画像生成AIの問題点とは？利用時のデメリットや解決策まで網羅

画像生成AIを活用して効率的に画像の作成を行いたいと考えているものの、権利侵害やフェイク画像の生成などの問題点が気になり、不安を感じるでしょう。

これらの問題点を理解せずに画像生成AIを利用してしまうと、予期せぬトラブルに巻き込まれたり、生成物の品質にばらつきが出たり、さまざまなデメリットが生じる可能性があります。

本記事では、権利侵害やフェイク画像の生成など、画像生成AIの問題点と具体的な解決策を紹介します。

記事を最後まで読むことで、画像生成AIの問題点やデメリットを正しく理解し、適切な対策を講じながら画像生成AIを活用できるようになるでしょう。

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そもそも画像生成AIとは？

画像生成AIとは、人工知能技術を用いて、テキストの指示にもとづいて自動的に画像やイラストを生成するシステムです。

画像生成AIは、大量の画像データとそれに対応するテキストデータを学習することで、テキストと画像の関係性を理解します。

たとえば、「白い砂浜と青い海、ヤシの木がある南国のビーチ」といったテキストを入力すると、画像生成AIはその内容を解析し、学習したデータを基に、指示に沿った画像を自動で生成します。

ユーザーは、専門的なデザインスキルがなくても、テキストで指示するだけで、希望通りの画像を手に入れることができるのです。

また、画像生成AIは、テキストから画像を生成するだけでなく、既存の画像を基に新たな画像を生成することも可能です。

この技術の登場により、画像制作の効率化や、創造性の拡大が期待されています。

広告やマーケティング、エンターテインメントなど、さまざまな分野での活用が進んでおり、今後もその可能性が広がっていくでしょう。

イラスト生成におすすめな画像生成AIについて、詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。

画像生成AIの問題点とは？

画像生成AIは、AIが自動で画像を生成できる画期的な技術ですが、いくつかの問題点も指摘されています。

• 権利侵害のリスクがある
• フェイク情報を生成する可能性がある
• 生成物に品質のばらつきがある

本章では、これらの問題点について、具体的な事例を交えながら詳しく解説します。

権利侵害のリスクがある

画像生成AIが生成する画像には、著作権や商標権を侵害するリスクが潜んでいます。

画像生成AIは、大量の既存の画像データを学習して画像を生成するため、学習データに含まれる著作物の権利を侵害してしまう可能性があるのです。

とくに、著名なアーティストやイラストレーターのスタイルを模倣した画像が生成されるケースでは、法的なトラブルに発展するおそれがあります。

たとえば、有名なキャラクターやロゴなどを無断で使用した場合、著作権侵害や商標権侵害に該当する可能性が高くなります。

したがって、画像生成AIを活用する際は、生成された画像の内容を十分に確認し、権利侵害のリスクを最小限に抑えることが重要です。

権利関係が不明確な画像については、使用を控えるなどの慎重な対応が求められるでしょう。

権利問題を気にせずに画像生成AIを活用したい方は、著作権フリーの作品のみを学習している画像生成AI「Adobe Firefly」を使用することをおすすめします。

興味のある方は、「Adobe Firefly」の特徴やできることについて解説した、以下の記事をご覧ください。
関連記事：【著作権完全フリー】画像生成AI「Adobe Firefly」の特徴やできることを解説

フェイク情報を生成する可能性がある

画像生成AIは、実在する人物や出来事をもとにしたリアルな偽画像を作成する能力を持っているため、フェイク情報を生成してしまう可能性があります。

たとえば、有名人の顔写真を無断で使用し、あたかもその人物が特定の行動をとっているかのような画像を生成してしまう場合があります。

こうした偽画像がSNSなどで拡散されると、社会的な混乱を引き起こす危険性があるでしょう。

フェイク情報を含む画像が広く拡散されると、個人や組織の信頼が損なわれたり、社会的な混乱が生じたりする可能性があります。

画像生成AIを利用する際は、生成された画像の信ぴょう性を十分に確認し、フェイク情報の拡散を防ぐ努力が求められます。

信頼できるソースから得た情報をもとに画像生成を行ったり、生成された画像に明確な注釈を付けたりするなど、フェイク情報のリスクを最小限に抑える工夫が必要不可欠でしょう。

