投稿者 global-ai-media 
OpenAIのChatGPT（DALL-E 3）は創造的な表現に長けていますが、ビジネスの実務においては出力の一貫性やリアリティが課題となる場面も少なくありません。本記事では、Googleの技術系譜に関連するとされる「Nano Banana Pro」とChatGPTの比較記事を端緒に、これからの画像生成AIに求められる「ストックフォトレベルのリアリズム」と、日本企業がツールを選定・活用する際の実務的視点について解説します。
「創造性」のChatGPT、「実用性」のリアリズム重視モデル
画像生成AIの進化は目覚ましいものですが、現在、その進化の方向性は大きく二つに分かれつつあります。一つはChatGPT（DALL-E 3）に代表される「創造的でアーティスティックな表現」、もう一つは実務での利用を前提とした「写真のようなリアリティ（写実性）」です。
元記事における比較検証では、ChatGPTは「クリエイティブな才能（Creative flair）」を発揮する一方で、結果にばらつきがあり、実務で使うには修正（Edits）が必要になることが多いと指摘されています。対照的に、「Nano Banana Pro」として紹介されているモデルは、ストックフォト（素材写真）のような高いリアリズムと実用性を提供し、その点で優位性があると評価されています。
これは、AIモデルが「何を学習し、何を優先して出力するか」の違いによるものです。プロンプト（指示文）に対して忠実かつ幻想的な絵作りをするモデルと、物理法則や写真の質感を重視して「そのまま資料に使える」画像を出力するモデル、それぞれの特性を理解することが重要です。
日本企業における「ストックフォト品質」の需要
日本のビジネスシーン、特にマーケティングやプレゼンテーション資料作成において、画像生成AIへのニーズは「斬新なアート」よりも「違和感のない高品質な素材」に傾く傾向があります。いわゆる「AI特有の不気味の谷」現象や、指の本数や背景の歪みといった破綻は、企業の信頼性を損なうリスクとして敬遠されるためです。
元記事で触れられているような「ストックフォト・リアリズム」に強みを持つモデルは、まさにこの日本の実務ニーズに合致する可能性があります。例えば、オウンドメディアの記事アイキャッチや社内資料の挿絵として、既存の有料ストックフォトサービスの代替、あるいは補完として機能することが期待されます。生成AIを「アイデア出しのツール」から「最終成果物の生成ツール」へと昇華させるためには、この「一貫したリアリティ」が不可欠です。
業務フローへの組み込みとコスト意識
実務的な観点では、「生成後の修正コスト」は見逃せないポイントです。ChatGPTのような対話型モデルで画像を生成する場合、意図した通りの構図にするために何度も対話を繰り返す（プロンプトエンジニアリング）必要が生じることがあります。また、生成された画像の画質が一定しない場合、デザイナーによるPhotoshop等での加工作業（レタッチ）が必須となります。
一方で、実用性とリアリズムに特化したモデルが「編集不要（Ready-to-use）」に近い品質を提供できるのであれば、制作リードタイムの大幅な短縮につながります。AI導入の効果測定においては、単なるツールの利用料だけでなく、こうした「オペレーションコストの削減効果」も含めて評価する必要があります。
ガバナンスとリスク管理の視点
ただし、リアリティが高まることはリスクも伴います。写真と見分けがつかない画像が容易に生成できることは、ディープフェイクや誤情報の拡散リスク（偽造リスク）に直結します。GoogleやOpenAIなどの大手ベンダーは、生成物に電子透かし（Watermark）を入れるなどの対策を進めていますが、企業側でも「AI生成画像であることの明示」や「利用ガイドラインの策定」といったガバナンス対応が求められます。
また、日本国内においては著作権法第30条の4により、AI学習への著作物利用は比較的柔軟に認められていますが、生成物の利用（特に商用利用）においては、既存の著作物との類似性が問われるリスク（依拠性と類似性）が残ります。リアリスティックなモデルほど、学習元となった特定の写真家のスタイルや、実在する人物・商品に似てしまう可能性を考慮し、生成画像の類似性チェックを行うフローを確立することが推奨されます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の比較記事から得られる、日本企業の実務担当者への主要な示唆は以下の通りです。
- 用途によるモデルの使い分け： ブレストやコンセプトアート作成には「創造性」の高いChatGPT（DALL-E 3等）を、Web素材や資料作成の実務には「リアリティ」と「一貫性」に優れた特化型モデル（またはGoogle Imagen等の写実系モデル）を選定するという、適材適所のポートフォリオを組むべきです。
- オペレーションコストの試算： AIツールの導入判断においては、生成そのものの速さだけでなく、「修正や選別にどれだけの時間がかかっているか」を計測し、トータルでの生産性を評価してください。
- 品質とコンプライアンスのバランス： 写真のような高品質な画像が生成できるツールほど、社外発表時のチェック体制（実在の人物・商標の写り込み確認など）を厳格化する必要があります。技術の進化に合わせて、社内のAI利用ガイドラインも「禁止」から「適切な管理下の利用」へとアップデートしていくことが肝要です。