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Adobe ACA_1000V 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
| アイデア発想 | - アイデアを AI 支援デザインに落とし込む
- 1. コンテキストと参照画像を使用してクリエイティブの一貫性を維持する
- 2. デザインサンプル、モックアップ、ワイヤーフレーム、プロトタイプを作成する
- 3. プロジェクトの目標やスタイルに沿った画像を生成するためのプロンプトを開発・改善する
- リサーチに基づいてアイデア、インスピレーション、コンセプト、ビジュアライゼーションを探求する
- 1. ムードボード、スタイル探索、Firefly Boards、生成 AI、参照画像、スタイル、トーン、コンテンツリミックスを活用する
- 2. アイデア発想時にコラボレーションを行い、Adobe Firefly コミュニティギャラリーを探索する
- 3. プロジェクトガイドライン、ブランドガイドライン、スタイルガイドに従ってアイデアを生成する
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| 制作・プロダクション | - AI 使用時の一貫性を維持する
- 1. プロジェクト固有のデザイン資産でトレーニングされたカスタムモデルを使用する
- 2. AI 生成コンテンツを特定の芸術スタイルやトーンに適応させる
- 動画を生成する
- 1. アバターの生成、動画の翻訳、透明背景の活用、動画編集を行う
- 2. テキストから動画、画像から動画を使用する
- サウンドを生成する
- 1. サウンドトラックと音声を生成する
- 2. 音声の翻訳、テキストまたは音声からの効果音生成、音声の強化を行う
- 画像を生成する
- 1. バッチ制作ワークフローを活用する
- 2. 透明画像の作成、生成的な色の変更とテキストエフェクトの適用、テンプレートの生成、背景の削除を行う
- 3. テキストから画像、テキストからベクター、シーンから画像、生成塗りつぶし、プロンプトによる編集を使用する
- Adobe Firefly を Adobe Creative Cloud ワークフローと統合する
- 1. 他の Adobe アプリケーションを使用して AI 生成ビジュアルを改良・調整する
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| デザインの概念 | - ターゲットオーディエンスを特定する
- 1. エンパシーマップとユーザージャーニーマップを定義する
- 2. AI 生成アバターを含む、オーディエンスの説明に基づいてペルソナを作成する
- アクセシビリティ基準を遵守する
- 1. 適切な色のコントラスト、テキストサイズ、代替テキストを適用する
- 2. 動画のキャプション、字幕、音声解説、テキストオーバーレイ、音声の明瞭さ、動きへの感度、感覚的トリガーを考慮する
- リサーチに基づいてデザインの意思決定を行う
- 1. 競合環境を分析する
- 2. フォーカスグループ、ワークショップ、インタビュー、テストなどのリサーチ手法を活用する
- デザインの基礎、デザイン思考、および技術的概念を評価する
- 1. 構図、色彩理論、タイポグラフィ、視覚的階層、余白、一貫性、統一性を適用する
- 2. 絞り、パン、ズーム、チルト、カメラアングル、ショットの種類を理解する
- 3. デザイン思考、発散、収束、アイデア発想、および制作プロセスを理解する
- クライアントのニーズを把握し、プロジェクトの目標を定める
- 1. 成果物、ブランドの印象、およびブランドペルソナを明確にする
- 2. プロジェクトのスコープ、予算、スケジュール、制約、要件、および期待される成果を定義する
- 3. プロジェクトの目標、達成すべき課題、成果の価値、およびスコープクリープを文書化する
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| 実装と納品 | - 最終デザイン資産を準備・パッケージ化する
- 1. ドキュメントおよびケーススタディを準備する
- 2. ソーシャルメディアコンテンツ、マーケティング素材、プレゼンテーショングラフィックに適したファイル形式を選択する
- 3. ファイルを整理し、リポジトリを管理する
- 4. プロジェクトの成果物を最終化し、フォーマットを整える
- 5. 非可逆圧縮および可逆圧縮のファイル形式を理解する
- Content Credentials および Adobe Content Authenticity を使用する
- 1. Content Credentials および Adobe Content Authenticity を使用して最終的なクリエイティブ作品に署名する
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| AI の概念と原則 | - 責任ある生成 AI の利用慣行を認識する
- 1. 著作権、倫理、バイアス、秘密保持契約、知的財産について理解する
- 2. クリエイティブ業務における AI 活用の影響を評価する
- AI を活用した制作における人間の役割を果たす
- 1. AI が生成したコンテンツにおけるハルシネーション、バイアス、不正確な情報を特定する
- 2. 生成された出力がクライアントの期待とプロジェクト要件を満たしているかを評価する
- 3. ヒューマン・イン・ザ・ループのレビュープロセスを適用する
- クリエイティブなシナリオを分析し、各 AI モデルの能力・強み・弱み・制限・コストに基づいて適切なモデルを選択する
- 1. AI モデルの能力と、意図するクリエイティブな成果への適合性を評価する
- 2. インターフェースおよびエンジンの制限、モデルの能力、クレジットコストを理解する
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| テストとフィードバック | - デザインのテスト手法を定義する
- 1. モックアップのインタラクション、予備テストおよびベータテスト、A/B テスト、プロトタイプ、コンセプトテストを理解する
- デザインを反復的に改善・最終化する
- 1. テスト結果とフィードバックに基づいてデザインの出力を改善する
- 定性的フィードバックを解釈する
- 1. デザインソリューションに対するステークホルダーおよび顧客の反応を評価する
- ステークホルダーにインタビューしてフィードバックを文書化する
- 1. ステークホルダーおよび顧客からのフィードバックを収集・文書化する
- デザインの有効性を分析・統合・評価する
- 1. 成功指標、機能性、行動、テストデータ、ユーザーフィードバックを用いてフィードバックを分析する
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