近年、生成AIの利用が一般化し、爆発的な速度で浸透しながら進化を続けています。その一分野として、画像生成AIの普及と進歩は目覚ましく、イラストレーターやグラフィックデザイナー、果てはエキストラ俳優に至るまで、人間の仕事を代替しかねない程の精度と利用のしやすさで瞬く間に広がっています。

AIによる画像生成の業務利用を検討している企業や組織も多いことでしょう。多数の画像生成AIが存在するため、できることや利用のしやすさなどを考慮して、業務にあったツールを使うことが重要です。また、AIによる画像生成には未だ解決されていない問題も存在しています。業務に取り込む前に改めて画像生成AIについて、概要、メリット、注意点などを確認しておく必要があります。

本記事では、おすすめのイラスト・画像生成AIツール11選、AIによる画像生成についての概要やメリット、注意点を紹介します。画像生成AIの活用を検討している方はぜひ参考にしてください。

⇒生成AIとは？

AI画像生成の基本

AIによる画像生成について、概要と仕組みについて確認しておきましょう。

画像生成AIとは

画像生成AIは、AIによってコンテンツを生成する生成AIの一種です。AIの生成物が画像データであるため、画像生成AIと呼ばれています。

画像生成AIはあらかじめ膨大なデータを学習しておき、ユーザーの求める画像を学習した知識の中から生成する仕組みです。ユーザーがどの様な画像を求めるかは、プロンプトから文字列（テキスト）での指定や元とする画像を入力データとするなどの方式があります。Web上で無料で利用でき、高いレベルの画像が生成できるサービスが登場したことにより人気が高まりました。

画像生成AIに近似のサービスとして画像編集AIがあります。これは、インプット画像と編集指示をAIに与えることで、期待した通りの編集加工をした画像が得られるサービスです。

AIによる画像生成の仕組み

生成AIは機械学習の一種である深層学習（ディープラーニング）を用いて、学習を行います。膨大な量のデータを学習することで、生成物の精度を高める仕組みです。

深層学習には、教師あり学習と教師なし学習があり、画像生成AIの場合には生成物の傾向が変わってきます。
教師あり学習は、キーワードとともに多数の画像を学習し、特徴を捉えた精度の高い画像を生成することが可能です。
一方、教師なし学習ではAIには大量の画像のみが学習方法として提供されます。これらのデータから特徴やパターンをAIが見出して学習する方式です。教師あり学習に比べ、独創的な画像が生成されやすいという特徴を持ちます。

画像生成AIの主要手法

画像生成AIにおいては、ディープラーニングと生成モデルを掛け合わせた深層生成モデルがよく利用されます。深層生成モデルにも複数の種類があり、その代表ともいえるのがGANとVAEです。

GAN（Generative Adversarial Networks）は2種類のニュートラルネットワークを競わせて学習させる点が特徴です。
VAE（variational autoencoder）はエンコーダーとデコーダーを用意して、入力画像の圧縮と復元により新たな画像を生成します。

その他にも、Flowベース生成モデルや拡散モデルなどのモデルも登場しています。

おすすめの画像生成AIツール 11選

画像生成に特化した生成AIツールのおすすめ11選を紹介します。

DALL-E

DALL-E（ダリ）は入力したテキストをもとに画像やイメージを生成するツールです。
DALL-Eは2022年4月にリリースされた「DALL-E2」と、その後継バージョン「DALL-E3」があります。無料で利用できますが回数制限があります。無料枠以上で使用したい場合は15ドルで115回分を購入できます。

Stable Diffusion

Stable Diffusionも入力したテキストをもとに画像やイメージを生成するツールです。
テキストに加えて、画像をアップロードしその画像データをもとに新たな画像を生成することもできます。オープンソース型のサービスで、Web版（無料）とローカル版（有料）の2種類があります。有料ですが日本語向けに「Japanese Stable Diffusion XL」もリリースされています。

Artbreeder

Artbreederもテキストから画像やイメージを生成するツールです。
他のサービスと違う点としては、画像とテキストを組み合わせて新しい画像を生成できる点です。必要に応じてテキストだけで指示したり、ビジュアル（画像）で指示することができるため、生成AIを初めて使う方でも使いやすいツールです。

