画像生成AIは、汎用型から用途特化型まで多様なツールが次々に登場しており、目的に合わない選び方をすると成果や満足度につながりにくくなります。
本記事では「個人⇔業務」「スピード⇔クオリティ」の2軸で主要な用途を6つに分類し、やりたいことをどこに当てはめるべきかを整理します。
さらに各用途ごとに、製品選定で重視すべきポイント（選定軸）と代表的なツール例を紹介しますので、画像生成AIを選ぶ際の判断材料としてご活用ください。
💡 作成元：テクノロジー選定エンジンFitGap
FitGapとは？FitGapは質問に答えるだけであなたにぴったりの生成AI、エージェント、ソフトウェアを見つけられるテクノロジー選定エンジンです。
生成AIの登場により、テクノロジーの選択肢が爆発的に増加しています。製品数はわずか3年間で10倍以上に膨らみました。同じ業務課題に対して「AI搭載SaaS」「従来型SaaS」「AIネイティブアプリ」「エージェント」「AI BPO」など、選択肢が多様化・複雑化し、従来の比較方法では最適解を見つけることが困難になっています。技術革新のスピードに企業の導入判断が追いつかず、何を選べばいいか分からない状況が生まれています。この「テクノロジー選定の迷い」を解消するために、FitGapは「質問に答えるだけで最適製品がわかる」エンジンとして開発されました。
ここからは、用途ごとに「選ぶときに重視すべきポイント」と「代表的なツール例」を整理します。
まずは自分の用途（１.～６.）に当てはまるセクションからご覧ください。
SNS投稿で使う画像や、ミーム・ネタ系の画像を作る用途です。投稿に合わせて短いサイクルで画像を作り、必要に応じて文字や素材を加えて仕上げます。
•ChatGPT：ネタの方向性（状況・セリフ・文脈）を会話で詰めながら、画像案と投稿文をまとめて作りやすい•Gemini（Nano Banana Pro）：一発生成と軽い編集を反復しやすく、短時間で案出しを回しやすい•Picsart：生成した素材に文字・ステッカー・コラージュ等を加え、SNS向けに整える工程を短い操作で進めやすい
Picsart：生成した素材に文字・ステッカー・コラージュ等を加え、SNS向けに整える工程を短い操作で進めやすい
SNSやプロフィールで使うアイコン、アバター、似顔絵など「自分を表す画像」を作る用途です。写真起点の加工から、イラスト調の表現まで含みます。
キャラクターイラストや高精細なイラストを制作する用途です。オリジナルキャラクター、ファンアート、作品制作のような創作全般を含みます。
企画段階での画面構成案（UIワイヤー）や、構図・背景・小物などの素材案を作る用途です。会議・検討・共有に使う「たたき台」を用意する場面を想定します。
バナー広告、SNSキャンペーン画像、Web用のアイコン・挿絵など、配信や運用で使う素材を作る用途です。単発だけでなく、継続的な制作・更新も想定します。
•テンプレ運用：サイズ展開や差分作成を仕組み化できるか•ブランド整合性：色・フォント・トーンを揃えられるか•制作→配信の実務導線：現場で回る形に落とし込めるか
ブランド整合性：色・フォント・トーンを揃えられるか
LP内の訴求画像やヒーロービジュアル、ECの商品画像（背景合成・モデル着用・バリエーション画像など）を作る用途です。広告や販売に使う「本番の画像制作」を想定します。
画像生成AIを選ぶ際には、機能や価格だけでなく、利用規約や権利関係をしっかり確認することが重要です。以下のチェックリストを参考に、安心して使えるツールを選びましょう。
画像生成AIを使う前に、必ず確認しておきたい基本的なポイントです。
1.商用利用の可否と禁止用途生成した画像を商業目的で使えるか？広告、販売、政治、成人向けコンテンツなど、禁止されている用途はないか？2.出力物の権利帰属生成した画像の著作権は誰に帰属するのか？自由に使える範囲はどこまでか？3.学習データの方針AIの学習に使われたデータは、適切な許諾・ライセンスを得ているか？第三者の権利に配慮されているか？4.生成物の来歴生成した画像に透かしやメタデータが含まれるか？AI生成であることを検出できる仕組みがあるか？表示が必要か？
商用利用の可否と禁止用途生成した画像を商業目的で使えるか？広告、販売、政治、成人向けコンテンツなど、禁止されている用途はないか？
生成した画像を商業目的で使えるか？広告、販売、政治、成人向けコンテンツなど、禁止されている用途はないか？
出力物の権利帰属生成した画像の著作権は誰に帰属するのか？自由に使える範囲はどこまでか？
生成した画像の著作権は誰に帰属するのか？自由に使える範囲はどこまでか？
学習データの方針AIの学習に使われたデータは、適切な許諾・ライセンスを得ているか？第三者の権利に配慮されているか？
AIの学習に使われたデータは、適切な許諾・ライセンスを得ているか？第三者の権利に配慮されているか？
生成物の来歴生成した画像に透かしやメタデータが含まれるか？AI生成であることを検出できる仕組みがあるか？表示が必要か？
生成した画像に透かしやメタデータが含まれるか？AI生成であることを検出できる仕組みがあるか？表示が必要か？
社内ルールとしてプロンプト内容、元画像、生成日時などの記録を保管しておくと、後からトラブルが起きた際の説明や検証がスムーズになります。
企業やチームで業務利用する場合には、さらに以下の点も確認が必要です。
1.API、管理機能、権限管理APIで連携できるか？管理者機能、ユーザー権限管理、監査ログ、請求管理、SLA（サービス品質保証）は整っているか？2.法務・ブランド観点のガードレール法的補償はあるか？禁止用途が明確か？承認フローを設定できるか？ログを保全できるか？
API、管理機能、権限管理APIで連携できるか？管理者機能、ユーザー権限管理、監査ログ、請求管理、SLA（サービス品質保証）は整っているか？
APIで連携できるか？管理者機能、ユーザー権限管理、監査ログ、請求管理、SLA（サービス品質保証）は整っているか？
法務・ブランド観点のガードレール法的補償はあるか？禁止用途が明確か？承認フローを設定できるか？ログを保全できるか？
法的補償はあるか？禁止用途が明確か？承認フローを設定できるか？ログを保全できるか？
画像生成AIは、制作スピードを劇的に向上させる一方で、著作権やなりすましなどの法的・倫理的な論点も多い分野です。ここでは、「推進する／しない」という立場ではなく、ツール選定で事故やトラブルを減らすための確認ポイントに絞って整理します。（※本記事は法的助言ではありません。実際の判断は専門家にご相談ください。）
個人事業主、副業でクリエイティブ制作をしている方、SNSや動画で収益化している個人の方も、企業と同じ目線が必要です。公開・配布・販売・クライアントワークなど「対外的に責任を負う」場面では、個人でも企業と同様にトラブルが顕在化する可能性があります。
2) 著作物利用の基本：原則は「許諾」が必要。例外はあるが条件が厳しい
政府広報オンラインの著作権特集では、私的使用や引用など一定の例外はあるものの、それ以外の場合は著作権者の許諾が必要になり得ることが整理されています。ツール選定時は「個人だから大丈夫」ではなく、「公開・配布・販売の予定があるか」を前提に、利用規約と運用ルールを決めるのが安全です。
画像生成AIは、サービスやベンダーごとに「何を学習に使ったか（または使っていないか）」の説明が大きく異なります。広告、EC、受託制作など、後から説明責任が求められやすい用途ほど、「学習データの方針が明確に公開されているサービス」を優先するとリスクを把握しやすくなります。
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