REHATCH、広告向けENSORの画像生成モデルを刷新

REHATCHは、マーケティングAI OS「ENSOR」の画像生成・編集モデルを刷新しました。
新モデルにより、画像生成の速度と文字・デザインの再現性を高めています。
背景透過では、範囲指定と画像要素の分解にも対応しました。

記事の概要

REHATCHは、マーケティングAI OS「ENSOR」の画像生成・編集機能を新モデルに切り替えました。
画像1枚を30〜40秒で生成でき、生成画像内の文字やデザインの崩れを抑えます。
参照画像を用いた編集、リサイズ、アップスケールにも同じモデルを使用します。
背景透過は人物・商品・ロゴなどに対応し、1枚15秒前後で処理できます。
透過する範囲を指定できるほか、画像を構成する要素ごとの分解にも対応しました。
ENSORは、広告データやGAなどの数値情報、ブランドルール、過去施策などを「Brain」に蓄積します。
分析から訴求軸の設計、コピー作成、デザイン生成までを一連の流れで実行し、マーケティング業務を支援します。

記事のポイント

1. 画像生成を高速化： 新モデルにより、画像1枚あたり30〜40秒で生成できるようになりました。
2. 文字崩れを抑制： 生成画像の文字やデザインの崩れを抑え、文字入り広告の制作を支援します。
3. 透過と要素分解： 背景透過は1枚15秒前後で処理でき、範囲指定や画像要素の分解にも対応します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 広告データの分析から訴求軸、コピー、デザイン制作までをつなげられるため、制作会社や社内担当者への依頼・修正の進め方を見直す契機になりそうです。
• 広告制作サービス提供者： 文字入り広告の生成や商品・ロゴの切り抜き、要素分解までを短時間で扱えるため、単純な制作代行だけでなく運用改善まで含む支援が求められそうです。
• マーケティング部門： ブランドルールや過去施策を蓄積し、成果データと制作を結び付ける運用が進めば、個人の経験に依存したクリエイティブ改善を組織で再現しやすくなる可能性があります。

このニュースの背景

広告クリエイティブでは、訴求軸やデザインが異なる複数パターンを作り、配信結果をもとに改善を重ねる必要があります。
そのため、画像生成には処理の速さに加えて、文字やデザインを意図どおりに保つ再現性が求められていました。
ENSORは広告データやGAなどの数値情報、ブランドルール、過去施策を「Brain」に蓄積し、分析から制作までを一連の流れで支援する構成です。

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