MidjourneyやStable Diffusionなど、AIで画像を生成できるツールが登場し、そのハイクオリティでクリエイティブな画像が話題となっています。

本記事では、画像生成AIを利用したいと考えている方向けに、ユーザー数の多いおすすめ画像生成AIツールや使い方、活用の具体例についてわかりやすくご紹介します。

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AIが画像を生成する「画像生成AI」とは？

画像生成AIとは、生成AIの一種で、ユーザーがテキストでの指示や参考画像の添付などを行うと、その内容に基づき新しい画像を生成してくれるAIのことです。

画像生成AIは、かなり高品質な画像をリアルタイムで生成することができるため、広告・ゲーム・映画などの幅広い業界で活用が進んでいます。　

その品質の高さから、アメリカ・コロラド州で開催されたアートコンテストで、画像生成AI「Midjourney」を用いて作成された絵が、１位を獲得したというニュースが世界的に話題となりました。

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ユーザー数の多いおすすめ画像生成AIツール５選

ユーザー数の多いおすすめの画像生成AIツールとして、以下の5つが挙げられます。

• ①Midjourney：Discord上で利用できるハイクオリティな画像生成AI
• ②Stable Diffusion：オープンソースとして無料で公開されている画像生成AI
• ③DALL・E2：OpenAIが提供するクリエイティブな画像生成AI
• ④Adobe Firefly：１００を超える言語に対応したアドビの画像生成AI
• ⑤Bing Image Creator：自動でプロンプトも作成してくれるユーザーフレンドリーな画像生成AI

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①Midjourney：Discord上で利用できるハイクオリティな画像生成AI

Midjourneyは、日本でも多くのユーザーに利用されている最も有名なハイクオリティ画像生成AIで、1600万人以上のユーザーを擁しています。チャットアプリであるDiscord上で利用でき、単語や文章などのテキストを入力するだけで簡単に画像を作成することが可能です。

日々バージョンが更新され、よりクオリティの高い画像を生成できるようになっており、アニメやマンガのイラスト作成やプレゼン資料の作成など様々な場面で活用することができます。

料金プランは、10ドルから120ドルまで複数用意されており、使う頻度や目的によって自由に選択することができます。そのため、気軽に画像生成で遊んでみたい方にとっても、本格的に仕事で使いたい方にとってもおすすめです。

②Stable Diffusion：オープンソースとして無料で公開されている画像生成AI

Stable Diffusionは、イギリスのAIベンチャーStability AIが開発・提供している画像生成AIです。

Stable Diffusionの重要な特徴として、オープンソースとして無料で公開されている点が挙げられます。これは、「誰もが自由にAI技術を活用できるようになるべきである」というStability AIの考えに基づくものです。その結果、多くのユーザーから支持を集め、ユーザー数は1000万人に上ると推定されています。

2023年には、日本法人Stability AI Japan株式会社が設立され、日本向けのサービス提供も本格的に始動しています。

無料で使えるため、AIツール初心者やライトユーザーにおすすめのツールです。

③DALL・E2：OpenAIが提供するクリエイティブな画像生成AI

DALL・E2（ダリ ツー）はChatGPTをリリースしたOpenAIが提供する画像生成AIツールです。

DALL・E2の特徴として、現実にはあり得ない奇想天外でクリエイティブな画像を生成できる点が挙げられます。例えば、「An astronaut riding a horse in photorealistic style.」（馬に乗っている宇宙飛行士の写実感のある画像）という一見想像しがたい画像も、上のように忠実に生成することができます。

回数制限はありますが、無料で利用することも可能なので、気軽に画像生成を試してみたい方にもおすすめです。

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④Adobe Firefly：１００を超える言語に対応したアドビの画像生成AI

Adobe Fireflyは、アドビが開発し、100を超える言語に対応しているAI画像生成ツールです。

シンプルなテキスト入力で美しい画像やカラーパレットなど最高品質の作品を制作することができます。また、生成した画像の特定のオブジェクトを削除したり、新しいオブジェクトを追加することもできます。

毎月生成できる画像の枚数に応じて、無料プランとプレミアムプランがありますが、プレミアムプランでも月680円と比較的低額で利用できる点も魅力の一つです。

⑤Bing Image Creator：自動でプロンプトも作成してくれるユーザーフレンドリーな画像生成AI

Bing Image Creatorは、Microsoftが提供する画像生成AIツールです。Microsoftのアカウントを持っていれば、無料で気軽に試すことができます。

