AIが支える“モノづくりの現場”。印刷・グッズ制作のリアル活用術

導入：AIで“前工程”が変わると、事故は減り利益が残る

印刷・グッズ制作では、後戻りコストが桁違い。刷り直し・型の作り直し・物流やり直しは、時間もお金も持っていきます。AIの真価は、前工程の探索と検証を増やせること。つまり、企画の粗い仮説・多バリエーションのモック・色や版のリスク検知・法規テキストの雛形まで、量と速度で“想定外”を消していくのが勝ち筋です。AIは腕力、人間は方向と責任。ここを肚に落として進めます。

企画フェーズ：テーマ・ターゲット・SKU設計をAIで粗く高速に

テーマとターゲットの仮説出し

• AIでやる：テーマ案のブレスト、購入動機の仮説、同ジャンルのトレンド抽出。
• 人がやる：場所・季節・購買導線（店頭／EC／イベント）を踏まえた絞り込みと優先付け。

SKU（サイズ・色・形）の初期設計

AIに過去の売れ筋／在庫回転の仮説を作らせ、SKU爆発を防ぎます。最初はベースを少なく、差分展開は勝ちが出てからが鉄則。

粗見積の当たりを付ける

ロット・印刷方式（オンデマンド／オフセット／シルク／UV）・加工（箔／型抜き／表面PP）を入力し、AIにコストのレンジを算出させます。ここで“合わない案件”は潔く外し、勝てる土俵に集中。

デザイン制作：多案出し→人間編集→用途同時展開

多案出し（方向性の差を広く）

• AIで世界観違いの10〜30案を一気に生成（同方向の微差は禁止）。
• 最初から用途別比率（正方形／縦長／横）で同時展開し、破綻を早期検知。

人間編集（“核”の固定と変奏）

• 固定：構図比率／色数／余白ルール／ロゴの明度コントラスト。
• 変奏：ポーズ・柄・季節差分・限定カラーはAIで量産。

グッズ前提の設計

• Tシャツ→胸中央／背面／袖の耐転写サイズを先に決める。
• ステッカー→最少線幅／カス取りを意識、細線は太らせる。
• アクリル→ダイラインと白版を分けて想定、落下割れ回避の最小肉厚を確保。
• パッケージ→法規・表記・JANの余白を確保し、可変情報の領域を予約。

プリプレス：色・網点・トラッピング・版の事故をAIで先読み

色管理（CMYK／Pantone／特色）

• AIでCMYK→特色置換の候補を一覧化（近似色と差の注意を表示）。
• ICCプロファイルの指定（JapanColor／US Web Coated等）をテンプレ化。

網点・トラッピング・オーバープリント

• 網点落ちを予測：ハイライト3〜5%は飛ぶ前提でAIが警告メモを出す。
• トラッピング：細線部に0.1〜0.2mmのヌキ潰れ防止をAIが提示。
• OPミス検知：黒文字の意図しないオーバープリント／ノックアウトを検査。

版・白押さえ・ニス面の指定

• アクリルや箔では、特色プレート名（WHITE、FOIL、VARNISH）をAIが命名・分離。
• 面付け（Imposition）と塗り足し・断裁ズレの許容をレポート化。

製造・量産：Tシャツ／ステッカー／アクリル／パッケージの要点

Tシャツ（シルク／DTG／DTF）

• シルク：色数＝版数＝コスト。AIが色数削減案（ベタ面→網点）を提案。
• DTG：生地色×下地白の発色差をAIがモック化。細線は太らせる。
• DTF：細かい抜きはカス取り難、AIが面の連結提案で剥離耐性UP。

ステッカー（塩ビ／耐候／再剥離）

• ダイラインのR最小値、オーバーハング禁止（尖りは欠けやすい）。
• 屋外耐候はラミ（グロス／マット）指定。AIが用途に応じた推奨を出す。

アクリル（キーホルダー／スタンド）

• 白版の境界をAIが検出し、にじみやズレを事前警告。
• ボールチェーン穴の離れを最小規定以上に。割れ対策の肉厚提案。

パッケージ（化粧箱／台紙／OPP）

• のりしろ・差し込み・ヒンジ部の割れをAIが予測。筋入れ推奨を自動コメント。
• 表示義務（原産国／材質／リサイクル／注意文）をテンプレ化。

コスト・納期・在庫：AIで見積精度と在庫回転を上げる

• 原価モデル：版代・材料費・加工・梱包・配送・破損率を分解し、AIが単価の上下限を試算。
• MOQと在庫：販売見込み×在庫日数×ロス率で最適ロットの初期値を算出。
• 納期逆算：入稿→校了→量産→輸送→納入の各リードタイムをテンプレで自動展開。

失敗例と回避策：色／カスレ／割れ／ズレ／法規表示

色が沈む・派手すぎる

• 原因：RGB想定のまま、CMYK化で彩度が死ぬ／逆に特色で飽和。
• 対策：AIにCMYKプレビューと代替配色候補を出させ、実機校正の要否を判断。

インク割れ・カスレ

• 原因：生地伸度とインク皮膜厚のミスマッチ。
• 対策：AIが印刷方式別の最小文字サイズ・線幅・面積率をチェック。

版ズレ・白版ズレ

• 原因：ダイラインと白版の位置不一致、見当合わず。
• 対策：AIが白版拡張（チョイ太り）や見当マーク設置を提案。

法規表示抜け

• 対策：素材記号・原産国・事業者情報・注意書きのテンプレをAIが自動挿入。

成功事例3選：量産を前提に“勝ちパターン”を回す

事例1：ステッカー×イベント会場

巨大ビジュアルから“主役の顔だけ”を抜いた丸型ステッカーをAIで量産。R大きめ・色数制限・白版ズレ吸収で歩留り改善。会場販売＋配布でSNS露出が増え、後日ECでセット販売に横展開。

事例2：Tシャツ×カラー別訴求

初期は白黒2色のみでテスト。売れ筋が見えた後に差し色展開。AIが色数削減版の版下案も自動で再提示し、版代を回収。

事例3：小箱パッケージ×シーズン柄

世界観とプロポーションは固定、柄だけAIで季節替え。可変情報（JAN・賞味期限）は領域を確保し、データ可変を自動化。差分コストを抑えつつ、棚での存在感を維持。

コピペ雛形（ブリーフ／デザイン／プリプレス／サプライヤー連絡／販促）

導入チェックリスト＆月次レビュー表

結論：AIは“量と予測”、人は“設計と責任”

印刷・グッズ制作は、前工程の設計で勝負が決まります。AIで多案・多比率・多条件を素早く試し、プリプレスの事故を先読みし、在庫と販促の道筋まで一気通貫で設計する。人間は、世界観の核・法規・品質基準・最終判断を担い、説明できる責任を引き受ける。――この役割分担が定まった現場は、速く、強く、儲かります。さあ、今日から“事故りにくいモノづくり”を仕組みで回していきましょう。ユーモア少々も忘れずに（印刷現場の潤滑油です）。