【必見】画像生成AIとは？おすすめツール・特徴や仕組みを解説

画像を作成する際に、何度もトライアルアンドエラーを繰り返してしまうことはありませんか？そのようなとき、画像生成AIがあれば、手軽に高品質な画像を作成できます。

本記事では、画像生成AIが何なのか、その仕組みやメリット・デメリットについて詳しく解説します。AIを使うことで、従来よりも高いクオリティで画像を作成できるため、クリエイティブな作業の効率化が期待できるでしょう。

画像生成AIとは

画像生成AIは、テキストやデータなどの入力情報から画像を生成する技術です。例えば、「AIが猫を見ている様子」というテキストを入力すると、AIがそれに基づいて自動的に画像を生成します。

よく使われているサービスだと、下記が挙げられるでしょう

• DALL・E2

• Bing Image Creator

• Canva

画像生成AIは、まだ開発の初期段階ですがさまざまな分野で活用されています。今後も技術が進歩し、より広範な分野での活用が期待できるでしょう。

画像生成AIが注目された背景

画像生成AIの技術は近年急速に進歩し、よりリアルで高品質な画像の生成が可能になりました。これにより注目度が高まり、画像生成AIを搭載したサービスの普及も進んだことでより身近なものになったことが要因として挙げられます。

また、その手軽さも一つの要因として考えられます。例えば、DALL-E2は、テキストの説明からリアルな画像を生成できるサービスです。

欲しい画像を直感的にテキストへ起こし、入力するだけで近いものが生成されるハードルの低さが、多くの人が扱えるというメリットを生み出しているためです。

今後も技術の進歩とサービスの普及により、画像生成AIはさらに多くの分野で注目されると考えられます。

AIが生成できる画像の例

AIが生成できる画像の例は、以下が挙げられます。

これらは、AIが生成できる画像のほんの一例です。入力したプロンプト次第ではさらに多くの種類を生成できますし、どのようなレタッチで作るのかにこだわるだけでも、作者の数だけ作品は出来上がるでしょう。

画像生成AIの仕組み

画像生成AIの仕組みをわかりやすく伝えると、大量のデータをAIに覚えてもらうことで似たような画像を生成してもらうイメージ、となります。生成する工程は、大きく分けて2つのステップに分けられます。

• 学習フェーズ

• 生成フェーズ

学習フェーズでは、AIに画像とテキストのペアを大量に学習させます。例えば、「AI」というテキストとAIの画像を100万枚学習させるといった具合です。AIはどのようなものかを、学習によってAIが理解した状態です。

次に生成フェーズでは、生成したい画像のテキストをAIに入力すると、AIは学習した画像とテキストのペアを参考に新しい画像を生成します。例えば、「人とAI」というテキストを入力すると、AIが「人とAIに関連する」画像を生成する形です。

このように、脳神経系の動作を模したニューラルネットワークと呼ばれる数理モデルを用いて、大量のデータを学習する「ディープラーニング」を活用し、画像認識や自然言語処理などのタスクを実行することで画像生成を可能にしているのが画像生成AIです。

画像生成AIの仕組みは非常に複雑ですが、学習次第でよりリアルで高品質な画像の生成ができるでしょう。

画像生成AIのメリット

画像生成AIのメリットは、下記が挙げられます。

• クリエイティビティの向上

• 作業効率の向上

• コストの削減

• マーケティング強化

クリエイティビティの向上

画像生成AIは、クリエイティビティの向上に役立ちます。アーティストが想像した画像を生成したり、新しいアイデアを生み出したりするために使用できるためです。

例えば、アーティストがAIの絵を描きたいが、どのような絵を描いたらいいかわからない場合、画像生成AIを使って生成できます。それを見たアーティストは新しいアイデアを生み出したり、創作活動の幅を広げたりできるでしょう。

