執筆者：Hakky AI
【商用利用】画像生成AI｜注意点と活用事例（広告・著作権）
- 商用利用時は利用規約確認が必須。著作権侵害リスクを避けるため、権利処理されたデータ利用を。
- Midjourney, Stable Diffusion, Adobe Fireflyの利用条件を理解し、自社に適したAIを選択。
- 著作権侵害を防ぐため、利用規約の定期的な見直しと生成画像の類似性チェックが重要。
はじめに
画像生成AIは、広告やプロモーション、コンテンツ作成など、幅広い分野で活用されています。特に商用利用においては、利用規約や著作権に関する注意が必要です。
本記事では、画像生成AIの商用利用における基本、リスク、主要なAIツールの利用条件、活用事例、著作権侵害を防ぐためのチェックリストについて解説します。広告担当者が画像生成AIを安全かつ効果的に活用するための情報を提供します。
▶ 【完全無料】Hakky HandbookメルマガでAIのトレンドを見逃さない ｜ 詳細はこちら
画像生成AIの商用利用：基本とリスク
画像生成AIの商用利用は、広告やコンテンツ作成に革新をもたらす一方で、著作権侵害や利用規約違反のリスクも伴います。本セクションでは、商用利用の定義、著作権侵害の具体例、利用規約違反のケーススタディについて解説します。
商用利用の定義と範囲
商用利用とは、収益を目的として画像生成AIを使用する行為を指し、広告、マーケティング、販売促進などが該当します。画像生成AIの利用規約における商用利用の解釈は、サービスによって異なり、生成された画像の利用範囲や著作権の扱いが定められています。
例えば、
- 広告クリエイティブの作成
- プロモーションメールへの利用
- ブランドイメージ向上のためのコンテンツ作成
などが挙げられます。
商用利用を検討する際は、各AIツールの利用規約を詳細に確認し、商用利用が許可されている範囲を正確に把握することが重要です。利用規約には、生成物の権利帰属、使用可能な範囲、禁止事項などが明記されており、これらを遵守することで法的リスクを回避できます。
また、商用利用の定義は、AIツールのアップデートや法規制の変更によって変動する可能性があるため、定期的な見直しが必要です。特に、生成AIを活用して商品やサービスの宣伝、販売広告を行う場合は、既存の著作物に酷似したものが生成されると著作権侵害のリスクが高まるため注意が必要です。商用利用可能なAIツールを選択する際には、権利処理された学習データを使用しているか、IP補償があるかなどを確認することが推奨されます。
著作権侵害の具体例
画像生成AIの利用において、著作権侵害は重要なリスクの一つです。具体例として、既存のキャラクターやロゴに類似した画像を生成し、無許可で商用利用するケースが挙げられます。
例えば、中国の広州インターネット裁判所では、ウルトラマンの画像生成AIが無許可で「ウルトラマンティガ」に類似した画像を生成し、商用利用した場合に著作権侵害を認め、AIサービス提供者に対して賠償が命じられました。また、生成AIが学習するデータに含まれる著作物の特徴を組み合わせて新しい作品を生成するため、意図せず既存の著作物に酷似したものが生成されることがあります。
NYタイムズは、OpenAIが提供するChatGPTが特定の記事を無許可で使用し続けたとして訴訟を提起し、提訴された損害賠償額は数十億ドル規模とされています。Getty Imagesも、Stability AIが提供する画像を無許可で学習データとして使用したとして訴訟を提起しました。
これらの事例から、企業は著作権侵害を回避するために、権利処理された学習データを使用するツールを選び、生成結果を人間がチェックするなどの対策を講じる必要があります。また、特定の人物がモデルにされているプロンプトを避けることも重要です。
利用規約違反のケーススタディ
画像生成AIの利用規約は、サービスごとに異なり、商用利用の範囲や生成物の権利関係について詳細な規定が設けられています。利用規約違反のケーススタディとして、海上保安庁がAI生成イラストを使用したパンフレットを作成した際、著作権の扱いが不明確であったため批判を受け、パンフレットの回収・廃棄が行われた事例があります。
