ECサイトやネットショップ、カタログ、広告、SNSなど、企業が商品画像を使用する場面は年々増えています。

一方で、商品画像を複数の担当者や制作会社が作成していると、

• 商品ごとに画像の明るさや色味が違う
• 背景の処理方法が統一されていない
• 文字のサイズや配置がバラバラ
• 担当者によって「完成」の判断が異なる
• 修正依頼が何度も発生する

といった問題が起こりやすくなります。

こうした問題を解決するために重要なのが、商品画像の品質基準を社内で明文化することです。

品質基準を作っておけば、担当者の感覚に頼らず一定のクオリティを維持できるだけでなく、制作・チェック・修正にかかる工数も削減できます。

本記事では、法人が商品画像の品質基準を統一するための考え方や具体的な作り方、運用のポイントについて解説します。

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商品画像の品質基準を統一する必要性

商品画像は、単に商品を見せるための素材ではありません。

ECサイトでは商品の第一印象を左右し、広告やSNSではクリックするかどうかを判断する重要な要素になります。

そのため、画像の品質にばらつきがあると、企業全体のブランドイメージにも影響する可能性があります。

1. 商品ごとの見た目のばらつきを防ぐ

複数の商品を販売している企業では、画像ごとに明るさ、トリミング、背景、色味などが異なると、サイト全体の統一感が失われます。

特にECサイトでは、商品一覧を見たときの統一感が重要です。

「この企業の商品はきれいに整理されている」という印象を作るためにも、一定の画像ルールを設定する必要があります。

2. 担当者による品質差を減らす

「明るく補正する」「余白を適切に取る」といった曖昧な指示だけでは、担当者によって完成イメージが変わります。

品質基準を数値や具体例で定義することで、担当者が変わっても一定の品質を維持しやすくなります。

3. 修正や確認にかかる時間を削減できる

基準がない状態では、完成後に

「もう少し明るくしてください」
「文字を少し大きくしてください」
「前の商品画像と同じサイズにしてください」

などの修正が発生しやすくなります。

あらかじめルールを決めておけば、制作前に完成イメージを共有できるため、修正回数の削減につながります。

4. 外注先との連携がスムーズになる

画像加工や画像制作を外部の制作会社に依頼する場合にも、品質基準は重要です。

「ブランドの雰囲気に合わせてください」といった抽象的な依頼よりも、

• 画像サイズ
• 背景
• 色味
• 余白
• 文字サイズ
• フォント
• 保存形式

などを具体的にまとめた方が、意図した画像を制作してもらいやすくなります。

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商品画像の品質基準で決めるべき項目

品質基準を作る際には、感覚的な表現だけではなく、できるだけ具体的なルールに落とし込むことが重要です。

ここでは、最低限決めておきたい項目を紹介します。

1. 画像サイズ・解像度

まず決めておきたいのが画像のサイズです。

使用するECモールやWebサイト、広告媒体などによって推奨サイズが異なるため、用途ごとに基準を設定します。

例えば、

• ECサイトの商品画像
• 商品一覧画像
• メインビジュアル
• SNS投稿画像
• Web広告
• カタログ

などに分類して、それぞれのサイズを一覧表にしておくと管理しやすくなります。

「正方形」「横長」などの形状だけでなく、ピクセルサイズや解像度まで決めておくと、担当者による違いを防げます。

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2. 商品の配置・トリミング

商品を画像内のどこに配置するのかも重要な基準です。

例えば、

「商品を画像中央に配置する」
「上下左右に一定の余白を設ける」
「商品の縦位置を揃える」

などのルールを設定します。

特に同じカテゴリーの商品を大量に掲載する場合は、商品の位置や大きさを揃えるだけでもサイト全体の印象が大きく変わります。

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3. 背景の処理

背景も商品画像の印象を大きく左右します。

例えば、

• 白背景
• ブランドカラー
• 無地背景
• 使用シーンを含めた背景
• 背景透過

など、用途ごとにルールを決めます。

また、背景を切り抜く場合には、

「商品の輪郭を自然に残す」
「髪の毛や細かいパーツの処理方法」
「影を残すか削除するか」

など、細かな基準も決めておくと品質を統一しやすくなります。

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4. 明るさ・色味

商品の色を正確に見せる必要がある場合、明るさや色味の補正ルールも重要です。

特にアパレル、家具、インテリア、化粧品などは、画像と実物の色が大きく異なると購入後のイメージとのギャップにつながる可能性があります。

そのため、

• 明るさ
• コントラスト
• 彩度
• ホワイトバランス
• 色温度

などについて、どこまで補正するのかを決めておきます。

「きれいに見えること」だけを優先せず、商品の実物に近い見え方を維持することも重要です。

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5. 文字・ロゴのルール

商品画像に文字やロゴを入れる場合は、デザインルールも統一します。

例えば、

• 使用フォント
• フォントサイズ
• 文字色
• ロゴのサイズ
• ロゴの位置
• 余白
• 使用できるキャッチコピー

などを決めます。

特に複数の担当者が画像を制作する企業では、フォントやロゴの使い方がバラバラになりやすいため、ブランドガイドラインと連動させることがおすすめです。

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6. ファイル形式・ファイル名

見落とされがちなのが、納品データの管理ルールです。

例えば、

「商品番号_商品名_用途_連番.jpg」

のようにファイル名を統一しておけば、後から画像を探しやすくなります。

また、JPEG・PNG・WebPなど、用途に応じた保存形式も決めておきましょう。

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品質基準は「文章」だけでなく「見本」で作る

商品画像の品質基準を作る際に特に重要なのが、文章だけで説明しないことです。

例えば、

「自然な明るさに調整する」

というルールだけでは、担当者によって「自然」の基準が変わってしまいます。

そこで、

OK例・NG例を並べたサンプル画像

を用意します。

OK・NGサンプルの例

項目	OK	NG
明るさ	商品の質感が分かる	白飛びしている
色味	実物に近い	彩度が高すぎる
背景	均一で自然	ムラがある
切り抜き	輪郭が自然	商品の一部が欠けている
余白	商品サイズが統一	商品ごとに大きさが違う
文字	視認性が高い	小さすぎる・多すぎる

このように視覚的に比較できるようにすると、制作担当者だけでなく、マーケティング担当者や外注先とも完成イメージを共有できます。

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社内で商品画像の品質基準を作る5ステップ

ここからは、実際に社内ルールを作る手順を紹介します。

STEP1：現在の商品画像を集める

まずは現在使用している商品画像を集めます。

ECサイト、広告、SNS、カタログなど、用途別に整理してみましょう。

そのうえで、

「画像ごとに何が違うのか」

を確認します。

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STEP2：品質のばらつきを洗い出す

次に、現在の画像を比較しながら問題点を整理します。

例えば、

• サイズが統一されていない
• 商品の位置が違う
• 背景色が異なる
• 色味にばらつきがある
• 文字デザインが違う
• ロゴのサイズが違う

などです。

すべてを一度に改善するのではなく、売上やブランドイメージへの影響が大きい項目から優先すると進めやすくなります。

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STEP3：基準を数値化・具体化する

「きれいに」「見やすく」「自然に」といった曖昧な表現をできるだけ減らします。

例えば、

「商品を中央に配置する」

だけではなく、

「画像の中心から左右○px以内に配置する」

など、可能な範囲で具体化します。

すべてを数値化する必要はありませんが、担当者によって判断が分かれる部分ほど明確にすることが重要です。

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STEP4：OK・NG画像を作成する

決めたルールをもとに、実際の画像サンプルを作ります。

おすすめなのは、

「基準＋OK例＋NG例」

の3点セットです。

これを一つの資料にまとめれば、新入社員や新しい制作会社にも説明しやすくなります。

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STEP5：チェックリスト化する

最後に、制作した画像を確認するためのチェックリストを作ります。

例えば、

商品画像チェックリスト

• 指定サイズになっている
• 商品の位置が基準内に収まっている
• 商品の色味が適切
• 明るさに問題がない
• 背景にムラがない
• 商品の輪郭が自然
• 文字サイズが基準通り
• ロゴの位置・サイズが適切
• ファイル名がルール通り
• 指定形式で保存されている

といった項目を設定します。

チェックリストを使えば、担当者の経験や感覚に依存しにくくなります。

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商品画像の品質基準を運用するときのポイント

品質基準は、一度作ったら終わりではありません。

商品や販売チャネル、ブランド戦略が変われば、画像のルールも見直す必要があります。

定期的に基準を見直す

例えば半年に1回など、定期的に商品画像を確認します。

「現在のルールが本当に使いやすいか」
「不要なルールがないか」
「新しい媒体への対応が必要ではないか」

などを確認しましょう。

ブランドガイドラインと連携する

商品画像だけ独立したルールにするのではなく、

• ブランドカラー
• フォント
• ロゴ
• デザイン
• トーン＆マナー

などのブランドガイドラインと連携させると、より一貫性のあるビジュアルを作れます。

制作担当者だけで決めない

画像制作のルールは、制作担当者だけで決めるのではなく、

• EC担当
• マーケティング担当
• 営業担当
• ブランド担当
• デザイナー

など、実際に画像を使用する部門の意見も取り入れることが重要です。

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商品画像の品質管理を外注するという選択肢

商品画像の点数が増えると、社内だけで品質管理することが難しくなるケースもあります。

例えば、

• 新商品が毎月大量に追加される
• ECモールを複数運営している
• 広告用画像も同時に制作している
• 制作担当者が不足している
• 画像加工のチェックに時間がかかる

といった企業では、画像加工や画像制作の一部を外注する方法もあります。

外注する場合でも、社内で作成した品質基準を共有しておくことが重要です。

「この基準に沿って制作してください」と明確に伝えられるため、制作会社との認識違いを減らせます。

また、画像加工の専門会社に依頼することで、社内担当者が企画やマーケティングなど、より重要度の高い業務に時間を使えるようになります。

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まとめ｜商品画像の品質基準は「仕組み」で統一する

商品画像の品質を安定させるためには、担当者のセンスや経験だけに頼るのではなく、社内で明確な基準を作ることが重要です。

特に、

1. 画像サイズ・解像度
2. 商品の配置・トリミング
3. 背景処理
4. 明るさ・色味
5. 文字・ロゴ
6. ファイル形式・ファイル名

などのルールを明文化しましょう。

さらに、文章だけではなくOK・NG画像を用意することで、社内だけでなく外注先とも完成イメージを共有しやすくなります。

商品画像の品質基準は、単なる制作ルールではありません。

ブランドイメージの統一、制作工数の削減、修正回数の削減、業務効率化にもつながる重要な仕組みです。

商品画像の制作量が増えて社内だけでの対応が難しくなっている場合は、品質基準を整備したうえで、画像加工・制作業務の一部を外注することも検討してみるとよいでしょう。

ECサイトで商品を販売する企業にとって、商品画像は「商品の魅力を伝えるための素材」だけではありません。ユーザーが商品ページを訪れた瞬間に、購入するかどうかを判断する重要な要素です。

特に楽天市場、Amazon、Yahoo!ショッピングなどのECモールでは、それぞれユーザーの購買行動や商品ページの構成、画像の見せ方などに違いがあります。

そのため、同じ商品画像をすべてのECモールで使い回すだけでは、十分な成果につながらないケースがあります。

この記事では、ECモールごとに画像制作で意識したいポイントを整理し、クリック率やCVRの改善、ブランドイメージの向上につながる商品画像の作り方を法人向けに解説します。

ECモールでは「画像」が売上を左右する

ECモールでは、ユーザーが実際に商品を手に取って確認することができません。

そのため、

• 商品の見た目
• サイズや仕様
• 使用イメージ
• 機能や特徴
• 他商品との違い
• ブランドの印象

などを、画像によって伝える必要があります。

特に検索結果や商品一覧では、ユーザーが複数の商品を比較しながら購入候補を絞り込みます。

このとき、商品画像が「何の商品なのか分かりにくい」「特徴が伝わらない」「他社商品との差が分からない」といった状態だと、商品ページまで進んでもらえない可能性があります。

