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イメージ通りの画像を素早く作りたい
もっと高品質な画像を生成したい
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タイプ別お勧め製品
汎用的な画像生成AI🎨
このタイプが合う企業：
マーケティング用の画像を自分で作りたい非デザイナー、SNS投稿やブログ用のビジュアルが必要なビジネスユーザー、画像生成AIを初めて試す方
どんなタイプか：
ChatGPTやGeminiのような汎用LLMに搭載された画像生成機能、またはチャット形式で誰でも使える画像生成AIです。プロンプト（テキスト指示）を入力するだけで、プロ風・イラスト風・漫画風などあらゆるトンマナ（デザインの雰囲気やスタイル）の画像を生成できます。専門知識がなくても使い始められる反面、製品ごとに日本語テキスト描画精度や生成速度に大きな差があり、どの製品を選ぶかで出力品質が大きく変わります。
このタイプで重視すべき機能：
🇯🇵日本語テキスト描画精度
画像内に日本語テキストを含めて生成する際の精度です。FitGapの検証では、製品間で精度に極めて大きな差がありました。バナーやSNS投稿など日本語テキスト入りの画像が必要な場合、この精度が製品選定の最重要ポイントになります。
🖼️Image to Image（画像参照生成）の精度
既存の画像を参照元として渡し、そのテイストや構図を活かした新しい画像を生成する機能です。Text to Image（テキストのみで画像を生成する方式）と異なり、完成イメージに近い画像を効率的に得られます。参照元をどの程度忠実に反映するかは製品によって差があります。
おすすめ製品３選
Nano Banana Pro2
実体験レビュー
デザイン品質・日本語描画ともに最強。迷ったらまずこの画像生成AI
あらゆるテイストで最高精度の画像を生成できる
私が日常的に使用する中で、デザインクオリティ・日本語描画精度ともに現時点でナンバーワンの画像生成AIです。特に日本語描画はほぼ崩れず、驚くほどの精度です。プロ風、イラスト風、漫画風、写真風と、あらゆるトンマナに対応しています。Image to Image（画像を参照して新たな画像を生成する方式）とText to Image（テキスト指示のみで画像を生成する方式）の両方で、意図をしっかり汲み取って高い精度で出力してくれます。
Nano Banana Proで生成したバナー例1
Nano Banana Proで生成したバナー例2
Nano Banana Proで生成したバナー例3
Nano Banana 2で速度が30〜40%向上し、価格も半額に
さらにNano Banana 2のリリースにより、高精度を維持したまま生成スピードが大幅に向上しました。同一の画像がNano Banana Proでは21秒、Nano Banana 2では14秒で出力されています。日常的に使用していても、大体30〜40%前後のスピード改善を実感しています。価格は半額になっているにもかかわらず、出力精度は正直差がわからないほどです。細部の指示次第で差が出るケースはありますが、マーケティング用画像用途では違いに気付きませんでした。このコスパの面でも、ChatGPTや他の画像生成AIを上回っています。
Nano Banana Proでの出力結果（21秒で生成）
Nano Banana 2での同一プロンプト出力結果（14秒で生成。品質も遜色ない）
4K出力を含む42パターンのサイズに対応
アスペクト比が14種類、解像度が3種類あり、掛け合わせで42パターンのピクセルサイズに対応しています。4K解像度にも対応しているため、大型ディスプレイ用の画像も出力できます。用途に合わせて最適なサイズを選択できる柔軟性も、Nano Banana Proが他の画像生成AIを凌駕する一因です。
Nano Banana Proのサイズ・解像度設定画面。14種類のアスペクト比と3種類の解像度から選択できる
利用前に知っておきたいこと
Nano Banana 2のリリース後、無料プランの制限が緩和され、1日あたり20枚まで生成できるようになっています。日常利用で困ることは少ないですが、業務で本格的に使うのであれば有料プランへの移行が必要になりそうです。
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価格
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月
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ユーザの企業規模
