この記事のポイント
画像生成AIの技術とビジネス活用例を解説- DALL・E、Midjourney、Stable Diffusionなど、代表的なツールを紹介
- 知的財産権の課題や法整備の必要性についても言及。
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
画像生成AIは、アートからビジネスまで幅広い分野で注目を集めています。
この革新的な技術は、私たちの創造性を大きく拡張する可能性を秘めていますが、同時にいくつかの課題にも直面しています。
本記事では、画像生成AIの技術的な仕組みや活用事例、そして知的財産権などの法的問題まで、多角的に解説します。
DALL・EやMidjourney、Stable Diffusionといった人気のツールの特徴も紹介しながら、この技術のポテンシャルと将来の展望について探ります。
画像生成AIは、私たちの生活やビジネスにどのような変革をもたらすのでしょうか。その可能性と課題を理解し、適切に活用していくためのヒントが、この記事には詰まっています。
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目次
画像生成AIとは
画像生成AIとは、AI(人工知能)を用いて新しい画像を生成する技術です。
テキストや既存のデータをもとに、実在しない風景やキャラクター、物体などのリアルな画像を作り出すことができます。
例えば、次の画像をご覧ください。
Midjourneyで生成した画像
これは画像生成AIの一種であるMidjourneyで作成されています。
この画像は、画像生成AIの一種であるMidjourneyによって生成されたものです。「青い猫が月に座っている」というテキストの指示から、その内容を反映した絵画調の画像が自動的に作成されています。
画像生成AIは、大量の画像データを学習することで、画像の特徴やパターンを認識し、新しい画像を生成するモデルを構築します。
このモデルは、ニューラルネットワークと呼ばれる人工知能の技術を用いて、画像の生成や変換を行います。
画像生成AIの仕組み
画像生成AIには、様々な技術手法が用いられています。
ここでは、代表的な手法である畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、変分オートエンコーダ（VAE）について解説します。
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）
CNNは、画像認識や画像処理に特化したニューラルネットワークの一種です
画像から特徴を抽出するために、畳み込み層を用いて画像内のパターンや形状、色などを学習します。
この技術は、画像の「特徴抽出」を得意としています。
例えば、犬の画像を認識するためには、耳の形や鼻の位置など、犬らしい特徴を見分ける必要があります。
CNNは、最初の層で単純な線やエッジを検出し、より深い層に進むにつれて、目や鼻などの複雑な特徴を学習していきます。
このようにして、画像内の重要な情報を抽出し、パターン認識に役立てます。
GAN（敵対的生成ネットワーク）
GANは、生成モデルと識別モデルの2つのネットワークを競わせることで、リアルな画像を生成する手法です。
生成モデルは、「本物そっくりな画像を作ること」を目指します。一方、識別モデルは、「生成された画像が本物か偽物か」を見抜こうとします。
この2つのモデルを競争させることで、徐々に生成画像の質が向上していきます。
例えるなら、生成モデルは贋作画家、識別モデルは美術鑑定士のようなものです。
贋作画家は本物そっくりな絵を描こうと努力し、美術鑑定士はそれが本物かどうかを見抜こうとします。
この競争を通じて、贋作画家の技術は向上し、より本物に近い絵が生み出されるようになります。
変分オートエンコーダ（VAE）
VAEは、エンコーダとデコーダの2つの部分から構成されるニューラルネットワークです。
エンコーダは、「入力データを低次元の潜在空間に圧縮」し、デコーダは「その潜在表現からデータを再構成」します。
VAEの目的は、データの本質的な特徴を抽出し、そこから新しいデータを生成することです。
例えば、顔写真のデータセットを学習させると、VAEは顔の特徴（目の位置、鼻の形など）を潜在空間に圧縮します。
この潜在表現を操作することで、新しい顔を生成したり、顔の特定の特徴を変化させたりすることができます。
VAEは、データの本質を捉え、それに基づいて新しいデータを創造する力を持っているのです。
これらの技術手法は、画像生成AIの根幹をなすものです。それぞれの手法の特性を理解し、適材適所で活用することが、画像生成AIを効果的に利用するカギとなります。
【無料で使える】おすすめの画像生成AIサービス
ここでは、無料で利用できる代表的な画像生成AIを紹介します。
DALL・E3
DALL・E3の使用場面
DALL・E3は、自然言語処理(NLP)技術をベースにした画像生成AIです。
テキストの入力から高解像度の画像を生成することができます。
DALL・Eの初版からさらに進化を遂げ、現在ではより高度な画像生成と編集機能を持っています。
特に、複雑で抽象的なテキストの指示から、それに対応する高品質の画像を生成する能力に優れています。
また、ChatGPTのインターフェース上で利用できるため、他のタスクとの連携や対話型での画像生成が可能で、使い勝手も良いのが特徴です。
Midjourney
Midjourneyは、独自の深層学習モデルを使用した画像生成AIです。文学的で抽象的な指示から、独創的でアーティスティックな画像を生成することができます。
Discordサーバー上で利用するため、他のクリエイターとのコミュニケーションを通じて、インスピレーションを得ながら画像生成を行えるのも魅力の一つです。
