新しいキャリアパスを考える方にとって、AIの進化によって生まれた画像生成AIの求人は魅力的なものです。画像生成AIは広告、エンターテインメント、製品設計など多くの分野で有用であり、今後もその利用は多くなることが見込まれます。

実際に中国では、画像生成AIの進化によって、イラストレーターの求人が減少し、失業率が上昇しているという現象が起きています。そのため、AIが人間の仕事を奪う可能性は、誰もが不安に感じることでしょう。

しかしながら、画像生成AIの求人は新卒や未経験でも挑戦できる領域としても、その存在を確立しつつあります。技術の進歩によって、必要なスキルセットは大幅に減り、求人への応募がしやすくなったためです。

では、実際にはどのような仕事内容があって、向いている人材は誰が当てはまるのでしょうか。そこで本記事では、画像生成AIの求人の増加傾向や新卒・未経験でも挑戦できる可能性、および向いている人について詳しく解説します。

自身のキャリアパスを見つける上での参考として、ぜひ最後までご一読ください。

画像生成AIの求人は新卒・未経験でも挑戦できる領域

画像生成AIの求人は、即戦力として募集する企業がある一方で、新卒・未経験でも挑戦できる領域としても検討できます。なぜなら、画像生成AIの技術がまだ発展途上であり、多くの企業が研究開発や実用化に取り組んでいる最中だからです。

そのため、画像生成AIに関する専門知識や実務経験を持つ人材はまだ少なく、新しいアイデアやチャレンジ精神を持った人材が求められる傾向にあります。

また、画像生成AIの技術は日々進化しており、最新の研究やツールを追いかけることも求められ、自己学習能力や情報収集能力も必要です。

AIの知識やスキルは必須条件

ただし、画像生成AIの求人に応募するには、AIの知識やスキルに明るくないと難しいということも事実です。画像生成AIの技術は、以下のAIの能力を用いています。

これらの能力を身につけるためには、プログラミングの知識に加えて、機械学習や深層学習などの知識が求められます。特にGANは非常に複雑で難解な技術であり、その理論や実装には高度な数学や統計の知識が必要です。

なお、大手や中堅企業ではすぐに画像生成AIを取り入れたいという希望から、即戦力としての実力を求められます。そのため、極めてハードルが高く、採用を勝ち取るためには努力が必要です。

では、どのようにして画像生成AIの求人に応募できるようになるのでしょうか？以下に、いくつかの方法を紹介します。

• 業務委託やクラウドソーシングで経験を積む

• スクールに通って学ぶ

• 既存技術を使って作る

どれがベストかは一概には言えません。自分の目的や状況に合わせて、最適な方法を選ぶことが大切です。

業務委託やクラウドソーシングで経験を積む

業務委託やクラウドソーシングで経験を積む方法は、実際に自分で画像生成AIを作ってみたり、他の人から依頼された仕事を受けてみたりすることです。画像生成AIの仕組みや応用範囲を理解したり、実践的なスキルを身につけたりできます。

ただし、業務委託やクラウドソーシングでは、自分で学習資料を探す必要があることや、問題への対処で苦労することがあります。また、求人に応募する際には、自分の作品や実績をアピールすることも必要となるでしょう。

そのため、中長期的な計画を立てて、自分のスキルレベルや目標に合わせて仕事を選ぶことがおすすめです。

スクールに通って学ぶ

2つ目に、スクールに通って学ぶ方法が挙げられます。具体的には、専門的な教育機関に入って、画像生成AIの基礎から応用までを学ぶなどです。

スクールには、最新の技術やトレンドについて知ることができたり、質問や相談ができたりするメリットがあります。

例として、テレワーク・テクノロジーズ株式会社は『タノメルキャリアスクール』というオンラインスクールを運営しており、10月1日からイラスト生成AIをマスターするStable Diffusionコースを新設しました。完全未経験からイラスト生成AIスキルが習得可能であり、PCの選び方や環境構築などもサポートしてくれます。

