実物写真と確定データから始め、画像と説明文をカラー、形状、サイズ、付属品、仕様と照合します。表現のブラッシュアップは可能ですが、実物にない特徴や根拠のない効能を追加してはいけません。オリジナルデータを保持し、カタログやキャンペーンに展開する前に生成結果を必ず確認してください。
カタログ画像の実例をどうレビューするか？
以下の画像は、Mollkomサイト上に掲載されているJoolyooカタログ用アセットのEmami製ヘアオイルです。パッケージにはブランド名と「7 Oils in One」の表記が読み取れます。元画像と新規生成画像を比較する際は、これらの文字情報を基準としてください。ライティングが向上しても、パッケージ形状が変わったり特徴的なテキストが消えてしまっては採用できません。
- キャップの形状、ラベル、カラー、ブランド表記を元画像と出力画像で突き合わせます。重要な差異がある場合は、その商品の承認を見送ります。
- 容量は仕入先データや鮮明なパッケージ画像で確認します。画像から数値が明確に読めない場合、ボトルの高さなどから推測して記載しないでください。
- 視覚的事実と主観的な効能表示を切り離します。パッケージに記載がある場合でも、治療効果や確実な結果を保証するものではありません。白髪ケア効果や即効性などを独自に追加してはいけません。
- 画像は原寸サイズとモバイルのカードサイズの両方で確認します。キャップやボトルの底がトリミングされず、商品全体が明瞭に見える必要があります。
審査結果は「承認」「要再撮影」「データ修正要」など、具体的な理由を添えて記録します。感覚的な見た目だけに頼らず、複数商品を一括処理する際も再現性の高い承認基準を保つことができます。
AI生成の前に用意すべき画像と情報とは？
均一なライティングで商品全体を撮影し、寸法、付属品、パッケージの記載内容が分かるアングルを用意します。各画像は正しいバリエーションに紐付けます（近似色は代替になりません）。形状を正確に伝える白抜き画像か、使用イメージを伝えるライフスタイル画像を用途に応じて選びましょう。仕入先やパッケージの変更時に備え、元データは承認済みデータと共に必ず保管してください。
具体的な導入ステップ
- 事実データの確定
承認済みの商品属性、オリジナル画像、同梱物、注意事項、根拠データを整理し、不足項目には担当者を割り当てます。
- 編集可能範囲の定義
トリミングや明るさ調整などの許容される補正と、カラー、素材、形状、成分変更などの禁止事項を明確に分けます。
- 正確なソースからの生成
事実データのみを参照させ、不足している属性はAIに推測させず、確認項目リストとして出力させます。
- 突き合わせ検証
生成結果と元データを比較し、色味の変化、縮尺の狂い、付属品の欠落、根拠のない効能表示がないか独立した視点で検証します。
- 承認と効果測定
基準を満たした低リスク案件を公開し、懸念がある場合は人的レビューに回します。返品理由を注視しながら、コンバージョンへの影響を検証します。
判断基準の実例
実例：350mlマグカップの画像を生成する場合、持ち手の形状、印字ロゴ、カラーが実物通り維持されているか確認します。画像から容量を推測したり、付属しないフタを足してはいけません。生成によってロゴ表記が崩れた場合は、見栄えの良い生成画像よりも、実物写真や補正加工した元画像を採用してください。
すべての画像をレビューすべきですか？ サンプル確認では不十分ですか？
公開する画像は、特にディテールや文字の再現性を含め、すべて事前にレビューする必要があります。サンプル抽出は制作プロセスの傾向的なエラー発見には有効ですが、不一致の画像が公開基準を満たす理由にはなりません。
画像と並行して説明文や効能表記をどうレビューするか？
購入判断に関わる属性はすべてパッケージ表記や仕入先の確定データと照合します。画像から成分、保証内容、専門的な用途への適合性を推測してはいけません。パッケージ内の入り数と在庫数は明確に区別し、未確定情報は公開前に確認タスクへ回します。商品仕様や仕入先が変わった際は、旧情報がどこかのチャネルに残らないよう画像とテキストをセットで更新します。
次のステップに関連するご質問
次に進むべき最適な手順は？
まずはご自身のカタログから1商品をレビューしてみましょう。上記の検証例を参考にデータと設定を確認し、現在のフェーズに適した機能をご検討ください。
