はじめまして、ちょい子です。
記念すべき初記事として、画像生成AI（人工知能）をご紹介します。
近頃注目の画像生成AIは以外と身近で、ちょい子画像もAIで生成しています。
画像生成AI、流行っているみたいだし、興味はあるけどよくわからない。
情報が多すぎるし、どんどん進化していくのでわかりにくいですよね。
大丈夫、画像生成AIとは何か、何の役にたつのか？色々な種類の画像生成AIをご紹介しながら説明しますね。
就職に生かしたいんだよね。せっかく働くんだったら有望な業界で高収入を目指したいんだ。
さすが！目の付け所が良いですね。後半では画像生成AIの市場規模やそれに関わる職種などもあげて行きますので最後まで読んで下さいね。学校に行ったり、もう既に準備が出来ている人はエージェントさんにご相談されてみるのも良いですね。
この記事を読めばあなたもAI画像生成の世界の概要が掴めます！
そして何かやってみたくなっちゃうかも！？
遊ぶもよし！ 仕事に役立てるもよし！ AI業界に就職するもよし！
ともにAIの時代を楽しみましょう！
画像生成AIとは？
画像生成AIとは、テキスト、画像、音声などの入力情報から画像を生成するAIです。画像生成AIは、ディープラーニング技術を活用して、大量の画像データから特徴を学習し、それらの特徴をもとに新しい画像を生成します。
なぜ画像生成AIが注目されているのか
誰でも素早く簡単にテキストから現実には存在しない画像を生成できるだけでなく、様々なメリットが存在する。それが、画像生成AIが注目されている理由でしょう。
画像生成AIが注目されるようになったきっかけ
画像生成AIが注目されるようになったきっかけは、2014年に発表された「Generative Adversarial Networks GANs）」と呼ばれる技術です。GANsは、2つのニューラルネットワークを敵対的に組み合わせることで、より自然な画像を生成できます。
参照：Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio 各氏による論文https://arxiv.org/abs/1406.2661
2016年NIPS 2016ワークショップでのOpenAI（2016年当時）のIan Goodfellow氏による発表
Ian Goodfellow氏がGANを思いついた夜のワクワクさせられるエピソード
GANは、その後も急速に進化し、2019年には「DALL-E」と呼ばれる画像生成AIが開発されました。DALL-Eは、テキストの説明から画像を生成できる技術で、大きな話題となりました。
その後各社から様々な画像生成AIが発表されましたが、2022年8月にイギリスのStability AIが一般向けに無料でStable Diffusionを発表したことが爆発的に万人の注目を集めるきっかけになりました。
いいことずくめに見える画像生成AIですが、メリットの陰にあるデメリットも踏まえたうえで正しく楽しく画像生成AIを使っていくために、以下に画像生成AIのメリットとデメリットをまとめてみました。
画像生成AIのメリット
- 現実には存在しない画像を簡単に生成できる
- 技術が無くても魅力的な画像を生成できる
- 時間と画材にかかるコストを削減できる
- 作品の自由度を高めることができる
画像生成AIのデメリット
- 画像の品質が低い場合がある
- PCやネット環境にかかるコストが必要
- 高度な作画には専門的な知識が必要になる
- 作画に倫理的な問題がある
商用利用のこと著作権のこと