中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
GPT-Image-1.5
実体験レビュー
ChatGPTの画像生成機能。Geminiと並ぶ汎用画像生成の2強
あらゆるトンマナに対応する高い出力精度
汎用画像生成AIとしては、ChatGPTとGeminiが2強です。プロ風画像、イラスト、漫画など、あらゆるトンマナ（デザインの雰囲気やスタイル）に対応しています。
image to image（画像を元に新しい画像を生成する機能）とtext to image（テキスト指示から画像を生成する機能）の両方に対応しており、image to imageでは与えた画像を強く参照してくれます。一方、text to imageは指示の書き方で出力が大きく変わるため、どのような画像を生成したいか、長くなっても良いので可能な限り言語化することがポイントです。
ChatGPTで生成した画像の例。プロ風のデザインが出力されている
Image-1.5アップデートでコスト削減と精度改善を両立
Image-1からImage-1.5へのアップデートで、APIコストが20%削減され、出力精度も改善されました。私が全く同じプロンプトをAPI環境で実行して比較したところ、デザインのクオリティと日本語描画の両方で改善が確認できました。
一方、OpenAI公式ではスピード改善にも触れていますが、出力精度を"high"で指定した場合、Image-1が44秒、Image-1.5が43秒とほぼ差はありませんでした。
Image-1.5の同一プロンプトによる出力(43秒)
Image-1の同一プロンプトによる出力(44秒)
利用前に知っておきたいこと
日本語描画精度はGeminiに明確に劣ります。Image-1.5アップデートで私が最も期待していた部分でしたが、Geminiに匹敵する精度には届きませんでした。同一プロンプトで10本生成した結果、半数の5本で日本語描画が崩れています。Image-2ではほぼ確実に改善されると見込んでいます。
日本語描画が崩れる例
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メリットと注意点
仕様・機能
Grok
実体験レビュー
5秒で一気に40枚以上生成。画像をそのまま動画に変換できる独自機能も
5秒で一度に40枚以上の画像が生成される
私は今回初めてGrokの画像生成機能を試しました。5秒でなんと44枚の画像が一気に生成されました。text to imageでは40枚以上、image to imageでは3枚の画像が生成される仕様です。
さらに特徴的なのが、入力したプロンプトが画像生成用の詳細なプロンプトに自動変換される点です。ライトな用途のビジュアル画像をぱっと生成するのに非常に便利です。
Grokで生成された44枚の画像一覧。5秒で一気に出力された
入力したプロンプトが自動で画像生成用にカスタマイズされている
生成した画像をそのまま動画に変換できる
各画像の右下の再生マークを押すと、その画像が動画化されます。20秒で動画が生成されました。Grok独自の非常に斬新な機能で、活用できる場面がありそうです。
Grokの画像から動画への変換機能の画面。再生マークを押すと動画化が始まる
Grokで画像から生成された動画の例。20秒で生成された
利用前に知っておきたいこと
text to image形式で出力させたところ、やはり日本語描画は大きく崩れていました。ただし、image to image形式では日本語が崩れることなく出力されました。これは想定外です。元画像に正しい日本語が描かれている場合、Grokはその輪郭や特徴を維持しようとするため、ある程度の日本語描画精度を保てているようです。
また、ここまでの機能を全て無料プランで試せているのは評価点です。
Grokのtext to imageで日本語描画を試した例。文字が大きく崩れている
Grokのimage to imageで日本語描画を試した例。日本語描画が正確にされている
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メリットと注意点
仕様・機能
Microsoft Designer/Copilot
実体験レビュー
Microsoft 365ユーザーなら、業務資料にChatGPTの画像生成を直接組み込める
ChatGPTの画像生成エンジンをMicrosoft製品内で使える
Copilotの画像生成エンジンにはChatGPTのGPT-Image-1.5が搭載されています。つまり、PowerPointやWord、Designerなどマイクロソフト製品の中で、ChatGPTと同等の画像生成機能をそのまま使えるということです。
