投稿者 global-ai-media 
Google Geminiに、生成された画像をユーザーが直接なぞって範囲指定し、修正指示を出せる機能が実装されました。これは単なる機能追加にとどまらず、言語化が難しい微調整を可能にし、ビジネス現場での実用性を飛躍的に高める「マルチモーダルUI」への進化を象徴しています。
テキストプロンプトの限界を補完する「選択して編集」
Googleの生成AI「Gemini」に実装された新しい画像編集機能は、生成AIのユーザビリティにおける重要な転換点を示唆しています。これまでの画像生成AIは、修正を行いたい場合でも「背景をもう少し明るく」「左の人物を消して」といったテキスト（プロンプト）による指示に依存していました。しかし、この方法ではAIが「左の人物」を正しく認識するかは運任せであり、意図しない箇所まで変更されてしまう「巻き添え」が頻発していました。
今回注目されている機能は、ユーザーが画像上の修正したい箇所をペンツールでなぞって選択（マスキング）し、その特定部分に対してのみ変更指示を出せるというものです。これは技術的には「インペインティング（Inpainting）」と呼ばれる画像補完技術の応用ですが、これをチャットインターフェースの中で、専門知識なしに直感的に行えるようにした点が大きな進歩です。
ビジネス現場における「微調整コスト」の削減
日本企業の現場、特にマーケティング資料やプレゼンテーション作成、プロダクトのデザイン案検討において、生成AIの導入が進まない理由の一つに「細部の詰めが甘い」という点がありました。8割の完成度までは一瞬で到達できても、残りの2割の修正に膨大な試行錯誤（プロンプトエンジニアリング）を要するか、結局Photoshopなどの別ツールで修正する必要があったためです。
今回のような「部分指定編集」が可能になることで、企画担当者やエンジニアなど、デザインの専門スキルを持たない層でも、意図通りの修正を短時間で行えるようになります。例えば、広告バナー案の「商品画像の色だけを変えたい」「背景の不要な映り込みだけを消したい」といった具体的なニーズに対し、テキストとポインティングを組み合わせることで、手戻りの少ない効率的な制作フローが構築可能になります。
法的・倫理的リスクへの目配り
一方で、操作の簡易化はリスク管理の重要性を高めます。極めて精密な画像加工が容易になることで、フェイク画像（ディープフェイク）の生成や、既存の著作物の一部を改変して利用する際の著作権侵害リスクが、これまで以上に潜在化しやすくなります。
日本国内の著作権法では、AI生成物の著作権性や侵害判断について議論が続いていますが、企業としては「容易に修正できるから」といって、他社の知的財産が含まれる画像を安易に下敷きにしたり、事実と異なる製品画像を誤って公開したりしないよう、ガイドラインの整備と周知徹底が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの機能アップデートから、日本のビジネスリーダーや実務者が読み取るべき要点は以下の通りです。
1. プロンプトエンジニアリングからの脱却
AI操作のトレンドは、複雑な呪文（プロンプト）を操るスキルから、AIと対話しながら直感的に成果物を調整するスキルへと移行しています。社内教育においても、プロンプト技術の習得より、「AIを使ってどうゴールに到達するか」というプロセス設計能力を重視すべきです。
2. ノンデザイナーによるクリエイティブの民主化
細部の修正が容易になることで、デザイナー以外の職種がモックアップや資料素材を作成するハードルが下がります。これにより、企画からプロトタイプ作成までのリードタイムを劇的に短縮できる可能性があります。
3. ガバナンスとツールの選定
Google Workspaceなどの企業向け環境でこれらの機能が提供される場合、入力データが学習に利用されない設定になっているか（ゼロデータリテンションなど）を確認する必要があります。利便性とセキュリティ・権利保護のバランスを見極め、適切なツールを導入することが、企業の競争力を左右することになります。