投稿者 global-ai-media 
ChatGPT（DALL-E 3）に実装された新たな画像編集機能と、Google Geminiの生成能力を比較し、AI画像生成ツールの進化を紐解きます。単なる「画像の自動生成」から、ビジネス実務に耐えうる「微調整・コントロール」のフェーズへと移行しつつある現状と、日本企業が導入時に考慮すべき法的・運用的リスクについて解説します。
対話型インターフェースにおける「微修正」の実現
これまで、LLM（大規模言語モデル）を介した画像生成における最大の課題は「制御性」でした。プロンプト（指示文）で素晴らしい画像を生成できても、「背景だけを変えたい」「このオブジェクトを消したい」といった微修正を行うには、再度プロンプト全体を書き直して再生成する必要があり、そのたびに全く異なる画像が出力されてしまうことが一般的でした。
今回のChatGPTのアップデートでは、生成された画像の一部を選択し、対話形式で修正指示を出せる機能（インペインティング機能の簡易化）が強化されています。これは、AI活用が「偶然の産物」を楽しむ段階から、意図通りのクリエイティブを制作する「ツール」としての段階へ進化したことを意味します。Google Geminiなどの競合サービスも高性能な画像生成能力（Imagenモデル等）を有していますが、UX（ユーザー体験）の観点では、この「対話的な修正フロー」の完成度が、実務導入における一つの選定基準となります。
日本企業における活用シーン：資料作成からモックアップまで
この「編集機能」の強化は、日本のビジネス現場において特に親和性が高いと言えます。例えば、社内プレゼン資料やマーケティング用のイメージ画像を作成する際、日本企業では細部の整合性やブランド毀損のリスクに対して慎重になる傾向があります。「概ね良いが、日本人のビジネスパーソンの服装として不自然な箇所がある」といったケースで、全体を作り直すことなく該当箇所だけを修正できる機能は、現場の生産性を大きく向上させます。
また、プロダクト開発の初期段階におけるモックアップ作成や、ストーリーボードの制作においても、エンジニアやプランナーがデザイナーに依頼する前の「たたき台」を、より高精度に自力で作成できるようになるため、コミュニケーションコストの削減が期待できます。
法的リスクとガバナンス：著作権法の「類似性」と「依拠性」
一方で、生成AIによる画像を業務利用する際には、日本の著作権法に基づく慎重な判断が求められます。文化庁の見解では、AI利用であっても、既存の著作物との「類似性」と「依拠性（既存の著作物を知っていて利用したか）」が認められれば著作権侵害となり得ます。
特に、今回のアップデートのように「特定の部分を修正・加工する」プロセスが容易になると、意図せずとも既存のキャラクターやデザインに寄せてしまうリスクや、逆に生成された画像が既存の著作物に酷似していることに気づかず修正を重ねて利用してしまうリスク（いわゆるAIによるハルシネーション的な著作権侵害）が潜んでいます。
したがって、企業としては「生成AIで作成した画像は、そのまま対外的な商用利用（広告や製品そのもの）にするのではなく、あくまでアイデア出しや内部資料、あるいはデザイナーが最終化するための下絵として利用する」といったガイドラインを設けることが、現時点での現実的なリスクヘッジとなります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の機能比較から得られる、日本企業の意思決定者・実務担当者への示唆は以下の通りです。
- 評価軸の転換：画像生成AIの選定基準を、単なる「画質の良さ」から、業務フローの中で修正・加工が容易な「操作性・制御性」へとシフトする必要があります。
- 人間参加型（Human-in-the-Loop）プロセスの確立：AIは「完成品」を出力するものではなく、「素材」を提供するものと定義し、最終的な品質確認と権利確認は必ず人間が行うフローを業務設計に組み込むべきです。
- ガバナンスと教育：便利な編集機能は、裏を返せば「ディープフェイク」や「権利侵害画像」を容易に作成できることも意味します。ツールの導入とセットで、従業員に対する倫理・コンプライアンス研修（特に日本の著作権法に関する知識）を徹底することが求められます。