shionkado

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[shionkado @sshionkado]

今回もBernhard Willherm 2023ssのイラストを作成しました🧚🏾‍♂️

ナイスな筋肉バーディーと「ジム✨」タイポグラフィ🦾

#bernhardwillhelm
#grounds
#groundsfootwear
#ベルンハルトウィルヘルム
#ParisFashionWeek
#グラフィクデザイン #イラスト #タイポグラフィ #graphicdesign #typography

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補足すると、今回の記事で伝えたかったのは「AIで作れること」自体よりも、その前後にある力の重要性。

何を作るべきかを整理する力。
完成までの制作フローを組む力。
最後に自分の制作スキルで形にする力。
#note

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AIで誰でもデザインやゲームを作れるようになったからこそ、これから差が出るのは「要件整理」「制作フロー」「実際の制作スキル」です。

作れる人は増える。
でも、作り切れる人は別。

AIでゴミばかり生み出す側にならないように。
https://t.co/NEu1FwCiMI
#note

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AIを使っても成果が出る人と、逆に迷子になる人の差は、

「何が作れるか」ではなく
「どこまでAIに任せるか」を決められるか。

今日もOpenAI / Anthropic / Creative Bloqのニュースから、
AI時代のクリエイティブ実務で大事になることを整理。
https://t.co/MJTYaVtfYJ
#note

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今日のAIクリエイティブニュースは、Figma、Krea、Meta/Facebookの3つで整理しました。
共通しているのは、AIが「何かを生成するツール」から、その後のフローに入り始めていること。
特にKrea 2 Open-Sourceは、画像生成AIを制作環境に組み込む流れとして見ておきたいです。
https://t.co/lOU7YXWFOA

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AI業界の競争軸が変わってる。

以前は、
「何を生成できるか」
今は、
「どう運用できるか」

Adobeはブランド一貫性の管理へ。
OpenAIは業務実行レイヤーへ。

これから強くなるのはツールを知っている人ではなく、AIに任せる部分と人が判断する部分を分けられる人。
https://t.co/wNu0n90LNr
#note

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AIで作るのは簡単。でも仕事で使うのは意外と難しい。

最近のAIニュースを見ていると、「作れる」だけではなく「なぜそのaiの仕様を使用するのか」ことが大事になってきています👇
https://t.co/Um42UwUbma
#note

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Claudeが進化し、Adobeは制作フロー全体をAI化し始めてる。

でも今日のニュースを見ていて感じたのは、

「何を作れるか」の価値は下がり続けるということ。

これから重要になるのは、
人を驚かせること
楽しませること
また会いたいと思ってもらうこと。
https://t.co/h5mMrZ2afl
#note

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AIは「すごいものを生成できるか」から、
「生成したあとに直せるか」
「仕事の中で再利用できるか」
「あとから説明できるか」
に移ってる。

クリエイターに必要なのはツール操作だけではなく、AIに任せる部分と人間が判断する部分を分ける力💪
https://t.co/ACo2zt4Dux
#note

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AIは日常アプリ・デザイン制作・権利管理の中に入る段階へ進んでる。

まだ踏み込めていない人ほど、まずは全部任せるのではなく、
下書き、別案、展開、確認から始めるのが現実的。

大事なのは、直せること、再現できること、説明できること。
https://t.co/4SWR5OGWzU
#note

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SNS広告のAI活用で大事なのは、訴求軸を増やすこと。
ブランドを崩さず展開すること。
配信後の数字を見て、次のクリエイティブに戻すこと。

AIで強くなる広告クリエイターは、生成できる人ではなく、仮説を作って改善できる人だと思う。
https://t.co/Bg0lu7mw8O
#note

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今日のAIクリエイティブニュースを整理しました。

GoogleのGemini Omni、RunwayのAleph 2.0、FigmaのDesign Agentを見ていると、AIは「一発で作る道具」から「仕事の中で直して展開する道具」へ進んでいる感じがします。

大事なのは直せるか、展開できるか、説明できるか。
https://t.co/0fzyltTiTT

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大事なのは、派手な出力よりも、

直せること、展開できること、説明できること、そして安全に任せられること。

noteで実務視点でまとめました。
https://t.co/5BskIGM3qr
#note #生成AI

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今日もAIクリエイティブニュースを整理しました。

今回見えてきたのは、AIが「生成する道具」から「制作フローの中で動き続ける相棒」になり始めていること。

大事なのは、派手な出力よりも、
直せること、展開できること、説明できること、そして安全に任せられること。

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Google Pics / Flowは、あとから直せるAI制作へ。

Adobe Firefly AI Assistantは、アプリ操作から制作指示へ。

Gemini Sparkは、AIが裏側でタスクを進める自律型エージェントへ。

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「直せる・説明できる・展開できる」設計です。

今日のAIクリエイティブニュース整理を書きました
https://t.co/0ZFIUU4Jbt
#note

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AIクリエイティブの競争が、「生成できるか」から「仕事へ組み込めるか」に変わり始めています。

今回のニュースを見ると、
・OpenAIはAI制作管理をモバイル化
・GoogleはAI映像制作フロー化
・Adobeは既存制作環境へAI統合

という流れがかなり明確でした。

今後重要になるのは
“派手な出力”より、

[shionkado @sshionkado]

AIが「特別な制作ツール」から「毎日の仕事に入る相談相手」になり始めていること。

大事なのは、AIを使えるかどうかより、どこを任せて、どこを人間が判断するかです。
https://t.co/48v0jzT62b

#note #生成ai

[shionkado @sshionkado]

今日のAIニュースは、日常の仕事目線で見るとかなり面白いです。

AdobeはGeminiの中に制作機能をつなげようとしていて、CanvaはAI活用と消費者の信頼のズレを示し、Runwayはリアルタイムに反応する動画生成の未来を示してます。

共通しているのは…

[shionkado @sshionkado]

特に今回のニュースは、

・AIがタスクを並列処理する
・動画の世界観を維持する
・制作フローごと管理する

みたいな方向がかなり増えていました。

単なる生成AI進化というより、
「クリエイティブ業務のOS化」に近い変化かも。
https://t.co/dncsLLigm4
#note #AI

[shionkado @sshionkado]

最近のAIって、
「クリエイターを置き換えるか？」みたいな話より、

“制作管理そのものを変えるか”

の方が重要になってきてる。