つまり、ECモールの商品画像は、

「クリックされるための画像」と「購入を後押しする画像」

の両方を意識して設計することが重要です。

楽天・Amazon・Yahoo!では画像制作の考え方が異なる

楽天市場、Amazon、Yahoo!ショッピングは、いずれも大手ECモールですが、商品ページの構成やユーザーが情報を確認する方法には違いがあります。

そのため、画像制作では「1つの画像を3モールに流用する」という考え方だけでなく、モールごとに最適化することが重要です。

楽天市場：情報量と訴求力のバランスが重要

楽天市場の商品ページでは、複数の画像を使って商品の特徴や魅力を詳しく説明する設計が多く見られます。

そのため、商品画像では単に商品をきれいに見せるだけではなく、

• 商品の特徴
• メリット
• 使用シーン
• サイズ・仕様
• カラーバリエーション
• 購入メリット
• 他商品との差別化

などを段階的に伝えることがポイントです。

特に楽天向けの商品画像では、1枚目で商品の内容を分かりやすく伝え、2枚目以降で具体的なメリットや使用イメージを補足する構成が考えられます。

「見た目の美しさ」だけではなく「情報を整理して伝える」ことが重要です。

Amazon：商品そのものを分かりやすく伝える

Amazonでは、検索結果から商品ページへ進み、商品情報を比較して購入するユーザーが多いため、商品画像の分かりやすさが重要になります。

特にメイン画像では、

• 何の商品なのか
• 商品の形状はどうなっているのか
• どのような商品なのか

が一目で理解できるようにすることが基本です。

また、サブ画像では商品の機能やサイズ、使用方法、利用シーンなどを補足します。

Amazon向けでは、過度に装飾するよりも、

「商品の実態を正確かつ分かりやすく伝える」

という考え方が重要になります。

Yahoo!ショッピング：分かりやすさと訴求力を両立する

Yahoo!ショッピングでも、商品画像はユーザーが商品を比較する際の重要な判断材料になります。

画像制作では、

• 商品の特徴
• おすすめポイント
• 使用イメージ
• サイズや仕様
• カラーバリエーション

などを整理し、ユーザーが短時間で商品の魅力を理解できるようにすることが重要です。

また、Yahoo!ショッピングだけで販売するのではなく、楽天市場や自社ECなど複数の販売チャネルを展開している企業の場合は、各チャネルでブランドイメージが大きく変わらないようにすることもポイントです。

成果につながるEC商品画像「7つのコツ」

ここからは、楽天・Amazon・Yahoo!ショッピングなどのECモールで商品画像を制作する際に意識したいポイントを紹介します。

1．1枚目の画像で商品を分かりやすくする

商品一覧や検索結果では、ユーザーは大量の商品を短時間で比較しています。

そこで重要になるのが、最初に表示される商品画像です。

「何の商品なのか」が瞬時に分からなければ、商品ページを見てもらう前に離脱される可能性があります。

商品そのものが見えにくい画像や、情報を詰め込みすぎた画像は避け、商品の特徴が一目で分かる構図を意識しましょう。

2．商品の「メリット」を画像で伝える

商品画像では、単にスペックを並べるだけでなく、「購入すると何が良いのか」を伝えることが重要です。

例えば、

「大容量」

という特徴を伝えるだけでなく、

「毎日の買い物をまとめて収納」

のように、ユーザーが利用したときのメリットをイメージできる表現にすると、商品の価値が伝わりやすくなります。

3．使用シーンを見せる

商品単体の写真だけでは、実際の利用イメージが伝わりにくい場合があります。

そこで有効なのが使用シーンの画像です。

例えば家具なら、

• 部屋に設置した状態
• 人が使用している様子
• サイズ感が分かる構図

などを見せることで、購入後のイメージを持ってもらいやすくなります。

特にサイズ感や使用方法が購入判断に影響する商品では、イメージ画像が重要です。

4．競合商品との差別化ポイントを明確にする

ECモールでは、同じカテゴリーの商品が多数並んでいます。

価格だけで比較されないためには、「なぜこの商品を選ぶのか」を画像でも伝える必要があります。

例えば、

• 独自素材
• 特殊な機能
• サイズ展開
• 高い耐久性
• 国内生産
• 独自設計

など、競合商品と比較した際の特徴を整理します。

そして、それを画像上で分かりやすく表現します。

5．画像内の情報量をコントロールする

「商品の魅力を伝えたい」と考えるほど、画像に情報を詰め込みたくなります。

しかし、文字が多すぎるとユーザーが内容を理解しにくくなります。

商品画像を制作するときは、

「1枚の画像で何を伝えるのか」

を明確にしましょう。

例えば、

1枚目：商品全体
2枚目：最大の特徴
3枚目：使用シーン
4枚目：機能・スペック
5枚目：サイズ
6枚目：購入メリット

というように、画像ごとに役割を設定すると情報を整理しやすくなります。

6．スマートフォンで見たときの視認性を確認する

ECモールではスマートフォンから商品を見るユーザーも多いため、PC画面だけを基準に画像を制作するのは避けたいところです。

特に、

• 文字が小さい
• 商品が小さく見える
• 背景と商品が同化している
• 色のコントラストが弱い

といった問題があると、スマートフォンではさらに見づらくなります。

制作後は実際のスマートフォンサイズで確認し、小さな画面でも商品の特徴が伝わるかをチェックしましょう。

7．モールごとに画像を最適化する

楽天市場用の商品画像をそのままAmazonやYahoo!ショッピングで使うのではなく、それぞれのモールに合わせて調整することも重要です。

例えば、

• 画像構成
• 情報量
• デザイン
• テキスト量
• 商品の見せ方
• ブランド表現

などを調整します。

「一度作った画像をすべての媒体で使う」のではなく、

共通素材を活用しながら、モールごとに最適化する

という考え方がおすすめです。

ECモールの商品画像制作でよくある失敗

画像を使い回してしまう

制作コストを抑えるために、1種類の商品画像をすべてのECモールで使用するケースがあります。

しかし、各モールで求められる画像の見せ方や情報設計が異なるため、結果的に商品の魅力を十分に伝えられない可能性があります。

情報を詰め込みすぎる

商品の特徴をすべて伝えようとして、画像内に大量の文字を入れてしまうケースもあります。

重要なのは「情報量」ではなく「理解しやすさ」です。

ユーザーが画像を見た瞬間に重要なポイントを理解できるよう、優先順位をつけて情報を整理しましょう。

デザインを優先しすぎる

おしゃれなデザインにこだわること自体は悪いことではありません。

しかし、EC商品画像では、

「おしゃれ」＝「売れる」

とは限りません。

ブランドイメージを保ちながらも、商品の特徴やメリットが伝わるデザインにする必要があります。

制作した後に効果検証をしていない

商品画像は、一度作って終わりではありません。

クリック率やCVR、売上などのデータを確認しながら、改善を繰り返すことが重要です。

例えば、

「商品単体の画像」と「使用シーン画像」

「文字中心の訴求」と「写真中心の訴求」

など、複数のパターンを比較することで改善ポイントを発見できます。

ECモールの商品画像は「制作」より「設計」が重要

成果につながる商品画像を作るためには、Photoshopなどの画像編集ソフトを使ってきれいな画像を作るだけでは不十分です。

重要なのは、制作前に、

• 誰に売るのか
• 何を伝えるのか
• 競合商品と何が違うのか
• どの情報を優先するのか
• どのモールで販売するのか
• 購入までにどんな情報が必要なのか

を整理することです。

つまり、商品画像制作は「デザイン作業」ではなく、ECマーケティングの一部として考える必要があります。

商品画像の制作を外注するメリット

EC事業を展開する企業では、商品登録や在庫管理、広告運用、マーケティング、顧客対応など、多くの業務が発生します。

その中で商品画像の制作まで社内で対応すると、担当者の負担が大きくなることがあります。

画像制作を外注することで、

• 社内の制作工数を削減できる
• 大量の商品画像をまとめて制作できる
• デザイン品質を統一できる
• モールごとの画像制作に対応しやすい
• 社内担当者がマーケティング業務に集中できる

といったメリットが期待できます。

特にSKU数が多い企業や、楽天・Amazon・Yahoo!ショッピングなど複数のモールを運営している企業では、画像制作業務を標準化・外注化することで、制作負担を抑えやすくなります。

まとめ｜ECモールごとに画像を最適化して成果につなげよう

楽天市場、Amazon、Yahoo!ショッピングなどのECモールで成果を高めるためには、商品画像を単なる「商品写真」として考えるのではなく、購入を後押しするマーケティングツールとして設計することが重要です。

特に意識したいポイントは以下の7つです。

1. 1枚目の画像で商品を分かりやすくする
2. 商品のメリットを伝える
3. 使用シーンを見せる
4. 競合商品との差別化ポイントを明確にする
5. 画像内の情報量をコントロールする
6. スマートフォンでの視認性を確認する
7. モールごとに画像を最適化する

「楽天用に作った画像をAmazonにも使う」といった単純な流用ではなく、各モールの特徴やユーザーの購買行動に合わせて画像を設計することが、ECの商品画像制作では重要です。

また、商品数が多い企業では、制作ルールを整備したうえで外注を活用することで、品質と制作スピードの両立を目指せます。

商品画像の改善は、ECサイトの売上やCVRを改善する施策の一つです。

まずは現在使用している商品画像を見直し、「商品の魅力が一目で伝わっているか」「競合商品との差別化ができているか」「モールごとに最適化されているか」という視点から改善点を洗い出してみましょう。

ECサイトやネットショップで商品を販売する企業にとって、商品画像は単なる「商品の見た目を伝える素材」ではありません。

ユーザーが商品ページを訪れた際、最初に目にする商品画像は、購入するかどうかを判断する重要な要素です。

しかし、

• 商品写真はきれいなのに売上につながらない
• 商品ページへのアクセスはあるのに購入率が低い
• 競合商品と比べて画像の訴求力が弱い
• 商品画像をどのように改善すればよいかわからない

