画像生成AIは、テキストなどの入力から自動的に画像を生成する人工知能技術です。近年では、エンタメや広告、医療、インテリアなど多様な分野で活用が広がっています。
活用方法を検討するには、事例を確認して参考にすることが効果的です。
そこでこの記事では、画像生成AIの基本から代表的な技術、活用するメリット・デメリット、活用事例、導入に適したパソコンモデルまで、初心者の方でもわかりやすく解説します。導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
※ 製品の情報や価格は2025年5月21日時点の情報となります。
- 画像生成AIとは？
- 画像生成AIの技術手法
- 画像生成AIを活用するメリット【効率アップ・コスト削減】
- 画像生成AIをビジネスに活用するデメリット【リスク・課題】
- 画像生成AIの活用事例
- 画像生成AIの代表的なモデル
- 画像生成AIにおすすめ！マウスコンピューターのBTOパソコン3選
- まとめ：画像生成AIはビジネスや趣味に幅広く活用できるツール
画像生成AIとは？
画像生成AIは、テキストなどの指示から新しい画像を生成する人工知能です。たとえば「青空の下で咲く桜の木」と入力すると、それに合ったイメージを自動で生成します。
これには、大量の学習データからパターンや特徴を抽出する、機械学習の一種であるディープラーニングが利用されています。
近年では、Stable DiffusionやMidjourneyなどの画像生成AIを活用したサービスがリリースされたり、ChatGPT内で高品質な画像を生成できるようになったりと、手軽に利用できるようになりました。
加えて、ビジネスやクリエイターの業務を効率化できることから、幅広い業界から注目を集めています。
画像生成AIの技術手法
画像生成AIで活用される主な技術手法は、以下の3つです。
・畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
・変分オートエンコーダ（VAE）
・敵対的生成ネットワーク（GAN）
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional Neural Network）は、画像認識などに活用される機械学習の手法です。画像の構造や特徴を抽出する能力があり、次に紹介するVAEやGANの構成要素としても使用されます。
CNNは、畳み込み層・プーリング層・全結合層で構成されています。畳み込み層とプーリング層で特徴点を抽出しつつ圧縮し、全結合層で分類や予測をする流れです。
CNNは構造が比較的シンプルで、学習が安定しやすい点が特徴です。
変分オートエンコーダ（VAE）
変分オートエンコーダ（VAE：Variational Autoencoder）は、画像を圧縮し、別の形式で再構築することで新たな画像を生み出す技術です。まず、入力された画像を「潜在空間」と呼ばれる数値データに変換し、これを確率分布として認識します。
次に、潜在変数をランダムにサンプリングすることで、同じ入力から多様な出力結果が得られるようにします。
そして、潜在変数をデコーダに入力し、元の画像に近いデータを再構築するという流れです。
VAEは画像生成に加え、データの補完、異常検知などにも活用されており、GANに比べて学習が安定しやすい特徴を持っています。生成画像のリアルさはGANに劣りますが、安定性に優れた技術手法です。
敵対的生成ネットワーク（GAN）
敵対的生成ネットワーク（GAN：Generative Adversarial Networks）は、2つのニューラルネットワークが競い合うことでリアルな画像を生み出す手法です。
ジェネレーター（生成モデル）が画像を作り、ディスクリミネーター（識別器）がその画像の真偽を判断します。両者が繰り返し学習することで、本物のような精巧な画像の生成が可能です。
たとえば、実在しない人物の顔画像や、現実にない風景を高精度で描写できます。敵対的生成ネットワーク（GAN：Generative Adversarial Networks）は、2つのニューラルネットワークが競い合うことでリアルな画像を生み出す手法ですです。
画像生成AIを活用するメリット【効率アップ・コスト削減】
画像生成AIは、業務効率の向上とコスト削減に有効な技術です。たとえば、広告やSNS投稿用の画像制作において、従来はデザイナーが作成していたものを、AIが短時間で自動生成できます。これにより、制作時間の短縮と外注費の削減が可能です。
また、AIは多様なデザイン案を瞬時に提供できるため、クリエイティブなアイデアを迅速に具現化できます。
AIが生成した画像を基にデザイナーが微調整を行うことで、品質を保ちつつ作業効率を高めることが可能です。このように、画像生成AIの活用は、ビジネスの生産性向上とコスト削減につながるでしょう。
画像生成AIをビジネスに活用するデメリット【リスク・課題】
画像生成AIのビジネス活用には、いくつかのリスクや課題が存在します。まず、AIが生成した画像の著作権問題です。AIが学習したデータに基づいて生成された画像が、既存の作品と類似している場合、著作権侵害の恐れがあります。
また、AIは学習データの偏りにより、特定の文化や価値観に偏った画像を生成することがあり、倫理的な懸念も生じます。
さらに、AIが生成したフェイク画像が誤情報として拡散されるリスクもあるでしょう。これらの課題に対処するためには、AIの学習データの適切な管理や、生成された画像の検証が必要です。
ビジネスに活用する際は、これらのリスクを理解して適切な対策を講じることが重要になります。
画像生成AIの活用事例
画像生成AIの活用事例を、次の用途や分野に分けて紹介します。
・エンタメコンテンツの制作