もちろん、絵が描けない人にとっても有効なツールです。画像を説明するためのテキストさえ作れば、誰でも高いクオリティで生成でき、自らの創造性を高められるはずです。

作業効率の向上

画像生成AIは、画像の作成にかかる時間と手間を大幅に削減でき、作業効率の向上にも役立ちます。

例えば、広告やマーケティングの仕事に従事している人が商品の画像を作成したり、教育者は、学生に説明するための画像を作成したりできます。

従来、画像をゼロから作成すると数時間または数日かかるのが一般的です。しかし、画像生成AIを使用すれば、数分または数秒で画像を作成できます。

資料作り等で活用する場合、作業効率を向上できて自由に使える時間を確保するなども期待できるでしょう。

コストの削減

画像生成AIは、画像の作成にかかる費用を大幅に削減できます。自ら作成できない場合、画像作成の専門家（グラフィックデザイナー等）に依頼する必要があります。

しかし、画像生成AIを使用すれば、画像作成の専門家に依頼することなく、画像を作成できます。これにより、商品の画像を作成するための費用を大幅に削減できます。

マーケティング強化

画像生成AIはマーケティングを強化するために使用できます。画像生成AIは、下記の用途で資料の作成に使用できます。

これにより、視認性の向上やインフォグラフィック等のイメージ共有によって資料効果を高めて以下の効果が期待できるでしょう。

• ターゲットオーディエンスのリーチ

• 売上アップ

• ブランド認知度の向上

画像生成AIは、魅力的でクリエイティブな画像を作成でき、作業効率の向上やコスト削減など多くのメリットがあることで利用者を徐々に増やしています。

画像生成AIのデメリット

多くのメリットを得られる画像生成AIですが、いくつかのデメリットがあります。ここからは、その中でも知っておきたい下記の代表的なデメリットを解説します。

• 品質が担保されない

• 一定の費用がかかる

• 日本語対応が少ない

品質が担保されない

画像生成AIは、学習したデータに基づいて画像を生成するため、データの品質が画像の品質に影響します。例えば、学習したデータに低品質の画像が含まれている場合、生成される画像も低品質になる可能性があります。

また、画像生成AIは、常に完璧な画像を生成できるとは限りません。画像の生成に失敗したり、期待した画像を生成しなかったりする可能性があります。

画像生成AIは、まだ開発の初期段階にあるため、利用前には品質について確認しておきましょう。

一定の費用がかかる

画像生成AIは、使用するために一定の費用がかかります。例えば、DALL-E2であれば無料で利用できますが、回数制限が設けられています。

制限を解除するには、ドル払いとはなるものの約2,000円で115回分を追加可能です。

画像生成AIとして提供されているサービスの種類や運営によって金額が変わるものの、じっくりと何度も使いたい場合は一定の費用を用意しておくとよいでしょう。

日本語対応が少ない

画像生成AIは、英語で開発されているものがほとんどであり、日本語対応のものは少ないです。

例えば、DALL-E2は英語で開発されており、日本語に対応していません。そのため、必要に応じて日本語を英語に変換して使う必要があるでしょう。

また、日本語対応が少ない理由として以下も挙げられます。

• 日本語は英語よりも複雑

• 日本語のデータセットが少ない

• 日本語の画像が少ない

拠点を置く国から対応することも相まって、日本語対応のツールがまだ少ないのが現状です。このようにデメリットとなる部分はあるものの、画像生成AIは非常に便利なものです。

どのような画像を作りたいのかにあわせて適切なサービスを選びましょう。

画像生成AIの選び方

画像生成AIの選び方は、下記の要素を押さえましょう。

また、目的に合った画像を生成する能力や画像の品質、利用料金や日本語対応などの点を確認しておくと長く使えるものに出会えます。

画像生成AIの基本的な使い方

画像生成AIの基本的な使い方は、下記のとおりです。

1. ツールを用意する

2. プロンプトを入力する

3. プロンプトに基づく画像生成が行われる

ツールを用意する

画像生成AIを使用する際には、まず使用するツールを用意する必要があります。

• 生成画像の精度

• 生成画像の種類

• コスト

• 使いやすさ

などを考慮して、使いたいツールを選びましょう。

プロンプトを入力する

画像生成AIを使用するには、テキストの説明を入力する必要があります。このテキストの説明をプロンプトと呼びます。プロンプトには、画像の作成に必要な情報を含める必要があります。