何種類もの画像生成AIサイトやアプリがありますが、それぞれ提供元企業や団体の利用規約によって商用利用可のものをあれば不可のものもあります。また、自分が画像生成AIを使って生成したものに著作権が持てるか否かも同様です。気をつけるべきは商用利用可と著作権を持つということは必ずしも同義では無いという点です。そこが画像生成サービスを選択する際の大きなポイントになるでしょう。
さらに、法に関わることですから、どの国に住んでいるかでも当然変わってきます。
ご利用の際には必ずご自身で利用規約を確認しましょう。難しい場合は専門家に相談しましょう。
責任はご自身に返ってきます。気をつけて合法の範囲で使いましょう。
画像生成AIの種類
画像生成AIには無料版と有料版がある
画像生成AIには無料で使えるものと有料のものがあります。用途に合わせて最適なものを選びましょう。
画像生成AIにはアプリ版とWEB版がある
画像生成AIにはスマホやタブレット用のアプリ版とPC用のWEB版があり、両方で使えるものも存在します。
それではそろそろ画像生成AIに触ってみたくなったあなたに話題の画像生成AIをご紹介します。
画像生成AIアプリ版4選！
画像生成AIサイトはどんどん更新されて規約や使えるスタイルの数や金額なども日々更新されていきます。
ご利用の際は必ずお確かめの上ご利用下さい。
また、この記事は画像生成AIという大きな分野を駆け足で紹介しており、項目ごとの情報量が少なめですから、今後一つ一つ詳しくご説明させて頂きますからお楽しみに。
Dream by Wombo
- 有料版、無料版がある
- WEB版もある
- 手軽に画像を生成できる
- 日本語でのプロンプト入力に対応している
- 76％off ￥7000/年
- ￥560/週、￥1350/月
- 三日間のフリートライアルで71％オフ（年￥12,600/月￥1,050）
- 週￥840/月￥1,820
- 有料版は一度に4枚の画像生成、無料版は一度に一枚の画像生成
- プロセスが速い
- 有料版には透かし,広告が無い
Umagic
- 有料版と無料版がある
- 芸術的な画像を生成できる。
- 日本語でのプロンプト入力に対応している。
- シームレスな画像のリミックスが出来る
- Oil painting（油絵）, water color（水彩画）, Disney（ディズニー風）, Sketch（スケッチ）
- 内なるアーティストを解放する
- 課金すると広告無し＆ウオーターマーク（透かし）無し
- 高速処理
- 課金すると30以上のスタイルをアンロック
- ※スタイルの例：Oil painting（油絵）, water color（水彩画）, Disney（ディズニー風）, Sketch（スケッチ）
- ※Hayao Miyazaki スタイルがある
- 年払い￥7,500
- 月払い￥1,200
- 無料の場合広告を視聴すると画像生成できる25～30秒程度
- 4枚生成出来るが、無料版では一枚しか取れない→課金に誘導される
Starryai
- WEB版もあり
- 風景画のような画像を生成できる
- 日本語でのプロンプト入力に対応している
- 画像からも画像生成できる
- 素晴らしいアートワークがワンステップでできる
- プロンプトを入力するだけ、絵文字入力も可
- 19種のスタイルがある
- 自分のスタイルを作ることができる
- 対象年齢3歳以上
- 無料版では広告表示あり
- 買い切りクレジット￥1,780~￥17,400
- 月払い（3段階）￥1,650～￥10,500
- スターターのみ年払いあり￥13,200
- 提供元starryai Inc.