・商品パッケージやロゴのデザイン
・インテリアデザイン
・医療分野
それぞれ具体的な活用例を紹介します。
活用例1｜エンタメコンテンツの制作
画像生成AIは、エンタメ分野での制作に活用されています。たとえば、アニメ制作では背景美術やキャラクターデザインのラフ案作成に活用されています。
ゲーム開発においても、背景やアイテムのビジュアル制作にAIを導入することで、多様なデザイン案を短時間で生成可能です。
さらに、映画のプロモーション制作にも利用され、少人数で高品質なコンテンツを生み出しています。
このように、制作時間の短縮やコスト削減、多様なアイデアの創出などに画像生成AIが貢献しています。
活用例2｜商品パッケージやロゴのデザイン
商品パッケージやロゴのデザイン制作にも、画像生成AIが広く活用されています。新商品の立ち上げ時には、短期間で多くのデザイン案をつくる必要がありますが、AIを使えば短時間で大量のビジュアルを生成できます。
たとえば、パッケージに適した配色やレイアウトのバリエーションをAIで複数作れば、消費者調査や社内検討に活用できるでしょう。
ロゴの制作では、ブランドイメージに合わせた形状や文字デザインの方向性を短時間で検討できるため、意思決定がスムーズになります。
画像生成AIの導入により、制作スピードの向上とデザインの多様性を両立できる点が魅力です。
活用例3｜インテリアデザイン
インテリア分野では、画像生成AIが顧客提案やデザイン検討の効率化に貢献しています。室内写真やスケッチをAIに読み込ませ、デザインのスタイルや素材などを選択すると、自動でイメージを生成するツールも登場しています。
北欧風や和モダンなど、テイストに応じたデザインをすぐに生成できるので、ベースとなるデザイン案の制作を効率化できるでしょう。
業務のスピードアップだけでなく、提案力の向上や顧客満足度の向上にも効果的な活用例です。
活用例4｜医療分野
医療現場では、画像生成AIが診断支援や教育用素材の作成に活用されています。たとえば、画像生成AIで網膜剥離の疑似症例画像を生成し、診断AIの精度向上に利用されています。
また、低線量で撮影されたCT画像を読み込ませ、高品質な画像を生成することで患者の被ばく量を低減させるなど、患者の負担軽減にも活用可能です。
さらに、AIが生成した画像を用いた医学生向けのWeb診断トレーニングにも活用されており、診断能力の改善にも貢献しています。
画像生成AIの代表的なモデル
画像生成AIの代表的なモデルは、次のとおりです。
※ 2025年5月21日時点の情報となります。
・DALL-E（ダリ）
・Stable Diffusion（ステーブルディフュージョン）
・Midjourney（ミッドジャーニー）
・Pix2Pix（ピクス・ツー・ピクス）
・TransGAN（トランスガン）
・StyleGAN2（スタイルガン・ツー）
各モデルの特徴を解説します。
DALL-E（ダリ）
DALL-Eは、自然言語から多様な画像を生成するAIモデルです。2023年にDALL-E 3が発表され、ChatGPTと統合したことでより詳細なプロンプトの解釈ができるようになりました。
このモデルは、ユーザーが入力したテキストに基づいて、リアルで高品質な画像を生成します。また、安全性の向上や著作権への配慮も強化されており、商用利用においても活用しやすいモデルです。
Stable Diffusion（ステーブルディフュージョン）
Stable Diffusionは、オープンソースの画像生成AIモデルです。テキストから画像を生成する「text-to-image」に対応しており、ユーザーが入力したプロンプトに基づいて画像を生成します。
ローカル環境で使用でき、商用利用もできるので個人でも活用しやすいモデルです。たとえば、独自のアート作品や商品パッケージのデザインなど、多岐にわたる用途で活用されています。
Midjourney（ミッドジャーニー）
Midjourneyは、アート的表現に優れた画像生成AIです。ユーザーが入力したテキストに基づいて、独特な世界観や芸術的な画像を生成します。
たとえば「幻想的な風景」や「未来的な都市」など、抽象的なプロンプトに対しても高品質な画像を出力できるところが特徴です。
Discordに加え、Webブラウザベースでも手軽に使用できるため、初心者でも簡単に利用できます。商用利用には有料プランが必要ですが、個人の創作活動やデザインのアイデア出しにおいて強力なツールとなるでしょう。
Pix2Pix（ピクス・ツー・ピクス）
Pix2Pixは、画像から画像への変換を行うGANをベースにしたAIモデルです。2つの画像をペアで学習し、オリジナルの画像を生成できます。
たとえば、建物の簡単な線画を入力すると、リアルな建物の画像を出力することが可能です。Pix2Pixは画像の入力に依存した変換型で、ユーザーが提供する元画像に基づいて結果が変わる点が特徴です。
デザインの初期段階や、プロトタイプ作成などのサポートに活用できます。
TransGAN（トランスガン）
TransGANは、Transformerベースの画像生成AIモデルです。従来の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用せず、Transformerアーキテクチャを採用することで、画像内の離れた領域同士の関係性を捉える能力が高くなっています。
距離の離れた依存関係を上手に捉えられるため、既存の手法より高品質な画像を生成することが可能です。
TransGANは2021年に登場した新しいモデルで、従来のGANを超えるモデルとして注目されています。
StyleGAN2（スタイルガン・ツー）
