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AIによるクリエイティブ生成を行う上での試行錯誤

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September 15, 2026

 AIによるクリエイティブ生成を行う上での試行錯誤

AIによるクリエイティブ生成を行う上での試行錯誤
プレイド naoyashiga
https://x.com/naoyashiga
https://github.com/naoyashiga

2026年9月15日開催
「非公式 Vue Fes Japan 2026 タイムテーブル解説会」登壇資料
https://andpad.connpass.com/event/398631/

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Transcript

  1. ⾃⼰紹介 naoyashiga • 株式会社プレイド • エンジニア • YouTube「直也テック」 Github :

    @naoyashiga X : @naoyashiga YouTube: @naoya-tech-sub © PLAID, Inc. | Confidential 2
  2. Stats of KARTE 解析MAU ※1 年間解析流通⾦額 ※2 12 億⼈超 2.59

    兆円 秒間トラッキング数 ※3 解析速度 134,000 over 0.x 秒/解析 データ規模も爆発的に増加 ※1 2026年6⽉ / ウェブサイトやネットサービス、スマートフォンアプリなどで、ある1ヶ⽉の 間に1回でも利⽤や活動のあった利⽤者の数の合計 ※2 EC領域における解析流通⾦額。2022年3⽉〜2023年2⽉までの単年の実績 ※3 閲覧、クリック、購⼊などKARTEで計測しているユーザーの全イベントが 対象。ローンチ〜2023年3⽉までにおける最⼤値 © PLAID, Inc. 5
  3. セルフレビュー AI セルフレビュー させたけど... プロンプトでデザインガイドライン、 コンポーネントの定義を雑に⾏ってレ ビューさせてみた。 (参考:Google提唱のDESIGN.md) ↓ そんな良くならない。そもそも実装の

    バグが原因だったりしてそれらを修正 したら瑣末な指摘しかされない ↓ 評価定義を⾃分たちでちゃんと作る必 要がある © PLAID, Inc. レビュー前 レビュー後
  4. クリエイティブ評価の⽅法 これらはまだ開発‧検証中です。 • • 決定的に評価:静的解析 • コンポーネントを正しく使えているか ⾮決定的に評価:AIによる動的解析 ◦ ビジュアルによってレンダリング結果を評価

    ▪ 表⽰サイズ ◦ ⼀般的なデザイン原則 ◦ ブランドデザイン適⽤ ▪ ⾊、フォント、マージン、画像、イラスト...etc ▪ 配信先のコンテキストを踏まえたい • 完全にLLM判断が難しい。⼈間による確認操 作が必要か。 © PLAID, Inc. | Confidential