といった課題を抱えている企業も少なくありません。

そこで重要になるのが、「売れる商品画像にはどのような共通点があるのか」を理解することです。

本記事では、成果を出している企業が実践している商品画像の特徴を7つに整理し、CVR（コンバージョン率）や売上改善につなげるための商品画像の作り方を解説します。

売れる商品画像は「きれい」だけではない

まず押さえておきたいのが、高品質な商品画像＝売れる商品画像ではないということです。

もちろん、画質が悪かったり、暗かったり、商品の状態がわかりにくかったりする画像は、購入意欲を下げる原因になります。

しかし、単純に写真を美しく加工するだけでは、売上につながるとは限りません。

売れる商品画像には、

• 商品の魅力が一目でわかる
• 購入後のイメージができる
• 他の商品との違いが伝わる
• 購入前の不安を解消できる
• ブランドイメージと一致している

といった共通点があります。

つまり商品画像の役割は、「商品を見せること」から「購入を後押しすること」へ変化していると考える必要があります。

ネットショッピングする時に、同じような商品の中で一番安いわけではないが、商品ページが魅力的なことが購入の決め手になったということがあるんじゃないでしょうか？

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売れる商品画像の共通点7つ

1. 商品の特徴が一目でわかる

売れる商品画像の基本は、何の商品なのか、どこが優れているのかが瞬時に伝わることです。

ECサイトでは、ユーザーが商品ページをじっくり読んでくれるとは限りません。

複数の商品を比較しながら閲覧している場合、画像を見た瞬間に、

「これは何の商品なのか」
「他の商品と何が違うのか」
「自分に必要な商品なのか」

を判断できることが重要です。

例えば、

「軽量」
「大容量」
「防水」
「省スペース」
「業務効率化」

など、その商品の主要なメリットを画像内でわかりやすく伝えることで、商品の特徴を直感的に理解してもらいやすくなります。

ただし、情報を詰め込みすぎると逆に見づらくなるため、最も伝えたい情報を1枚につき1つ程度に絞ることも重要です。

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2. 商品を使用するシーンがイメージできる

商品のスペックだけでは、購入後の具体的なイメージを持てないケースがあります。

そこで有効なのが、使用シーンを見せる商品画像です。

例えば家具なら部屋に設置した状態、化粧品なら実際に使用しているシーン、業務用品ならオフィスで活用している場面などを見せます。

使用シーンを画像で伝えることで、ユーザーは、

「自分の生活に取り入れたらどうなるか」
「実際に使うとどのようなメリットがあるか」

をイメージしやすくなります。

商品そのものを撮影するだけでなく、「商品を使った未来」を見せることが、購買意欲を高めるポイントです。

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3. 商品の魅力が具体的に伝わる

「高品質」「便利」「おすすめ」といった抽象的な表現だけでは、商品の魅力は十分に伝わりません。

売れる商品画像では、商品のメリットを具体的な情報に変換して見せることが重要です。

例えば、

• 「大容量」→「500ml」
• 「軽い」→「約250g」
• 「収納しやすい」→「厚さ3cm」
• 「長時間使える」→「最大10時間」

というように、具体的な数字や比較情報を加えることで、ユーザーが商品の価値を判断しやすくなります。

特に競合商品が多い市場では、「なぜこの商品を選ぶべきなのか」まで画像で伝えることが重要です。

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4. 購入前の不安を解消できる

ECでは実店舗と違い、商品を実際に手に取ることができません。

そのためユーザーは、

「サイズはどれくらい？」
「実際の色は？」
「どのくらい収納できる？」
「どんな素材なの？」
「自分の用途に合う？」

といった不安を抱えています。

こうした疑問を商品画像で解消することで、購入へのハードルを下げることができます。

例えば、

• サイズ比較
• 使用方法
• 素材の拡大写真
• 裏面・側面の写真
• カラーバリエーション
• 容量の比較

などを掲載する方法があります。

商品画像は「魅力を伝えるため」だけでなく、購入前の不安を取り除くための情報提供ツールとしても活用できます。

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5. スマートフォンでも見やすい

現在のECでは、スマートフォンから商品を見るユーザーが多くなっています。

そのため、PC画面だけを基準に商品画像を作るのではなく、スマートフォンの小さな画面でも情報が伝わる設計が重要です。

特に注意したいのが、

• 文字が小さすぎる
• 情報を詰め込みすぎる
• 商品が小さく見える
• 背景と商品が同化している
• 重要な情報が画像の端にある

といった問題です。

商品画像を作成したら、実際のスマートフォンサイズまで縮小して確認してみましょう。

「拡大すれば読める」ではなく、縮小された状態でも一瞬で内容が理解できるかをチェックすることがポイントです。

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6. ブランドイメージが統一されている

売上を意識すると、商品の魅力を強調することばかりに目が向きがちです。

しかし、企業が継続的にEC販売を行う場合は、ブランドイメージとの統一感も重要になります。

例えば、

• 使用するフォント
• 色
• 背景
• レイアウト
• 写真のトーン
• アイコンや装飾

などに一定のルールを設けます。

商品ごとに画像デザインがバラバラだと、ブランドとしての印象が弱くなってしまいます。

反対に、複数の商品を見ても「このブランドの商品だ」と認識できる状態を作れば、ブランドの信頼感や認知にもつながります。

短期的なCVR改善だけでなく、中長期的なブランド価値まで考えて画像を設計することが重要です。

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7. データをもとに改善されている

売れる商品画像を作るうえで、最も重要なポイントの一つが作って終わりにしないことです。

どれだけ経験豊富なデザイナーが制作した画像でも、「実際のユーザーがどの画像を好むか」は公開してみなければわかりません。

そこで活用したいのが、商品画像のABテストです。

例えば、

A：商品単体の写真

B：使用シーンを含めた写真

の2パターンを用意し、クリック率やCVRなどの指標を比較します。

ほかにも、

• キャッチコピーの有無
• 背景色
• 商品の大きさ
• 人物の有無
• メリット訴求の位置
• ビフォー・アフター表現

などを比較できます。

重要なのは、「デザイン担当者の感覚」だけで判断するのではなく、実際のデータを見ながら改善を繰り返すことです。

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商品画像を改善するときに見るべきKPI

商品画像の改善では、「売上」だけを見るのではなく、ユーザーが購入に至るまでの各段階を確認することが重要です。

代表的なKPIとしては、

KPI	確認するポイント
CTR	商品画像を見てクリックされているか
商品ページ滞在時間	内容をじっくり見てもらえているか
CVR	商品ページから購入につながっているか
カート投入率	購入検討まで進んでいるか
売上	最終的な成果につながっているか

などがあります。

例えばCTRが低い場合は「画像を見ても商品ページを開きたいと思われていない」可能性があります。

一方、商品ページへの流入は多いのにCVRが低い場合は、画像だけでなく、商品説明・価格・レビュー・購入導線なども含めて検証する必要があります。

どこでユーザーが離脱しているのかを確認してから、画像改善の方向性を決めることが大切です。

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売れる商品画像を作るためのチェックリスト

商品画像を公開する前に、以下の項目をチェックしてみましょう。

商品の見え方

• 商品が一目で認識できるか
• 商品の特徴が伝わるか
• 商品が小さく見えすぎていないか
• 写真の明るさや色味に問題がないか

情報の伝わり方

• 最も伝えたいメリットが明確か
• 文字が多すぎないか
• 数字や比較情報が活用されているか
• 購入前の疑問を解消できているか

デザイン

• ブランドイメージと一致しているか
• 他の商品画像と統一感があるか
• スマートフォンでも見やすいか
• 競合商品と比較して埋もれていないか

改善

• CTRやCVRを確認しているか
• ABテストを実施しているか
• データをもとに改善しているか

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商品画像の改善は「売上改善」の施策になる

商品画像は、単なるデザイン制作物ではありません。

ECサイトにおいては、ユーザーの商品理解を促し、購入への不安を解消し、最終的な購買判断を後押しする重要なマーケティング要素です。

特に成果を出している企業では、

「きれいな画像を作る」
↓
「商品の魅力を伝える画像を作る」
↓
「ユーザーの購買行動を促す画像を作る」
↓
「データを分析して改善する」

という考え方で商品画像を運用しています。

そのため、商品画像の制作・改善を考える際には、単純な見た目のクオリティだけではなく、売上・CVR・ブランド価値につながっているかという視点を持つことが重要です。

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まとめ｜売れる商品画像は「購買理由」を伝えている

今回紹介した、売れる商品画像の共通点は以下の7つです。

1. 商品の特徴が一目でわかる
2. 使用シーンをイメージできる
3. 商品の魅力が具体的に伝わる
4. 購入前の不安を解消できる
5. スマートフォンでも見やすい
6. ブランドイメージが統一されている
7. データをもとに改善されている

特に重要なのは、商品画像を「写真」ではなく**「販売ツール」**として考えることです。

商品画像を改善しても思うように成果が出ない場合は、画像そのものだけではなく、ターゲット・訴求内容・商品ページ・価格・レビューなどを含めて総合的に分析する必要があります。

また、商品数が多い企業では、すべての商品画像を社内で制作・改善するには大きな工数がかかります。

その場合は、画像加工・画像制作を外注することで、社内担当者がマーケティング戦略や分析などの業務に集中できる体制を構築することも可能です。

「商品画像を変えて、売上を伸ばしたい」のであれば、まずは現在の商品画像を7つのポイントからチェックしてみましょう。

ECサイトやWebサービスの商品ページでは、「アクセスはあるのに購入につながらない」「広告からの流入はあるもののCVRが伸びない」といった課題がよくあります。

こうした課題を改善する方法の一つが、商品画像のABテストです。

商品画像はユーザーが商品を判断する際に重要な要素ですが、「なんとなく画像を変更する」だけでは、どの改善が成果につながったのか判断できません。

そこで、複数の画像パターンを用意してユーザーの反応を比較することで、CVR改善につながる画像の条件をデータから見つけることができます。

本記事では、法人のEC担当者やマーケティング担当者向けに、商品画像のABテストの基本から、具体的な進め方、テストすべきポイント、失敗しないための注意点まで解説します。

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商品画像のABテストとは？

商品画像のABテストとは、異なる商品画像をユーザーに表示し、それぞれの成果を比較する検証方法です。

例えば、同じ商品について以下の2パターンを用意します。

• A：商品単体を白背景で撮影した画像
• B：実際の使用シーンが分かる画像

ユーザーをA・Bのグループに分けて表示し、「どちらの画像のほうが購入につながったか」を比較します。

単純に「Aのほうが見栄えが良い」と判断するのではなく、クリック率や購入率などの実際のデータをもとに判断できることがポイントです。

商品画像はCVRに影響する重要な要素

ECサイトでは、ユーザーが商品を直接手に取って確認できません。

そのため、

• 商品の見た目
• サイズ感
• 使用イメージ
• 素材感
• 機能
• 品質

などを画像から判断することになります。

画像が分かりにくければ、商品に興味を持ってもらえなかったり、購入前の不安が解消されなかったりする可能性があります。

反対に、商品の魅力や利用シーンが伝わる画像に改善できれば、ユーザーの購買意欲を高められる可能性があります。

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なぜ商品画像のABテストが重要なのか？

商品画像の改善をABテストで行うメリットは、大きく4つあります。

1. 感覚ではなくデータで判断できる

画像制作では「こちらのほうが良さそう」「このデザインのほうが目立つ」といった感覚的な判断になりがちです。

しかし、実際にユーザーがどの画像に反応するかは、担当者の予想と異なるケースがあります。

ABテストを実施すれば、

仮説 → テスト → データ分析 → 改善

という流れで画像を最適化できます。

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2. 小さな画像改善からCVR向上を狙える

サイト全体を大幅にリニューアルするには、制作コストや社内工数が必要です。

一方、商品画像の変更であれば、比較的小さな施策として実施できます。

例えば、

• メイン画像を変更する
• 商品画像の順番を変更する
• 使用シーン画像を追加する
• テキスト入り画像を作る
• 背景を変更する

といった改善から始められます。

大規模なサイト改修を行う前に、画像という一つの要素から改善効果を検証できるのはABテストの大きなメリットです。

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3. 売れる画像のパターンを蓄積できる

ABテストを継続すると、自社の商品について「どのような画像が成果につながりやすいのか」という知見が蓄積されます。

例えば、

• 人物が写っているほうがクリックされやすい
• 使用シーンを見せたほうが購入率が高い
• 商品単体の画像はシンプルな背景のほうが良い
• メイン画像には文字を入れないほうが良い