例えば、「青い空と白い雲の絵を生成してください」というプロンプトであれば、画像生成AIは青い空と白い雲の絵を生成します。

プロンプト（呪文）とは

プロンプトとは、画像生成AIに指示を与えるためのテキストの説明です。プロンプトは、明確かつ簡潔にする必要があります。

また、画像生成AIで生成可能な画像を指定する必要がある点に注意してください。

プロンプトに基づく画像生成が行われる

プロンプトを入力すると、画像生成AIはプロンプトに基づいて画像を生成します。生成された画像は、画像生成AIの画面に表示される方式が一般的です。

場合によっては複数作成され、そのうちから選べるものもあります。

画像生成AIを導入する際の注意点

画像生成AIを導入する際の注意点は、以下が挙げられます。

• 著作権の問題

• 偏見

• 悪用問題

著作権の問題

画像生成AIは、大量の画像データで学習されているため、生成された画像が著作権で保護されている画像と類似している可能性があることに注意が必要です。

そうすると、画像生成AIで生成された画像であっても、商用利用や営利目的で使用する場合には、著作権者の許可を得る必要があるでしょう。

偏見

画像生成AIは、学習したデータに偏りが含まれていると、その偏りが生成される画像にも反映される可能性があります。

例えば、学習データに女性の画像が少ない場合には、生成される画像にも女性の画像が少ない可能性があります。

画像生成AIで生成された画像を、人種、性別、宗教などの観点から公正に使用することが重要です。

悪用問題

画像生成AIは、偽の画像を生成するために使用される可能性があります。例えば、偽のニュース記事に使用されたり、なりすましに使用されたりする可能性があるなどです。

画像生成AIを使用する際には、画像の悪用を防ぐための対策を講じることが重要です。

画像生成AIの金額の目安

画像生成AIの料金は、AIの種類や画像のサイズ、生成する画像の数などによって異なります。一般的に、1枚の画像あたり数百円から数万円程度です。

例えば、DALL-E2は初月で50クレジット、その後は月に15クレジットまで無料で使えます。さらに多くの画像を作る場合は、$15で115クレジットの購入が可能です。

無料で使えるものも多くありますが、より精度が高いものや、特定のジャンルに特化したものを使うとなるとある程度の費用が必要でしょう。

画像生成AIの活用事例

画像生成AIの活用事例は、下記が挙げられます。

イラストから写真まで幅広く作成できるため、必要に応じてツールを選び、クリエイティブな活動に役立てましょう。

【無料あり】画像生成AIツールの例

画像生成AIツールの例は、下記が挙げられます。

• DALL・E2

• Bing Image Creator

• Canva

それぞれに掲載している画像は、「clear blue sky」または「透き通る青い空」というテキストで実際に生成したものの例です。

DALL・E2

OpenAIによって開発されたテキストから画像を生成できるAIです。

DALL-E2は、膨大な量のテキストと画像のデータセットでトレーニングされており、テキストの説明から画像を生成できます。

1回の画像生成で1クレジットを消費し、初月で50クレジット、その後は月に15クレジットまで無料です。

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【関連記事】【PC・スマホ対応】ChatGPTの使い方と便利な活用術

Bing Image Creator

Microsoftが提供するDALL・E2を用いた画像生成AIです。こちらもテキストから画像を生成でき、日本語での入力にも対応しています。

Microsoftアカウントが必須なものの、常に無料で使い続けられます。

＞＞公式サイトはこちら

Canva

Canvaは、画像、グラフィック、ビデオを作成できるグラフィックスデザインプラットフォームです。プロ並みのデザインを作成するために使用できる幅広いツールとテンプレートを提供しています。

無料のアカウントを作成すると、1日25回まで生成できます。

＞＞公式サイトはこちら

画像生成AIに関するよくある質問

画像生成AIに関するよくある質問へまとめて回答します。

• AI画像認識とは何ですか？

• 画像認識AIの使用例は？

• 画像認識の応用例は？

• AIの活用事例の一覧は？

• 画像解析の応用例は？

AI画像認識とは何ですか？

AI画像認識とは、機械学習技術を用いて画像を自動的に解析し、画像内の物体やパターンを認識する技術のことです。例えば、自動運転車のカメラが道路標識を認識するのに使われたり、セキュリティカメラが不審な行動を検知するのに使われたりします。

画像認識AIの使用例は？

画像認識AIの使用例は、自動運転車やセキュリティカメラのほか、医療分野ではX線写真やMRI画像から病気を検出するのに使われたり、製造業では製品の欠陥を検出するのに使われたりします。

画像認識の応用例は？

画像認識の応用例は、スマートフォンのカメラアプリが写真内の被写体を自動的に認識して最適な撮影モードを選択することや、インターネット上の画像検索エンジンが似たような画像を検索することなどが挙げられます。

AIの活用事例の一覧は？

AIの活用事例は、自動運転車、音声認識、自然言語処理、画像認識、顔認識、センサーデータの解析など多岐にわたります。

画像解析の応用例は？

画像解析の応用例は、医療分野ではX線写真やMRI画像から病気を検出するのに使われたり、製造業では製品の欠陥を検出するのに使われたりします。また、農業分野では作物の生育状況を判断するために用いられますし、防災分野では、衛星画像を解析して災害被害の状況を把握するなどにも使われます。

まとめ

画像生成AIは、テキストから画像を生成することができ、マーケティングや教育、デザイン、ゲーム、映画やテレビなど、幅広い分野で活用されています。

しかし、その一方で著作権問題や偏見、悪用問題なども存在します。画像生成AIを使用する際には、これらの問題に対処するための対策を講じることが重要です。ぜひこの記事を参考に、自分の目的に合った画像生成AIを見つけてみてください。

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