また、歌手の高橋洋子さんが、AIで自身の声を模倣したコンテンツを使用するイベントへの出演を辞退した事例も、倫理的な観点から利用規約違反に該当する可能性があります。これらの事例から、AIツールの利用制限と商用利用の境界線を明確にし、違反事例とその法的責任を理解することが重要です。
企業は、従業員に対して利用規約に関する研修を実施し、AI生成コンテンツの利用に関するガイドラインを策定する必要があります。また、利用規約の変更に常に注意を払い、最新の情報を基に利用方法をアップデートすることが求められます。Perplexityに対するダウ・ジョーンズの訴訟のように、AIツールが無許可で記事を無料で使用した場合、著作権侵害として訴訟に発展する可能性もあります。
主要な画像生成AIの商用利用条件
画像生成AIの商用利用を検討する際、Midjourney、Stable Diffusion、Adobe Fireflyの利用条件を理解することが不可欠です。各ツールの利用規約とライセンスの確認ポイントを解説します。
Midjourneyの商用利用ガイド
Midjourneyを商用利用する際のガイドラインを解説します。有料プランの商用利用条件と制限事項、生成画像の著作権帰属と利用範囲について説明します。
Midjourneyの商用利用には、特定のプランへの加入が必須であり、画像の利用範囲もプランによって異なります。個人利用向けの基本プランでは商用利用は認められていません。商用利用を希望する場合は、Standardプラン、Proプラン、またはMegaプランへのアップグレードが必要です。
これらのプランでは、年間100万米ドル未満の収益の個人または組織が商用利用できます。年間収益が100万米ドルを超える企業は、ProプランまたはMegaプランの契約が求められます。
生成された画像の著作権は、Midjourneyの利用規約に基づいて扱われます。画像を商用利用する際には、Midjourneyの許可条項を遵守し、著作権侵害のリスクを避けるために、利用規約を詳細に確認することが重要です。
2025年4月にはV7版がリリースされ、画面の真実感や役割一致性が向上しました。企業はMidjourneyを活用して、ロゴや広告素材を生成し、ブランドアイデンティティを強化できます。
例えば、example corporationはMidjourneyを利用して、デザイン物や広告素材を生成し、ブランドイメージの向上に成功しています。正確な指示（プロンプト）を作成し、生成画像の品質を高めることも重要です。
Midjourneyは近未来に向けて3Dモデリングの開発やAI創意写作の進展を予定しており、今後の進化にも注目が集まっています。
| プラン | 年間収益 | 商用利用 |
|---|---|---|
| 基本プラン | - | 認められていない |
| Standardプラン, Proプラン, Megaプラン | 100万米ドル未満 | 可能 |
| Proプラン, Megaプラン | 100万米ドル超 | 必要 |
Stable Diffusionの商用利用ガイド
Stable Diffusionを商用利用する際のガイドラインを解説します。ライセンスの種類と商用利用の可否、img2img利用時の注意点とリスクについて説明します。
Stable Diffusionはオープンソースの画像生成AIであり、商用利用が比較的容易です。Stable Diffusion 3.5 LargeはAmazon Bedrockプラットフォーム上で利用可能であり、企業がAI画像生成技術を簡単に使えるように設計されています。
企業ユーザーはAmazon Bedrockコンソールを通じてStable Diffusion 3.5 Largeを試験できます。AWS提供のAPIサポートと多言語のSDKが利用可能であり、企業システムへのリッチな統合が可能です。
Stable DiffusionはPlaygroundAIやGoogle Colab等の多くのプラットフォームで使用可能で、無料ポイントも提供されています。
Stable Diffusionは編集や拡張が可能ですが、生成されたAI画像に包含される著作権には注意が必要です。使用者は生成画像の利用規約に従う必要があります。
