はじめに
ChatGPTとは？やGemini（ジェミニ）とは？では、文章を中心とした生成AIのサービスを紹介してきました。今回は少し視点を変えて、「画像生成AI」を取り上げます。
画像生成AIは、文章で指示を出すと、その内容に沿った画像を作ってくれるAIです。SNSで話題になった画像や、広告に使われたAI画像を見たことがある方も多いと思います。一方で、「業務でどう使えばいいのか」「著作権は大丈夫なのか」という点で、導入をためらっている会社も少なくありません。
今回は、画像生成AIの基本的な仕組み、代表的なサービス、業務での活用例、そして使う際の注意点を整理します。内容は2026年時点の情報に基づいています。
画像生成AIとは何か
画像生成AIは、大量の画像とその説明文を学習し、「この言葉にはこういう見た目が対応する」という関係を身につけたAIです。利用者が「夕暮れのオフィスで打ち合わせをする3人のビジネスパーソン、イラスト調」のように指示（プロンプト）を入力すると、それに合った画像を新しく作り出します。
文章の生成AIと同じく、同じ指示でも毎回少しずつ違う画像が出てきます。その理由はなぜ毎回答えが違うのかで解説した仕組みと共通しています。また、指示の出し方で結果が大きく変わる点も同じで、プロンプトとは指示書で触れた考え方がそのまま当てはまります。
最近は、画像を一から作るだけでなく、手元の画像を読み込ませて「背景だけ変える」「一部を差し替える」といった編集も得意になってきています。
代表的な画像生成AI
画像生成AIにはさまざまなサービスがありますが、2026年時点では「どれか一つが万能」というより、用途によって使い分けるのが一般的です。代表的なものを、特徴とともに整理します。
ChatGPT・Geminiに組み込まれた画像生成
普段使っている対話型AIの中で、画像を作ることもできます。ChatGPTではOpenAIの画像生成モデルが、GeminiではGoogleの画像生成モデル（「Nano Banana」という愛称で知られています）が使われています。
会話の流れで「この説明を図解っぽい画像にして」「さっきの画像の色味を変えて」と指示できるため、専用ツールを新たに契約しなくても試せるのが利点です。無料プランでは生成できる枚数に制限があり、有料プランで使える範囲が広がります。
Midjourney（ミッドジャーニー）
芸術的な表現や、雰囲気のあるビジュアルに強いと評価されているサービスです。広告やSNS用の印象的な画像を作る用途で使われることが多くなっています。基本的に有料のサブスクリプションで利用します。
Stable Diffusion（ステーブル・ディフュージョン）
オープンソースとして公開されている画像生成モデルで、自社のパソコンやサーバーで動かせるのが大きな特徴です。外部のサービスに画像や指示を送らずに済むため、機密性の高い用途で検討されることがあります。
ただし、動かすには高性能なGPUなどの環境と、一定の技術的な知識が必要です。また、Stable Diffusionをもとにした派生モデルが多数あり、モデルごとに利用条件（ライセンス）が異なるため、商用利用の可否はモデル単位で確認する必要があります。
Adobe Firefly（アドビ ファイアフライ）
PhotoshopやIllustratorなどで知られるAdobe社の画像生成AIです。Adobe社は、自社のFireflyモデルについて、Adobe Stockなどのライセンスを得たコンテンツや、著作権の切れたコンテンツで学習していると説明しており、企業での商用利用を意識した設計を打ち出しています。法人向けプランでは、生成物に関する補償の仕組みも用意されています。
なお、Fireflyのアプリでは他社のモデルを選んで使える機能もあり、その場合は条件が異なります。どのモデルで生成したのかを確認しておくことが大切です。
いずれのサービスも、料金や機能、利用規約は頻繁に変わります。導入を検討する際は、必ず各社の公式情報で最新の内容を確認してください。
業務での活用例
画像生成AIは、デザイナーの仕事を置き換えるものというより、「たたき台」を素早く作る道具として使うと効果を発揮しやすくなります。