などです。

こうしたデータを蓄積すれば、今後の商品画像制作にも活用できます。

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4. 商品画像制作のROIを評価しやすくなる

企業にとって重要なのは、単純に「画像がきれいになったか」ではありません。

重要なのは、画像改善にかけたコストに対して、どれだけ成果が増えたのかです。

ABテストによって画像変更前後の成果を比較できれば、画像制作への投資効果を評価しやすくなります。

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商品画像のABテストで何を比較する？

ABテストでは、一度にすべてを変更するのではなく、検証したい要素を明確にすることが重要です。

代表的なテスト項目を紹介します。

① メイン画像

最初に検討したいのがメイン画像です。

ECサイトでは、一覧ページや検索結果などで最初にユーザーの目に入る画像になるため、特に重要です。

例えば、

A：商品単体

B：使用シーン

という2パターンを比較します。

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② 背景

背景色や背景デザインを変更するテストも有効です。

例えば、

• 白背景
• ブランドカラー
• ライフスタイル系背景
• 商品に関連するシーン

などを比較します。

商品そのものを目立たせたいのか、世界観を伝えたいのかによって適した背景は異なります。

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③ 人物・モデルの有無

アパレル、化粧品、家具、家電などでは、人物やモデルを使った画像が有効なケースがあります。

例えば、

A：商品単体

B：人物が実際に使用している画像

を比較します。

商品のサイズ感や使用方法を伝えたい場合には、人物を入れることでイメージしやすくなる可能性があります。

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④ テキストの有無

商品画像にキャッチコピーや特徴を入れるパターンも検証できます。

例えば、

• 「累計販売10万個」
• 「防水仕様」
• 「最短5分で設置」
• 「初回限定30％OFF」

などです。

ただし、情報を詰め込みすぎると画像が見づらくなるため、伝えたい情報を絞ることが重要です。

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⑤ 商品画像の構図

同じ商品でも、撮影角度や配置を変えることで印象が変わります。

例えば、

• 正面
• 斜め45度
• 上から
• 使用中
• 複数商品を並べる

などです。

商品の魅力が最も伝わる構図をABテストで検証できます。

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商品画像のABテストの進め方【5ステップ】

ここからは、実際に企業でABテストを実施する際の流れを紹介します。

STEP1：現在の課題を明確にする

まず、「何を改善したいのか」を明確にします。

例えば、

「商品ページのアクセスは多いが購入率が低い」

という課題があるとします。

この場合、単純に「画像をきれいにする」のではなく、

商品画像によって商品の魅力や情報が十分に伝わっていないのではないか？

という仮説を立てます。

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STEP2：改善仮説を作る

次に、具体的な仮説を立てます。

例えば、

「商品単体の画像より、実際の使用シーンを見せたほうが商品の利用イメージが伝わり、CVR

が高くなるのではないか」

という仮説です。

このように、なぜ改善すると考えるのかまで明確にすることが重要です。

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STEP3：テスト用の画像を制作する

仮説に合わせてA・Bの画像を制作します。

ここで注意したいのが、比較する画像以外の条件をできるだけ揃えることです。

例えば構図・サイズ・商品情報などを大きく変えてしまうと、何が成果に影響したのか分からなくなります。

「使用シーンの有無を比較する」のであれば、できるだけその他の条件を統一します。

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STEP4：一定期間テストする

画像をA・Bのパターンで表示し、ユーザーの反応を計測します。

ここで重要なのが、短期間の結果だけで判断しないことです。

アクセス数が少ない状態で判断すると、偶然によって結果が変わる可能性があります。

十分なデータを集めたうえで判断することが重要です。

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STEP5：結果を分析して次の改善につなげる

テスト終了後は、それぞれの画像について結果を比較します。

代表的な指標には、

• CTR（クリック率）
• CVR（コンバージョン率）
• 購入率
• カート投入率
• 売上
• 客単価

などがあります。

「Bの画像のほうがCVRが高かった」という結果が出たら、Bを採用するだけではなく、

なぜBが良かったのか？

まで分析することが重要です。

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ABテストで見るべきKPI

商品画像のABテストでは、目的に応じてKPIを設定します。

KPI	分かること
CTR	画像がクリックを促したか
CVR	購入・問い合わせにつながったか
カート投入率	購入意欲を高められたか
購入率	実際の購入につながったか
売上	ビジネス成果につながったか
客単価	高単価商品の購入などに影響したか

特に重要なのが、CTRだけで判断しないことです。

例えば、目立つ画像に変更したことでクリック数は増えても、商品ページを見た後の購入率が下がる可能性があります。

そのため、最終的な目的が購入であれば、CVRや売上まで確認することが重要です。

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商品画像ABテストでよくある失敗

一度に複数の要素を変更する

例えばAとBで、

• 背景
• 商品サイズ
• コピー
• 色
• 構図

をすべて変更すると、どの要素が成果に影響したのか分かりません。

できるだけ検証する要素を絞ることが重要です。

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データが少ないまま結論を出す

数日間だけテストして「Bのほうが良かった」と判断するのも危険です。

アクセス数が少なければ、偶然による差の可能性もあります。

一定量のデータを確保し、継続的に検証しましょう。

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デザインの好みだけで判断する

社内会議では、

「Aのほうが高級感がある」

「Bのほうが今っぽい」

といった意見が出ることがあります。

もちろんブランドイメージも重要ですが、ABテストではユーザーが実際にどう反応したのかを重視することが大切です。

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商品画像のABテストを成功させるポイント

ABテストを一度実施して終わりにするのではなく、継続的な改善サイクルにすることが重要です。

おすすめなのが、

仮説 → 画像制作 → ABテスト → データ分析 → 改善 → 再テスト

という流れです。

例えば、

テスト1

商品単体 vs 使用シーン

↓

使用シーンのCVRが高い

↓

テスト2

使用シーンA vs 使用シーンB

↓

BのほうがCVRが高い

↓

テスト3

Bの構図をさらに改善

というように、一つのテスト結果を次のテストにつなげます。

こうすることで、自社の商品に適した「売れる画像」のパターンを徐々に見つけられます。

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商品画像の改善は「制作」だけでなく「検証」まで考える

企業の画像制作では、単純に「きれいな画像を作る」だけでは十分ではありません。

重要なのは、

その画像によってユーザーの行動が変わったか

という視点です。

例えば、

「画像を高品質にした」

だけでは、売上への貢献度を判断できません。

一方、

「画像を変更した結果、CVRが改善した」

というデータが得られれば、画像制作がマーケティング施策としてどの程度貢献したのかを評価できます。

そのため、今後の商品画像制作では、制作→公開→ABテスト→分析→改善までを一つのプロセスとして考えることが重要です。

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まとめ｜商品画像のABテストで「売れる画像」をデータから見つける

商品画像のABテストは、感覚だけに頼らず、ユーザーの反応をデータで確認しながら画像を改善する方法です。

特に企業では、以下の流れを意識することが重要です。

ABテストするための画像を制作する点でも、加工を外注するのがおすすめです。お客様のご要望通りに画像作成いたします。

まずはお気軽に弊社までご連絡ください。

はじめに｜2026年、企業のマーケティングで「画像」の重要性がさらに高まっている

Webサイト、ECサイト、SNS、Web広告、営業資料など、企業が顧客と接点を持つあらゆる場所で「ビジュアル」の重要性が高まっています。

特に2026年は、生成AIや画像加工技術の進化によって、これまで専門的なスキルが必要だった画像制作・編集を効率化しやすくなりました。

一方で、「AIで画像を作れば成果が出る」というわけではありません。

企業に求められているのは、単に見栄えの良い画像を作ることではなく、

• ブランドイメージを統一する
• 商品やサービスの魅力を伝える
• 広告やSNSの反応率を高める
• ECサイトの購入率を高める
• 制作業務を効率化する

といったビジネス成果につながるビジュアル活用です。

本記事では、2026年に企業が注目したいビジュアルマーケティングの最新トレンドと、画像加工をどのようにマーケティングへ活用すべきかを解説します。

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ビジュアルマーケティングとは？

ビジュアルマーケティングとは、写真・画像・動画・グラフィックなどの視覚情報を活用して、企業の商品やサービス、ブランドの価値を伝えるマーケティング手法です。

文章だけでは伝わりにくい情報も、画像を活用することで直感的に理解してもらいやすくなります。

例えばECサイトであれば、商品の写真が購買判断に大きく影響します。

BtoB企業でも、

• コーポレートサイト
• サービス紹介ページ
• ホワイトペーパー
• SNS
• Web広告
• 営業資料

などでビジュアルが使われています。

つまり、ビジュアルマーケティングはBtoC企業だけの施策ではありません。

企業と顧客がオンラインで接触する機会が増えた現在、業種を問わず重要なマーケティング施策になっています。

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2026年に注目したいビジュアルマーケティングの最新トレンド

トレンド1｜生成AIを活用した画像制作が一般化

2026年の大きな変化の一つが、生成AIを活用した画像制作の一般化です。

従来は、商品画像の背景変更や合成、イメージ画像の制作などにデザイナーや画像加工担当者の作業が必要でした。

現在はAIを活用することで、

• 背景の生成・変更
• 不要物の削除
• 画像の拡張
• 商品画像のバリエーション制作
• 広告クリエイティブのアイデア出し

などを効率化できます。

特に大量のクリエイティブを必要とする企業にとって、AIは制作コストと時間を削減する有力な手段です。

ただし、AIにすべてを任せるのではなく、ブランドルールや品質基準を人間が管理する体制が重要になります。

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トレンド2｜「大量制作」から「成果を検証する制作」へ

これまでの画像制作では、「きれいな画像を作ること」が重視されるケースも少なくありませんでした。

しかし2026年は、制作した画像がどの程度成果につながったのかを分析することが重要です。

例えばWeb広告であれば、

• クリック率
• コンバージョン率
• 広告費用対効果
• クリエイティブ別の成果

などを確認します。

ECサイトなら、

• 商品ページの閲覧数
• カート投入率
• 購入率
• 商品画像変更前後の売上

などを比較できます。

つまり、これからのビジュアルマーケティングでは、

「どんな画像が良いか」ではなく「どんな画像が成果を生み出すか」

という視点が重要になります。

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トレンド3｜パーソナライズされたクリエイティブ

顧客一人ひとりの興味や属性に合わせて、表示するコンテンツを変える「パーソナライズ」も重要なテーマです。

例えば同じ商品でも、

• 年代
• 性別
• 購買履歴
• 閲覧履歴
• 地域
• 興味関心

などによって訴求方法を変えることができます。

画像についても、1種類だけを制作するのではなく、複数のターゲットに合わせてクリエイティブを展開する考え方が重要になります。

AIを活用すれば、こうした画像バリエーションの制作負担を抑えやすくなります。

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トレンド4｜ブランドの「統一感」がより重要に

画像制作の自由度が高まる一方で、企業としてはブランドイメージの統一が重要になります。

AIや複数の制作担当者によって大量の画像を制作できるようになると、

「画像ごとにデザインが違う」

「ブランドカラーが統一されていない」

「写真のトーンがバラバラ」

といった問題も起こりやすくなります。

そこで重要になるのがビジュアルガイドラインです。

例えば、

• 色
• フォント
• 写真の明るさ
• 背景
• トリミング
• 商品の配置
• ロゴの使用方法
• 画像サイズ
• SNSごとのデザイン

などのルールをあらかじめ決めておきます。

制作量が増える企業ほど、こうしたルール整備が重要になります。

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トレンド5｜SNS向けクリエイティブの高速化

SNSでは、新しいコンテンツを継続的に発信する必要があります。

そのため、1枚の画像を時間をかけて制作するよりも、

「短時間で複数パターンを制作し、反応を見ながら改善する」

という考え方が重要になっています。

例えば同じキャンペーンでも、

• キャッチコピー違い
• 商品写真違い
• 背景違い
• レイアウト違い
• ターゲット別デザイン

などを複数制作できます。

そして実際のSNS上での反応を確認し、成果の高いパターンを残していきます。

これは画像加工・制作を「一度きりの作業」ではなく、マーケティングPDCAの一部として捉える考え方です。

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企業が画像加工をマーケティングに活用する方法

1．ECサイトの商品画像を改善する

ECサイトでは、顧客が実物を直接確認できません。

そのため、商品画像が購入判断に与える影響は非常に大きくなります。

例えば、

• 背景を整理する
• 商品を正確に切り抜く
• 色味を補正する
• 不要な反射や汚れを除去する
• サイズ感が分かる画像を追加する
• 使用シーンをイメージできる画像を制作する

などの加工が考えられます。

単に画像をきれいにするだけではなく、**「購入前の不安を解消する画像」**を作ることがポイントです。

弊社のお客様から明るさ補正のご依頼をお受けすることがあります。商品の見栄えがぐっと上がりますし、現物に近い色合いに近づけることで、商品画像と全然違うというクレームを無くす効果もあるように思います。