- リリース日2021/08/31
- 最初に5クレジットが貰えて以降は毎日午後九時に5クレジット貰える
- 色々プレゼントのように追加クレジットが貰える
Bing: Image Creator
- アプリ版WEB版あり
- DELL-Eを使用した画像生成AI
- プロンプトを入力することで簡単に画像を生成できる
- 日本語入力可
- 無料（ブーストという使い捨てトークンが100貰える）
- ブーストは週ごとに補充される
- ブーストが不足すると生成が遅くなる
- 画像生成しているとアマゾンポイントに変えて貰えるリワーズポイントが増えていく
- 一度に4枚生成される
Web版7選！
まずは大御所3大画像生成AIのご紹介です。画像生成AIのブームを引き起こし、力強く牽引し続けている3本柱といえばOpenAI社のDALL-E 2、Midjourney研究所のMidjourney、StabilityAI社のStable Diffusionと言えるでしょう。
DALL-E 2
DALL-E 2を使ってみたい人はこちら↓
- オープンAIが2021年1月DALL-Eを発表
- 2022年4月6日、よりリアルで正確、解像度4倍の画像生成ができる最新システムDALL-E 2を発表
- 有料 ＄10 115credit
256ｘ256px の画像一枚＄0.016 ＄10÷＄0,016＝625枚
256x256pxの画像であれば一回＄0.016で生成または編集可能
- 画像の精度が高く、クリエイティブな画像を生成できる
- 自然な言語描写からオリジナルでリアルな画像を生成できる
- 画像から画像を作成することができる
- その技術でGenerate Variation(バリエーションの生成)ができる
- Inpainting(インペインティング)画像の一部を削除して、その部分をAIによって補修・編集することができる
- Outpainting（アウトペインティング）違和感の無い加筆をする
参照：OpenAI社によるDELL-E2の紹介
Midjourney
Midjourneyを使ってみたい人はこちら↓
- Midjourney研究所が2022年中盤に公開した画像生成AIサービス。
- 現在は有料のみ
月払いベーシック＄10スタンダード＄30プロ$60メガ$120
年払い $96(＄8), $288(＄24), $576($48), $1152( $96)
- テキストや画像から高品質な画像を生成し、編集することができる
- バリエーションの生成ができる
- アップスケーリング（解像度を上げること）ができる
- ディスコード（チャットアプリ）上で動く画像生成AI画像生成サービス。チャットウインドウにプロンプトを打ち込むと画像生成ができる
- ステルス（こっそり）モード（プロまたはメガで可能）にしていないと誰でも生成物を見ることができる
Stable Diffusion
Stable Diffusionを使ってみたい人はこちら↓
- 2022年に公開された画像生成AI
- 編集機能がある
- 画像からも画像生成できる
- オープンソースなので自分のPCにインストールできれば無料が使えるが、多少の知識とスペックの高いPCが必要
- 日本語言語モデルがリリースされている
- Photoshop、Blender プラグインあり
- Web版（ Dream Studio, Hugging Face, Mage Space）があるが有料である
- Mage Space
- Mage SpaceでStable Diffusionを使ってみたい人はこちら↓
- https://www.mage.space/
- 無料、有料あり
- 有料版は＄15/月
- 生成数制限なし
- 無制限のプライバシー
- 無制限強化
- オプションの安全フィルター
- 複数のアクティブなセッション
- 広告なし
- 段階数の増加
- 90以上の微調整されたモデル
- 20000以上のLoRA
- 2000以上のテキスト置き換え（追加学習）
- プレミアム GPU (A100、A10G)
- GIF の作成 (単一セッション)
まさに日進月歩の画像生成AI！新しいサービスも続々登場！上記のどれか、また複数を取り入れているサービスもあります。
Dream by Wombo
Dream by Womboを使ってみたい人はこちら↓
- ベースはVQGANとCLIP
- Web版とアプリ版がある
- 日本語入力可
- 年額$89,99（$7.50/月換算） 30％オフ 三日間フリートライアル付き、月払い$9.99、 ！一括$169,99/一生！
- お試しでは一度に一枚、課金すると4枚できる
- 課金するとビデオができる
- 課金するとバリエーションができる、ディスコードがある、生成スピードが速くなる
- 有料版では83個のスタイルから選べるが、無料版でも59個のスタイルが使える