ただし、この方法では、費用や時間の面で制約がある場合もあります。また、卒業後も自分で学び続ける姿勢が必要となるでしょう。

参考：日本から世界標準のAIクリエイター養成へ向けて「Stable Diffusion習得コース」を新設、PCの選び方など完全未経験からイラスト生成AIスキルが習得可能に。｜テレワーク・テクノロジーズ株式会社のプレスリリース (prtimes.jp)

既存技術を使って作る

最後に、既存技術を使って作る方法です。よく挙げられるのは、DALL-E3やStable DiffusionなどのAPIを使った方法を用いるものでしょう。こうしたすでにある技術を使えば、必要なスキルセットを大幅に減らせます。

例えば、DALL-E3はテキストから画像を生成するAPIであり、コーディングやデータセットの準備などの手間が省けます。そのため、ハードルを下げて画像生成AIの求人へ応募できるようになります。

ただし、既存技術を使って作る方法では、APIの利用料金や制限がある場合もあります。また、オリジナリティや品質の面で劣る場合もあることにご留意ください。

このように、画像生成AIは、近年急速に発展しており、多くの企業や個人が利用しています。しかし、この技術の進化は、一方で画像制作に関わる職業の将来性に影響を与えているという懸念もあります。

ここからは、画像生成AIの市場動向や社会的な影響、そして人間のクリエイターがどのように対応すべきかについて考察します。

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【市場】画像生成AIの進化で求人は増加傾向にある

まず、2023年10月時点（弊社調べ）で、「画像生成ai」で検索すると、インディードでは東京都で関連する求人が694件、求人ボックスでは全体で1,149件、Dodaでは「画像生成」だと49件という結果が出ました。

つまり、以前までは見られなかった画像生成AIに関する求人が増えていることを示しています。特にゲームや広告などの分野では、高品質な画像を短時間で作成できるAIの需要が高まっていると考えられるでしょう。

画像生成AIの求人が増える一方で『不安視する声』も

しかし、画像生成AIの普及は、人間の仕事を奪うという不安も生んでいます。ライボ（東京）の調査機関Job総研が行ったアンケートによると、AIが「人間の仕事を奪うと思う」と答えた人の割合が76.9％に達しました。

画像出典：生成AI「仕事奪う」76％　若年層ほど進化に懸念 ｜ 共同通信 (nordot.app)

特に20代では81.7％という高い数字が出ており、若い世代ほどAIに対する危機感を持っていることがわかります。そのため、画像生成AIは、社会に大きな変化をもたらすことは間違いないと考えられます。

実際に中国ではイラストレーターの失業が増加中

実際に、画像生成AIはすでに一部の国や地域でイラストレーターなどの職業に影響を与えています。例えば中国では、2022年に発表された画像生成AIツール「DALL-E2」、「Midjourney」、「Stable Diffusion」などが話題となりました。

こうした画像生成AIツールは、多くのゲームメーカーによって使用されており、わずか数秒で高品質なイラストを作成できます。杭州市のゲーム業界の採用担当者は、経済の減速やAIの急速な進歩などの影響で、過去1年にイラストレーターの募集が約70%減少したと語っています。

AIに欠けている能力から活躍領域を模索する意見も

しかし、画像生成AIは万能ではありません。ネット上で大量の類似画像を収集できるためアニメやSF風のイラストを作るのは得意ですが、ニッチなアートスタイルやオリジナリティに富んだ作品になるとお手上げです。

また、クライアントやユーザーのニーズや感情を理解し、コミュニケーションを取ることも苦手です。そのため、画像生成AIは補助的なツールに過ぎないとの意見もあります。

人間のクリエイターは、AIに欠けている能力や感性を生かし、自分の得意な分野やスタイルを見つけて活躍することが重要だと考えられます。

参考：中国、画像生成AIでイラストレーターの失業増加 求人7割減の都市も | 36Kr Japan | 最大級の中国テック・スタートアップ専門メディア

著作権などの権利問題を完全にクリアしたツールまで登場

そんな中、著作権フリーの画像だけを用いてトレーニングされたAIが登場しました。その名はAdobe Firefly（アドビファイアフライ）です。生成された画像はすべて著作権フリーであり、一定の条件さえ満たせば商用利用も可能です。