Microsoftアカウントでログインし、テキストでプロンプトを入力するだけで、簡単に好みの画像を作成することができます。また、自動でプロンプトを作成してくれる機能も搭載されているので、AIサービスの利用に慣れていない初心者にも優しい設計となっています。

Bing Image Creatorは、対話型生成AIであるBing AIのチャット上でも利用することができ、どのような画像を生成してほしいかをチャットで指示すれば、すぐに画像が生成されます。

その手軽さと使いやすさから、Microsoftアカウントユーザーを中心に、今後大きく普及していくと考えられます。

AIの画像生成機能の３つの活用方法

AIの画像生成機能を活用する方法として、主に以下の3つが挙げられます。

• ①広告・プロモーションにおけるコンテンツ作成
• ②アニメ・ゲーム等におけるコンテンツ作成
• ③建築や製造現場等での設計デザインの作成

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①広告・プロモーションにおけるコンテンツ作成

画像生成AIを活用することで、広告やプロモーションにおけるコンテンツ作成を効率化しコストを削減できます。

特に、広告のA/Bテストや消費者へのパーソナライズなどを目的とし、多数のコンテンツが必要な場合、画像生成AIの高速かつ効率的な生成能力は、費用対効果の高い選択肢となります。

②アニメ・ゲーム等におけるコンテンツ作成

画像生成AIを活用することで、アニメやゲームのイラスト作成業務を大幅に効率化することができます。

画像生成AIは、人間では思いつかないようなクリエイティブな画像を大量に生成できるので、従来よりも魅力的なプロダクトを低コスト・工数で実現することが可能となります。

③建築や製造現場等での設計デザインの作成

建築や製造業界において、建築物や製品の設計デザインを画像生成AIで作成することができます。

製品の設計・デザインのプロセスが効率化されるとともに、人間ではなかなか思いつかなかったクリエイティブな設計・デザインが可能となります。

AIによる画像生成の活用事例５選

AIによる画像生成の活用事例として、主に以下の5つが挙げられます。

• ①パルコ：広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成AIで作成
• ②日本コカ・コーラ：AIを活用した消費者参加型の広告を展開
• ③キンチョール：若者向けCMの企画とコンテンツ制作に生成AIを活用
• ④大林組：生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案
• ⑤mign：リノベーションのイメージ画像を生成するAIツールを提供

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①パルコ：広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成AIで作成

パルコは、最先端の画像生成AIを駆使したファッション広告として、「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」広告を制作・公開しました。

この広告では、実際のモデル撮影は行わず人物から背景にいたるまで、プロンプトから構成され、グラフィック・ムービーの他、ナレーション・音楽も全て生成AIにて作成しています。

人間のモデルではなく生成AIが作成したモデルを起用することで、モード感のある新しいファッション広告を実現しています。

②日本コカ・コーラ：AIを活用した消費者参加型の広告を展開

日本コカ・コーラは、広告制作に使用した画像生成AIツール「Create Real Magic」を一般公開しました。

このツールでは、ユーザーがアカウントを作成後、テーマやシーン、スタイルを選ぶことで、クリスマスカードを生成することが可能です。

利用者が生成した画像は、コカ・コーラの屋外広告やSNSで紹介され、消費者参加型の新たな広告の事例として注目を集めています。

③キンチョール：若者向けCMの企画とコンテンツ制作に生成AIを活用

大日本除虫菊は、生成AIを活用したロングセラー商品「キンチョール」の新CM「ヤング向け映像」篇を公開し話題となりました。

このCMでは、画像生成AIを活用し、未来都市と「キンチョール」を融合させたポップで革新的な映像を制作。

またコンテンツ制作のみならず、若者向けのユニークなCMの企画案のブレストにも対話型の生成AIが活用されています。

④大林組：生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案

大林組は、初期段階の設計業務の効率化が可能な生成AIを活用したツールを開発しました。

このツールを用いると、建物の大まかな形状を描いたスケッチや、コンピュータで作成した3Dモデルを基にして、建物の外観デザインを複数の提案を受けることが可能です。

その結果、迅速なデザイン生成を可能にし、設計者が手作業で行っていた時間のかかるプロセスを省略。

これにより、設計者は、顧客の要望をすぐに形にし、顧客との意見のすり合わせをスムーズに行え、最終的なデザインへの合意を迅速に進めることができます。

⑤mign：リノベーションのイメージ画像を生成するAIツールを提供

株式会社mignは、リノベーションプランニングを支援する画像生成AIソリューションをリリースしました。

このソリューションでは、リノベーション前の部屋の画像をアップロードし、変更したい雰囲気や色を記述するだけで、AIがリノベーション後のイメージ画像を即座に生成します。

