画像生成AIはどんな画像が作れる？代表的なサービスや活用事例も紹介

2023年は生成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遂げた年でした。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利用が広がっています。 多くの企業や組織でAIによる画像生成の業務利用を検討していることでしょう。しかし、生成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AIによる画像生成について、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、AIによる画像生成について、概要やメリット、注意点に加えて、人気のあるツールや、事業での活用事例についても紹介します。業務へ導入するための参考になれば幸いです。 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。 人気のあるAI 画像生成ツール 人気の高いAI画像生成ツールを紹介します。 サービス名 提供元 利用方法、特徴など Stable Diffusion Stability AI ・テキストから画像生成 DALL・E2 OpenAI ・テキストから画像生成・後続にDALL・E3などがある Fotor Everimaging Science and Technology Co., Ltd ・画像編集サイト・AI消しゴム、AI背景削除、AIフィルタなどの機能を搭載 Canva Canva ・オンライングラフィックツール・AI画像生成やその他消しゴムなどの機能にもAIを活用 Midjourney Midjourney ・テキストから画像生成・Discordから利用できる Bing Image Creator Microsoft ・テキストから画像生成・検索、生成、チャットを一か所にまとめることが可能 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。 中古物件+リノベーション検索サイトでリノベーション後の画像をAIで生成 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。 オタ恋 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を生成する「Scenario」 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。 AI 画像生成のメリット 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。 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。 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。 画像生成AIの可能性は無限大 画像生成AIは登場からまだ間もない技術ですが、凄まじいスピードで進化を続けており、誰でも簡単に利用できるという状況が目の前に迫っています。精度は高まり続けており、人間が作ったものと見分けがつかない場合もあります。 事業での活用事例においてもいくつか紹介していますが、あらゆる分野、業界で利用することが可能です。画像生成AIをどの様に使うか、何に使うかを今後事業者は検討して取り入れることで大きなメリットを得られるでしょう。 まとめ 生成AIの一種「画像生成AI」は、利用者の要望に沿った画像を作成することができるツール、サービスです。深層学習を用いて様々なデータを学習することで、精度が高く独創的な生成物の作成を実現しています。 デザインやWeb制作、マーケティング、ゲーム開発など幅広く活用が始まっており、成果にも繋がっています。柔軟性の高いサービスのため、利用者側でどの様に何に使うかを考えられれば、あらゆる分野で大きな力となってくれるでしょう。 SMSデータテックでは、ChatGPT活用に関するセミナーを開催しています。9/14に開催した初級編セミナーでは、ChatGPTがどういったものなのかいまひとつわからない、使ってみたいがどのように使ったらいいのか、どのように使うと効率的なのかわからない、そんな人のためにChatGPTの使い方のコツを一挙大公開しました。 ➡セミナー内容はこちら 本記事を読んでさらにchatGPTについて知りたいと思った方は、ぜひこちらからお申込みいただき、アーカイブ動画をご覧ください。