Midjourneyについて詳しく知りたい方は、以下の記事もぜひご覧ください。
➡️Midjourneyとは？初心者もプロも魅了する画像生成AIを解説
StableDiffusion
StableDiffusionは、オープンソースの画像生成AIです。誰でも自由にダウンロードして使用したり、カスタマイズすることができるため、特に開発者や研究者に人気があります。
利用方法は、自分のPC上で直接実行する方法から、企業が提供するカスタマイズ済みのサービスを利用する方法まで、様々な選択肢があります。
StableDiffusionの詳細については、以下の記事で解説しています。ぜひご一読ください。
➡️Stable Diffusionとは？その魅力やモデル、プロンプトの例を徹底解説
以上が、無料で使える代表的な画像生成AIです。それぞれ特徴があるので、用途に合わせて選択するのがおすすめです。
画像生成AIを活用する上での注意点
画像生成AIは多くの可能性を秘めていますが、同時にいくつかの課題にも直面しています。ここでは、その主な注意点について解説します。
知的財産権と法整備の問題
画像生成AIによって作成された画像の著作権をめぐっては、多くの議論が交わされています。
AIが生成した画像が誰のものなのか、その利用に関してどのような法的規制が必要なのかについては、まだ明確な答えがありません。
この法的な不確実性は、クリエイターや企業にとってリスクとなります。
例えば、「AIを使って特定のアーティストのスタイルを模倣した画像」を無断で商用利用した場合、著作権侵害に問われる可能性があります。
【関連記事】
➡️AIで生成した作品の著作権はどうなる？注意点や実際の事例を徹底解説
学習データのバイアス
画像生成AIの性能は、学習に使用されたデータの質に大きく依存します。そのため、**学習データにバイアスが含まれている場合、生成される画像にもそのバイアスが反映されてしまいます。
例えば、「男性」をテーマに画像を生成させると、多くの場合、白人男性の画像が出力されがちです。
これは、欧米で開発されたAIが、欧米の画像データを多く学習しているためだと考えられています。
画像生成AIで「男性」を出力させた場合
このようなバイアスは、AIの倫理的な問題にもつながります。公平性や多様性に配慮したデータを用いることが重要です。
プライバシーの問題
AIの学習データとして、ユーザーから提供された画像を使用する場合、プライバシーの問題が生じる可能性があります。
例えば、ユーザーの同意なしに個人の写真をAIの学習に使用することは、プライバシー侵害とみなされる恐れがあります。データの取り扱いには十分な注意が必要です。
画像生成AIを活用する際は、これらの注意点を踏まえ、適切な対策を講じることが求められます。
技術の発展と並行して、法整備やガイドラインの策定、倫理的な議論を進めていく必要があるでしょう。
画像生成AIの活用例
画像生成AIは、様々な業界で実際に活用され始めています。ここでは、そのような事例の一部を紹介します。
体験型プロモーション
画像生成AIは、高品質な画像を素早く大量に生成できるという特徴を持っています。この強みを活かした事例として、アサヒビール株式会社の体験型プロモーションイベントが挙げられます。
このイベントでは、参加者の写真や入力したテキストをもとに、「アサヒビールの製品」と「ユーザー」が一緒に映ったオリジナル画像がその場で生成されます。一人ひとりに合わせたパーソナライズされた体験を提供することで、ブランドへの親近感や好感度を高める効果が期待できます。
アサヒビール株式会社のプロモーション事例 (参考:[アサヒビール株式会社]（https://www.asahibeer.co.jp/news/2023/0926.html）
商品写真の生成
eコマース業界では、商品写真の撮影と編集にかかる時間とコストが課題となっています。
画像生成AIを活用することで、実際の撮影を行わずに、リアルな商品画像を自動的に生成することが可能です。
これにより、商品ラインナップの更新にかかる時間を大幅に短縮でき、マーケティング活動の効率化につながります。また、AIが生成する画像は、照明や背景、アングルなどが最適化されているため、画像の品質も向上します。
製品のデザイン案作成
デザインの分野でも、画像生成AIが活用され始めています。AIを使うことで、デザインのアイデア出しや候補作成の工程を大幅に短縮できます。
例えば、ゲーム開発会社の「レベルファイブ」では、キャラクターやゲーム内の世界観のデザイン案作成にAIを活用しています。
AIによって生成された多様なデザイン案から、優れたアイデアを選び出すことで、制作コストの削減とクオリティの向上を実現しているそうです。
このように、画像生成AIは、様々な業界でビジネスの効率化とクオリティ向上に寄与しています。今後も、AIの性能向上とともに、その活用の幅がさらに広がることが予想されます。
まとめ
画像生成AIは、人工知能技術の進歩により、ビジネスやアートの分野に大きな変革をもたらしつつあります。商品写真の生成やデザイン案の作成など、様々な場面で活用され、創造性と効率性を高めています。
一方で、著作権や学習データのバイアス、プライバシーの問題など、解決すべき課題も存在します。これらに対しては、法整備や倫理的な議論を通じた適切な対応が求められます。
また、CNN、GAN、VAEなどの技術手法を理解することは、画像生成AIを効果的に活用する上で重要です。
今後、画像生成AIはさらなる進化を遂げ、私たちの創造性を拡張するツールとして、より身近な存在になっていくでしょう。技術の発展と社会的な影響のバランスを保ちながら、責任ある利用を心がけることが肝要です。
画像生成AIの可能性は計り知れません。クリエイターや企業は、この技術を積極的に活用しながら、新たな価値の創造に挑戦していくことが期待されます。
