REIのAI自転車広告にはハンドルバーが2つあった

REIがInstagramに投稿したVan Rysel自転車の広告写真には、サドルの後ろにもう1つハンドルバーが付いていた。AIで生成または補正されたこの画像には、あり得ない背景構図、自ら発光しているような肌のトーン、不自然なボケ効果、フレームに記されたブランド名の誤字まで重なっていた。

問題は、この広告がまったく検収されずに出たわけではない点にある。REIは「製品影響基準（Product Impact Standards）」と「マーケティングにおける多様性およびモデル撮影基準」という社内規定を設け、製品画像を厳格に管理してきた小売業者とされている。そうした企業で、実在しない部品が描かれた画像がそのまま投稿されたという事実は、検収プロセスそのものが崩れていたか、担当者が誤りを見抜けなかったことを意味する。

被害は一社にとどまらない。自社製品が誤って描写されたことすら知らなかったであろうVan Rysel、自ら定めた基準を破ったREI、そして実際には存在しない自転車の写真を見た消費者まで、信頼が揺らいだ。AI生成画像への反感は誇張されているという見方もあるが、今回の事例はそれとは別に、生成画像の技術的完成度がまだ流通現場の目線に追いついていないことを示している。

出典 · The Interline「間違った自転車への便乗」

RealSnapのマスクオブジェクト削除は、完成した画像に意図せず残った小物や背景要素を見つけたとき、その部分だけを塗って消し、周囲を自然に補完するツールだ。ECサイトの商品詳細カットを管理する担当者や、公開前のキャンペーン画像を最後に確認するブランドマーケターが主に利用する。

画像全体を作り直したり、再撮影を再度手配したりする代わりに、問題のある領域だけをマスキングして結果を元画像と比較できるため、別の補正ソフトとの往復作業を減らせる。撮影をやり直しにくい小規模チームや、公開直前に画像を見直していて不自然な要素を後から見つける担当者にとって、特に有用だ。

この画面は、マスキングした領域を削除し、その結果を元画像と並べて比較する過程を示している。別のプログラムに移さず同じ画面で小物を消し、背景の復元結果を確認できるため、オブジェクト1つのために画像全体を作り直す手間を減らせる。

RealSnapのマスクオブジェクト削除を使えば、完成したビジュアルで後から目に留まった小物や背景要素を、再撮影なしでその場で消し、結果を比較できる。公開前の最終チェックでこうした要素を見つけ出す必要がある担当者なら、問題のある領域だけをマスキングし、元画像と結果を並べて確認できるこのツールから試してみる価値がある。