資料作成中に必要な画像をその場で生成して配置したり、ドキュメントの内容を読み取らせた上で最適な画像を作らせたりと、業務フローに直結した使い方ができました。画像生成のためにわざわざ別ツールを開く手間がなくなるのは、日常的にMicrosoft 365を使っている方にとって大きなメリットです。
CopilotでGPT-Image-1.5エンジンを使用して画像を生成している画面
利用前に知っておきたいこと
Microsoft Designer/Copilotの画像生成機能は、あくまでMicrosoft 365のサブスクリプション契約が前提です。単独で画像生成AIとして利用することはできません。すでにMicrosoft 365を契約している方には追加コスト不要の選択肢になりますが、画像生成のためだけにMicrosoft 365を契約するのは割高です。
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メリットと注意点
仕様・機能
プロ用途の画像生成特化AI🖌️
このタイプが合う企業：
コンセプトアーティスト、アートディレクター、ブランドのトンマナを再現した画像を量産したい制作チーム、データ機密保持が必要な企業
どんなタイプか：
コンセプトアート制作、ブランド専用モデルの構築、精密なアートディレクションなど、プロフェッショナルが求める高度な制御性と出力品質を備えた画像生成AIです。汎用タイプとは設計思想が根本的に異なり、プロンプトが雑でもそれなりの画像が出る汎用タイプとは対照的に、細かいパラメータ設定やモデルカスタマイズによって制作意図を精密に反映させることに特化しています。
このタイプで重視すべき機能：
🎛️アートディレクション向けパラメータ制御
美的強度・出力バリエーション幅・要素の重みづけなど、画像の仕上がりを精密にコントロールするパラメータ群です。FitGapの検証では、汎用AIにはないレベルの「どう表現するか」を制御できるパラメータが段違いに豊富でした。コンセプトアートの方向性を叩き台として複数パターン出す用途で特に威力を発揮します。
🔧自社専用モデルの構築（ファインチューニング・LoRA）
LoRA（軽量な追加学習）やファインチューニング（モデル全体の再学習）により、ブランドのデザインテイストや自社キャラクターを学習させた専用モデルを構築できる機能です。一度構築すれば、自社のトンマナで画像を大量生産できます。オンプレミス（自社サーバー）運用も可能で、データ機密保持が必要なケースにも対応します。
おすすめ製品３選
Midjourney
実体験レビュー
コンセプトアート級の仕上がり。アートディレクション用途ならこの製品
照明・構図・質感の完成度が突出している
Midjourneyは、モデル自体に強い美的バイアスがかけられています。同じプロンプトでも、照明・構図・質感がコンセプトアートのように仕上がります。
Midjourneyのパラメータに合わせてプロンプトを一部修正・英語化し、GPTの出力と比較しました。そもそもの性質が全く異なり、「コンセプトアートのような仕上がり」が分かると思います。プロンプトが雑でもそれっぽく見える出力が求められる一般用途ではなく、コンセプトアーティストが方向性の叩き台として使えるクオリティを出すような用途に向いています。
GPTの同一プロンプトによる出力
Midjourneyの同一プロンプトによる出力。コンセプトアート級の仕上がりが確認できる
プロンプトがアートディレクションの指示言語として機能する
Midjourneyのプロンプト仕様は、事実上アートディレクションの指示言語として設計されています。`--stylize`（美的強度）、`--chaos`（出力バリエーションの幅）、`--weird`（異質・実験的な美的表現の度合い）など、「どう表現するか」のパラメータが段違いに豊富です。
また、マルチプロンプト（`::`）で画像要素の重みづけや分離が可能です。例えば`space::2 dog::1`と指定すると、spaceにdogの2倍の重みをかけて、空間が主役で犬は脇役といった指定ができます。このような精密なコントロールは、GeminiやChatGPTでは実現できません。
Midjourneyのパラメータ調整による出力差例1
Midjourneyのパラメータ調整による出力差例2
利用前に知っておきたいこと
日本語描画精度含め、汎用用途では使う理由がありません。例えば日本語描画精度はMidjourneyの設計思想にはハマらず、実際にも精度は低いです。ただし、アートディレクション用途としての圧倒的な強みがあるので、このようなデメリットは特に気になりません。