- Woｍboが動画で、Dreamが画像
Deep Dream Generator
Deep Dream Generatorを使ってみたい人はこちら↓
- Sable Diffusion Version2が使える
- テキストや画像から画像を生成出来る
- 無料または有料
- 会員登録で100エナジーポイント付与、画像一枚5エナジーポイント、その他効果でさらにエナジーポイントが必要
- 操作画面が使いやすい。
- 漫画も作れる
- AIモデルが8種類の中から選べる
- 多様な効果を選べる
- 商用利用は課金ユーザーのみ
- 他者の作品をダウンロード、使用することは禁止
- 有料プランはサブスクリプションまたはエナジーポイント買い切り
- 日本語入力可
NightCafe Creator
NightCafe Creatorを使ってみたい人はこちら↓
- Web版、アプリ版
- 2019年11月アンガス・ラッセルによって作られた
- Stable diffusion、DELL-E2、CLIP -Guided Diffusion、VQGAN+CLIP and Neural Style Transfer 使用可
- 毎日作品コンペを行っている
- 2023年8月現在Razerとコラボのコンペを実施中
- 作品を公開するとポイントが貰える
- 色々理由をつけてポイントが貰える
- 色々理由をつけてバッジが貰えるので小学生に戻った気分が味わえる
- 有料・無料あり
- 9種類のモデルの中から選べる（Stable diffusion、DELL-E2を含む）（クレジット消費）SDXL1.0 10枚無料、SDXL0.9 2.5クレジット、DELL-E2 1クレジットcoherent 1クレジットArtistic 1クレジット style transfer 1~5クレジット
- 41種類のスタイルの中から選べる
- 風景画や肖像画、抽象画などを生成することができる
最後に別枠です。有望株でありながら一般にリリースされていない画像生成AIです。倫理的問題をクリアしてリリースされることを大いに期待しましょう！
Imagen
- Google社が開発した画像生成AI
- 他社製品よりも優れていると高い評価を受けている
- 悪用される危険性と社会に与える悪影響を考えて現時点では一般にリリースしないことを決定している
猛スピードで進化していくAI業界。ここからはユーザーとして楽しむだけで無く仕事にしたくなった人やこれからの世の中を先読みして生活の質を上げて行きたい人向けの情報です。
AIビジネスの市場規模と将来
日ごとに新サービスが登場するAI業界、暮らしの全てにAIが組み込まれつつあり世の中が大きく変わっていくその過渡期であることは私たちが皆、肌で感じていることですよね。時はまさにAI戦国時代！AIビジネスの今後はとても気になるところですよね。
ネクスト・ムーブ・ストラテジー・コンサルティングによると、人工知能 (AI) 市場は今後 10 年間で大きな成長を示すと予想されています。 約1,000億米ドルのその価値は、2030年までに20倍、最大2兆米ドル近くまで増加すると予想されています。 AI 市場は膨大な数の業界をカバーしています。 サプライチェーン、マーケティング、製品製造、研究、分析など、あらゆる分野がビジネス構造の中で何らかの形で人工知能を採用することになるでしょう。チャットボット、画像生成 AI、モバイル アプリケーションはすべて、今後数年間でAIを向上させる主要なトレンドのひとつです。
Find more statistics at Statista
さらに、インターナショナル・データ・コーポレーション（IDC）は、ソフトウェア、ハードウェア、サービスを含む世界の人工知能（AI）市場が2022〜2026年の年間平均成長率（CAGR）18.6％を記録し、2026年には9000億ドルの大台に達すると予測しています。これらのデータは、IDC Worldwide Semiannual Artificial Intelligence Trackerに掲載されています。
参照元IDCは画像をクリック！
画像生成AIの活用
今後、さまざまな分野で活用されていくことが期待されている画像生成AIの技術、以下にそれぞれの項目の特徴と具体例を挙げます。
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画像生成AIは、テキストや画像から新しい画像を生成することができます。これにより、クリエイティブなコンテンツの制作を効率化することができます。例えば、Webサイトの画像、広告やマーケティングのコンテンツ、ゲームのグラフィック、映画やテレビ番組の特殊効果などに画像生成AIが活用されています。