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2．Web広告のクリエイティブを改善する

Web広告では、ユーザーに広告を見てもらえる時間は非常に短いものです。

そのため、

• 一目で内容が分かる
• ターゲットにメリットが伝わる
• 情報量が多すぎない
• ブランドイメージと一致している

といった画像設計が重要です。

さらに複数のクリエイティブを用意してテストすることで、より成果の高い画像を見つけやすくなります。

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3．コーポレートサイトのブランドイメージを統一する

企業サイトでは、画像の印象が会社そのもののイメージにつながります。

例えば同じWebサイト内で、

「写真が明るいページと暗いページが混在している」

「画像サイズがバラバラ」

「人物写真のテイストが統一されていない」

といった状態では、企業としての信頼感を損なう可能性があります。

サイト全体の画像を整理し、一定のルールに基づいて加工することで、ブランドとしての統一感を作ることができます。

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AI画像加工は企業の業務をどこまで効率化できる？

AIによって画像制作の効率化が進んでいますが、すべての工程をAIに任せればよいわけではありません。

特に企業利用では、

• ブランドイメージとの整合性
• 商品の正確性
• 著作権・利用規約
• AI生成画像特有の不自然さ
• 最終品質のチェック

などを考慮する必要があります。

そのため、現実的には

AIによる自動処理＋人による品質チェック

というハイブリッド型の制作体制が有効です。

例えば、

1. AIで背景削除
2. AIで画像のバリエーションを制作
3. 人が品質を確認
4. 必要に応じてPhotoshopなどで修正
5. ブランドガイドラインを確認
6. 納品・公開
7. 数値を分析して改善

という流れです。

AIを「人間の代替」と考えるのではなく、制作担当者の生産性を高めるツールとして活用することが重要です。

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企業がビジュアルマーケティングで失敗しないためのポイント

1．目的を決めてから画像を作る

「とりあえずきれいな画像を作る」のではなく、

「何のための画像なのか」

を最初に決めます。

例えば、

• 認知を高めたい
• 商品の魅力を伝えたい
• 問い合わせを増やしたい
• 購入率を上げたい
• ブランドイメージを向上させたい

などです。

目的によって最適な画像は変わります。

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2．制作量だけをKPIにしない

「今月100枚制作した」という数字だけでは、マーケティング成果は判断できません。

重要なのは、

制作した画像によって何が改善されたのか

です。

CTR、CVR、売上、問い合わせ数など、事業目標に近い指標と画像制作を結び付ける必要があります。

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3．社内制作と外注を使い分ける

すべてを社内で制作すると、担当者の負担が大きくなることがあります。

一方ですべてを外注すると、細かな修正や急な対応が難しくなる場合があります。

そこで、

社内で行う業務

• ブランド方針の決定
• クリエイティブの企画
• 品質基準の策定
• 最終確認

外注・専門会社に依頼する業務

• 大量画像の加工
• 背景切り抜き
• 色補正
• レタッチ
• サイズ展開
• 定型的な画像加工

というように役割を分ける方法があります。

特に大量の画像を扱う企業では、定型作業を外部へ切り出すことで、社内担当者が企画や分析などの重要業務に集中しやすくなります。

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2026年の企業に求められるのは「画像を作る力」だけではない

2026年のビジュアルマーケティングでは、画像制作そのもののハードルが下がっています。

AIを使えば、以前より短時間で多くの画像を制作できるようになりました。

だからこそ企業に求められるのは、

「何を作るか」「誰に届けるか」「どのように成果を測るか」

というマーケティング戦略です。

これからは、

「画像を作れる会社」

よりも、

「画像をマーケティング成果につなげられる会社」

が強くなっていくでしょう。

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まとめ｜ビジュアルマーケティングは「制作」から「成果」へ

2026年のビジュアルマーケティングでは、生成AI、パーソナライズ、クリエイティブの高速化、ブランド統一などが重要なテーマになります。

特に企業が意識したいポイントは以下の5つです。

1. AIを活用して画像制作を効率化する
2. 複数のクリエイティブを制作して効果を検証する
3. ブランドイメージを統一する
4. EC・広告・SNSなど媒体ごとに画像を最適化する
5. 画像制作を売上・CVR・問い合わせなどの成果につなげる

AIによって「画像を作ること」自体は簡単になっています。

しかし、企業にとって本当に重要なのは、画像を作ることではなく、その画像によってビジネス成果を生み出すことです。

これから画像制作・加工を強化する企業は、AIだけに依存するのではなく、社内の企画・分析と外部の専門的な画像加工リソースを組み合わせながら、効率と品質を両立できる制作体制を構築していくことが重要です。

はじめに｜画像加工の現場にもAI自動化の波が来ている

商品画像の切り抜き、背景除去、色補正、画像サイズの変更、不要物の削除など、これまで専門スタッフが手作業で行ってきた画像加工の多くが、AIによって自動化できるようになりました。

特に企業では、ECサイトの商品画像、Webサイト、SNS広告、営業資料、カタログなど、日々大量の画像を扱うケースが増えています。

AIを活用すれば、画像加工にかかる時間や人件費を削減できる可能性があります。一方で、「すべてAIに任せればよい」というわけではありません。

AIによる自動化には、品質のばらつき、ブランドイメージとの不一致、細かな修正への対応といった課題もあります。

そこで重要になるのが、「何をAIに任せ、何を人が担当するのか」という線引きです。

本記事では、AI時代に企業が画像加工をどこまで自動化すべきなのかについて、業務効率・コスト・品質・ブランディングの観点から解説します。

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AIで自動化できる画像加工とは？

現在のAI画像加工ツールでは、さまざまな作業を自動化できます。

代表的なものは以下の通りです。

1. 背景の切り抜き・削除

商品写真や人物写真から被写体を自動で認識し、背景を削除できます。

従来はPhotoshopなどを使ってパスを作成したり、細かな部分を手作業で調整したりする必要がありました。

AIを使えば短時間で処理できるため、特に大量の商品画像を扱う企業では大きな業務効率化につながります。

2. 画像のリサイズ

ECサイトや広告媒体では、掲載先によって画像サイズが異なります。

AIや自動処理ツールを活用することで、指定したサイズへのリサイズを一括処理できます。

3. 不要物の削除

画像内に写り込んだ不要な物体をAIで認識し、削除・修正することも可能です。

撮影し直すことなく画像を修正できるため、制作コストの削減にもつながります。

4. 画像の補正・高画質化

明るさや色味の補正、ノイズ除去、解像度の向上などもAIが得意とする領域です。

特に古い画像や低解像度の素材を再利用する際には、AIによる補正が有効です。

5. 大量画像の一括処理

AI画像加工の大きなメリットの一つが、大量の画像を効率よく処理できることです。

例えば1,000枚の商品画像を同じルールで加工する場合、人が1枚ずつ作業するよりもAI・自動処理を組み合わせた方が大幅に効率化できる可能性があります。

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企業が画像加工をAI自動化するメリット

AIによる画像加工の自動化には、単なる「作業時間の短縮」以上のメリットがあります。

作業時間を削減できる

最も分かりやすいメリットは、画像加工にかかる時間を削減できることです。

単純作業をAIに任せることで、担当者は企画やクリエイティブの確認など、より付加価値の高い業務に時間を使えるようになります。

人件費・外注費を抑えられる

大量の画像を処理する場合、1枚ずつ人が加工すると作業量に比例してコストが増えていきます。

AIで定型作業を自動化できれば、画像1枚あたりの加工コストを抑えられる可能性があります。

大量処理に強い

キャンペーンや新商品の発売などで大量の画像が必要になった場合でも、AIを活用することで短期間に処理できるケースがあります。

「画像加工のために人員を増やす」という選択肢を減らせる点も企業にとって重要です。

作業を標準化しやすい

人によって加工品質や判断が変わるという問題も、一定のルールを設定して自動化することで抑えられます。

特に大量の商品画像を扱う企業では、画像のサイズや背景などを統一しやすくなります。

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では、企業は画像加工をすべてAIに任せるべきなのか？

結論から言えば、すべてをAIに任せるのではなく、「AIが得意な作業」と「人が判断すべき作業」を分けることが重要です。

AIは「大量・定型・ルール化しやすい作業」に強い一方で、企業独自のブランド基準や細かな品質判断には人間のチェックが必要になるケースがあります。

例えば、以下のように分けられます。

作業	AI自動化との相性
背景削除	◎
リサイズ	◎
大量画像の一括処理	◎
明るさ・色補正	○
不要物の削除	○
複雑な人物・商品写真の切り抜き	△
ブランド基準に合わせた細かな調整	△
最終的な品質チェック	人による確認がおすすめ
クリエイティブの方向性決定	人が担当

このように、「AIか人か」の二択ではなく、AIと人を組み合わせることが現実的な選択肢になります。

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AIに任せるべき画像加工

まず自動化を検討したいのが、以下のような作業です。

定型的な作業

毎回同じルールで処理できる作業は、AIや自動化ツールとの相性が良いでしょう。

例えば、

• 背景を白にする
• 指定サイズにリサイズする
• ファイル形式を変換する
• 明るさを一定範囲に調整する
• 商品画像を一括処理する

といった業務です。

このような作業に人が時間を使い続けると、担当者の負担が大きくなります。

大量に発生する作業

月に数十枚程度であれば手作業でも問題ないかもしれません。

しかし、毎月数百枚、数千枚の画像を処理する場合は、AIによる自動化を積極的に検討する価値があります。

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人が担当すべき画像加工

一方、すべての工程をAIに任せるのは危険です。

ブランドイメージに関わる加工

企業のブランドイメージを左右する画像では、人による確認が重要です。

例えば、商品の色味が実物と異なって見えてしまったり、人物の肌や商品の質感が不自然になったりすると、企業の印象を損なう可能性があります。

複雑な画像

髪の毛、透明素材、細かな装飾、複雑な背景などが含まれる画像は、AIだけでは不自然な結果になる場合があります。

その場合は、人が細部を確認して修正する必要があります。

最終品質チェック

AIが生成・加工した画像をそのまま公開するのではなく、最終的には人間がチェックする仕組みを作ることが重要です。

特にECサイトや広告など、売上に直結する画像については、

AI加工 → 人による確認 → 必要に応じて修正 → 公開

というフローを構築すると安心です。

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AI画像加工で企業が注意すべき5つのポイント

1. 「自動化＝完全放置」ではない

AIに処理させれば、人が一切確認する必要がなくなるとは限りません。

AIの処理結果を確認する工程を残しておくことが重要です。

2. 品質基準を事前に決める

「どこまでならOKなのか」という基準がなければ、AIを導入しても品質が安定しません。

例えば、

• 商品の輪郭に違和感がない
• 色味が実物と大きく異ならない
• 影の付き方が不自然ではない
• ブランドのトーンから外れていない

など、具体的なチェック基準を作っておきます。

3. AIに向いていない画像を見極める

すべての画像を同じ方法で処理する必要はありません。

画像の種類によって、

AI自動処理／AI＋人による修正／完全な手作業

といった複数のルートを用意すると効率的です。

4. ツールのコストだけで判断しない

AIツールを導入する際は、利用料金だけを見るのではなく、導入後にどれだけ業務時間を削減できるかを考える必要があります。

例えば月額数万円のツールでも、大幅に作業時間を削減できるのであれば、十分に費用対効果が合う可能性があります。

5. AI導入後の運用体制を作る

AIツールを導入するだけでは、業務効率化は完成しません。

「誰がAIを使うのか」「誰がチェックするのか」「品質に問題があった場合は誰が修正するのか」まで決めておくことが重要です。

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企業におすすめなのは「AI＋人」のハイブリッド型

AI時代の画像加工で重要なのは、AIに仕事を奪わせることではなく、人の仕事をAIによって最適化することです。

例えば、以下のようなワークフローが考えられます。

STEP1：画像をAIで自動処理

大量の画像をAIで一括加工します。

STEP2：人が品質チェック

加工後の画像を確認し、不自然な部分やブランド基準から外れている画像を抽出します。

STEP3：必要な画像だけ人が修正

すべての画像を手作業で加工するのではなく、AIで処理できなかった画像だけを専門スタッフが修正します。

STEP4：最終確認・納品

品質基準を満たした画像だけを公開・納品します。

この方法なら、AIによるスピードと、人による品質管理の両方を活かすことができます。

---

AI自動化と画像加工の外注を組み合わせる方法

企業によっては、AIツールを導入しても社内で画像加工を担当する人材が不足しているケースがあります。

その場合は、

AIで一次加工 → 専門会社が品質チェック・修正

という方法も有効です。

例えば、数千枚の商品画像をAIで処理した後、仕上がりに問題がある画像だけを画像加工会社へ依頼する方法です。

これなら、すべてを外注するよりコストを抑えながら、社内だけで対応するより品質を安定させられる可能性があります。

特に、

• 商品点数が多い
• 定期的に大量の画像が発生する
• 社内に画像加工の専門スタッフがいない
• ブランド品質を維持したい
• 繁忙期だけ画像加工業務が増える

という企業では、AIと外注を組み合わせた体制を検討する価値があります。

AIの一時加工も弊社の方で請け負うことももちろん可能です。弊社でも一部作業にAIを導入し、作業の効率化を図っております。

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これからの企業の画像加工に必要なのは「自動化率」ではなく「最適化」