Midjourneyで日本語描画を試した例。文字の崩れが見られる
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仕様・機能
Stable Diffusion
実体験レビュー
オープンソースで自社専用モデルを構築できる、商用・プロ向けの画像生成AI
自社専用モデルの構築が最大の差別化点
Stable Diffusionはオープンソースの画像生成AIです。最大の強みは、LoRA（軽量な追加学習）やファインチューニング（モデル全体の再学習）による自社専用モデルの構築です。ブランドのスタイルや自社キャラクターを学習させ、自社のデザインテイストで画像を量産することができます。
総じて一般ユーザー向けではなく、商用・プロ向けの高度な画像生成AIです。
ControlNetやComfyUIで画像生成を精密に制御できる
ControlNetを使うと、ポーズ・エッジ・深度情報などを指定して、「この構図でこのスタイルで」という指示を完全に制御できます。またComfyUIというGUIを使えば、複数の処理を繋いだ自動化ワークフローを構築できます。手動でプロンプトを打つのではなく、精密に制御された画像生成の「生産ライン」を組むことが実現できます。
ローカルサーバー運用でデータ機密保持が可能
キャラクターやブランド、新商品の企画など、内容が万が一にも外に出ないようデータ機密保持が必須のケースがあります。クラウドサービスは必然的に外部サーバーにデータを送信するため選択肢から外れ、オンプレミス（自社サーバー）運用の可能なStable Diffusionが第一候補に上がります。
利用前に知っておきたいこと
前述の通り、Stable Diffusionは専用モデル構築・精密制御・データ機密保持といった特化用途が主な強みです。一応、一般向けにクラウド環境で使えるUIも存在し、画像生成や画像編集も可能ですが、汎用的な画像生成AIとしてはStable Diffusionならではの理由があまりありません。
Stable Diffusionのクラウド版UIでの画像生成画面
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中小企業
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仕様・機能
画像編集前提の画像生成AI✏️
このタイプが合う企業：
生成した画像を自分で編集して完成品に仕上げたいマーケター・デザイナー、著作権リスクを最小限にしたいエンタープライズ企業
どんなタイプか：
画像を生成した後、同じツール内でテキスト追加・部分修正・エフェクト適用などの編集作業まで完結できるタイプです。生成AIの出力は完璧ではないため、人間が手を加えて完成品に仕上げる前提で設計されています。FitGapの検証では、生成だけで完結させるより、ドラフトや背景画像のみを生成して人間が編集する使い方の方が最終品質が高くなりました。非デザイナー向けのCanvaとプロデザイナー向けのAdobe Fireflyで、対象ユーザーが明確に分かれます。
このタイプで重視すべき機能：
🖊️生成画像のシームレスな編集機能
生成した画像を別ツールに書き出すことなく、そのまま同じ画面上でテキスト追加、背景除去、カラー変更、部分的な修正、エフェクト適用などの編集が行える機能です。FitGapの検証では、ドラフトを生成→テキストやレイアウトを人間が調整、というワークフローが最も実用的でした。
⚖️商用利用時の著作権安全性
学習データの著作権を明示的にクリアしているかどうかです。エンタープライズ企業が商用利用する場合、著作権リスクの有無が選定を大きく左右します。FitGapの検証時点では、学習データの著作権を明示的にクリアしていると公言している製品は限られていました。
おすすめ製品３選
Canva
実体験レビュー
生成画像をそのまま編集できる、非デザイナーでも完成品まで到達できる手軽さ
生成した画像をそのままCanvaエディタで編集できる
Canvaの画像生成AIは、生成した画像をそのままCanva上で編集できることが最大の特徴です。テキスト追加、特定箇所の除去、カラートンマナ変更、ぼかしなどのエフェクトまで、考えられる編集は何でもできます。
人間が手を加える前提として、ドラフトや背景画像のみを生成させる使い方がハマります。同じくデザインツールで画像生成に対応するAdobe Fireflyとの大きな違いは、Canvaは非デザイナーでも誰でも使えるUIで完成品まで到達できる敷居の低さが特徴的です。
Canvaで生成した画像をエディタで編集立ち上げ
Canvaの編集機能でテキストやエフェクトを追加している画面
利用前に知っておきたいこと