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画像生成AIは、画像から情報を抽出することができます。これにより、画像の分析を効率化することができます。例えば、商品の画像から商品の特徴を分析して、商品の売上を向上させます。
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画像生成AIは、画像を編集することができます。これにより、画像の編集を効率化することができます。例えば、画像のノイズを除去したり、画像の色彩を調整したり、画像の合成をしたりすることができます。
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画像生成AIは、偽造画像を作成することができます。この技術を逆手にとって、画像の偽造を防ぐことができます。例えば、偽造画像の特徴を検出したり、偽造画像を削除したりすることができます。
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画像生成AIは、教育に活用することができます。例えば、生徒にわかりやすい教材を作成したり、生徒の学習を支援したりすることができます。
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画像生成AIは、医療に活用することができます。例えば、画像解析に活用されており、医師の診断を支援したり、患者の治療を改善したりすることができます。
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画像生成AIは、マーケティングに活用することができます。例えば、ターゲット顧客に訴求力のある広告を作成したり、顧客の購買行動を分析したりすることができます。
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画像生成AIは、ゲームに活用することができます。例えば、ゲームのグラフィックを向上させたり、ゲームのプレイ体験を改善したりすることができます。
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画像生成AIは、映像制作に活用することができます。例えば、映画やテレビ番組の特殊効果を向上させたり、映像の編集を効率化したりすることができます。
画像生成AIに関わる職種5選
画像生成AIの分野は猛スピードで進化しています。市場の拡大もめざましい今、この分野で働くことによってやりがいと収入アップが同時に得られる可能性大！そこで、画像生成AIに関連する職種の中から代表的な職種を五つあげてみましょう。
※詳しくは横向き３角をクリック！
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは機械学習の実装や開発に従事し、データの収集からアルゴリズムの選択・調整まで幅広い役割を担当する技術職です。
機械学習エンジニアの仕事内容
- 機械学習の開発および実装に関わる仕事を行う
- AIに学習させたいデータを収集し、データを加工する作業が含まれる
- 機械学習アルゴリズムの選択・調整・実装・運用・環境構築を担当
機械学習エンジニアの業界での役割
- 機械学習の実装や開発に従事する技術職だが、「データサイエンティスト」や「データアナリスト」の要素も含まれることもある
- 機械学習技術は、金融、保険、マーケティング、製造、流通・小売、サービス、医療など様々な業界で利用されており、需要が高まっている。
アルゴリズムの重要性と開発
- AIに与えるデータとアルゴリズムにより処理を調整する。
- クライアントの要望に合った最適なアルゴリズムを開発する
ディープラーニングと機械学習エンジニアの役割
- ディープラーニングは、機械学習のアルゴリズムの一種であり、機械学習エンジニアによって活用される。
- データ分析やアルゴリズム開発を通じてAIの能力向上に貢献する。
データサイエンティスト
データサイエンティストとは、ビッグデータを解析して経営に役立つ情報を抽出し、企業の経営戦略に役立つ情報を抽出する職業です。
データサイエンティストの仕事内容
- データの収集
- データの準備
- データの分析
- 結果の解釈
- レポートの作成
データの収集では、企業の業務システムやWebサイト、SNSなどの様々なデータソースからデータを収集します。データの準備では、収集したデータを分析しやすいように加工します。データの分析では、統計学や機械学習などの技術を用いて、データを分析します。結果の解釈では、分析結果を経営戦略に役立つように解釈します。レポートの作成では、分析結果をまとめたレポートを作成します。
データサイエンティストが求められるスキル
- 統計学