AI時代の画像加工では、「何％まで自動化できるか」だけを考えるのはおすすめできません。

重要なのは、

「どこまで自動化すると、品質を維持しながら最も効率が良くなるのか」

という視点です。

100％自動化を目指した結果、品質チェックに時間がかかったり、修正作業が増えたりすれば、本来の目的である業務効率化から逆行してしまいます。

反対に、AIで70〜80％の作業を自動化し、残りを人が担当することで、品質と効率のバランスが最適になる企業もあります。

企業ごとに最適な自動化率は異なります。

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まとめ｜AIは「画像加工をなくす」のではなく「画像加工を効率化する」ために使う

AIによって画像加工の自動化は今後さらに進んでいくでしょう。

しかし、企業が目指すべきなのは、単純に「人の作業をAIに置き換えること」ではありません。

重要なのは、

• 定型作業はAIに任せる
• 大量処理はAIで効率化する
• ブランドに関わる判断は人が行う
• 複雑な画像は専門スタッフが対応する
• 最終品質は人がチェックする

という役割分担です。

特に法人の場合、画像は単なる制作物ではなく、売上・ブランドイメージ・顧客体験に関わる重要なマーケティング資産です。

そのため、「AIだから安い」「AIだから速い」という理由だけで導入するのではなく、品質と業務効率の両方を考えた画像加工体制を構築することが重要です。

AIと人、それぞれの得意分野を組み合わせることで、これからの企業はより速く、より低コストで、より品質の高い画像制作を実現できる可能性があります。

まずは現在社内で行っている画像加工業務を洗い出し、**「AIに任せられる作業」「人が判断すべき作業」「専門会社に依頼すべき作業」**の3つに分類することから始めてみましょう。

はじめに｜画像制作の「人手不足」が企業の業務を圧迫している

ECサイトの商品画像、Webサイトのバナー、SNS広告、営業資料、採用ページなど、企業活動ではさまざまな場面で画像制作が必要になります。

しかし、画像制作の業務量が増える一方で、

• デザイナーが不足している
• 担当者が画像制作に時間を取られている
• Photoshopなどの専門スキルを持つ社員が限られている
• 繁忙期だけ制作業務が急増する
• 本来のマーケティングや営業業務に手が回らない

といった「社内リソース不足」に悩む企業は少なくありません。

特に、少人数のマーケティング部門やEC担当者が大量の画像制作まで担当している場合、制作業務がボトルネックとなり、施策のスピード低下につながることがあります。

そこで重要になるのが、画像制作を社内だけで完結させない体制づくりです。

本記事では、社内の画像制作リソースが不足している企業に向けて、効率と品質を両立する画像制作体制の作り方を解説します。

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画像制作の社内リソース不足が起こる5つの原因

まずは、なぜ画像制作のリソースが不足するのかを整理してみましょう。

1．制作案件そのものが増えている

WebマーケティングやSNS、ECなどの施策が増えると、それに比例して必要な画像も増えていきます。

例えばECサイトでは、1商品につき複数の商品画像が必要になるケースがあります。

さらに、

• メイン画像
• 商品詳細画像
• バナー
• セール画像
• SNS用画像
• 広告クリエイティブ

など、媒体ごとに異なる画像を用意しなければなりません。

商品の追加やキャンペーンのたびに制作物が増えるため、担当者の負担は徐々に大きくなります。

2．画像制作を専任で担当する人材がいない

企業によっては、画像制作をデザイナーではなく、営業担当者やEC担当者、マーケティング担当者が兼任していることもあります。

その場合、画像制作そのものが専門業務ではないため、1枚の画像を作るのに想定以上の時間がかかることがあります。

3．修正作業に時間がかかる

画像制作では「作る時間」だけでなく、修正にも多くの工数が発生します。

「文字を変更したい」
「商品の位置を調整したい」
「背景を変更したい」
「別サイズも作りたい」

といった修正が重なると、1案件にかかる時間は大きくなります。

4．繁忙期に制作量が急増する

通常時には対応できていても、キャンペーンや新商品発売、セール時期などには制作案件が集中します。

しかし、繁忙期だけ社員を増やすのは簡単ではありません。

そのため、業務量の波に対応できる制作体制をあらかじめ構築しておくことが重要です。

5．制作ルールが属人化している

「この画像は○○さんしか作れない」という状態も、企業にとって大きなリスクです。

担当者が休んだり退職したりすると、制作業務が止まってしまう可能性があります。

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社内リソース不足を解決する画像制作体制の基本

画像制作のリソース不足を解決するためには、単純に「人を増やす」だけでは十分ではありません。

重要なのは、業務を整理し、社内と社外で役割を分けることです。

基本的には次の4つのステップで考えるとよいでしょう。

1. 画像制作業務を洗い出す
2. 社内で対応すべき業務を決める
3. 外部に任せる業務を決める
4. 制作ルールとチェック体制を整える

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STEP1｜画像制作業務をすべて洗い出す

最初に行うべきなのは、現在社内で発生している画像制作業務の棚卸しです。

例えば、

業務	制作頻度	作業時間	担当者
商品画像	毎週	大	EC担当
バナー	毎週	中	マーケ担当
SNS画像	毎日	小	広報担当
広告クリエイティブ	月数回	中	広告担当
画像の切り抜き	大量	大	デザイナー

というように整理します。

ここで重要なのは、「何枚作っているか」だけでなく「何時間かかっているか」まで把握することです。

例えば、1日2時間を画像制作に使っている担当者が5人いれば、それだけで年間では大きな工数になります。

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STEP2｜社内でしかできない業務と外注できる業務を分ける

次に、画像制作業務を「社内で行うべき仕事」と「外部に任せられる仕事」に分類します。

社内に残したい業務

例えば、

• ブランドコンセプトの決定
• デザインの方向性決定
• クリエイティブの企画
• 最終的な品質判断
• マーケティング戦略

などです。

これらは企業のブランドやマーケティング戦略と深く関係するため、社内でコントロールする価値があります。

外注しやすい業務

一方で、

• 商品画像の切り抜き
• 背景透過
• 色調補正
• リサイズ
• 画像合成
• 不要物の除去
• 大量画像の加工
• 定型バナーの制作

などは、外部パートナーに任せやすい業務です。

つまり、**「企画・判断は社内、作業量の多い制作業務は外部」**という分業体制を作ることがポイントです。

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STEP3｜画像加工・制作を外注して社内工数を削減する

社内のリソース不足を解消する方法として、画像制作の外注は非常に有効です。

特に大量の画像を扱う企業では、単発で依頼するのではなく、継続的な制作パートナーを確保することで業務を安定させられます。

例えば、

「商品画像の撮影」
↓
「社内で制作指示」
↓
「外部パートナーが画像加工」
↓
「社内で確認」
↓
「納品・公開」

というワークフローを構築します。

これにより、社内担当者は画像を一から加工するのではなく、指示と最終確認に集中できるようになります。

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STEP4｜制作ガイドラインを作る

外注を成功させるために欠かせないのが、制作ルールの標準化です。

例えば、

• 画像サイズ
• ファイル形式
• 背景色
• 商品の配置
• 明るさ・色味
• 余白
• フォント
• ロゴの使用方法
• NG表現

などをルール化します。

これを「画像制作ガイドライン」としてまとめておけば、担当者が変わっても一定の品質を維持しやすくなります。

さらに、外注先への指示も簡単になります。

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画像制作を外注するメリット

社内リソース不足に悩む企業が画像制作を外注するメリットは、単に作業時間を減らすことだけではありません。

メリット1｜社員が本来の業務に集中できる

画像制作にかかっていた時間を、

• マーケティング戦略
• 商品企画
• 営業活動
• 顧客対応
• Web改善
• 分析

などの本来の業務に振り分けられます。

これは「画像制作の時間を削減する」というより、社員の時間をより利益につながる業務へ再配分するという考え方です。

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メリット2｜制作量の増減に対応しやすい

外部パートナーを活用すれば、繁忙期だけ制作量を増やすといった柔軟な対応がしやすくなります。

新商品発売やセールなど、制作物が一時的に増えるタイミングでも、社内人員だけに頼る必要がなくなります。

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メリット3｜専門スキルを活用できる

画像加工には、切り抜きや合成、レタッチなど専門的な技術が必要になる場合があります。

社内で専門人材を採用・育成するよりも、必要な業務だけ外部の専門会社に依頼したほうが効率的なケースもあります。

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メリット4｜属人化を防止できる

制作ルールと外注フローを整備すれば、「担当者がいないと画像を作れない」という状態を防ぎやすくなります。

これは人材不足だけでなく、退職や異動などのリスク対策としても重要です。

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失敗しない画像制作の外注先の選び方

外注する場合は、価格だけで判断しないことが重要です。

チェックしたい5つのポイント

1．大量案件に対応できるか

月数十枚ではなく、数百枚・数千枚の制作が発生する企業では、処理能力を確認しましょう。

2．品質を安定させられるか

サンプル画像を確認し、複数案件で品質が安定するかをチェックします。

弊社では、無料でお客様の画像をテスト加工いたします！

3．指示方法が明確か

オンラインでの指示、ファイル共有、修正依頼などのフローがスムーズか確認します。

4．納期に柔軟に対応できるか

通常納期だけでなく、繁忙期や急ぎ案件への対応力も重要です。

5．料金体系が分かりやすいか

1枚単価だけでなく、

• 最低発注数
• 修正料金
• 特急料金
• データ管理費
• デザイン費

なども確認しておきましょう。

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「内製＋外注」のハイブリッド型がおすすめ

画像制作をすべて外注する必要はありません。

むしろ企業によっては、内製と外注を組み合わせるハイブリッド型が最も効率的です。

例えば、

社内

企画・ディレクション・ブランド管理・最終確認

↓

外部パートナー

画像加工・切り抜き・レタッチ・大量制作

↓

社内

品質確認・公開・効果測定

という役割分担です。

この体制なら、社内にクリエイティブの主導権を残しながら、制作工数を大幅に削減できます。

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画像制作体制を改善する際の注意点

価格だけで外注先を決めない

「安いから」という理由だけで外注先を選ぶと、品質や納期の問題が発生する可能性があります。

重要なのは、1枚あたりの価格ではなく、制作業務全体のコストと成果を見ることです。

指示を毎回ゼロから作らない

毎回細かい指示を作成していると、外注した意味が薄れてしまいます。

テンプレートやガイドラインを作成し、定型業務はできるだけ仕組み化しましょう。

最終チェックは社内で行う

外注したからといって、品質管理まで完全に任せる必要はありません。

ブランドイメージや商品情報に関わる部分は、社内担当者が最終確認する体制がおすすめです。

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画像制作の業務効率を高めるチェックリスト

現在の制作体制を見直す際は、以下を確認してみましょう。

• 画像制作の業務量を把握している
• 制作にかかる時間を計測している
• 担当者ごとの作業内容を把握している
• 制作ルールが標準化されている
• 外注できる業務を整理している
• 外注先への依頼方法が決まっている
• 納品データの管理方法が決まっている
• 社内で最終チェックする体制がある
• 繁忙期の制作量に対応できる
• 制作担当者が本来の業務に集中できている