DeepArt

DeepArtは写真や画像をもとに新しい画像を生成するツールです。
0から1を作ることよりも、アップロードした画像の作風を変えることに特化しています。例えば、iPhoneで撮影した現代の写真をDeepArtにアップロードすると、著名な画家の作風に簡単に変換することができます。

Craiyon

CraiyonはOpenAIが開発したDALL-Eをベースに作られたツールで、テキスト情報をもとにオリジナルの画像を生成します。
クオリティの高い画像を出力できるツールは招待制だったり、Discordのサーバーを利用する必要があるなど若干のハードルがあります。その点、Craiyonは初めて画像生成AIを利用する方でも手軽に使えるツールです。

Midjourney

Midjourneyは単語や文章を入力するだけで、人物やキャラクター、風景、アートなど、あらゆるジャンルの画像を自動生成できます。
プロンプト（画像生成AIへの指示）を工夫することで構図や色、質感などのトンマナまで追及することも可能です。

Canva

Canvaはオンラインデザインツールとして知られていますが、テキストを入力するだけで画像を生成できる「Text to Image」という機能があります。
無料プランでも利用でき、1度に4枚の画像を生成することが可能です。

MyEdit

MyEditは主に画像編集や写真加工を目的としたツールですが、既存の画像から新たな画像を生成する「i2i（image to image）」技術や、部屋の写真をアップロードすることで、AIが様々なスタイルにデザインを変換する機能も備えています。MyEditの無料版プランでも利用できます。

PicWish

PicWishはオンラインで利用できる画像の背景透過や高画質化ができるツールです。
最近は生成AIを活用した画像生成にも対応し、テキストや写真をアップロードするだけで画像を生成できます。さらに従来の機能である背景透過も自動で対応してくれます。

Bing Image Creator

Bing Image CreatorはMicrosoftが提供する無料の画像・イラスト生成ツールで、Webブラウザ「Edge」のサイドバーから操作可能です。
ユーザーが「お任せで探す」と指示すると、生成AIが自動で参考になるプロンプトを探し出す機能を持っています。DALL-E3に対応し、アニメのようなイラストも出力できます。

Fotor

Fotorはオンラインで利用できるデザインツールで、画像編集やグラフィックデザインの作成などWebデザイン制作に欠かせない機能が揃っています。
さらにAIを活用した画像編集機能があり、テキストからイラストを自動生成したり、写真をイラストに変換することができます。

画像生成AI「Fotor」の使い方～画像が生成されるまで～

実際に画像生成AIでイラストを自動生成してみましょう。今回は、Fotorの使い方を説明します。

ステップ1

Fotorにアクセスして、「AI画像生成」からやりたいことを選択します。今回は「テキストから画像へ」をクリックし、プロンプトから画像を生成する機能を使用します。

ステップ2

左上のプロンプトボックスに生成したい画像のキーワードや説明を入力します。

今回は、「ヨークシャテリアとゴールデンレトリーバー」と入力してみます。
アスペクト比や生成枚数、スタイルを任意で選択し、「生成する」ボタンをクリックします。

ステップ3

生成された画像を確認します。今回は上記のような画像が生成されました。
さらに違った画像を生成したい場合は、数回無料で生成できるためプロンプトやスタイルを変えていろいろな画像を生成してみましょう。

ステップ4

イメージ通りの画像が生成できたら、保存しましょう。画像右上の「ダウンロード」をクリックすると、ダウンロードできます。

画像生成AIの応用事例

マーケティング、デザイン、ゲームなどの分野での実際の活用事例を紹介します。

イメージ画像の作成

中古物件+リノベーション検索サイト「たすリノベ」を運営する株式会社リノバンクは、株式会社mignと協力して、物件のリノベーション後のイメージ画像を生成する機能を開発しています。ユーザーにとっては、よりリノベーションがイメージしやすく利便性の高い機能といえるでしょう。