- 社内資料の挿絵：研修資料や社内報に入れるイメージ画像を、素材サイトで探す代わりに作る
- 企画段階のイメージ共有：新商品のパッケージや店舗レイアウトのイメージを、デザイナーに依頼する前に関係者で共有する
- Webサイト・ブログのアイキャッチ：記事の内容に合った画像を手軽に用意する
- プレゼン資料のビジュアル：抽象的なコンセプトを、言葉だけでなく画像で伝える
- 既存画像の編集：商品写真の背景を差し替える、不要な写り込みを消す
特に、企画段階で「言葉だけでは伝わらないイメージ」を共有できるのは大きな利点です。デザイナーや外部の制作会社に発注する前に、発注側がイメージを画像で示せれば、認識のずれによる手戻りを減らせます。これは、要件を固めずにベンダーに相談すると、何が起きるかで触れた問題を、ビジュアルの領域で防ぐ使い方とも言えます。
業務で使う際の注意点
著作権・利用規約を確認する
画像生成AIを業務で使う際に最も注意が必要なのが、著作権と利用規約です。
- 生成した画像が既存の作品と似ている場合、著作権侵害を問われる可能性がある
- 特定の作家名や作品名を指示に入れて、その作風に寄せた画像を作るのは避ける
- サービスごとに、生成物の商用利用の可否や権利の扱いが異なる
詳しくはAI活用における著作権・利用規約の落とし穴やAIの学習データと著作権問題で整理しています。社外に公開する画像（広告、Webサイト、商品パッケージなど）に使う場合は、特に慎重に確認してください。
実在の人物やブランドを扱わない
実在の人物の顔や、他社のロゴ・商標が入った画像を生成して使うと、肖像権や商標権の問題になる可能性があります。社内向けの資料であっても、こうした画像は作らないというルールにしておく方が安全です。
生成物はそのまま使わず、人が確認する
画像生成AIは、指の本数がおかしい、文字が崩れている、細部が不自然といった誤りを含むことがあります。最近はかなり改善されていますが、特に画像内の文字は誤りが残りやすい部分です。社外に出す画像は、必ず人の目で確認してから使います。
入力する画像・情報に注意する
既存の画像を読み込ませて編集する場合、その画像が外部のサービスに送られることになります。未発表の商品写真や、顧客が写った写真などを入力する際は、サービスのデータの扱いを確認する必要があります。考え方は生成AI導入時のセキュリティ・情報漏洩リスクと対策と同じです。
導入の進め方
画像生成AIを業務に取り入れる場合は、次のような順番で進めると混乱が少なくなります。
- 用途を決める：社内資料用か、社外公開用かで、求められる品質と権利の確認レベルが大きく変わる
- まずは社内用途で試す：社内資料の挿絵など、リスクの小さい用途から始める
- ルールを決める：使ってよいサービス、入力してはいけない情報、社外公開時の確認手順を決める
- 社外公開用は確認体制を整えてから：広報や法務と連携し、公開前のチェックの流れを作る
ルールづくりは、社内向けAI活用ガイドラインの作り方の中に画像生成の項目を加える形で進めるのが現実的です。
まとめ
画像生成AIは、文章で指示するだけで画像を作れるAIで、ChatGPTやGeminiに組み込まれたもの、芸術的な表現に強いMidjourney、自社環境で動かせるStable Diffusion、商用利用を意識したAdobe Fireflyなど、特徴の異なるサービスがあります。
業務では、完成品を作る道具というより、資料の挿絵や企画段階のイメージ共有など「たたき台」を素早く作る道具として使うと効果的です。一方で、著作権や利用規約、実在の人物・ブランドの扱い、生成物の確認といった注意点もあります。まずは社内用途から小さく試し、ルールを整えながら活用の範囲を広げていってください。
執筆者プロフィール：SIer（元請け）とITコンサルファーム（発注側支援）、両方の立場でプロジェクトに従事（通算9年）。要件定義からベンダーマネジメントまで一貫して対応し、基幹システム刷新・DX推進プロジェクトに多数従事。
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