【2024最新】画像生成AIとは？ 仕組みやおすすめツールを解説

画像生成AIは近年で大きな進化を遂げ、アートやデザインの分野だけでなく、マーケティング、教育、エンターテインメントなど、あらゆる業界で活用が進んでいます。この急速な発展に伴い、市場規模も急拡大しています。

実際に、電子情報技術産業協会（JEITA）が発表した生成AI市場の世界需要額見通しによると、2023年の106億ドルから2030年には2110億ドルへと、約20倍に急成長する見込みです。日本市場においても、現在の15倍となる1兆7774億円に成長すると予測されています。

参考：JEITA、生成AI市場の世界需要額見通し 2030年には2110億ドルへ　2023年の約20倍に急成長

このような市場拡大の背景には、画像生成AIの特徴である「アイデアが湧かない人や、絵を描くのが苦手な人でも、高クオリティの画像を生成できる」という利点があります。そのため、多くの企業や個人がこの技術を活用し始めています。

本記事では、このような状況を踏まえ、以下の内容をご紹介します

・最新の画像生成AIの概念と仕組み

・2024年最新のおすすめ画像生成AIツール

この記事を読むことで以下のようなメリットが得られます。

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画像生成AIの概要

画像生成AIは、人工知能の技術を活用して、テキストから画像やイラストを生成するシステムです。この技術を活用すると、イラストや絵が苦手な人でも、簡単にコンテンツを作成することができるようになります。

画像生成AIの特徴

• テキストからの画像生成：ユーザーが入力したテキストや説明に基づいて、AIが画像を自動的に生成できる
• 多様なスタイル：写真のようなリアルな画像からイラストまで、様々なスタイルの画像に対応している
• カスタマイズ機能：生成された画像のカラー、ライト、縦横比などを調整することができる
• 商用利用：多くのサービスで生成された画像を商用目的で使用することが可能

この画像生成AIの特徴を活かしてアートに限らずさまざまな場面で活用されています。最近では、web広告などでも画像生成AIで作られたらしきものを見かけることが増えました。

画像生成AIの活用場面

画像生成AIは、様々な業界や場面で活用されており、その応用範囲は日々拡大しています。あなたの業界では、どのように画像生成AIが活用されているでしょうか？

この章では、画像生成AIの活用分野を、「コンテンツ制作分野」と「ビジネス応用分野」に分けて画像生成AIの活用方法を紹介し、あなたのビジネスやクリエイティブ活動に役立つような視点をご提供します。

コンテンツ制作分野

画像生成AIは、クリエイティブな作業を大幅に効率化し、高品質なビジュアルコンテンツを迅速に生成することができます。この分野では、AIが人間の創造力を補助し、新しい表現を生み出す手助けをしています。

視覚的コンテンツ制作

・Webサイトのデザインやレイアウト作成

・広告用の画像やバナー、SNS投稿用のコンテンツ制作

・書籍やマガジンの表紙デザイン、記事の挿絵作成

エンターテインメントコンテンツ制作

・ゲームの背景、アイテム、キャラクター作成

・アニメの背景やアイテム生成

教育コンテンツ制作

・教材作成

・学習補助ツールの開発

・歴史的場面の再現

ビジネス応用分野

ビジネスの現場では、画像生成AIが様々な課題解決や価値提供に活用しています。マーケティングから製品開発、不動産まで、幅広い領域でAIの活用が進んでおり、業務効率の向上やユーザー体験の改善に大きな役割を果たしています。

マーケティング・営業支援

顧客向けコンテンツの効率的な制作

製品やサービスの視覚化

製品設計・開発

・インテリアデザイン

・ファッションデザイン

・新製品のコンセプト可視化

不動産・建築

・建築物や内装の可視化

・不動産物件の案内役キャラクター生成

・新築物件の完成予想図作成

・リノベーション後の内装イメージ再現

これらの活用場面において、画像生成AIは作業効率の向上、コスト削減、創造性の拡大などに活用されています。ですが、そもそも画像生成はどのような仕組みで動作しているのでしょうか？次に画像生成AIの仕組みについて解説します。

業界別の活用場面

1. エンターテインメント業

・映画・アニメ: コンセプトアート、背景デザイン、特殊効果の視覚化

・ゲーム開発: キャラクターデザイン、環境設定、アイテム製作

・音楽: アルバムカバー、ミュージックビデオに使用するクリエイティブ作成

2. 建築・不動産業

・建築設計: 建物の外観や内装の3Dレンダリング、景観シミュレーション作成

・不動産販売: 架空の物件案内人の生成、理想的な室内画像生成

・都市計画: 未来の都市景観や開発プロジェクトの可視化

3. ファッション・アパレル業

・デザイン: 新しい衣装やアクセサリーのコンセプト作成

・カタログ制作: 架空の人物モデルを用いた着用画像の作成

4. 教育業

・教材作成: 視覚的に学習者を楽しませる挿絵の作成

・歴史教育: 歴史的事象や人物の再現

5. 出版・メディア産業

・書籍出版: 表紙デザイン、挿絵作成

・デジタルメディア: webニュースのアイキャッチ作成

業界共通の活用場面

1. マーケティング・広告

・広告: 各プラットフォーム広告用画像、広告キャンペーンのコンセプト画像作成

・コンテンツマーケティング: ブログ記事やSNS投稿、eブック、ホワイトペーパーのイラスト作成

2. 資料作成

・: スライドデザイン、図表、インフォグラフィックス作成

・社内資料: 社内報に使用するイラスト、社内教育資料作成

・社外資料: 提案書の差し込みイラスト、概念説明用イラスト作成

営業:提案資料

人事:

総務:

軸が不適切

3. 製品・サービス開発

・コンセプト可視化: 新製品やサービスのイメージ画像作成

・UI/UX: アプリやソフトウェアのUI/UXデザイン製作

・パッケージデザイン: 製品パッケージやロゴの作成

画像生成AIの仕組み

画像生成AIは、さまざまな技術を駆使してリアルな画像を生成します。代表的な技術には、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）、VAE（変分オートエンコーダ）、およびGAN（敵対的生成ネットワーク）があります。これらは、それぞれ異なる方法で画像を生成します。

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）

参考：https://towardsdatascience.com/covolutional-neural-network-cb0883dd6529

CNNは、画像認識や分類で広く用いられるディープラーニングモデルです。画像生成においても重要な役割を果たします。画像の局所的な特徴を捉えるために、畳み込み層とプーリング層を繰り返し適用する構造を持っています。この構造によって、画像の細部から全体のパターンまでを効果的に学習できます。

VAE（変分オートエンコーダ）

参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Variational_autoencoder

VAEは、より新しい、画像生成技術です。まず、元の画像をエンコーダーで小さなデータ（潜在変数）に圧縮します。次に、デコーダーがその潜在変数から新しい画像を作ります。このプロセスを何度も繰り返して学習し、だんだんリアルな画像を作れるようになります。

VAEの特徴は、潜在変数が確率分布に従う点です。少しずつ違う新しい画像をたくさん作ることができます。例えば、手書き数字の画像を学習すると、新しい手書き数字の画像を生成できます。データの圧縮や再構築、画像の特徴抽出にも使えます。

VAEは、クリエイティブだけでなく、医療画像の生成など、広い用途で活用されています。

GAN（敵対的生成ネットワーク）

参考：https://estyle.co.jp/media/intermediate/175/

GANは、生成ネットワーク（Generator）と識別ネットワーク（Discriminator）の二つのネットワークが競い合う形で学習を行います。生成ネットワークは、ランダムなノイズを入力として受け取り、リアルな画像を生成します。一方、識別ネットワークは、生成された画像と本物の画像を区別します。この競争的な学習プロセスにより、生成ネットワークは次第に高品質な画像を生成できるようになります。

画像生成AIの仕組みには種類がある

画像生成AIの技術には、CNN、VAE、GANといったさまざまな種類があります。CNNは画像の特徴抽出と認識に優れており、VAEはデータの分布を学習して新しいデータを生成できます。GANは競争的な学習を通じて高品質な画像を生成する点で優秀です。まずは仕組みをベースとして考えて、自分が使おうと考えているツール・サービスはどのような仕組みなので動いているのかを理解することで、場面ごとに適切なものを選択することができます。

人気の画像生成AIサービス・ツール

画像生成AIの人気ツール・サービスは、多様な機能と特徴を持っています。以下に、ユーザー数の多い代表的なツール・サービスとその特徴をご紹介します。

Midjourney

参考：https://www.cined.com/midjourney-v5-is-out-now-next-steps-in-photorealistic-experience-with-ai-art/

Midjourneyは、テキストプロンプトから高品質な画像やイラストを生成する人気の画像生成AIツールです。Discordというチャットサービス上で利用でき、直感的な操作で誰でも簡単に美しい画像を作成できます。2023年12月末にリリースされた最新バージョン「Midjourney V6（アルファ版）」では、生成画像のクオリティが劇的に向上し、より簡潔なプロンプトで写真のようにリアルな画像を生成できるようになりました。

料金

主な特徴

このような人におすすめ

Stable Diffusion

参考：https://ai-pencil.com/stable-diffusion-anime-model/

Stable Diffusionは、2022年に公開された画期的な画像生成AIモデルです。ミュンヘン大学のCompVisグループが開発した潜在拡散モデルを基に、Stability AI、CompVis LMU、Runwayの共同プロジェクトとして誕生しました。最大の特徴はオープンソースであり、一般ユーザーが自身のハードウェアで実行できる点です。これにより、個人でも開発が進められ、基本的に他の画像生成AIでできることは全てできます。テキストプロンプトから高品質な画像を生成するのはもちろん、既存画像の編集も可能です。最新バージョンのStable Diffusion 3では、80億パラメータモデルが導入され、より高度な画像生成が可能になりました。また、日本語に特化したJapanese Stable Diffusion XLも開発され、日本文化を深く理解した画像生成が可能です。