特に、img2img機能を使用する際には、元の画像に対する著作権侵害のリスクを考慮する必要があります。
Stable Diffusion 3.5 Largeは企業ユーザー向けに提供され、多様な業界（メディア、ゲーム、広告、零售など）に適しています。画像生成の精度と提示詞の正確度が大幅に向上しているため、多様な創意可能性が提供されています。
2025年1月にStable Diffusion 3.5 Largeが発表され、画像品質と提示詞の正確度が大幅に向上しました。Stable Image Ultraに統合され、文字処理、複雑な構図、動的光影、そして色彩表現などの方面で著しく改善されました。
Adobe Fireflyの商用利用ガイド
Adobe Fireflyを商用利用する際のガイドラインを解説します。商用利用可能な理由と著作権保護の仕組み、追加モデル利用時のライセンス確認について説明します。
Adobe Fireflyは、アドビが提供する画像生成AIであり、商用利用が可能です。Adobe Fireflyで生成された画像は、商用プロジェクトやコンテンツに利用できます。これは、Adobe Fireflyが著作権を侵害しないように設計されているためです。
Adobe Fireflyは、学習データに著作権フリーの画像を使用しており、生成された画像も著作権侵害のリスクが低いとされています。ただし、追加モデルを利用する際には、それぞれのライセンスを確認することが重要です。
Adobe Fireflyは、Adobe Creative Cloudの一部として提供されており、PhotoshopやIllustratorなどのツールと連携して利用できます。これにより、広告クリエイティブの作成やプロモーションメールの最適化など、多様な用途に活用できます。
Adobe Fireflyを使用する際には、利用規約を遵守し、生成された画像が倫理的かつ法的に問題がないことを確認することが重要です。
Adobe Fireflyは、AI生成コンテンツの表示義務にも対応しており、透明性の高い利用が可能です。Adobe Fireflyは、クリエイターの権利保護にも配慮しており、安心して商用利用できる環境を提供しています。
広告キャンペーンにおける画像生成AIの活用
広告キャンペーンにおいて画像生成AIを活用することで、多様な広告コンテンツの作成と効率化、ブランドイメージに合致する画像の生成が実現可能です。
広告クリエイティブの多様性
画像生成AIは、バナー広告、SNS広告、動画広告など、多様な広告クリエイティブへの応用が可能です。
ターゲット層に合わせた画像生成も容易になり、広告効果の向上が期待できます。例えば、サントリーはテレビCMの企画段階でAIを活用し、過去のCMデータや消費者の反応を分析することで、斬新な映像コンセプトを生み出しました。
また、パルコはモデル撮影を行わずに、プロンプトから人物や背景を生成し、独特でモード感のある映像表現を実現しています。
このように、画像生成AIを活用することで、従来の広告制作手法では難しかった多様な表現が可能になります。
さらに、異なるターゲット層に向けて、それぞれ最適化された広告クリエイティブを効率的に生成することも可能です。例えば、特定の年齢層や興味関心を持つユーザーに対して、AIが生成した複数のバナー広告を配信し、その効果を比較検証することで、より効果的な広告クリエイティブを特定できます。
また、動画広告においては、AIが生成した短い動画クリップを組み合わせることで、低コストで多様な広告コンテンツを制作できます。これにより、広告キャンペーン全体の柔軟性が向上し、より効果的な広告展開が可能になります。
プロモーションメールの最適化
画像生成AIは、プロモーションメールの最適化にも貢献します。パーソナライズされた画像生成と効果測定を通じて、開封率とクリック率の向上が期待できます。
例えば、個々の顧客の興味や購買履歴に基づいて、AIが生成したパーソナライズされた画像をメールに挿入することで、顧客の関心を引きつけ、開封率を高めることができます。
また、生成された画像のバリエーションを複数用意し、A/Bテストを実施することで、最も効果的な画像を選定できます。