チェック項目が多く当てはまらない場合は、画像制作体制を見直すことで業務効率を改善できる可能性があります。

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まとめ｜画像制作は「人を増やす」より「仕組みを作る」

社内の画像制作リソース不足を解決するためには、単純に社員を増やすだけではなく、制作業務そのものを仕組み化することが重要です。

特に重要なのは、

1. 画像制作業務を棚卸しする
2. 社内業務と外注業務を分ける
3. 定型的な画像加工を外部へ移管する
4. 制作ガイドラインを整備する
5. 社内で企画・判断・最終確認を行う

という流れです。

画像制作を「すべて社内で対応する業務」から「社内と外部で分担する業務」へ変えることで、限られた人材をより重要な業務に集中させられます。

特にECサイトやWebマーケティング、広告、SNSなどで大量の画像を継続的に制作している企業では、外注を含めた制作体制の見直しが大きな業務効率化につながります。

画像制作の人手不足に悩んでいるなら、まずは現在の制作業務を洗い出し、「社内でなければできない仕事」と「外部に任せられる仕事」を分けるところから始めてみましょう。

ECサイトの商品画像、広告バナー、SNS用クリエイティブ、営業資料など、企業が扱う画像は年々増えています。

一方で、

• 画像加工に時間がかかり、本来の業務に集中できない
• Photoshopなどの専門ツールを使える社員が限られている
• 繁忙期になると画像制作が追いつかない
• 外注したいが、どこまで依頼すればよいかわからない
• 外注するとコストが高くなるのではないかと心配

といった課題を抱える企業も少なくありません。

こうした課題を解決する方法の一つが、**画像加工のアウトソーシング（外注）**です。

画像加工を外注すると、単純に作業を社外へ移せるだけではありません。社内スタッフが本来注力すべき業務に時間を使えるようになり、結果として業務全体の生産性向上につながります。

本記事では、画像加工をアウトソーシングすることで業務効率を大幅に改善する方法について、具体的な進め方や外注先の選び方、失敗しないためのポイントまで解説します。

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画像加工のアウトソーシングとは？

画像加工のアウトソーシングとは、商品の写真や広告素材などの画像編集作業を、専門会社や外部スタッフへ委託することです。

代表的な作業には、以下のようなものがあります。

• 背景切り抜き
• 白抜き
• 写真の色補正
• 明るさ・コントラスト調整
• 不要物の除去
• 写真の合成
• サイズ変更
• ECサイト用の商品画像制作
• バナー制作
• SNS用画像の加工
• 写真のレタッチ

特にEC事業者や広告代理店、メーカー、制作会社などでは、大量の画像を継続的に処理する必要があります。

こうした企業ほど、画像加工を社内だけで対応すると担当者の負担が大きくなりやすいため、アウトソーシングとの相性が良いといえます。

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なぜ画像加工の外注で業務効率が上がるのか？

画像加工の外注によって業務効率が改善する最大の理由は、専門性の高い作業を社内業務から切り離せることです。

例えば、1枚の画像加工に15分かかるとします。

100枚処理する場合、単純計算で25時間必要です。

さらに、画像の確認、修正指示、ファイル整理、書き出しなどの周辺作業まで含めると、担当者の負担はさらに増えます。

これを専門業者へ依頼すれば、社内担当者は加工そのものに時間を使う必要がなくなります。

その結果、

画像加工に使っていた時間を、売上につながる業務へ振り替えられる

ことが大きなメリットです。

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「業務効率3倍」を実現するための考え方

「外注すれば必ず業務効率が3倍になる」という意味ではありません。

重要なのは、単純に作業を外注するのではなく、画像加工業務そのものを仕組み化することです。

業務効率を大きく改善するには、次の3つを意識しましょう。

1. 作業を洗い出す

まず、社内で発生している画像加工業務を整理します。

例えば、

• 商品画像の切り抜き
• 色補正
• リサイズ
• バナー制作
• 修正対応
• データ整理

などです。

どの作業にどれだけ時間がかかっているのかを把握することで、外注すべき業務が見えてきます。

2. 定型作業から外注する

最初からすべての画像制作を外注する必要はありません。

まずは、

• 背景切り抜き
• 白抜き
• リサイズ
• 色調補正
• 簡単なレタッチ

など、作業内容が明確な業務から外注するのがおすすめです。

定型作業は外注先とのルールを作りやすく、品質も安定させやすいためです。

3. 社内では判断業務に集中する

画像加工を外注した後は、社内担当者の役割を変えることが重要です。

「画像を加工する人」ではなく、

「どの画像を、どのように活用するかを判断する人」

へ役割を移します。

例えばEC担当者であれば、画像加工そのものではなく、

• 売れ筋商品の分析
• 商品ページの改善
• 広告運用
• CVR改善
• キャンペーン企画

などに時間を使えるようになります。

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画像加工をアウトソーシングする5つのメリット

1. 社内スタッフの作業時間を削減できる

最も大きなメリットは、社内スタッフの作業時間を減らせることです。

画像加工は1枚あたりの作業時間が短くても、枚数が増えると大きな負担になります。

例えば、毎月500枚の画像を処理している場合、1枚10分でも約83時間です。

この時間を外注できれば、担当者は本来の業務に集中できます。

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2. 専門スタッフを採用する必要がない

画像加工のためだけに、Photoshopなどを使える人材を採用するのは簡単ではありません。

採用できたとしても、

• 給与
• 社会保険
• 教育コスト
• ソフトウェア費用
• PCなどの設備費

などが必要です。

アウトソーシングなら、必要な作業量に応じて外部リソースを利用できます。

そのため、画像加工のための固定人件費を抑えやすくなります。

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3. 大量の画像にも対応しやすい

繁忙期に画像加工の依頼が集中すると、社内だけでは処理しきれないことがあります。

例えば、

• 新商品を大量に発売するとき
• ECモールのセール前
• 季節商品の入れ替え時期
• 大規模な広告キャンペーン
• カタログ制作

などです。

外注先を確保しておけば、必要なタイミングだけ作業量を増やすことができます。

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4. 画像品質を安定させやすい

社内で複数人が画像加工を担当すると、仕上がりにばらつきが出ることがあります。

外注先に、

• 切り抜きの基準
• 色味
• 余白
• サイズ
• ファイル形式
• レタッチ基準

などを明確に伝えておけば、一定のルールに沿って加工できます。

ブランドイメージを統一するうえでも有効です。

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5. 納期を短縮できる可能性がある

画像加工を専門に行っている会社は、同じ作業を効率的に処理するノウハウを持っています。

そのため、社内担当者が一から加工するよりも短時間で大量の画像を処理できるケースがあります。

特に納期が決まっているECサイトや広告制作では、大きなメリットになります。

弊社は２０名を超えるスタッフが在籍しており、大量のご依頼でも短時間で納品する体制を整えております。

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外注前に確認したい「社内の画像加工コスト」

画像加工を外注するか判断するときは、外注費だけを見るのでは不十分です。

社内で対応した場合の「見えないコスト」まで考える必要があります。

例えば、

社内コスト ＝ 作業時間 × 人件費 ＋ ソフトウェア費 ＋ 教育・管理コスト

と考えることができます。

さらに重要なのが、担当者が画像加工をしている時間に、本来どんな仕事ができたかという「機会損失」です。

例えば、マーケティング担当者が毎月40時間を画像加工に使っている場合、その40時間を広告改善や売上分析に使える可能性があります。

そのため、外注費と社内人件費を単純比較するのではなく、**「社員の時間をどこに使うべきか」**という視点で判断することが重要です。

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画像加工アウトソーシングを成功させる5つのポイント

1. 加工ルールを明確にする

外注で失敗する原因の一つが、依頼内容の曖昧さです。

「いい感じに加工してください」では、担当者によって完成イメージが異なります。

そこで、

• 参考画像
• サイズ
• 色味
• 背景
• トリミング位置
• ファイル形式
• 納品方法

などを事前に決めておきましょう。

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2. テスト発注を行う

いきなり大量発注するのではなく、まず少量のテストを行います。

例えば10〜20枚程度を依頼し、

• 品質
• 納期
• コミュニケーション
• 修正対応
• 指示の理解度

を確認します。

問題がなければ徐々に発注量を増やしていくと安心です。

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3. 納品フォーマットを統一する

ファイル名やフォルダ構成まで決めておくと、納品後の社内作業も効率化できます。

例えば、

「商品番号_カラー_サイズ.jpg」

のように命名ルールを統一しておけば、画像の整理や検索が容易になります。

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4. 修正回数と対応範囲を確認する

外注先を選ぶ際は、単価だけでなく修正対応についても確認しましょう。

特に、

• 修正は何回まで無料なのか
• 指示変更は追加料金になるのか
• 急ぎ対応は可能か
• 品質基準を指定できるか

などは事前に確認しておくことが重要です。

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5. 「安さ」だけで選ばない

画像加工会社を選ぶとき、価格だけを比較するのはおすすめできません。

安価でも、

• 修正が多い
• 納期が遅い
• 品質にばらつきがある
• 指示に時間がかかる

となれば、結果的に社内負担が増えてしまいます。

重要なのは、

「1枚あたりの単価」ではなく「業務全体でどれだけ効率化できるか」

です。

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画像加工を外注するなら、まずこの業務から

初めてアウトソーシングする企業には、以下のような作業がおすすめです。

作業	外注との相性
背景切り抜き	◎
白抜き	◎
リサイズ	◎
色補正	◎
不要物除去	◎
大量レタッチ	◎
商品画像制作	○
バナー制作	○
ブランド戦略	△

特に「大量・定型・繰り返し」の作業ほど外注効果が高くなります。

一方、ブランド戦略やクリエイティブの最終判断など、企業独自の判断が必要な業務は社内に残すのが基本です。

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AI画像加工とアウトソーシングはどちらを選ぶべき？

近年はAIを活用した画像加工ツールも増えています。

そのため、

「AIでできるなら外注する必要はないのでは？」

と考える企業もあるでしょう。

実際、背景削除や簡単な補正などはAIによって効率化できるケースがあります。

しかし、大量画像を企業基準に合わせて処理する場合、AIだけでは対応しきれないケースもあります。

例えば、

• 複雑な商品の切り抜き
• 髪の毛や細かいパーツの処理
• 自然な合成
• 高度なレタッチ
• 画像ごとの細かな判断

などです。

そのため、今後は「AIか外注か」という二択ではなく、

AIで自動化できる部分はAI、品質や判断が必要な部分は専門会社

という使い分けが重要になるでしょう。

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画像加工の外注で「3倍の効率」を目指す業務フロー

効率化を実現するためには、次のような流れを構築すると効果的です。

STEP1：画像加工業務を一覧化

まず、社内で発生している画像加工をすべて洗い出します。

STEP2：作業時間を計測

「誰が・何時間・何枚」処理しているのかを把握します。

STEP3：外注対象を決定

定型作業や大量処理が必要な業務を優先的に外注します。

STEP4：加工ルールをマニュアル化

参考画像や仕様書を作り、外注先と共有します。

STEP5：テスト発注

少量の画像で品質と納期を確認します。

STEP6：本格運用

問題がなければ発注量を増やします。

STEP7：定期的に改善

作業時間や修正率、納期などをチェックし、より効率的なフローへ改善します。

この仕組みを作ることで、単発の外注ではなく、継続的に社内の生産性を高める仕組みとして活用できます。

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まとめ｜画像加工の外注は「作業削減」ではなく「本来業務への集中」が目的

