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AIは「ロゴ」だけでなく、ブランドシステムまで作れるか。ChatGPTとGeminiを同じBriefで試した
実案件相当の同じBriefをChatGPTとGeminiへ入力。コンセプトづくりからロゴ生成、プロによる修正、ブランドシステムへの展開まで、実務でどこまで使えるかを試した。
AIは、見栄えのいいロゴ画像ならかなり作れます。では、Briefを読み、コンセプトを考え、プロの修正指示にも応えられるのでしょうか。小サイズや単色で使い、最後はブランドシステムまで展開できるのかも気になります。
そこでLOGO LAB JOURNALでは、ChatGPTとGeminiに同じ実案件相当のBriefを渡し、同じ工程で試しました。見たかったのは「AIとしてすごいか」ではありません。「プロの案件で、どこまで使えるか」です。
AT A GLANCE / 実験の要点
今回できたこと
コンセプト作成／ロゴ生成／修正対応／小サイズ・単色検討／ブランドシステム展開
最後まで残った課題
ブランド固有性／最終造形の詰め／「なぜこのブランドだけがこの形なのか」
EXPERIMENT CONDITION
PROJECT NODE-01
CODE NAME / NODE
製造業向けの、設備保全・点検データ統合プラットフォームです。NODEは正式なブランド名ではなく、Benchmark用のコードネームです。商標利用は目的としていません。
INTEGRATES
点検記録／設備履歴／センサーデータ／修理記録／部品交換情報
BRAND ATTRIBUTES
- 信頼性
- 30
- 技術力
- 25
- 先進性
- 20
- 継続性
- 15
- 親しみやすさ
- 10
DO NOT USE
歯車／レンチ／工場／稲妻／AI脳／回路基板／安易なN／データベース円柱／盾＋チェック／理由のないグラデーション／理由のない青
PROCESS
- 01BRIEF
- 02CONCEPT
- 03SELF-SELECTION
- 04INITIAL LOGO
- 05EDIT TEST
- 06SYSTEM EXPANSION
01 / BRIEF & CONCEPT
Briefの言葉を、どう形にしていった？
CHATGPT
Briefの内容を細かく整理し、分からない情報は分からないまま扱いました。ブランド戦略から造形のルールへ、一つずつ段階を踏んで進行。最後に「ONE EQUIPMENT, ONE TRUTH」を自ら選びました。
GEMINI
Briefの要点をつかみ、コンセプトから造形のルールへ素早く移りました。グリッド、反復、角度という具体的な要素に落とし込み、「Chronicle Architecture」を自ら選んでいます。
ここで紹介するのは、今回のBriefと実験条件で見られた傾向です。各サービス全体の能力を比べたものではありません。
02 / INITIAL LOGO
考えたことを、そのまま形にできるとは限らない
決めた仕様には比較的忠実でした。ただ、積層バーやサーバーラック、階層図のようにも見えます。NODEならではの形としては、まだ弱さがありました。
見た目だけなら、完成度は高めでした。一方で、典型的な3Dキューブ型のテックロゴに寄っています。自ら決めた造形の仕様からも、大きく外れていました。
03 / EDIT TEST
修正を入れると、どこまで変わった？
人間のデザイナーからプロの視点でレビューし、修正は最大2回としました。Round 1で見たのは、初稿の問題を理解し、実際の形に反映できるかです。
回路や迷路のような複雑さを減らしたことで、小サイズや刻印では使いやすくなりました。一方、最終形は長方形3要素の配置にまとまっています。そのぶん、ブランド固有の印象は弱いままでした。
HUMAN EDIT：D アイデアのみ利用可能
初稿のキューブ感と、Round 1でSに見えた問題は直りました。指示への対応はかなり素直です。ただ、設備群やバーグラフ、ゲートにも見えます。NODEだからこその形には届きませんでした。
HUMAN EDIT：C 骨格は利用できるが再制作が必要
AIは「なぜダメか」を理解し、修正にも対応しました。ただ、既視感を減らそうとするほど、ブランドらしさまで薄くなる場面がありました。
04 / SYSTEM EXPANSION
ブランドシステムまで、どう広げた？
共通の基準と情報整理の考え方を、UI、資料、展示会、Product Familyまで広げました。ここはかなり差が出たところです。ロゴ単体よりも、ブランドシステムへ展開したときに強みが見えました。
ただし、最終ロゴの形を繰り返し使う場面が多く、NODEらしさはまだ十分ではありません。ボード内の最終形状が完全に統一されているかも、もう少し細かく見る必要があります。
VISUAL SYSTEM PRINCIPLE
Offset Grid Architecture
COLOR
Industrial Slate / Signal Amber / Neutral Colors
TYPOGRAPHY
高視認性Sans Serif / Monospaced Numbers / 現代的日本語Gothic
GRAPHIC LANGUAGE
Offset Frame
PRODUCT FAMILY
NODE / NODE INSPECT / NODE HISTORY / NODE PARTS
SYSTEM STRESS TEST
5項目すべて自己評価PASS
Geminiは、システムのルールを文章でまとめました。ただし、今回の実験ではブランドボード画像を出力していません。
FAIRNESS NOTE
ChatGPTは画像と文章、Geminiは文章のみでした。そのため、ブランドボード画像の見た目だけで直接点数をつけていません。比べたのは、システムの原則、一貫性、展開のしやすさ、運用のしやすさ、ロゴ以外へルールを広げられるかの5点です。
今回の条件では、唯一無二のロゴを考えるよりも、すでにあるルールからブランドシステムを広げるほうが得意でした。
05 / RESULT
そのまま納品できる形まで、あとどのくらい？
CHATGPT
C
骨格は使えますが、プロによる作り直しが必要です。
GEMINI
D
アイデアは使えますが、形は大きく設計し直す必要があります。
正式な人間レビューが完了していないため、最終LLJ SCOREは掲載していません。
CONCLUSION
AIはどこまで使えた？ 最後に残ったのは、ブランドらしさだった
今回やってみて分かったのは、AIがロゴ制作のかなり広い工程に対応できることです。Briefを読み、コンセプトを考え、修正にも応える。小サイズや単色での使い方を考え、ブランドシステムまで展開するところまではできました。
一方で、両者とも最後まで残ったのがブランド固有性です。「なぜ、このブランドだけがこの形なのか」。そこを見極め、そのブランドにしかない形へ仕上げるには、まだ人間のデザイナーによる判断と造形が必要でした。
少なくとも、ChatGPTとGeminiにPROJECT NODE-01を試した今回の条件では、そう感じました。
NEXT TEST
LLJ Brand System Benchmarkでは、これからも同じ条件でテストを続けます。今後試すのは、モデルの追加、AI更新後の再テスト、Human Edit Time、Production Readiness、ロゴタイプ、別業種のBriefです。変化を継続して追っていきます。
#01は初回のため、工程を細かく設定しました。#02以降は精度を保ちながら、工程を短くする予定です。
DISCLOSURE
AI生成画像を使用しています。実施日：2026年9月12日。使用サービス：ChatGPT / Gemini（正確なモデルバージョンは記録していないため、記載していません）。LOGO LAB JOURNALによる独自実験です。スポンサー提供、affiliateはありません。
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SOURCE / 検証資料
- LLJ Brand System Benchmark v1.0（LOGO LAB JOURNAL独自実験）
- PROJECT NODE-01 Brief（Benchmark用コードネーム）