StyleGAN2は、高精度な画像生成を実現するAIモデルです。前モデルのStyleGANはノイズや不自然な部分が発生するなどの課題がありましたが、StyleGAN2にアップデートされたことで改善されています。
従来のGANと比較して画像のリアリティが向上しており、特に顔画像の生成においてより自然な結果が得られます。
極めて高品質な画像を生成できるため、ゲームや映画、アート制作など、多様な分野で活用されているモデルです。
画像生成AIにおすすめ！マウスコンピューターのBTOパソコン3選
マウスコンピューターは、パソコンの性能をカスタマイズできるBTO（Build To Order）パソコンを販売するメーカーです。
ここからは、画像生成AIの活用におすすめのBTOパソコンをご紹介します。
※ 製品の情報や価格は2025年5月21日時点の情報となります。
インテル® Core™ プロセッサー(第14世代)を搭載した「DAIV FX-I7G60」
| OS | Windows 11 Home 64ビット |
| CPU | インテル® Core™ i7 プロセッサー 14700F |
| グラフィックス | NVIDIA® GeForce RTX™ 4060 |
| メモリ標準容量 | 16GB (8GB×2 / デュアルチャネル) |
| M.2 SSD | 1TB (NVMe Gen4×4) |
| 通常価格 （税込） |
264,800円 |
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DAIV FX-I7G60
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「DAIV FX-I7G60」は、画像生成AIの活用におすすめの高性能デスクトップパソコンです。Intel® Core™ i7（第14世代）プロセッサーと、NVIDIA® GeForce RTX™ 4060のグラフィックス（GPU）を搭載し、スムーズな画像処理を実現します。
16GBのメモリと1TBのM.2 SSDを採用し、大容量の画像データも快適に扱えます。また、Wi-Fi 6E対応で高速な無線通信も可能です。
高性能グラフィックス（GPU）を搭載した「DAIV FX-I7A7X」
| OS | Windows 11 Home 64ビット |
| CPU | インテル® Core™ i7 プロセッサー 14700KF |
| グラフィックス | AMD Radeon™ RX 7700 XT |
| メモリ標準容量 | 32GB (16GB×2 / デュアルチャネル) |
| M.2 SSD | 1TB (NVMe Gen4×4) |
| 通常価格 （税込） |
319,800円 |
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DAIV FX-I7A7X
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「DAIV FX-I7A7X」は、グラフィックス（GPU）にAMD Radeon™ RX 7700 XTを採用した高度な画像処理に対応するデスクトップパソコンです。
32GBの大容量メモリにより、複雑な画像生成AIの処理もスムーズに行えます。1TBのM.2 SSDを備え、データの読み書きも高速です。
エアフローも優れており、大量の画像を生成してもパフォーマンスの低下を抑制できます。負荷の重い画像生成AIを活用したい方におすすめのモデルです。
AI性能に優れた「DAIV FX-I7G80 (NVIDIA Studio 認定PC)」
| OS | Windows 11 Home 64ビット |
| CPU | インテル® Core™ Ultra 7 プロセッサー 265K |
| グラフィックス | NVIDIA® GeForce RTX™ 5080 |
| メモリ標準容量 | 32GB (16GB×2 / デュアルチャネル) |
| M.2 SSD | 2TB (NVMe Gen4×4) |
| 通常価格 （税込） |
539,800円 |
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DAIV FX-I7G80 (NVIDIA Studio 認定PC)
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「DAIV FX-I7G80」は、NVIDIA Studio認定を受けたクリエイター向けデスクトップパソコンです。
AI処理専用のNPUを搭載したIntel® Core™ Ultra 7 265Kプロセッサーを採用し、AIタスクを効率的に処理できます。
また、グラフィックス（GPU）にはAI性能を強化したNVIDIA® GeForce RTX™ 5080を搭載し、高負荷な画像生成AIを快適に操作できます。また、さまざまなクリエイティブアプリの高速化にも対応しており、画像や動画の編集を行うクリエイターにもおすすめです。
さらに、2.5GbEの約4倍の転送速度を持つ10GbE LANを搭載し、作業効率の向上にも期待できます。
まとめ：画像生成AIはビジネスや趣味に幅広く活用できるツール
画像生成AIは、作業効率の向上や制作コストの削減、表現の多様化に役立つ優れた技術です。
エンタメや商品デザイン、インテリアや医療など、さまざまな用途・分野で活用されています。
画像生成AIを活用する際は、著作権やフェイク画像のリスクを理解し、安全性の確保を忘れずに行いましょう。
マウスコンピューターは、画像生成AIに対応できるBTOパソコンを販売しています。自分好みの一台を購入したい方は、ぜひ公式サイトで詳細をご確認ください。
クリエイター向けパソコン「DAIV」をご購入いただいたお客様の声