さらに、クリック率の向上に向けて、画像とテキストの組み合わせを最適化することも可能です。例えば、特定の商品のプロモーションメールにおいて、AIが生成した商品の使用シーンをイメージさせる画像を挿入し、テキストで商品の魅力を具体的に伝えることで、顧客の購買意欲を高めることができます。
日本コカ・コーラは、消費者参加型の広告キャンペーンに生成AIを活用し、ユーザーがテーマやシーンを選ぶとクリスマスカード風の画像が生成され、実際に屋外広告や公式SNSで紹介されました。
このような事例を参考に、画像生成AIをプロモーションメールに活用することで、顧客エンゲージメントを向上させ、売上増加につなげることが期待できます。
ブランドイメージの維持と向上
画像生成AIを活用することで、ブランドイメージの一貫性を維持し、向上させることが可能です。
一貫性のあるスタイルとトーンの画像生成を実現し、ブランドガイドラインをAIに適用することで、ブランドイメージを効果的に伝えることができます。
例えば、特定のブランドカラーやフォント、ロゴなどをAIに学習させ、生成される画像に反映させることで、ブランドイメージの一貫性を保つことができます。
また、ブランドのターゲット層に合わせた画像スタイルをAIに学習させることで、ブランドイメージを向上させることも可能です。
LIFULLは、「ふわちゃん」の10,000通りのビジュアルをAIで自動生成し、SNSで展開することで、多様性を尊重するブランドイメージを強化しました。
このように、画像生成AIをブランドイメージ戦略に活用することで、ブランド認知度を高め、顧客ロイヤリティを向上させることが期待できます。
ただし、生成された画像がブランドイメージに合致しているか、倫理的な問題がないかなどを十分に確認する必要があります。
著作権侵害を防ぐためのチェックリスト
画像生成AIの商用利用における著作権侵害を防ぐためには、利用規約の定期的な見直し、データソースの著作権確認、生成画像の類似性チェックが不可欠です。
利用規約の定期的な見直し
画像生成AIサービスの利用規約は頻繁に更新されるため、定期的な見直しが不可欠です。利用規約の変更点を確認し、商用利用にどのような影響があるかを把握することで、法的リスクを回避できます。
特に、著作権に関する条項や商用利用の範囲に関する記述は注意深く確認する必要があります。例えば、利用規約の変更により、以前は許可されていた商用利用が禁止されるケースも考えられます。
利用規約の変更履歴を確認し、変更があった場合は速やかに対応策を検討することが重要です。また、利用規約の解釈に不明な点がある場合は、サービス提供者に直接問い合わせることも有効です。
利用規約の確認を怠ると、意図せずに著作権侵害を引き起こし、法的責任を問われる可能性があります。利用規約の定期的な見直しは、法的リスクを最小限に抑えるための重要な対策です。
利用規約の変更に対応するために、社内での情報共有体制を構築することも推奨されます。これにより、常に最新の利用規約に基づいて画像生成AIを商用利用することが可能になります。利用規約の確認は、画像生成AIを安全かつ効果的に活用するための基盤となります。
データソースの著作権確認
画像生成AIが学習に使用するデータソースの著作権確認は、著作権侵害を防ぐ上で非常に重要です。学習データに著作権で保護された素材が含まれている場合、生成された画像も著作権侵害のリスクを抱える可能性があります。
そのため、利用するAIサービスがどのようなデータソースを使用しているかを確認し、ライセンス条項や利用許諾条件を遵守する必要があります。著作権フリー素材を活用することも有効な対策です。
例えば、パブリックドメインの画像やクリエイティブ・コモンズ・ライセンスに基づいて利用可能な画像を使用することで、著作権侵害のリスクを大幅に軽減できます。
また、自社で撮影した写真や作成したイラストを学習データとして使用することも、著作権侵害のリスクを回避する方法の一つです。データソースの著作権確認を徹底することで、安心して画像生成AIを商用利用することができます。
データソースの透明性を確保しているAIサービスを選択することも重要です。これにより、どのようなデータが使用されているかを把握し、著作権侵害のリスクを評価することができます。データソースの著作権確認は、法的リスクを回避し、倫理的な商用利用を促進するための重要なステップです。