Canvaはあくまで「生成後に編集できる」点が強みです。テキストや細部の作り込みは人間が編集工程でカバーすることが前提なので、Nano Bananaのように一回の指示ですぐに完成画像を出力させる用途には向きません。
Canvaでの画像生成結果—日本語がそもそも出てきていない
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仕様・機能
Adobe Firefly
実体験レビュー
デザイナーが編集前提で使うならFirefly一択
学習データの著作権を明示的にクリアしている
Adobeの画像生成モデルは、現時点で画像生成AIの中で唯一、学習データの著作権を明示的にクリアしています。著作権リスクが最小限になるため、エンタープライズ企業での利用において非常に大きな強みです。商用利用で著作権問題を気にする場合、現状ではFireflyが第一候補になります。
「商用に安全」の明示
PhotoshopやIllustratorでそのまま編集できる
Canvaと同様に、生成画像をそのままデザインツールで編集できます。ただしFireflyの場合はプロ向けのPhotoshopやIllustratorでの編集が可能です。デザイナーのスタンダードツールであるAdobe製品なので、編集の自由度はCanva以上です。デザイナーが編集前提で使うなら、Fireflyに軍配が上がります。
他社の画像生成モデルも選択できる
Adobe独自モデルに加え、GPT-Image-1.5やNano Bananaなどの主要な他社モデルも利用可能です。Adobeツールでシームレスに画像編集ができる点に加え、用途に応じて他社含む画像生成モデルを選べるのは相当強いです。デザイナーが編集前提で使用することを考えると、Firefly一択になるのではないでしょうか。
他社モデルを選択できる
利用前に知っておきたいこと
Adobe製品との連携が一番の強みなので、画像編集を前提としない場合や、Photoshop/Illustratorに慣れていない非デザイナーの利用は微妙です。非デザイナーで編集までしたい場合は、より敷居の低いCanvaの方が適しています。
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中小企業
中堅企業
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メリットと注意点
仕様・機能
動画生成と同じサブスクで使える画像生成AI🎬
このタイプが合う企業：
画像生成と動画生成を両方使いたいクリエイター、SNS向けショート動画の制作者、動画広告の素材を内製したい企業
どんなタイプか：
動画生成AIがメインのサービスで、同じサブスクリプション内で画像生成機能も使えるタイプです。画像を生成してそのまま動画の素材にする、というワークフローが1ツール内で完結します。画像単体の生成品質は汎用タイプや特化タイプに劣る場合がありますが、他社の高品質な画像生成モデルを併用できる製品もあり、動画制作を視野に入れている場合はコスト効率の高い選択肢になります。
このタイプで重視すべき機能：
▶️画像から動画への一気通貫ワークフロー
生成した画像をそのまま同じツール内で動画化できるワークフローです。画像を書き出して別の動画生成ツールに読み込み直す手間がなくなります。FitGapの検証では、画像生成から動画変換まで数クリックで完了し、制作工数を大幅に削減できました。
🔀他社画像生成モデルの選択
独自モデルだけでなく、外部の高精度な画像生成モデルを選択して利用できる機能です。独自モデルの画像品質が汎用AIに劣る場合でも、高品質な他社モデルで画像を生成し、それをそのまま動画素材として使えます。FitGapの検証では、この機能の有無が製品間の大きな差別化ポイントでした。
おすすめ製品３選
Runway
実体験レビュー
Nano Bananaで高品質な画像を生成し、そのまま動画化まで、1ツールで完結
画像生成と動画生成が同じサブスクで完結する
RunwayはKlingと同様に動画生成AIがメインですが、画像生成機能も同じサブスクリプション内で使えます。画像生成AIで画像を作り、それをそのまま動画の素材として使える点が便利です。画像から動画へのワークフローが1ツール内で完結します。
Runwayの画像生成から動画生成へのワークフロー画面
Nano Bananaモデルで高品質な画像を生成できる
Runwayの独自画像生成モデルであるGen-4は、正直なところ品質が汎用LLMや画像生成特化AIに劣ります。しかし、Runwayではモデル選択でNano Bananaを選べます。これは動画生成AIの競合であるKlingと比較して大きなメリットです。
