投稿者 global-ai-media 
米国の著名なAI研究者であるEthan Mollick氏が、ChatGPTの新しい画像生成機能（Image 1.5）への早期アクセスについて言及しました。本稿では、彼の「単体の画像生成には優れているが、複雑な構成には課題が残る」という初期評価を起点に、日本企業が画像生成AIを実務プロセスにどう組み込むべきか、その現実的なアプローチとリスク管理について解説します。
進化する画像生成AIと「期待値」の適正化
生成AIの実用化を研究し、世界的なインフルエンサーでもあるEthan Mollick氏が、ChatGPTの新しい画像生成モデル（Image 1.5）についての所感をLinkedInで共有しました。彼のコメントで注目すべきは、「単一の画像（Single images）の生成品質は高い」と評価する一方で、「複雑な構成（Complex tasks）」においては依然として課題があるという点です。
これは、多くの日本企業が抱く「AIなら魔法のようにすべて解決してくれる」という過度な期待に対し、冷静な現実を示唆しています。画像生成AIのモデル更新サイクルは極めて速いですが、技術的なトレンドは「何でもできる万能ツール」への一足飛びの進化ではなく、「特定のタスクにおける精度の向上」という着実な歩みを見せています。
企業の実務担当者は、最新モデルが出るたびに一喜一憂するのではなく、現時点でのAIの「得意・不得意」を正確に把握し、業務フローのどこにパーツとして組み込めるかを見極める必要があります。
日本企業の現場における「単体画像」の活用ポテンシャル
Mollick氏が「良い（Good）」と評した単一画像の生成能力向上は、日本のビジネス現場において大きな意味を持ちます。現在、多くの日本企業では、プレゼンテーション資料の作成、社内報の挿絵、ウェブ広告のバナー案出し、あるいは製品のラフコンセプト作成などに多くの工数を割いています。
「複雑な文脈や複数の登場人物の整合性」が求められない、いわゆる「素材」としての画像生成において、AIの品質向上は直ちに生産性向上に直結します。例えば、マーケティング部門において、これまではストックフォトサービスから時間をかけて探していた「日本のオフィスで働くチーム」や「未来的な都市景観」といったイメージ画像を、自社のブランドトーンに合わせて即座に生成できるようになります。
ここでのポイントは、AIに最終成果物（完パケ）を求めないことです。あくまで「高品質な素材」を高速に出力するツールとして位置づけ、それを人間が配置・加工するというワークフローを構築することが、現段階での最適解と言えるでしょう。
「複雑さ」への対応と人間が担うべき役割
一方で、記事で触れられている「複雑なものにはうまく機能しない」という点は、エンジニアやクリエイターにとって重要な示唆を含んでいます。複数のオブジェクトが複雑に関係し合う図解や、厳密な整合性が求められる設計図、長い文脈を持つストーリー性のあるマンガ表現などは、依然として人間の微調整（ハンドリング）が不可欠です。
日本のものづくり現場やコンテンツ制作現場では、細部へのこだわりや「阿吽の呼吸」による文脈理解が重視されます。AIが苦手とする「複雑な構成」を人間が補完し、AIが得意とする「画作り」能力をレバレッジする。この協働プロセスを設計できる人材こそが、今後のAI時代に求められるプロフェッショナルです。
具体的には、AIが出力した画像をPhotoshopなどのツールで修正するスキルや、AIが理解しやすいように複雑な要件を分解して指示（プロンプトエンジニアリング）する能力が、現場レベルでのリスキリングとして求められています。
法規制とガバナンス：著作権リスクへの冷静な対応
新しいモデルが登場した際、日本企業が最も慎重になるべきはコンプライアンス、特に著作権の問題です。日本の著作権法（第30条の4など）はAI学習に対して比較的柔軟ですが、生成物の「利用」段階においては、既存の著作物との類似性が認められれば著作権侵害のリスクが生じます。
性能が向上し、より高品質な画像が生成できるようになったからこそ、「特定の作家やキャラクターに似ていないか」というチェックプロセス（類似性確認）の重要性は増しています。企業は、画像生成AIの利用を全面禁止するのではなく、「社外秘情報を含めない」「生成物は必ず画像検索等で類似チェックを行う」「商用利用の場合は法務確認を通す」といった、実効性のあるガイドラインを整備すべきです。
日本企業のAI活用への示唆
今回のChatGPT Image 1.5への初期評価から導き出される、日本企業への実務的な示唆は以下の通りです。
- 「60点主義」でのスピード活用：複雑なタスクでの完璧さを求めず、資料作成やアイデア出しなど、単体の画像生成で十分な領域から積極的に導入し、業務スピードを上げる文化を作る。
- ワークフローの再定義：「AIが素材を作り、人間が構成・仕上げを行う」という役割分担を明確にし、デザイナーやマーケターの業務プロセスを再構築する。
- リスク許容度の設定：「内部利用ならOK」「外部公開なら厳格なチェック」など、用途に応じたリスク管理基準を設け、現場が萎縮せずにツールを使える環境を整える。
- 継続的なキャッチアップ：モデルの性能は数ヶ月単位で変化するため、固定的なシステム開発よりも、柔軟にツールを切り替えられるSaaS活用やAPI連携の構成を優先する。
AIは魔法の杖ではありませんが、その特性を理解して使いこなせば、日本企業の課題である「長時間労働の是正」や「付加価値の創出」に寄与する強力なパートナーとなります。最新モデルの動向を注視しつつ、自社の文脈に合わせた「使いどころ」を模索し続ける姿勢が重要です。