一方で、アドビ日本法人CDO、いわゆる最高デジタル責任者の西山正一氏は、Adobe Fireflyについて「AIが人間のクリエーティビティを奪うことはない」と断言しています。加えて、「良し悪しを判断し、どう生かすかを考えるのは人間の仕事」とも語っています。

そのため、画像生成AIによる業務の効率化や新たなムーブが一定以上生まれて求人は増えつつあるものの、専門性の高いクリエイターはそのまま残るといった市場になると考えられるでしょう。

では、画像生成AIに関わる仕事はどのようなものがあり、どれくらいの収入が期待できるのでしょうか？次項では、インターネット上で見つかった画像生成AIの求人情報を参考に、月給や年収、時給などの平均値をまとめてみました。

参考：米アドビの生成AI、Fireflyの衝撃 クリエーターの失業は増えるか：日経ビジネス電子版 (nikkei.com)

画像生成AIの求人から見る気になる月給・年収（時給）

まず、画像生成AIに関わる仕事の年収の平均は約1,210万円、月給の平均は約47.5万円、時給の平均は約2100円ということがわかります。これは一般的なITエンジニアの平均年収である約442万円（※Doda調べ）よりもかなり高い水準です。

ただし、これらの数字はあくまで目安であり、実際の収入は業務内容やスキルレベル、勤務地や企業規模などによって異なります。また、求人情報の掲載日時や更新頻度も考慮する必要があります。

加えて、月給・年収（時給）の数字には幅があります。例えば、AIプロダクトオーナーやデータサイエンティストなどの高度なスキルを要する職種では、年収2,000万円以上を狙える可能性があります。

一方で、画像生成AIの制作スタッフや開発アシスタント業務スタッフなどの補助的な職種では、年収200万円台から400万円台という低い水準にとどまる場合もあります。

画像生成AIに関わる仕事は、収入面で魅力的なものが多いだけに、競争も激しく、高いスキルや経験が求められます。また、画像生成AIの技術は日進月歩で進化しており、常に最新の知識やトレンドをキャッチアップする必要があります。

【参考情報】

求人の参考：

• ITエンジニアの平均年収はいくら？給料アップを目指す方法や転職事例も解説 ｜転職ならdodaエンジニア IT

• 画像生成aiの求人 - 東京都 | Indeed (インディード)

• AI 画像の仕事・求人情報｜求人ボックス (xn--pckua2a7gp15o89zb.com)

• 画像生成の転職・求人・中途採用情報【doda（デューダ）】

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生成AIの求人へ応募するのに向いている人

生成AIの求人へ応募するのに向いているのは、以下の特性に当てはまる人です。

• 機械学習や画像処理に興味がある

• プログラミングやデータサイエンスのスキルを持つ

• 数学や統計学に強い

• 創造的な問題解決に興味がある

• チームでの協力や協働作業が得意

• 継続的な学習とスキルの向上に意欲的

機械学習や画像処理に興味がある

まずは、機械学習や画像処理に興味がある人が挙げられます。なぜなら、生成AIの開発や運用には、機械学習や画像処理の知識が必要だからです。

• 機械学習：データからパターンやルールを学習し、予測や判断を行う技術

• 画像処理：画像を分析や変換する技術

他にも必要な知識や技術はあるものの、2つの技術に興味がある人は、生成AIの仕組みや応用方法にも関心を持ちやすく、学習意欲も高いでしょう。

プログラミングやデータサイエンスのスキルを持つ

また、プログラミングやデータサイエンスのスキルを持つ人も当てはまります。生成AIの開発や運用には、これら2つのスキルも必要となるためです。

例えば、PythonやTensorFlowなどを使って、生成AIのモデルを構築したり、チューニングしたりすることができます。また、データサイエンスのスキルを持つ人であれば、生成AIに適したデータセットを作ったり、評価したりすることもできます。

このように、プログラミングやデータサイエンスのスキルを持つ人は、生成AIの求人へ応募するのに有利です。

数学や統計学に強い

次に挙げられるのが、数学や統計学に強い人です。生成AIは、数学的な理論やアルゴリズムに基づいて動作しています。

例えば、確率分布や最適化や情報理論などの概念を使って、データから新しいコンテンツを生成するなどです。こうした知識やスキルに明るい人の場合は、仕組みや性能を理解したり、改善したりする工夫に着手できます。

