投稿者 global-ai-media 
OpenAIのChatGPTにおける画像生成機能がアップデートされ、生成品質と指示への忠実性が向上しました。しかし、競合モデルとの比較や依然として残る課題も浮き彫りになっています。本稿では、最新の画像生成AIの動向を解説しつつ、日本の著作権法や商習慣に照らし合わせた実務的な活用方針について考察します。
生成精度の向上と「指示追従性」の深化
米CNETの記事でも触れられている通り、ChatGPTに統合された画像生成モデル（DALL-E 3のアップデート版等）は、以前のバージョンに比べて着実な進化を遂げています。特筆すべきは「プロンプト・アドヒアランス（Prompt Adherence）」と呼ばれる、ユーザーの指示に対する追従性の向上です。
初期の生成AIは、複雑な指示を与えると一部を無視したり、指定していない要素を勝手に追加したりすることが頻繁にありました。しかし、最新のモデルでは、複数の被写体や具体的な配置、画風の指定に対して、より忠実に反応するようになっています。これは、日本のビジネス現場において、特定の商品イメージやブランドガイドラインに沿ったラフ案を作成する際に、修正の手間（いわゆる「ガチャ」の回数）を減らすという意味で大きな進歩と言えます。
依然として残る「完璧」への距離
一方で、生成された画像は依然として完璧ではありません。元記事が示唆するように、特定の複雑な概念や、画像内への正確なテキスト描写（Text Rendering）においては、GoogleのImagenやMidjourneyといった競合モデルと一進一退の攻防が続いています。
特に日本企業にとっての課題は「日本語テキストの描写」と「文化的文脈の理解」です。英語の文字列生成能力は向上していますが、画像内に自然な日本語を配置することは依然として難易度が高く、看板やパッケージの文字が崩れる現象は解消されていません。また、日本の商習慣や生活様式（例：畳の敷き方、箸の持ち方、ビジネスマナーに則ったお辞儀）などの細部において、違和感のある出力がなされるリスクは残っています。AIはあくまで「確率的にそれらしい画像」を出力しているに過ぎないという前提を忘れてはなりません。
国内実務における活用シナリオと法的リスク
日本国内での実務適用を考えた場合、現段階では「最終成果物の自動生成」ではなく、「コミュニケーションの効率化」に焦点を当てるべきです。
例えば、企画職やマーケターがデザイナーに発注する際のイメージボード作成、絵コンテの代替、社内プレゼンテーション資料の挿絵といった用途では、十分なROI（投資対効果）が見込めます。言葉では伝えにくいニュアンスを可視化することで、認識の齟齬を防ぐことができるからです。
一方で、対外的なマーケティング資材や製品そのものに生成画像を利用する場合は、日本の著作権法（特に第30条の4に関連する解釈）と、依拠性・類似性の観点からのリーガルチェックが不可欠です。文化庁の見解やガイドラインも整備されつつありますが、特定のクリエイターや既存キャラクターの画風を意図的に模倣することは、法的な問題だけでなく、企業のレピュテーションリスク（評判リスク）に直結します。
日本企業のAI活用への示唆
今回のモデル進化を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意して活用を進めることを推奨します。
- プロセスの補助としての活用：「完成品」をAIに作らせるのではなく、人間が仕上げるための「素材」や「アイデア」の生成に留める運用が、現時点では最もリスクが低く効果的です。
- ヒトによる品質管理（Human-in-the-loop）：生成された画像に、不自然な箇所（指の本数、不適切な背景、差別的表現など）がないか、必ず人間の目でチェックするフローを業務プロセスに組み込んでください。
- 著作権・コンプライアンス教育の徹底：現場の従業員に対し、「他者の著作物に類似していないか確認する」「特定の作家名をプロンプトに入れない」といったガイドラインを周知徹底することが、組織を守ることにつながります。
- 適材適所のツール選定：ChatGPT（DALL-E 3）は対話形式で修正指示が出せるため初心者や非デザイナーに適していますが、より芸術的な制御が必要な場合はMidjourneyやStable Diffusionなど、目的に応じてツールを使い分ける柔軟性が求められます。