広告画像の作成

オタク向けマッチングサイト「オタ恋」は、広告の画像を生成AIによって作成しています。非常に「濃い」キャラによる広告はインパクトが強く、印象的です。

ゲーム開発に適した画像生成AIサービス

Scenarioではゲーム開発に特化した画像生成AIサービスを提供しています。キャラクターや建造物、アイテムなどの画像を生成することで、ゲーム制作の効率化を実現しています。

画像生成AIのメリット

AIによる画像生成はどの様なメリットがあるのでしょうか。利用する立場によって変わってきますが、ここではデザイナーにとってのメリットを紹介します。

作業効率の向上

画像生成AIを利用することで、デザイナーの業務を効率化することが可能です。デザインの一部を生成する、ヒントを得るなど利用方法は幅広く、これまで自分で時間をかけて作成していたイメージ画像作成を効率的に行えます。

コスト削減

作業効率を向上させ、生産性を高めることでコスト削減にもつながります。人的コストを抑えられることは、人材不足の解消方法の一つにもなるでしょう。

デザインのアイデアを得る

画像生成AIを使ってアイデア出しをすることも可能です。アイデア出し、比較検討のためのデザイン作成は画像生成AIによって行い、重要なデザインに注力することに役立つでしょう。

マーケティングへの活用

画像生成AIは学習によって得た情報から画像を生成しています。つまり、学習内容にはトレンドやニーズなども含まれているといえるでしょう。これらの情報を活かして、マーケティングにも活用が可能です。

画像生成AIの注意点と倫理的側面

画像生成AIの利便性については、ここまでに多く記載してきました。しかしながら、利用にあたっては注意点も存在します。倫理的な問題についても未解決のものが残っているため、事前に把握しておきましょう。

著作権の問題

画像生成AIの学習において、各種の画像を用いることは法的に問題はありません（著作者の利益を著しく侵害しない場合）。しかし、生成したアウトプットについては、他者の著作権や肖像権を侵害する可能性があることには注意が必要です。例えば、特徴的な、有名なキャラクターを描いた画像を生成して利用してしまうと著作権の侵害が起きるでしょう。

➡生成AIの活用は違法？著作権問題は？知っておくべき注意点や活用方法も紹介

AIの思考の偏向

AIは学習した内容によって生成物を作っています。学習に用いたデータが偏っていた場合には、同様の傾向の生成物を作るでしょう。思想や信条、宗教など多様性が認められる内容においては、偏向した生成物の利用については考慮が必要です。

悪用が可能

画像生成AIは利便性が高いものですが、その分悪用の可能性も指摘されています。実在の人物に対する改変画像を用いた毀誉褒貶などが該当します。精度の高い生成画像が作れることから、サイバー犯罪に広く利用される可能性は否めません。

生成AI活用の可能性

AIは画像生成に留まらず様々な分野で急速に浸透しています。生成AIを活用すれば、テキストベースのコンテンツから音楽を生成したり、教育コンテンツの作成、アプリ開発のサポートを行ったりすることが可能です。
このように画像やイラストを生成するだけではなく、普段の業務でも生成AIを活用することで業務改善・生産性向上が期待できます。

特に導入が進んでいる例としていくつかの業界を紹介します。
マーケティング業界では、生成AIを活用して自動的に魅力的な広告コピーを作成したり、オウンドメディアに投稿するブログ記事の構成を作成したりしています。教育分野では、学生の学習スタイルや進度に合わせて試験問題を生成することで、よりパーソナライズされた学習ができるようになっています。
これらの例からも分かるように、生成AIは各業界で単なるツールとしてだけでなく、それ以上の価値を提供するものとして活用されています。

まとめ

画像生成AIを活用することでデザインに関する知識やadobeなどのツールスキルがなくても簡単に画像やイラストを作ることができます。プロンプトを工夫すれば実写かイラストか、作風や色合いまでこだわることができます。
また、AIは画像生成だけでなく普段の業務でも活用することができます。広告のコピーを考えたり、新規事業のアイデア出しを行ったり、教育に関するコンテンツを作ったりなど幅広い分野で役立ちます。

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