投稿者 global-ai-media 
ウォートンスクールのEthan Mollick教授が、ChatGPTの新しい画像生成モデル（Image 1.5）への早期アクセスについて言及しました。静止画の品質向上を含むこのアップデートは、生成AIが「実験的なおもちゃ」から「実務ツール」へと着実に進化していることを示しています。本記事では、この進化が日本企業の業務フローやクリエイティブプロセスにどのような影響を与えるか、そして著作権やガバナンスの観点からどう備えるべきかを解説します。
マルチモーダル化するAIと「品質」の定義の変化
Ethan Mollick氏が触れた「ChatGPT Image 1.5」という名称（仮称）やその所感は、AIモデルの進化が単なる「高画質化」のフェーズを超え、より細やかな制御性を目指していることを示唆しています。「単一の画像（Single images）において特に優れている」という評価は、プロンプト（指示文）に対する忠実性や、テクスチャ、光の表現力が向上していることを意味します。
現在の生成AIトレンドにおいて重要なのは、LLM（大規模言語モデル）と画像生成モデルの統合、すなわち「マルチモーダル化」の深化です。以前はテキストで指示を出し、別のツールで画像を生成していましたが、現在は対話の中で文脈を汲み取りながらビジュアルを修正・生成可能です。この「文脈理解」の精度向上が、今回のアップデートの核心にあると考えられます。
日本企業における活用：企画・構想フェーズでの「ポンチ絵」革新
日本企業の実務、特に製造業や企画職の現場において、この技術進化は大きな意味を持ちます。日本では伝統的に、企画書や仕様書の段階で「ポンチ絵（概略図）」を用いて合意形成を図る文化があります。しかし、絵が描けない担当者にとって、イメージを視覚的に共有することは長年の課題でした。
進化した画像生成AIは、以下のようなシーンで「コミュニケーションの摩擦」を劇的に減らします。
- 商品企画のモックアップ作成：デザイナーに発注する前の「たたき台」を数秒で作成し、手戻りを防ぐ。
- ストーリーボードの作成：動画広告やプレゼンテーションの流れを、一貫性のある静止画で可視化する。
- 社内資料の視覚化：抽象的な概念（例：DX推進のイメージ図など）を具体的なビジュアルに落とし込む。
これらは、最終成果物（Final Product）としてそのまま使うのではなく、あくまで意思決定を加速させるための「中間生成物」としての利用価値が極めて高い領域です。
著作権リスクと日本独自の法解釈への対応
一方で、画像生成AIの能力向上は、企業にとって新たなリスク管理を要求します。特に日本では、著作権法第30条の4によりAIの学習段階（開発）については柔軟な規定がある一方で、生成物（利用）に関しては「既存の著作物との類似性」と「依拠性」が厳しく問われます。
Mollick氏のコメントが「but I…（しかし私は…）」と続いている点に注目すべきです。これは推測の域を出ませんが、生成される画像の「一貫性（キャラクターが別カットで別人に見えるなど）」や「制御の限界」、あるいは「権利侵害のリスク」に対する留保が含まれている可能性があります。
日本企業がこの技術を導入する際は、以下のガバナンスを徹底する必要があります。
- 用途の区分け：社内検討用やアイデア出しには積極的に利用する一方、社外公開物（広告、Webサイト、製品デザイン）への直接利用は、法務確認を経るプロセスを設ける。
- ブランド毀損の回避：意図せず他社のIP（知的財産）に酷似した画像が生成される「ハルシネーション（幻覚）」のリスクを理解し、画像検索等による類似性チェックを行う。
- 生成AIポリシーの策定：従業員に対し、入力データ（機密情報）の取り扱いだけでなく、出力データの権利リスクについても教育を行う。
日本企業のAI活用への示唆
ChatGPTの画像生成能力の向上は、クリエイティブ業務の民主化を加速させます。しかし、ツールが強力になればなるほど、使う側のリテラシーが問われることになります。
- 「中間成果物」としての活用を標準化する：最終アウトプットをAIに依存するのではなく、企画・構想段階のスピードアップツールとして業務フローに組み込む。これにより、著作権リスクを低減しつつ業務効率化のメリットを最大化できます。
- マルチモーダル人材の育成：「テキストだけ」「画像だけ」ではなく、言語で指示して画像を修正させるような、複合的なAI操作スキルを持つ人材（AIディレクター的な役割）を育成・評価する仕組みが必要です。
- ベンダー依存しないガバナンス：OpenAI等の特定ベンダーのモデル進化に一喜一憂せず、自社のビジネスモデルに合わせた「安全な利用ガイドライン」を整備し、新しいモデルが登場した際に即座に適用可否を判断できる体制を作ることが求められます。