生成画像の類似性チェック
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ために、画像類似性チェックツールを使用することが推奨されます。類似性の高い画像が生成された場合、著作権侵害のリスクが高まるため、注意が必要です。
GoogleのReverse Image SearchやTinEyeなどのツールを利用することで、生成画像と類似する画像をインターネット上で検索し、著作権侵害のリスクを評価することができます。
類似性チェックの結果、既存の著作物との類似性が認められた場合は、画像の修正や再生成を検討する必要があります。また、AIに指示を与える際に、既存の著作物との類似性を避けるように工夫することも重要です。
例えば、特定のアーティストのスタイルを模倣するのではなく、独自のスタイルを指示することで、著作権侵害のリスクを軽減できます。生成画像の類似性チェックは、著作権侵害を未然に防ぐための重要な対策です。
類似性チェックツールを導入し、生成されたすべての画像に対してチェックを行う体制を構築することが望ましいです。これにより、法的リスクを最小限に抑え、安心して画像生成AIを商用利用することができます。
| 対策 | 詳細 | 目的 |
|---|---|---|
| 利用規約の定期的な見直し | 画像生成AIサービスの利用規約を定期的に確認し、変更点を把握する。 | 法的リスクの回避 |
| データソースの著作権確認 | AIサービスが使用するデータソースを確認し、ライセンス条項を遵守する。 | 著作権侵害のリスク軽減 |
| 生成画像の類似性チェック | 画像類似性チェックツールを使用し、生成画像が既存の著作物と類似していないか確認する。 | 著作権侵害の未然防止 |
画像生成AIの商用利用：成功事例と失敗事例
画像生成AIの商用利用は、売上向上やブランド認知度向上に貢献する一方で、著作権侵害やブランドイメージ低下のリスクも伴います。成功と失敗の事例から、安全かつ効果的なAI活用について考察します。
成功事例：売上向上とブランド認知度向上
画像生成AIを活用した広告キャンペーンは、クリエイティブの多様性を高め、顧客エンゲージメントを向上させることで、売上向上とブランド認知度向上に貢献しています。
例えば、バーガーキングは画像生成AIで生成されたユニークな広告をハロウィン期間に展開し、大きな話題を呼びました。
このキャンペーンでは、通常では考えられないような奇妙なビジュアルが消費者の関心を引きつけ、ブランドの認知度を高めることに成功しました。
また、特定のターゲット層に合わせた広告クリエイティブをAIが自動生成することで、広告のパーソナライズが進み、より効果的な広告配信が可能になります。
プロモーションメールの最適化においても、AIが生成した画像を活用することで、開封率やクリック率の向上が期待できます。
ROI（投資対効果）と費用対効果の分析では、AI導入によるコスト削減効果と売上増加効果を定量的に評価することが重要です。
AIの活用により、広告制作にかかる時間やコストを大幅に削減できるだけでなく、より魅力的なコンテンツを提供することで、顧客の購買意欲を高めることができます。
ただし、AIが生成した画像がブランドイメージと一致しているか、また、倫理的な問題がないかを慎重に検討する必要があります。
失敗事例：著作権侵害とブランドイメージ低下
画像生成AIの商用利用における失敗事例として、著作権侵害とブランドイメージ低下が挙げられます。
Certain飲食チェーンがSNSキャンペーンでAI生成画像を使用した際、著作権フリーでない素材が使用された疑いがあり、キャンペーンを中止する事態となりました。
また、VTuberがAI生成の背景画像を無料配布した際には、背景アーティストの市場破壊が懸念され、批判を浴びました。
これらの事例から、著作権侵害のリスクを認識し、利用規約を遵守することの重要性が明らかになります。
訴訟事例としては、Getty ImagesがStability AIを著作権侵害で訴えたケースや、ニューヨーク・タイムズがOpenAIを訴えたケースがあります。
