投稿者 global-ai-media 
OpenAIは、画像生成・編集に特化した新モデル「GPT Image 1.5」をChatGPTおよびAPI向けに公開しました。単に画像を生成するだけでなく、要素の追加や修正といった「編集」能力が強化されている点が特徴です。本稿では、この技術的進歩が日本企業のクリエイティブ業務やシステム開発にどのような影響を与えるか、実務とガバナンスの観点から解説します。
画像生成AIは「一発勝負」から「対話的な編集」へ
OpenAIがリリースした「GPT Image 1.5」は、これまでの画像生成AIが抱えていた大きな課題の一つである「制御性」に焦点を当てたアップデートと言えます。従来のモデル（DALL-E 3など）は、プロンプト（指示文）から高品質な画像を生成することには長けていましたが、生成された画像の一部だけを修正したい場合でも、再度プロンプトを入力し直すと全体が変わってしまうという課題がありました。
今回のアップデートでは、「要素の追加」を含む多様な編集作業に優れているとされています。これは、AIがユーザーの意図をより正確に理解し、既存の画像のコンテキストを維持しながら、ピンポイントでの変更が可能になることを意味します。ビジネスの現場においては、ゼロから画像を作り出す能力以上に、既存のクリエイティブを微修正する能力が求められる場面が多く、実務利用への適応度が一段階上がったと評価できます。
日本企業における活用シナリオとAPI連携
日本国内のビジネスシーンにおいて、この「編集機能」は以下のような場面での活用が期待されます。
- マーケティング・広告制作： 生成した商品イメージ画像の背景のみを季節に合わせて変更する、あるいは人物の持ち物を差し替えるといった作業が、デザイナーの手を煩わせることなく短時間で可能になります。
- ECサイト・カタログ運用： 商品画像のバリエーション展開において、色変更や付属品の追加を自動化し、撮影コストを削減するユースケースが考えられます。
- プロダクト開発（モックアップ作成）： アプリやWebサイトのUIデザイン案を作成する際、修正指示をチャット形式で即座に反映させることで、意思決定のスピードを向上させます。
また、本モデルはAPIとしても提供されるため、自社サービス内に画像編集機能を組み込むことも容易になります。例えば、不動産テック企業がリフォーム後のイメージ画像をユーザー自身に作成させる機能や、アパレル企業が試着イメージを調整する機能など、UX（顧客体験）を向上させるための実装が進むでしょう。
著作権リスクとガバナンスの再考
機能が向上する一方で、日本企業が注意すべきは法的・倫理的なリスクです。特に画像の「編集」は、既存の著作物をベースに行われるケースが想定されます。
日本の著作権法（特に第30条の4）は、AIの学習段階においては柔軟ですが、生成・利用段階においては、既存の著作物との「類似性」と「依拠性」が侵害の判断基準となります。他者の著作物をアップロードしてAIに編集させ、それを商用利用する場合、著作権侵害のリスクが高まる可能性があります。
また、生成AIによる画像編集が容易になることは、ディープフェイクや誤情報の拡散リスクとも隣り合わせです。企業の広報活動で使用する画像が「事実に基づいているか」、あるいは「AIによる加工であることを明示するか」といった社内ガイドラインの整備が急務となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「GPT Image 1.5」のリリースは、生成AIが単なる「アイデア出しツール」から、具体的な「業務プロセスの一部」へと進化していることを示しています。日本企業が取るべきアクションは以下の通りです。
- ワークフローへの組み込み： AIを「魔法の杖」として特別視するのではなく、Photoshopのような「ツール」の一つとして位置づけ、デザイナーやマーケターの作業工程にどう組み込むか（Human-in-the-loop）を設計してください。
- 入力データに関するルールの策定： 編集機能を利用する際、自社が権利を持たない画像や、顧客から預かった機密性の高い画像を安易にアップロードしないよう、データガバナンスを徹底する必要があります。
- 品質管理の徹底： AIが編集した画像には、物理的に不自然な描写（ハルシネーション）が含まれる可能性があります。最終的な成果物に対する人間のチェック体制は引き続き不可欠です。
技術の進化は早いため、まずは小規模なプロジェクトや社内資料作成などの領域から、新しい編集機能をテストし、自社の業務にフィットするかどうか検証（PoC）を始めることを推奨します。