そのため、数学や統計学に強い人は、生成AIの求人へ応募するのに適していると言えるでしょう。

創造的な問題解決に興味がある

意欲という部分で見ると、創造的な問題解決に興味がある人も当てはまります。画像生成AIは、既存のデータから新しいコンテンツを作り出すことができますが、それだけでは十分ではありません。

一般的に生成AIでは、目的や要件に合わせて、適切なコンテンツを作り出すことができるようにしなければなりません。そのため、文法的に正しいだけでなく、意味的にも妥当で創造力を掻き立てるようなプロンプトが、新しい機能や価値の付与に不可欠です。

こうした側面から見ると、創造的な問題解決に興味がある人は、生成AIの求人へ応募するのに向いていると言えます。

チームでの協力や協働作業が得意

画像生成AIにおいては、チームでの協力や協働作業が得意な人にも向いています。AIの仕事は、開発者やデータサイエンティスト、デザイナーやマーケターなど、さまざまな専門家と連携して行うものだからです。

例えば、ユーザーのニーズやフィードバックを受けて、コンテンツの質や量を調整したり、デザインやレイアウトを変更したりするなどは連携によって成り立ちます。そして、チームでの協力や協働作業が得意な人は、生成AIの仕事を円滑に進めることもできるでしょう。

継続的な学習とスキルの向上に意欲的

最後に、継続的な学習とスキルの向上に意欲的な人が挙げられます。生成AIの領域は、日々進化している最中です。そのため、新しい技術や手法やアプリケーションが次々と登場しています。

継続的な学習とスキルの向上に意欲的な人は、生成AIの最新の動向や知識をキャッチアップしたり、自分の能力を高めたりすることができます。そのため、急速に変化する市場にも柔軟に対応し、新たな技術を積極的に取り入れられる点が評価される見込みです。

このように、画像生成AIの求人へ応募するのに向いている人のスキルや特徴は多岐にわたるものです。興味がある方は、今だからこそ高いハードルを乗り越えるチャレンジ精神で、ぜひ応募してみてください。

ここからは、画像生成AIの基本的な原理や、ChatGPTやBingで使えるDALL-E3の特徴について解説します。

そもそも画像生成AIとは

画像生成AIとは、text to imageとも呼ばれる「言葉や文章から画像を生成する技術」のことです。最近では、OpenAIのDALL-E3というモデルが公開され、細部まで鮮明な高解像度の画像を生成できるようになりました。

例えば、「猫がピアノを弾いている」というテキストを入力すると、そのテキストに対応した画像が出力されます。

※DALL-E3による生成

こうした画像生成AIの普及は、Open AIのDALL-Eモデルがきっかけとなっています。2022年6月には、写実的な画像を生成できるMidjourneyというモデルが発表されました。同年8月には、テキストから抽象的な画像を生成できるStable Diffusionというモデルまで登場しています。

では、画像生成AIはどのようにして画像を生成するのでしょうか。

画像生成AIの仕組み

基本的な仕組みは、テキストからベクトルへ変換し、ベクトルから画像が生み出されるというものです。ベクトルとは、数値の集合であり、テキストの意味や特徴を表現します。

1. テキスト入力：例えば、「犬」や「猫」といった言葉が入力されます。

2. ベクトル化：テキストは数値の集合（ベクトル）に変換されます（例：3488935282など）。

3. 関数処理：ベクトルは関数 f(x) を通り、数値が調整されます。

4. 画像出力：関数から出てきた数値の結果が、次は画像として生成されます。

AIは、Tとyの差が小さくなるように学習し、fの中の定数を微調整します。その結果、欲しい出力がベクトルで示すどの数字であるかという答えを見つけて、似たような画像を生成できます。

参考：AIはいったい何を｢学習｣しているのか…｢生成AIにできて､コンピュータには決してできないこと｣とは ｢ChatGPT維持費1日7000万円｣問題も解決に向かう (5ページ目) | PRESIDENT Online（プレジデントオンライン）