これらの訴訟は、AIの学習データにおける著作権問題の深刻さを示しています。
| 訴訟事例 | 内容 |
|---|---|
| Getty Images vs Stability AI | 著作権侵害 |
| ニューヨーク・タイムズ vs OpenAI | 著作権侵害 |
リスク管理の重要性としては、生成された画像が既存の著作物を侵害していないか、商用利用が許可されているかを事前に確認することが不可欠です。
また、AI生成コンテンツであることを明示し、クリエイターの権利を尊重する姿勢を示すことも重要です。
万が一、著作権侵害が発覚した場合には、速やかに対応し、関係者との適切なコミュニケーションを図ることが求められます。
これらの対策を講じることで、画像生成AIの商用利用におけるリスクを最小限に抑え、安全かつ効果的な活用を目指すことができます。
画像生成AIの倫理的利用と今後の展望
画像生成AIの利用は、倫理的な配慮と技術の進化が不可欠です。AI生成コンテンツの表示義務、クリエイターの権利保護、そしてAI技術の進化が、広告業界に新たな可能性をもたらします。
AI生成コンテンツの表示義務
EU AI法では、生成AIモデルが出力するコンテンツに対して「AIによる生成」というラベリングを義務付けています。これは、AI生成コンテンツがユーザーに認識されるようにし、透明性と利用者保護を強化するためです。
具体的には、デジタル透かしやメタデータの埋め込みにより、コンテンツのどこかに「AI生成」と明記する必要があります。特に、ディープフェイク対策として、音声や動画の不正な合成・編集を防止し、政治的混乱や株価操作、詐欺の防止を目指しています。
広告やプロモーションにおいても、AIが生成した画像であることを明示することで、消費者の信頼を得ることが重要です。AIの利用を開示することは、企業倫理の観点からも不可欠であり、長期的なブランド価値の向上に繋がります。透明性の確保は、AI技術の健全な発展を促進し、消費者との信頼関係を築く上で重要な要素となります。
クリエイターの権利保護
生成AIの利用において、クリエイターの権利保護は重要な課題です。生成AIによって生成された作品が著作権侵害に該当する場合、生成物が既存の著作物に類似していると判断され、依拠性が問われることがあります。
AIと人間の協働による新たな価値創造が求められており、著作権法の改正やクリエイターへの補償が議論されています。文化庁は、「AIによって自動生成されたコンテンツは、原則として著作物には該当しない」という見解を示していますが、AIの学習データに著作物が含まれる場合、権利侵害のリスクがあります。
広告業界では、AIが生成したコンテンツを利用する前に、著作権侵害の有無を慎重に確認する必要があります。クリエイターの権利を尊重し、適切なライセンスを取得することで、法的リスクを回避し、倫理的な広告活動を推進することが重要です。
画像生成AIの進化と未来
画像生成AI技術は急速に進化しており、広告業界に大きな影響を与えています。「Stable Diffusion」や「Midjourney」などの画像生成AIモデルが進化し、より高度な画像生成が可能になっています。
これにより、広告クリエイティブの制作プロセスが効率化され、多様なコンテンツを迅速に生成できます。今後は、AIが生成した画像を基に、さらに高度な編集や加工を行う技術が登場すると予想されます。
広告業界では、AIを活用したパーソナライズされた広告配信や、インタラクティブな広告体験の提供が期待されています。AI技術の進化は、広告業界に新たなビジネスチャンスをもたらすと同時に、倫理的な課題にも対応していく必要があります。AIの進化を常に注視し、最新の技術を適切に活用することで、広告効果の最大化を目指すことが重要です。
おわりに
画像生成AIの商用利用は、広告やプロモーションに革新をもたらす一方で、著作権侵害や利用規約違反のリスクも伴います。各AIツールの利用条件を理解し、チェックリストを活用することでリスクを軽減できます。
Hakkyでは、お客様のブランドイメージに合致したAIツールの選定から活用方法までを支援し、安全かつ効果的なプロモーションの実現をサポートします。AIの商用利用にご興味をお持ちでしたら、ぜひお気軽にご相談ください。
