AI画像生成技術は2025年において急速な進歩を遂げ、ビジネスの現場でも重要な役割を果たすようになりました。企業のマーケティング素材制作から個人のクリエイティブ活動まで、幅広い分野でAI画像生成が活用されています。しかし、商用利用には適切な知識と技術が必要です。どのサービスが商用利用可能か、どんなプロンプトが高品質な画像を生み出すのか、著作権などの法的リスクをどう回避するかなど、実践的な課題が数多く存在します。本記事では、AI画像生成におけるプロンプト作成のコツと商用利用のポイントを、2025年最新の情報とともに詳しく解説します。適切なプロンプトエンジニアリングと法的配慮により、安全で効果的なAI画像生成を実現しましょう。
AI画像生成で商用利用可能なサービスはどれ？無料版と有料版の違いは？
AI画像生成サービスの商用利用条件は、各プラットフォームで大きく異なります。商用利用が可能な主要サービスとして、Adobe Firefly、Midjourney（有料版）、Stable Diffusion、DALL-E2、Leonardo AI、ChatGPT/DALL-Eなどが挙げられます。
Adobe Fireflyは、著作権フリーの画像のみで学習を行っているため、商用利用において最も安全性が高いサービスです。2023年9月13日から商用利用が可能になり、エンタープライズプランでは著作権侵害で訴訟された場合にAdobeが金銭を負担する規約まで設けています。ただし、無料プランではウォーターマークが付けられるため、商用利用には有料プランの利用が推奨されます。
Midjourneyは有料プランに加入したユーザーのみ商用利用が可能です。年間収入が100万ドル（約1.5億円）を超える企業の場合は、ProプランまたはMegaプランへの加入が必須となります。無料版や有料プランでない場合は、Creative Commons Noncommercial 4.0 Attribution International Licenseが適用され、商用利用は禁止されています。
Leonardo AIは、無料プランでも基本的な商用利用が可能な数少ないサービスの一つです。1日150トークンの範囲内であれば無料で利用でき、生成した画像は商用利用できます。ただし、有料プランで非公開設定で生成した画像の場合、ユーザーが全ての権利を保持しますが、無料プランや公開設定で生成した画像は、Leonardo AIや他のユーザーも利用できる権利を持つ点に注意が必要です。
ChatGPT/DALL-Eで生成した画像は、OpenAIの利用規約を遵守する限り、商用利用を含むあらゆる目的で使用できます。2025年3月にChatGPTに導入された「GPT-4o」により、画像生成機能がネイティブ統合され、より効率的で高品質な画像生成が可能になりました。
一方で、商用利用不可のサービスも存在します。Microsoft社のBing Image CreatorはDALL-E3を使用していますが、商用利用ができず、あくまでも私的な利用に留める必要があります。商用利用を検討する際は、各サービスの利用規約を必ず確認し、プラン変更や権利関係について事前に把握することが重要です。
高品質なAI画像を生成するプロンプトの書き方とコツは？
高品質なAI画像を生成するためには、構造的なプロンプト作成が不可欠です。プロンプトの冒頭に「誰（何）を描いてほしいのか」という主語（中心モチーフ）を明確に配置することで、AIが画像の主題を正しく把握しやすくなります。
効果的なプロンプト構成順序として、①品質向上プロンプト（冒頭に配置）、②メインの構図・被写体、③詳細な特徴、④背景・環境設定の順番が推奨されます。画像生成AIは「プロンプトを左から読み取る」特性があるため、先に記述したプロンプトほど生成画像に強い影響を与えます。
品質向上のための基本キーワードとして、プロンプトの先頭に「masterpiece」「best quality」「high quality」「ultra-detailed」などの基本品質タグを配置します。解像度系として「4k resolution」「8k」「raw photo」「photo realistic」、細部強調として「detailed skin」「detailed face」「detailed eyes」「sharp focus」「crisp quality」などが効果的です。
カンマ区切りの効果的な活用も重要なポイントです。各要素をカンマ（英語では「,」、日本語では「、」）で区切ると、AIにとって理解しやすい構造になります。生成したい画像に関する指示を短い英単語に分けカンマで区切って入力することで、より精度の高い結果が得られます。
具体的な記述テクニックとして、抽象的な表現よりも数値やコードなどの”定量的な指定”は再現性が高く、AIに意図が伝わりやすくなります。「かわいい猫」より「青い目の白い子猫が赤いリボンをつけている」のように、色、形、動作、場所などを具体的に描写することが重要です。