料金

主な特徴

このような人におすすめ

DALL-E 3

参考：https://community.openai.com/t/dall-e-3-opinionated-boring/408979

DALL-E 3は、OpenAIが開発した最新の画像生成AIモデルで、以前のバージョンよりも文脈理解と画像生成能力が向上しています。ChatGPTとの統合により、ユーザーはAIとの対話を通じてプロンプトの洗練や画像の調整を簡単に行えます。また、「natural」と「vivid」の2つの新しいスタイルが導入され、現実的な画像や映画のような画像を生成できます。さらに、安全性と法的配慮が強化され、著作権侵害や不適切なコンテンツの生成を防ぐ機能も備わっています。これらの機能により、DALL-E 3はロゴデザイン、広告ポスター制作、ウェブサイトのアイコン生成など、幅広い実用的な用途に活用されています。

主な特徴

主な特徴

このような人におすすめ

Adobe Firefly

参考：https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/1531301.html

Adobe Fireflyは、Adobeが開発した画像生成AIツールで、クリエイティブワークフローを改善することを目的としています。主な特徴として、テキストプロンプトによる画像生成、テキストでの画像スタイル変更、AIによる画像領域の塗りつぶしが挙げられます。また、商用利用が可能で、著作権問題のない画像を生成できる点も強みです。現在はスタンドアロンのウェブアプリケーションとして利用可能で、将来的にはAdobe製品と統合される予定です。Fireflyは100以上の言語に対応しており、クリエイターの仕事を効率化し、新たな表現の可能性を広げることを目的としています。

料金

主な特徴

このような人におすすめ

YouCam画像編集ツール

参考：https://note.com/keitafukui/n/n17a0ada28c38

YouCam画像編集ツールは、パーフェクト株式会社が提供する画像編集サービスで、AIを活用した高度な画像加工機能を特徴としています。AI生成拡張機能により背景を想像して拡張することができ、リアルな人物画像の生成に強みがあります。写真と見間違えるほどのリアルな画風から、アニメ風の可愛らしいタッチまで様々なスタイルに対応しています。スマートフォンアプリ版も提供されており、iOS/Android両方に対応しています。美肌加工、小顔整形、デカ目加工など、自撮り写真を自然に加工できる機能が充実しており、AIを活用した不要物除去機能や背景透過機能など、高度な編集ツールも搭載されています。

主な特徴

主な特徴

このような人におすすめ

これらのツールは、Webサイト制作、マーケティング、エンターテインメントなど様々な分野で活用されています。あなたのニーズや目的に応じて、適切なツールを選択することが重要です。

筆者おすすめの画像生成AIツール

おすすめの画像生成AIはMidjourneyです。他ツールと比較して使いやすく、出力される画像のクオリティもトップレベルで高いです。

画像生成AIを使う上での注意点

画像生成AIの使用には大きなメリットがありますが、知っておかなければならない注意点もあります。この注意点を知らずに活用していると、後に重大な問題が発生する可能性があります。

過去には「プリキュア」公式イラスト誤解事件という事件が起きました。この事件は人気アニメ「プリキュア」シリーズの公式イラストが生成AIを使用して作成されたのではないかという誤解から炎上したという者です。実際には、プロのイラストレーターが手作業で描いたものでしたが、AIによる生成を疑う声が上がり、SNS上で大きな議論を呼びました。

このように、安易に生成AIを使用すると、大きな問題が起きる可能性もあります。法的リスク、技術的制約、社会的影響の3つの観点から注意点を整理します。

1. 法的リスク

著作権侵害

・既存作品との類似していることによる著作権侵害のリスク

・意匠権、プライバシー権侵害の可能性

対策：Google画像検索で類似コンテンツがないか確認する

商用利用の制限

・ツール・サービスによって商用利用条件の違い（例：Midjourneyのプラン別制限）

・不適切な商用利用によるリスク（プラットフォーム側からの訴訟の可能性）

対策：利用するAIサービスの利用規約を詳細に確認する

法的環境の変化

・現状の法律の新しい解釈

・AIに関する法整備の進行に伴う新しいルールの策定

対策：画像生成AI関連の訴訟やAI関連の法改正の動向を定期的にチェックする

2. 技術的なリスク

出力結果の一貫性欠如

同一プロンプトでも異なる結果が生成される可能性

対策：気に入った生成画像を即時保存する癖をつける

品質管理の課題

グロテスク、アダルト系の画像や、異様な人体構造（例：指が6本）の不適切画像を生成する危険性

対策：人間による最終チェックプロセスを確立する

3.社会的影響

誤解や炎上のリスク

・AI生成画像使用に対する社会の敏感な反応

企業イメージへの影響

・SNS上での批判拡散による長期的なブランドダメージ

倫理的考慮

AI生成画像における無意識のバイアスや差別的表現などの倫理に触れる危険性

あなたに適したAIをリスクなく使おう

この記事では、画像生成AIの進化とその多様な活用方法について解説しました。画像生成AIは、テキストから高品質な画像を生成する能力を持ち、アートやデザインからマーケティング、エンターテインメント、教育など、幅広い分野で活用されています。

しかし、画像生成AIを利用する際には、著作権侵害のリスクや商用利用の制限など、いくつかの注意点があります。これらのリスクを理解し、回避することが重要です。

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