Nano Bananaは最高精度の画像生成AIなので、Runwayの強みである「動画も生成できる」「画像から動画をシームレスに生成できる」という点を、デメリットなく活かすことができます。実際にRunway内のNano Bananaで画像を生成し、それをそのまま動画化するフローで制作してみました。
Runway内でNano Bananaモデルを選択して画像を生成している画面
Nano Bananaで生成した画像をそのまま動画化
利用前に知っておきたいこと
Runwayの独自画像生成モデルGen-4単体では、画像品質がNano BananaやMidjourneyに劣ります。画像生成だけが目的であれば、Runwayを選ぶ理由は薄いです。Nano Bananaモデルを併用した「画像生成→動画化」のワークフローを活用できる場合に真価を発揮します。
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中小企業
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メリットと注意点
仕様・機能
Kling AI
実体験レビュー
動画も画像も同じプランで使えて、無料プランでも毎日50クレジット以上利用可能
動画も画像も同じプランで生成でき、無料でも毎日たっぷり使える
Klingは画像生成AIとして突出しているというより、Runway同様に動画も画像も同じプランで生成できる点がメリットです。さらに画像生成AIとしても、消去ブラシ（画像の背景や一部分を消去）やAI着せ替え（登場人物の着衣を変更）など、生成できる対象のバリエーションが多いです。
また無料プランでも1日50クレジット以上利用可能なので、普段使いとしても十分成立します。お試しで使うには十分すぎるクレジット量です。
Kling AIの画像生成画面—多様な生成オプションが表示されている
利用前に知っておきたいこと
画像単体の品質はNano BananaやMidjourneyには劣ります。あくまで動画生成がメインで、画像生成は補助的な立ち位置です。また、日本語のテキスト描画（画像内に日本語を含める指示）はかなり崩れます。日本語テキスト入りの画像が必要な場合はNano BananaやGPT-Image-1.5を選ぶ方が無難です。
Kling AIで生成した画像—品質が低い
Kling AIで生成した画像—日本語が崩れている
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中小企業
中堅企業
大企業
メリットと注意点
仕様・機能
要件の優先度のチャート：比較すべき機能はどれか
要件の優先度チャートとは？
製品の機能は多岐にわたりますが、選定の結果を左右するのは一部の機能です。 FitGapの要件の優先度チャートは、各機能を"必要とする企業の多さ"と"製品ごとの対応差"で4つに整理し、比較の優先順位をわかりやすく示します。
選定の決め手
🇯🇵日本語テキスト描画精度
画像内に日本語テキストを含めて出力する際の正確さです。バナーやSNS投稿など、日本語テキスト入りの画像が必要な場合は最重要の選定基準になります。FitGapの検証では、同一プロンプトで10枚生成した際に半数が崩れる製品もあれば、ほぼ完璧に描画できる製品もあり、製品間の差が非常に大きい項目です。
✏️生成後の画像編集機能
生成した画像をそのままツール内で編集（テキスト追加、部分修正、背景除去、エフェクト適用など）できるかどうかです。生成AIの出力は一発で完成形にならないことが多いため、ドラフトとして生成→人間が編集して完成品にするワークフローが実用的です。この機能の有無で、制作工程全体の効率が大きく変わります。
💎出力画像のデザイン品質
プロ風、イラスト風、漫画風、写真風など、さまざまなトンマナ（デザインの雰囲気やスタイル）でどれだけ高品質な画像が出るかです。一見きれいに見えても、細部のディテールや構図のバランスで差がつきます。特にマーケティング用途や商用利用では、品質の妥協が直接ブランドイメージに影響します。
🖼️Image to Image（画像参照生成）の対応と精度
既存の画像を参照元として渡し、そのテイストや構図を活かした新しい画像を生成する機能です。テキスト指示だけでは意図を正確に伝えにくい場合、参照画像を使うことで完成イメージに近い出力を効率的に得られます。参照元をどの程度忠実に反映するか、製品によって挙動が異なります。
💰料金体系と無料プランの充実度