重み付け構文を活用することで、特定のプロンプトの影響力を高めることができます。例えば「(masterpiece:1.2)」のように括弧と数値を使用して重みづけを行います。また、ネガティブプロンプトとして「生成したくない要素」を具体的に除外する設定を追加すると、クオリティをさらに高めることができます。
スタイル指定の重要性も見過ごせません。「水彩画風」「アニメ風」「写実的」「フラットデザイン」「サイバーパンク風」など、希望する画風を指定すると、イメージに近い画像が生成されやすくなります。多くの画像生成AIモデルは英語のプロンプトで最も高い性能を発揮するため、より高品質な結果を求める場合は、英語でプロンプトを作成することが推奨されます。
AI画像生成で商用利用する際の著作権・法的リスクと対策は？
AI画像生成の商用利用には、複数の法的リスクが存在し、適切な対策が必要です。主要なリスクとして、著作権侵害リスク、学習データの権利関係、プライバシー・パブリシティ権の侵害などが挙げられます。
著作権侵害のリスクについて、AIが学習した著作物との類似性や依拠性が認められれば、著作権者は著作権侵害として損害賠償請求・差止請求が可能であり、刑事罰の対象となる可能性があります。日本において、生成AIの学習段階では著作権法第30条の4に基づき原則として著作権者の許諾なく著作物を利用できますが、「ただし書」が存在し、著作権者の利益を不当に害する場合は著作権侵害になる可能性があります。
学習データの権利関係も重要な問題です。AIの学習段階で使われた画像の肖像権、商標、キャラクターなど著作物の利用許諾が得られている保証がないため、知的財産、パーソナルデータ、人格権関連の権利・利益に関するデータの取扱いが問題となります。
AI生成画像の著作権については、AIが自動生成した画像は「人が創作したもの」ではないため、現在の日本やアメリカの法律では著作権が発生しないと考えられています。ただし、AIに細かい指示を出したり、出力された画像を編集・加工したりすれば、それは人の創作が入った作品として著作権が発生することもあります。
企業利用における対策として、社内体制の整備が重要です。AIの開発や利用に関する社内ガイドラインの作成、利用規約の整備、著作権者との適切な契約締結など、法的リスクを最小限に抑えるための方策が推奨されています。文化庁は、AI開発企業やAIを利用したコンテンツクリエイターなどに向けたチェックリストを公開しており、チェックリストをAI開発プロジェクトの初期段階で活用し、リスクを早期に洗い出すことが重要です。
実践的な対策方法として、出力されたコンテンツが第三者の著作物に依拠していないかを確認し、必要に応じて法的な助言を受けることが重要です。また、信用できるサービスを選択し、著作権フリーのデータで学習されたAIサービス（Adobe Fireflyなど）を優先的に利用することで、リスクを大幅に軽減できます。
2025年の最新動向として、デジタル庁では「テキスト生成AIのリスクに対抗するためのガイドブック（α版）」の内容を統合し、政府機関や民間セクターでの適切な利用について検討が進められています。最新の法改正や判例、ガイドラインなどの情報を得て、常に法令遵守を維持しつつ、生成AIを効果的に活用する方法を見出すことが重要とされています。
Stable DiffusionやMidjourneyなど主要サービス別のプロンプトテクニックは？
各AI画像生成サービスには固有の特徴があり、サービス別に最適化されたプロンプトを使用することで、より高品質な結果を得ることができます。
Stable Diffusionでは、詳細なプロンプト作成において多くのテクニックが開発されています。重要な特徴として、75トークンを超えて入力すると、75トークンごとのまとまりとして認識するため、効果的なプロンプトは75トークン以内に収めることが推奨されています。高品質な画像生成には、プロンプトの先頭に品質向上キーワード「masterpiece」「best quality」「ultra-detailed」「4k resolution」「detailed skin」「sharp focus」などを配置します。重み付け構文として「(masterpiece:1.2)」のような括弧と数値による重みづけが有効で、ネガティブプロンプトの活用により不要な要素を排除できます。
Midjourneyは、基本的に英語でのプロンプト入力が推奨されており、日本語で入力すると画質が低下する傾向があります。英語が苦手な方は「DeepL」などの翻訳ツールを使って、英語プロンプトで入力するのが推奨されます。高品質画像生成のコツとして、プロンプトに「high resolution」「4K」「detailed」「photorealistic」を追加すると、より細かいディテールが表現された写実的な画像になります。2025年4月4日に登場した最新バージョン「Midjourney V7（アルファ版）」では、テキスト&画像プロンプトへの理解力UP、コスト半分・生成速度10倍の「Draft Mode」、同じ被写体で別の画像が生成できる「Omni Reference」などの進化を遂げています。