画像加工のアウトソーシングは、単に社内の作業量を減らすためだけのものではありません。

本当に重要なのは、画像加工にかかっていた社員の時間を、より価値の高い業務へ移すことです。

特に、

• 画像の制作枚数が多い
• 定型的な加工が多い
• 社内スタッフの負担が大きい
• 納期が短い
• Photoshopなどの専門人材が不足している
• ECや広告で大量の画像を扱っている

という企業では、アウトソーシングによる業務効率化を検討する価値があります。

「何枚処理できるか」だけを見るのではなく、売上につながる業務へ社員の時間をどれだけ戻せるかという視点で外注を活用することが、業務効率を大きく改善するポイントです。

まずは現在の画像加工業務を洗い出し、どの作業を外注すれば最も効果が大きいのかを確認するところから始めてみましょう。

ECサイトの商品画像、広告クリエイティブ、カタログ、SNS運用など、企業活動において画像の品質は売上やブランドイメージに直結する重要な要素です。

しかし、「画像加工を社内で対応すべきか、それとも制作会社へ依頼すべきか」と悩んでいる企業担当者は少なくありません。

近年はAI画像編集ツールの普及により内製のハードルは下がっていますが、大量の画像処理や品質の統一、高度なレタッチなどは依然として専門会社へ依頼する企業が増えています。

本記事では、制作会社へ画像加工を依頼するメリット・デメリットを分かりやすく解説し、自社に最適な判断基準も紹介します。

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制作会社へ画像加工を依頼する企業が増えている理由

企業が扱う画像は年々増加しています。

例えば

• ECサイトの商品画像
• Amazon・楽天の商品ページ
• SNS広告
• Webサイト掲載画像
• パンフレット・カタログ
• 展示会パネル
• 採用サイト

これらは単に画像があれば良いわけではなく、

• ブランドイメージの統一
• 商品を魅力的に見せる
• CVR（コンバージョン率）の改善
• 更新スピード

まで求められています。

そのため画像加工を専門会社へ依頼するケースが増えています。

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制作会社に画像加工を依頼する5つのメリット

① 品質が安定する

画像加工会社には経験豊富なデザイナーやレタッチャーが在籍しています。

そのため

• 色味
• 明るさ
• コントラスト
• 切り抜き精度
• 合成品質

などを一定品質で納品できます。

企業では「画像ごとに品質が違う」という問題を防ぐことができます。

メリット

• ブランドイメージが統一される
• プロ品質になる
• 修正回数が減る

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② 社内工数を大幅に削減できる

画像加工は想像以上に時間がかかります。

例えば商品画像500枚の背景切り抜きだけでも数十時間以上になるケースがあります。

制作会社へ依頼すれば

• 担当者は本来業務へ集中
• 納期短縮
• 人件費削減

につながります。

特にEC運営企業では大きなメリットです。

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③ 大量案件にも対応できる

新商品発売時や季節キャンペーンでは

• 数百枚
• 数千枚

の画像加工が必要になることがあります。

制作会社は複数人で対応できるため、

短期間で大量処理が可能です。

繁忙期だけ外注する企業も増えています。

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④ 高度な加工にも対応できる

例えば

• 不要物除去
• 人物レタッチ
• 合成画像制作
• 色変更
• パース補正
• AI生成画像の修正

など、高度な画像加工は専門知識が必要です。

制作会社なら品質を維持したまま対応できます。

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⑤ ブランドイメージを統一できる

企業では

• 商品画像
• バナー
• SNS
• パンフレット

すべてのデザインテイストを統一することが重要です。

制作会社ではガイドラインを作成し、

毎回同じ品質で加工できるため、ブランド価値向上にもつながります。

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制作会社へ依頼するデメリット

もちろん外注にはデメリットもあります。

① コストが発生する

当然ながら社内対応より費用がかかります。

例えば

• 背景切り抜き
• 色調補正
• 合成

など加工内容によって単価は異なります。

しかし、人件費や教育コストまで考えると外注の方が安いケースも少なくありません。

弊社はベトナムに拠点を置いている為、日本国内の同業他社様よりお安い値段で作業させて頂きます。

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② 修正指示が必要

制作会社は依頼内容に沿って作業します。

指示が曖昧だと

• イメージ違い
• 修正回数増加

につながります。

そのため

• 加工見本
• 指示書
• ガイドライン

を準備することが重要です。

---

③ 即日対応が難しい場合がある

急な案件では

• 見積
• スケジュール調整

が必要になります。

ただし継続取引の場合は優先対応してもらえる制作会社もあります。

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④ 制作会社によって品質差が大きい

価格だけで選ぶと

• 納品品質
• 納期
• 対応スピード

に差が出ることがあります。

実績やサンプルを確認することが重要です。

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制作会社へ依頼した方がよい企業

以下のような企業は制作会社への依頼がおすすめです。

• ECサイトの商品数が多い
• 広告画像を頻繁に制作する
• ブランドイメージを統一したい
• 社内にデザイナーがいない
• 大量画像を短納期で処理したい
• 採用・販促活動を強化したい

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制作会社選びで確認すべきポイント

依頼先を選ぶ際は次の点を確認しましょう。

チェック項目	確認内容
実績	同業界での制作経験があるか
納期	大量案件にも対応可能か
品質	サンプル画像を確認できるか
修正対応	修正回数・対応範囲
セキュリティ	NDAや情報管理体制が整っているか
料金体系	単価・ボリューム割引の有無

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内製と制作会社、どちらを選ぶべき？

比較項目	内製	制作会社
コスト	少量なら安い	大量案件では効率的
品質	担当者による	安定した高品質
スピード	担当者次第	チーム対応で短納期
大量処理	苦手	得意
ブランド統一	難しい場合がある	統一しやすい
高度加工	対応が難しい	専門技術で対応

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よくある質問（FAQ）

Q. 画像加工は1枚から依頼できますか？

多くの制作会社では1枚から対応可能です。ただし、会社によって最低発注金額が設定されている場合もあるため、事前に確認しましょう。

Q. AI画像加工だけでは十分ではありませんか？

AIは背景除去や簡単な補正には便利ですが、細かな品質調整やブランドイメージの統一、高精度なレタッチには人のチェックや修正が欠かせません。

Q. 継続依頼はできますか？

多くの制作会社では定期案件や大量案件にも対応しています。継続依頼により作業フローが標準化され、納期短縮や品質の安定が期待できます。

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まとめ

制作会社へ画像加工を依頼することで、

• 高品質な仕上がり
• 社内工数削減
• 大量案件への対応
• ブランドイメージの統一
• 高度なレタッチ対応

といった多くのメリットがあります。

一方で、コストや依頼内容の明確化といった注意点もありますが、信頼できる制作会社を選び、適切な指示を行えば十分に解消できるケースがほとんどです。

画像は企業の第一印象や売上を左右する重要な資産です。単純に「安く加工する」のではなく、「成果につながる画像」を継続的に制作できる体制を整えることが、競争力の向上につながります。

ECサイトの商品画像、Webサイト、広告バナー、SNS投稿など、企業活動において高品質な画像は欠かせない存在です。しかし、社内で画像加工を行うには時間やスキルが必要であり、担当者の負担が大きくなるケースも少なくありません。

そこで注目されているのが画像加工の外注です。

とはいえ、実際に外注を検討すると、

• 費用相場が分からない
• どこに依頼すればよいのか迷う
• 安く依頼した結果、品質が悪かったらどうしよう

といった不安を抱える企業担当者も多いでしょう。

本記事では、画像加工を外注する際の費用相場、価格が変わる要因、依頼先の選び方、失敗しないためのポイントまで、法人担当者向けに詳しく解説します。

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なぜ画像加工を外注する企業が増えているのか

近年、多くの企業が画像加工を外部へ委託しています。

その理由は主に以下の3つです。

① 社内リソース不足を解消できる

画像加工は一見簡単そうに見えますが、

• 切り抜き
• 色補正
• 合成
• レタッチ
• バナー制作

など、作業量は意外と多くあります。

担当者が本来業務を止めて画像編集を行うことは、生産性低下につながります。

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② 品質が安定する

プロへ依頼すると

• 色味
• 明るさ
• ブランドイメージ
• デザインルール

が統一されます。

ECサイトやコーポレートサイトでは、画像品質の統一が企業の信頼性向上にも直結します。

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③ 大量案件にも対応できる

商品数が数百〜数千点ある場合、社内だけでは対応が困難です。

専門会社なら大量処理体制が整っているため、短納期でも対応できるケースがあります。

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画像加工の費用相場

依頼内容によって価格は大きく異なります。

以下は一般的な相場です。

作業内容	費用相場（1枚）
背景切り抜き	50〜300円
色補正・明るさ補正	100〜500円
ゴミ除去・簡易レタッチ	200〜800円
人物レタッチ	500〜3,000円
商品画像加工	300〜1,500円
合成加工	1,000〜5,000円
バナー制作	3,000〜20,000円

※画像サイズ・難易度・納期によって変動します。

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費用を左右する5つのポイント

① 加工内容の難易度

背景削除だけなら低価格ですが、

• 複雑な切り抜き
• 髪の毛処理
• ガラス製品
• ジュエリー

などは工数が増えるため価格が上がります。

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② 枚数

大量発注では単価が下がるケースが一般的です。

例えば

100枚：300円/枚

↓

1,000枚：150円/枚

のようなボリュームディスカウントもあります。

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③ 納期

即日対応や24時間以内の納品は特急料金が発生することがあります。

計画的な依頼がコスト削減につながります。

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④ 修正回数

「修正無制限」と思っていると追加費用が発生する場合があります。

契約前に

• 修正回数
• 修正範囲

を確認しておきましょう。

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⑤ 納品形式

PSDやAIなど編集データ付きの場合は追加料金になることがあります。

（弊社では編集データ付きの場合でも基本無料で納品致します）

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外注先の種類と特徴

画像加工専門会社

メリット

• 品質が安定
• 法人対応に慣れている
• 大量案件が得意
• セキュリティ対策が充実

デメリット

• 個人より価格は高め

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フリーランス

メリット

• 比較的安価
• 柔軟な対応

デメリット

• 品質にばらつき
• 納期リスク
• 長期継続が難しいこともある

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クラウドソーシング

メリット

• 価格競争がある
• 依頼しやすい

デメリット

• 品質確認が必要
• コミュニケーションコストが増える

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失敗しない依頼方法

① 加工指示を具体的にする

NG例

「きれいにしてください」

OK例

• 背景を白（#FFFFFF）
• 明るさを10％アップ
• 影を自然に追加
• サイズ1200×1200px

具体的な指示ほど認識のズレを防げます。

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② サンプル画像を共有する

理想イメージを文章だけで伝えるのは困難です。

参考画像があるだけで品質は大きく向上します。

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③ ガイドラインを作る

例えば

• 背景色
• 色味
• 余白
• トリミング位置
• ブランドカラー

をルール化すると継続案件がスムーズになります。

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④ 小規模案件から試す

最初から数千枚依頼するのではなく、

まずは10〜20枚程度で品質確認を行いましょう。

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⑤ NDA（秘密保持契約）を確認する

新商品や未公開画像を扱う場合は、

秘密保持契約の有無も重要です。

法人向け業者であれば対応しているケースが多くあります。

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外注先を選ぶチェックポイント

依頼前に以下を確認しましょう。

• 実績・制作事例が豊富か
• 法人対応経験があるか
• セキュリティ体制は整っているか
• 修正対応は柔軟か
• 納期を守れるか
• 大量案件に対応できるか
• 見積もりが明確か
• 担当者とのコミュニケーションがスムーズか

価格だけで選ぶのではなく、品質や運用体制も総合的に比較することが重要です。

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まとめ

画像加工の外注は、単に作業を任せるだけではありません。業務効率の向上、品質の安定、ブランドイメージの統一につながる重要な投資です。

費用相場は加工内容や数量、納期によって変動しますが、価格だけで判断するのではなく、実績や品質、サポート体制も含めて比較することが成功のポイントです。