従来の設計プロセスでは、クライアントのインタビューを基にイメージ画像を作成し、フィードバックを受けて修正を重ねる必要がありました.

一方、本ソリューションを活用することで、プランナーや設計者の作業負担と時間を大幅に削減し、クライアントに迅速にビジュアルで提案できます。

生成AIのビジネス活用を成功させるための５つのポイント

企業が生成AI活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の５つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状や生成AIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

生成AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されている生成AIを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、生成AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が必要となります。

企業が生成AIを導入するための４つのステップ

企業が生成AI活用を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜Step1：活用方針の検討＞

• 最新の市場動向のキャッチアップ
• 自社の活用可能性の整理
• 生成AIの活用目的・ゴールの設定

＜Step2：利用環境構築＞

• セキュリティ・データ管理体制の強化
• ガイドライン・マニュアルの策定
• 社員向けのAIリテラシー研修
• 社内業務での試験運用

＜Step3：試験開発・運用(PoC)＞

• PoCを行うユースケースの検討
• 要件定義・プロトタイプ開発
• 運用と評価

＜Step4：本開発＞

• 本開発を行うユースケースの検討
• 要件定義・本開発
• 運用と評価
• 活用方針・内容の継続的なカイゼン

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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Step1：活用方針の検討

1つ目のステップは、自社として生成AIをどのように活用していくかの大方針の検討です。

生成AIは社内業務効率化や顧客体験の向上、新規事業創出など様々な目的で活用が可能だからこそ、自社の課題にマッチした目的とユースケースで活用することが、投資対効果を大きく左右します。

最新の技術や競合の動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、生成AIをどのような領域で、どの程度ダイナミックに活用していくかの目的やゴールを初期的に設定しましょう。

Step2：利用環境構築

2つ目のステップは、生成AIを安全かつ効率的に活用できる、社内のシステムやルールなどの利用環境の構築です。

企業が生成AI活用に踏み切れない理由として、機密情報漏洩などのセキュリティリスクの懸念が挙げられますが、適切なシステム設計・データ管理やガイドラインの策定などを行うことで、それらのリスクに対処しながら、業務効率化に繋げることが可能です。

社員に対し、生成AIをリサーチや文書作成などの日常的な業務に安心して活用できる環境を提供することで、自社のどのような業務と生成AIの相性が良いのかという現場からの示唆を得ることができ、プロトタイプ・本開発の企画への重要なインプットとなります。

Step3：試験開発・運用(PoC)

3つ目のステップは、自社にマッチするユースケースの検証に向けた、プロトタイプの開発と運用です。

顧客対応支援や社内のナレッジ検索、新機能・サービスの実装などの生成AIの幅広いユースケースの中から、自社の経営課題解決にマッチするいくつかのユースケースに絞り込み、プロトタイプを開発し、実際の業務で運用します。

PoCを実施することで、コストを抑えながら生成AI活用のインパクトを検証しつつ、見えてきた改善点から本開発の精度を高めることが可能です。

Step4：本開発と運用

4つ目のステップは、本格的な生成AIを活用したシステムの開発と運用、継続的なカイゼンです。

自社独自のデータ基盤の構築・連携や活用シーンに特化したアウトプット精度の改善などを実施し、自社の目的達成に特化した生成AIシステムを開発します。

PoCの結果を踏まえ、本開発を行うユースケースや活用範囲を決定することで、生成AI活用の費用対効果を最大化することが可能です。

また、開発しっぱなしで終わるのではなく、本開発したシステムを運用し上がった成果や改善点、技術進化などを踏まえて、活用方法や内容を継続的にカイゼンしていくことが重要です。

このプロセスを通じ、生成AI活用のポテンシャルを最大限に発揮することで、業務生産性や顧客への提供価値の観点から、大きな競争優位性を構築することに繋がります。