修正を進められる。また、複数の制作物を一括でチェックしたり、ブランドやキャンペーンごとに異なる基準を適用したりすることも可能となる。

AIの判定結果は、人間による承認や修正内容を継続的に学習へ反映する仕組みとなっており、ブランド判断をAIへ任せ切るのではなく、人間のフィードバックによって精度を高めていく設計である。

AIを企業の制作基盤へ

今回の発表を通して見えてきたのは、アドビが目指しているのは生成AIの性能競争ではなく、AIを企業のクリエイティブ基盤へ組み込むための環境づくりだという点である。

Creative Cloudを中心に複数の生成AIモデルを活用できる環境を整え、Firefly Graphで制作工程をワークフローとして資産化し、Workflow Builderで組織全体へ展開する。そしてBrand Intelligenceによってブランド品質を維持・改善する。この3つの柱は、それぞれが独立した機能ではなく、一連の制作フローとして設計されている。

特に印象的だったのは、AIへ創造性を委ねるのではなく、人間が培ってきた制作ノウハウやブランド知識を組織全体で共有・継承するための仕組みとしてAIを活用しようとしている点である。

企業では、人材の異動や組織拡大、海外展開などによってブランド品質を維持する難しさが増している。今回の発表は、AIを制作担当者の代替ではなく、制作工程やブランド価値を支えるインフラとして位置付けたことが大きな特徴だった。

生成AIは今後も進化を続けるだろう。しかし企業に求められるのは、新しいAIが登場するたびに制作体制を作り直すことではない。どのAIを利用してもブランド品質を維持し、制作プロセスを継続的に活用できる基盤を整えることが重要になる。

アドビのエンタープライズAI戦略は、生成AIを「コンテンツを作るツール」から、「企業のクリエイティブ基盤」へ発展させる構想を示した。今回の発表は、その方向性を具体的な製品とワークフローを通して提示した内容だった。