生成物に品質のばらつきがある

画像生成AIは、ユーザーが入力したプロンプト（指示文）にもとづいて画像を生成しますが、生成される画像の品質にばらつきが出る可能性があります。

たとえ同じプロンプトを使用しても、毎回異なる結果が得られることがあるのです。

この品質のばらつきは、商業利用やプロフェッショナルな用途において大きな問題となります。

たとえば、広告素材や製品イメージの作成に画像生成AIを活用する場合、品質の低い画像が生成されてしまうと、ブランドイメージを損ねたり、顧客の信頼を失ったりしかねません。

画像生成AIを利用する際は、生成された画像の品質を十分に確認し、必要に応じて手動で修正を加えるなどの対応が求められます。

画像生成AIを利用する際に生じるデメリット3選

画像生成AIは、テキストの指示にもとづいて自動で画像を生成できる画期的な技術ですが、利用する際にはいくつかのデメリットも考慮する必要があります。

• 期待通りの結果が得られないことがある
• データの品質に依存する
• ユーザーの創造性を制限する可能性

本章では、画像生成AIを利用する際に生じる3つの主要なデメリットについて、具体的な事例を交えながら詳しく解説します。

画像生成AIを適切に活用するためのポイントも合わせて紹介するので、ぜひ参考にしてください。

期待通りの結果が得られないことがある

画像生成AIを利用する際のデメリットとして、入力したプロンプトにもとづいて画像が生成されるものの、必ずしも期待通りの結果が得られるとは限らないという点が挙げられます。

とくに、抽象的な指示や複雑な要求に対しては、生成される画像がユーザーの意図したものとは異なることがあります。

たとえば、「夕暮れ時のロマンチックな海辺の風景」といった曖昧な指示では、ユーザーが思い描く理想的な画像を一発で生成するのは難しいでしょう。

また、特定のビジュアルスタイルやテーマに沿った画像を求める場合にも、同様の問題が生じる可能性があります。

こうした場合、ユーザーは何度もプロンプトを調整し、試行錯誤を繰り返さなければならないことがあります。

理想の画像を得るために、プロンプトの表現を微調整したり、新たな指示を追加したりと、手間と時間がかかってしまうこともあるでしょう。

したがって、画像生成AIを使用する際は、プロンプトの調整に一定の労力が必要になることを見越して、スケジュールに余裕を持たせるなどの配慮が求められます。

データの品質に依存する

画像生成AIが生成する画像の品質は、学習に使用されるデータの質に大きく依存します。

低品質なデータや偏ったデータを使用すると、生成される画像も劣化したり、多様性に欠けたりする可能性があるのです。

たとえば、解像度の低い画像やノイズの多い画像をデータとして使用すると、生成される画像も不鮮明になったり、ノイズが目立ったりすることがあります。

また、特定の文化やスタイルに偏ったデータが多い場合、生成される画像が似たような表現ばかりになってしまうおそれがあるでしょう。

さらに、学習データに含まれる画像の種類が限定的だと、生成できる画像のバリエーションも制限されてしまいます。

画像生成AIを活用する際は、学習データの質が生成物の品質に直結することを理解しておくよう心がけましょう。

ユーザーの創造性を制限する可能性がある

画像生成AIは、ユーザーの創造性を制限してしまう可能性があります。

ユーザーが入力したプロンプト（指示文）にもとづいて画像が自動生成されるため、AIが提示する画像に頼りすぎると、従来の手法での創造的なプロセスが疎かになってしまうことが原因です。