月額固定制か従量課金制か、無料プランでどこまで使えるかは、利用頻度に応じて最適解が変わります。無料で1日数十枚生成できる製品もあれば、無料では一切使えない製品もあります。業務で本格的に使う場合は月額$20〜$30程度が相場ですが、既存サブスクリプション（LLMや動画AIなど）に含まれる場合は追加コスト不要です。
🔌API提供の有無と外部連携
画像生成機能をAPIとして外部から呼び出せるかどうかです。自社のWebサービスやアプリに画像生成機能を組み込んだり、自動化ワークフローに組み込んで大量の画像を一括生成したりする場合に必須となります。API提供の有無だけでなく、コスト構造（1枚あたりの単価）にも注目が必要です。
一部の企業で必須
⚖️学習データの著作権クリア
画像生成AIモデルの学習に使用されたデータが、著作権を明示的にクリアしているかどうかです。エンタープライズ企業が商用利用する場合、著作権侵害リスクの有無が選定を左右します。学習データの出所を明示し、商用利用の安全性を保証している製品は限られています。
🔒オンプレミス運用（データ機密保持）
画像生成を自社サーバー上で実行し、外部にデータを送信しない運用です。新商品の企画画像やキャラクターデザインなど、情報漏洩が許されない用途では、クラウドサービスではなく自社環境での運用が求められます。対応している画像生成AIはオープンソース製品に限られます。
🔧自社専用モデルの構築（ファインチューニング）
自社のブランドテイスト、キャラクター、プロダクトデザインなどを追加学習させて、専用の画像生成モデルを構築する機能です。一度構築すれば自社のトンマナで大量の画像を生産でき、デザインの一貫性を保てます。対応にはオープンソースモデルまたは専門ツールが必要です。
🎛️アートディレクション向けの精密パラメータ制御
美的強度（スタイライズ）、出力バリエーション幅（カオス）、要素ごとの重みづけ（マルチプロンプト）など、画像の仕上がりをアートディレクターレベルで精密にコントロールするパラメータ群です。コンセプトアートの方向性検討や、意図通りの表現追求が求められるプロの制作現場で不可欠です。
🔗既存の業務ツールとの統合
普段使用しているデザインツールやオフィスツール内で、画像生成機能をそのまま使えるかどうかです。資料作成中にその場で画像を生成して配置する、デザインツール上で生成と編集を行き来する、といった使い方により、ツール間を移動する手間がなくなります。
ほぼ全製品が対応
💬Text to Image（テキストから画像生成）
テキスト指示（プロンプト）を入力するだけで画像を生成する機能です。画像生成AIの基本機能であり、現在市場に出ているほぼすべての画像生成AIが対応しています。
📐複数アスペクト比・サイズ対応
正方形、横長、縦長など複数のアスペクト比（画像の縦横比）から選んで生成できる機能です。SNS投稿、Webバナー、プレゼンテーション資料など、用途ごとに最適なサイズで出力できます。ほぼ全製品が主要なアスペクト比に対応しています。
🎭プロンプトによるスタイル指定
プロンプト内で「写真風」「イラスト風」「水彩画風」などのスタイル（トンマナ）を指定できる機能です。ほぼ全製品が基本的なスタイル指定に対応していますが、対応しているスタイルの種類や精度は製品によって異なります。
優先度が低い
📦一度に大量枚数の同時生成
1回のプロンプト入力で数十枚の画像を同時に生成する機能です。素材の候補を大量に出して選びたい場合は便利ですが、通常のビジネス用途では1〜4枚の出力で十分なケースが多く、選定の優先度は高くありません。
🔍4K以上の超高解像度出力
4K（3840×2160ピクセル）以上の解像度で画像を直接生成する機能です。大型ディスプレイ用コンテンツや印刷物など限られた用途で必要になりますが、Web用途やSNS用途では不要です。必要な場合はアップスケーリングツールで後から拡大する選択肢もあります。
画像生成AIの選び方
1.自社の利用シーンを特定し、4タイプから候補を絞る
まず「誰が、何の目的で使うか」を明確にしてください。非デザイナーがマーケティング用画像を手軽に作りたいなら「汎用的な画像生成AIタイプ」、コンセプトアート制作やブランド専用モデルの構築が必要なら「プロ用途の画像生成特化AIタイプ」、生成後にPhotoshopやCanvaで編集して完成品に仕上げるワークフローなら「画像編集前提の画像生成AIタイプ」、動画制作の素材として画像も生成したいなら「動画生成AIと同じサブスクで使える画像生成AIタイプ」が候補になります。用途が複数ある場合は、最も頻度の高い用途でタイプを選ぶのがおすすめです。
サービスカテゴリ
AI・エージェント
汎用生成AI・エージェント
テキスト・ドキュメント
営業・マーケティング
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