ChatGPT/DALL-Eの特徴として、DALL-E3はプロンプトを自動で書き換える機能を持っているため、他の画像生成AIではイマイチとされている日本語のプロンプト入力でも、高いクオリティの画像が生成できます。プロンプトの末尾に「〜の画像を生成してください」や「〜を描いて」などの言葉を添えると、画像生成のリクエストであることがAIに明確に伝わりやすくなります。2025年3月のアップデートにより、GPT-4oの画像生成機能は文字表示の正確さの向上、日本人顔の自然な描写、同一人物の表情変更などの機能強化が実現されました。
Leonardo AIでは、プロンプトは基本的に英語で入力し、日本語だと上手く反映されないことが多いです。興味深いことに、Leonardo AIの「Prompt Generation」機能は日本語にもある程度対応している点が特徴的です。2025年の最新機能として、Motion機能で静止画を最長4秒のシネマティック動画へ変換でき（1回25トークン）、Veo 3（2025年6月提供開始）はHD映像と同期音声をワンプロンプトで生成する最新モデルで、最大8秒／1回2,500トークンです。
Adobe Fireflyには「ガイドライン」や「コンテンツポリシー」が設定されており、「ピクサーのようなキャラクター」「スターウォーズのような背景」などのワードをプロンプトに入れると、「ユーザーガイドラインを満たしていない可能性があるため削除されました」というメッセージが表示される安全性機能があります。先日アドビは、クリエイターが自身のアセットでFireflyをトレーニングできる「カスタムモデル」を発表し、よりパーソナライズされた画像生成が可能になりました。
AI画像生成を商用プロジェクトで安全に活用するための実践的ガイドは？
商用プロジェクトでAI画像生成を安全に活用するためには、段階的なアプローチと継続的なリスク管理が必要です。
取引先への事前告知は、最も重要な実践的対策の一つです。画像生成AIを使用していることは、必ずプロジェクトや取引の開始時点で明確に伝える必要があります。この透明性は、後のトラブルを防ぎ、信頼関係の構築につながります。契約書に「AI生成画像の使用に関する条項」を含め、責任の所在を明確にすることも重要です。
社内体制の整備として、AI利用に関する社内ガイドラインの作成が必要です。具体的には、使用可能なAIサービスのリスト作成、プロンプト作成時の注意事項、生成画像のチェック体制、著作権確認プロセスなどを含む包括的なガイドラインを策定します。定期的な更新と業界動向に応じた修正を行い、最新の法的基準に適合するように保守・点検を行うことが推奨されています。
プライバシー・機密性の配慮も商用利用では重要です。MidjourneyのProプランとMegaプランでは、ステルスモードという機能が利用可能で、このモードを使用することでプロンプトを非公開にし、競合他社からの模倣を防ぐことができます。Leonardo AIでも有料プランで非公開設定で生成した画像の場合、ユーザーが全ての権利を保持するため、機密性の高いプロジェクトでは有料プランの利用が推奨されます。
品質管理プロセスの確立も重要な要素です。生成された画像の品質チェック、ブランドガイドラインとの整合性確認、目的に応じた解像度・フォーマットの確認などを含む体系的な品質管理を行います。複数のAIサービスを併用し、「いいとこ取り」による最終アウトプットの品質向上を図ることも、2025年のベストプラクティスとして定着してきました。
リスク回避のベストプラクティスとして、著作権フリーのデータで学習されたサービス（Adobe Fireflyなど）を優先的に利用し、生成された画像が既存の著作物と類似していないかを確認するツールの活用、必要に応じて法的な助言を受ける体制の構築などが挙げられます。
継続的改善とモニタリングも欠かせません。AI技術の急速な進歩に対応するため、新しいサービスや機能の評価、法規制の変更に対する対応、社内教育の継続的実施などを通じて、常に最新の状況に適応する体制を整備します。文化庁のチェックリストやデジタル庁のガイドブックなどの公的な指針を定期的に確認し、コンプライアンス体制を維持することが重要です。
成功事例の共有として、企業内でのAI画像生成活用事例を蓄積し、効果的なプロンプトやワークフローを組織的に共有することで、全体的な品質向上と効率化を図ることができます。これらの実践的ガイドに従うことで、AI画像生成技術を安全かつ効果的に商用プロジェクトで活用することが可能になります。
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