たとえば、デザイナーがアイデアを練る際、自らスケッチを描いたり、リファレンスを収集したりする過程で、新たな発想が生まれることがあります。

しかし、画像生成AIのみに頼ってしまうと、試行錯誤の機会が減少し、独自のアイデアやスタイルを発展させることが難しくなります。

画像生成AIを活用する際は、あくまでも創造活動を支援するツールとして捉え、過度な依存は避けるべきでしょう。

AIを活用しつつも、自らの想像力を働かせ、独自のアイデアを追求し続けることが重要です。

画像生成AIの問題点やデメリットに対する解決策

画像生成AIには、権利侵害のリスクやフェイク情報の生成、品質のばらつきなど、いくつかの問題点があることを説明してきました。

また、利用する際のデメリットとして、期待通りの結果が得られない可能性や、データの品質への依存、ユーザーの創造性の制限などについても触れました。

しかし、これらの問題点やデメリットに対して、一定の解決策を講じることで、画像生成AIをより安全かつ効果的に活用することが可能です。

• 著作権と商標権の理解と遵守
• フェイク情報の拡散防止
• 生成物の品質管理

本章では、画像生成AIの主要な問題点に対する具体的な解決策を3つ紹介します。

これらの対策を適切に実施することで、画像生成AIのメリットを最大限に引き出しつつ、リスクを最小限に抑えることができるでしょう。

著作権と商標権の理解と遵守

画像生成AIを利用する際は、著作権や商標権に関する法律を理解し、遵守することが極めて重要です。少なくとも以下の3点には気をつけて利用しましょう。

• データセットの使用・商用利用の可否
• 著作権の確認・明記
• 利用規約の把握

まず、学習データの選定においては、使用するデータセットが著作権で保護されていないか、適切な許可を得ているかを確認する必要があります。

とくに、商業利用を考える場合は、著作権者からの明示的な許可を得ることが不可欠でしょう。

次に、生成された画像を使用する際は、著作権表示を明記したり、使用条件を明確にしたりするなど、適切な配慮が求められます。

加えて、画像生成AIサービスの利用規約を熟読し、禁止事項や権利関係について理解しておくことも重要です。利用規約に違反すると、法的トラブルに巻き込まれるおそれがあります。

著作権や商標権に関する法律は複雑であり、専門的な知識が必要とされます。不明な点がある場合は、弁護士などの専門家に相談するのが賢明でしょう。

画像生成AIと著作権の関係性や、注意すべきポイントについて、より詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
関連記事：画像生成AIの著作権問題とは？注意するべきポイントを解説

フェイク情報の拡散防止

フェイク画像の生成や拡散を防ぐためには、以下のような対策が有効です。

• 人間の目で確認
• フェイク検出ツールの活用

画像生成AIが生成した画像や情報は、必ず人間が確認するプロセスを設けることが重要でしょう。

とくにSNSなどでの拡散を考慮し、信頼性のある情報源と照らし合わせることが求められます。

また、フェイク情報を検出するためのAI技術の開発も進められています。

こうした技術を活用し、自動的にフェイク画像を見抜く仕組みを構築することも有効な対策の一つと言えるでしょう。

生成物の品質管理

画像生成AIの出力の品質管理のためには、以下3つのほうな対策が考えられます。

• 具体的で明確なプロンプトを設計
• 画像編集ツールを活用
• 生成された画像に基準を設ける

まず、生成する画像の品質を向上させるために、具体的で明確なプロンプトを設計することが重要でしょう。

次に、生成された画像に対して、PhotoshopやGIMPなどの画像編集ツールを使用して後処理を行うことで、品質を向上させることができます。

これにより、生成物の完成度を高めることが可能となります。

さらに、生成された画像を品質の基準に照らし合わせて評価し、一定の品質を満たさない画像を除外する体制やプロセスを設けることも有効でしょう。

このプロセスを自動化することで、品質管理の効率を高めることができます。

画像生成AIの問題点を把握し、適切な対策を取った上で安全に活用しよう

画像生成AIは、クリエイティブな作品制作を手軽に実現できる魅力的なツールです。

その一方で、権利侵害のリスクやフェイク情報の生成、品質のばらつきなど、いくつかの問題点も存在します。

これらの問題点に対しては、利用規約の確認や生成結果の確認など、具体的な対策を取ることが重要です。

たとえば、商用利用の可否を事前に確認したり、生成結果の品質をしっかりとチェックしたりすることで、トラブルを未然に防ぐことができます。

適切な知識と対策を持って活用することで、画像生成AIはクリエイティブな表現の幅を広げる心強いツールとなります。

自身の目的や用途に合わせて、賢く使いこなしていくことで、豊かな創作活動や業務の効率化につなげることができるでしょう。

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