モデルによっても違う

画像生成AIには、大きく分けて2つのモデルがあります。

• 敵対的生成ネットワーク（GAN）

GANは、生成器（判別器を騙せるように画像を改良する）と判別器（生成器が作った画像と本物の画像を見分ける）という2つのネットワークが互いに競争しながら学習する仕組みです。鮮明でリアルな画像を生成することができますが、学習が不安定で難しいとされています。

• 変分自己符号化器（VAE）

一方でVAEは、入力された画像を潜在空間と呼ばれる低次元の表現に変換し、その表現から再び画像を復元する仕組みです。

わかりやすくすると、1つのAIが山の中にある宝石（観測データ）を見つけ、それを小さな地図（潜在変数）に変換します。どこに何があるかを簡単に理解できるように、大きな山を小さく表現したものです。

別のAIはこの地図を見て、元の山の景色（観測データ）を想像します。このように、地図（潜在変数）から山の景色（観測データ）を再構成する流れで画像が生成されます。そのため、VAEは、学習が安定で簡単ですが、ぼやけた画像を生成することが多いです。

ChatGPTやBingではDALL-E3が公開

OpenAIは、ChatGPTやBingなどのプラットフォームで使える画像生成AI「DALL-E3」を2023年10月20日に公開しました。DALL-E3は、「DALL-E」というモデルの改良版であり、細部まで鮮明な高解像度の画像を生成できます。

例えば、「赤いドレスを着た女性が花束を持って笑っている」というテキストを入力すると、そのイメージに沿った美しい写真が出力されます。

※DALL-E3による生成

また、安全性チェックが実施されており、誤解を招く画像や不適切な画像などは提供されない仕様となっており安心です。

画像生成AIはどのようにビジネスへ取り入れられるのか

画像生成AIは、コンテンツ制作、マーケティング、教育、研究など、様々なビジネスにおいて有用な応用が可能です。具体的な例として、以下の3つを挙げてみましょう。

• コンテンツ制作の効率化に貢献する

• マーケティングや広告の効果を高める

• 教育や研究の支援になる

コンテンツ制作の効率化に貢献する

画像生成AIは、コンテンツ制作の効率化に貢献できます。例えば、ウェブサイトやSNSなどのオンラインメディアでは、魅力的な画像が必要ですが、その作成には時間やコストがかかります。

しかし、画像生成AIを使えば、テキストやスケッチから簡単に画像を生成できるため、コンテンツ制作のスピードやクオリティを向上させることができます。

また、既存の画像を加工したり、異なるスタイルや角度から見た画像を作ったりもできるため、コンテンツのバリエーションや表現力まで高められるでしょう。

つまり、画像生成AIは、コンテンツ制作における創造性や生産性を高めることができるわけです。

マーケティングや広告の効果を高める

また、画像生成AIでマーケティングや広告の効果を高めるということも実現できます。例えば、商品やサービスの特徴やメリットをテキストで入力すれば、それに合った魅力的な画像を生成できます。

既存の画像をベースに構築できれば、大きく逸脱した画像は生まれないでしょう。加えて、顧客の好みや嗜好に合わせてカスタマイズされた画像を作ることもできるため、パーソナライズされたマーケティングや広告も行うことができます。

これにより、マーケティングや広告のメッセージがより伝わりやすくなり、顧客の関心や購買意欲を引き出すことができると言えるでしょう。

教育や研究の支援になる

また、画像生成AIは、教育や研究の支援にも役立ちます。

例えば、教育では、学習内容に関連するテキストから自動的に画像を生成できるため、学習者の理解や記憶を促進できます。また、研究では仮説やデータから自動的に画像を生成でき、研究者の分析や発見につながるでしょう。

このように、画像生成AIは、教育や研究における知識や洞察を深める際にも便利で、まだまだ多くの活用が期待されています。

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まとめ

画像生成AI（テキストから画像を生成する技術）は、DALL-E3などのモデルが最近注目を集めています。

そして、さまざまなビジネス領域で活用されることが可能であり、コンテンツ制作の効率化やマーケティング・広告の効果向上、教育・研究の支援など、多岐にわたる応用が期待されている分野です。

画像生成AIの求人に向いているのは、創造的な問題解決に興味がある方やチームでの協力が得意な方、そして継続的な学習とスキルの向上に意欲的な方が挙げられます。

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