投稿者 global-ai-media 
最新の研究により、画像生成AIが学習データの偏りによって「特定の陳腐な表現（クリシェ）」を再生産し続ける傾向が明らかになりつつあります。本記事では、AIがなぜステレオタイプな画像を生成してしまうのか、その技術的背景を解説するとともに、日本企業がマーケティングやプロダクト開発で生成AIを活用する際に注意すべき「文化的バイアス」や「ブランド毀損リスク」への対策について考察します。
「創造性」の正体は「平均への回帰」か
米科学誌『Science』などで取り上げられた最新の議論において、画像生成AIが「同じようなストックフォトの陳腐な表現（クリシェ）を繰り返しリミックスしているに過ぎない」という指摘がなされています。人間が「AIは創造的だ」と感じる出力の多くは、実は膨大な学習データの中に存在する「最もありがちなパターン」の組み合わせであることが多々あります。
画像生成AI（Stable DiffusionやDALL-E、Midjourneyなど）は、インターネット上の数十億枚規模の画像とテキストのペアを学習しています。しかし、その学習データセットには「握手をするビジネスマン」や「会議室で微笑む多国籍チーム」といった、いわゆる「ストックフォト」的な画像が大量に含まれています。AIは確率的に「正解」に近い画像を生成しようとするため、結果として、これら「よくある構図」や「ステレオタイプな表現」に収束（コンバージェンス）しやすくなるのです。
日本企業が直面する「文脈のズレ」とリスク
この「陳腐化」の問題は、日本企業にとって単なる「面白みのなさ」以上の実務的リスクを孕んでいます。それは、学習データの多くが欧米の文化的文脈に基づいていることに起因する「文化的バイアス」です。
例えば、AIに「オフィスで働く人々」や「CEO」といったプロンプト（指示文）を与えた場合、出力される画像は欧米風のオフィスや、白人男性中心の構成になりがちです。あるいは「日本」という要素を強調しすぎると、サイバーパンク風のネオン街や、現代のビジネスシーンにはそぐわない伝統的な服装など、海外から見た「ステレオタイプな日本」が生成される傾向があります。
日本国内向けの広告クリエイティブや社内資料、プロダクトのUI/UXにおいて、こうした「微妙な違和感」のある画像を使用することは、ユーザーに対し「自社を理解していない」「品質管理が甘い」というネガティブな印象を与えるリスクがあります。また、他社も同じようなAIモデルを使用している場合、生成されるビジュアルのトーン＆マナーが画一化し、ブランドの差別化が困難になるという課題も浮上しています。
実務における回避策とコントロール
では、エンジニアやクリエイティブ担当者はどう対応すべきでしょうか。単にプロンプトを工夫するだけでは限界があります。以下のような技術的・プロセス的な介入が求められます。
- 追加学習（Fine-tuning / LoRA）の活用： 自社のブランドイメージや、日本特有の商習慣（名刺交換のシーンや、日本的なオフィスの内装など）に即した画像データを小規模に追加学習させることで、モデルの出力傾向を補正します。
- ControlNet等の技術による構図指定： 生成AI任せにせず、ポーズや構図（スケルトン情報や線画）を人間が明示的に指定し、テクスチャや画風の生成のみをAIに任せるワークフローを構築します。これにより「ありがちなストックフォト」の構図から脱却可能です。
- Human-in-the-loop（人間による介在）： AIはあくまで「素材生成機」と割り切り、最終的な仕上げや違和感の修正（レタッチ）はプロのデザイナーが行うプロセスを維持します。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「AIがストックフォトのクリシェを繰り返す」という指摘は、生成AI活用の本質的な課題を浮き彫りにしています。日本企業が今後AI活用を進める上での要点は以下の通りです。
1. 「生成＝完成」ではないという認識の徹底
AIが出力したものをそのまま対外的な成果物として使うことは、品質面でも権利・コンプライアンス面でもリスクが高い状態です。AIは「確率的に尤もらしい平均値」を出しているに過ぎないことを理解し、必ず人間の目によるフィルタリングと修正を工程に組み込む必要があります。
2. 日本独自のデータセットの価値再評価
グローバルモデルのバイアスを回避するためには、日本独自の画像データや言語データの価値が高まります。自社が保有する過去のクリエイティブ資産や、日本市場に特化したデータを整理・蓄積し、それをAIに適用できる環境（RAGやファインチューニング基盤）を整えることが、競争優位につながります。
3. ガバナンスとブランド保護
AI生成物の利用に関するガイドライン策定においては、「著作権侵害リスク」だけでなく、「ステレオタイプによる差別的表現の助長」や「ブランドイメージの陳腐化」という観点も盛り込むべきです。AIツールを導入して終わりではなく、どのような出力を許容するかという「審美眼」と「倫理観」が、組織の能力として問われています。