- 機械学習
- データベース
- プログラミング
- コミュニケーション
- 問題解決能力
コンピュータビジョンエンジニア
コンピュータビジョンエンジニア（CV エンジニア）は、視覚データを処理し、物体や人物を認識するためのハードウェアとソフトウェアを開発するエンジニアです。ビデオ フィード、デジタル信号、またはコンピュータによってデジタル化されたアナログ画像を通じて得られる大量のデータを使用し、現実世界の問題を解決、特定のタスクの実行を行います。
コンピュータビジョンエンジニアの役割と責任
- 機械学習およびコンピュータ ビジョン システムを研究および実装
- クライアントや雇用主向けの高度な技術を作成する
- 他の専門家と緊密に連携して、既存のプログラムやマシンに独自のアーキテクチャを実装するのを支援する
コンピュータ ビジョン エンジニアの主な責任
- データ サイエンス チームと協力して、問題を解決するためにさまざまなコンピュータ ビジョンおよびディープ ラーニング モデルを研究および実装する
- 既存のテクノロジーをタスクの実行に適応させる
- 画像処理を使用して画像などの視覚データを取得、分析、処理、理解する
- 映像テクノロジーの価値を高める新たなシステムの構築
- 視覚認識システムの応用に対する理解の向上
- エンジニアリング モデルの出力をレビューおよび評価して、最も効果的なモデルを選択する
コンピュータ ビジョン エンジニアが必要とされるスキル
- コンピュータ サイエンス、コンピュータ エンジニアリング、機械学習、または関連分野の知識
- MATLAB、Python、Java、C++ のプログラミング知識
- コンピュータービジョンとディープラーニングアルゴリズムについての十分な理解
- TensorFlow、Keras、PyTorch などの ML フレームワークの使用経験
コンピュータビジョンエンジニアの給与
コンピュータ ビジョン エンジニアの雇用の見通しは非常に良好で、今後数年間でさらに改善されるでしょう。 米国労働統計局は、コンピュータおよび情報研究者の雇用が 2019 年から 2029 年の間に 15% 増加すると予測しました。
Glassdoor によると、米国におけるコンピュータ ビジョン エンジニアの平均給与は年間 110,530 ドルです。 平均時給は 82.05 ドルです。 Hired.com によると、米国のコンピュータ ビジョン エンジニアの給与は、最低で 100,000 ドルから 250,000 ドルの範囲で、平均給与は 150,000 ドルです。新人 – 米国のコンピュータ ビジョン エンジニアの初級レベルの給与は 140,000 ドルから始まります。
データアノテーター
データアノテーターは、機械学習や人工知能（AI）の研究開発や実用化に必要なデータに、ラベルやタグを付ける仕事です。データに意味を付与することで、機械がデータから学習し、より正確な予測や判断を行えるようになるのです。
データアノテーターの主な仕事内容
- テキストデータの分類や要約
- 画像データの物体検出やセグメンテーション
- 音声データの音声認識や音声分類
- 動画データの物体検出や行動認識
データアノテーターに求められるスキル
- データの理解力
- 正確性とスピード
- コミュニケーション能力
- チームワーク
データアノテーターは、データサイエンティストや機械学習エンジニアの仕事を支える重要な存在です。データサイエンスやAIの分野の成長とともに、データアノテーターの需要も高まっています。
AI倫理コンサルタント
AI倫理コンサルタントは、人工知能（AI）システムの開発と利用に際して、倫理的な観点で社会的な影響を考慮し、企業や組織に対してアドバイスを行う専門家です。技術的な専門知識と倫理学的な視点を組み合わせ、AI技術の開発・運用が社会に与える影響を適切に評価し、バランスの取れたアプローチを導く役割を果たします。AI技術がますます広く導入される現代社会において、浮上してきている倫理的な問題や社会的な課題に対処し、AIシステムが社会的に有益で公平なものとなるよう、企業や組織を支援します。企業や組織が責任あるAIの導入を実現するために重要な存在です。
AI倫理コンサルタントの主な仕事内容
- 倫理ガイドラインの策定と実装
- リスク評価と軽減策の提案
- 公平性とバイアスの監視
- 個人情報保護とプライバシーの確保
- コミュニケーションと説明責任
- 教育とトレーニング
AI倫理コンサルタントに必要なスキル
- AIの基礎知識：AIの原理や技術、倫理的な課題を理解する
- 倫理学の知識：倫理学の基本的な概念や考え方を理解する
- コミュニケーション能力：クライアントやステークホルダーと円滑にコミュニケーションを取る
- 問題解決能力：AIの倫理的な課題を分析し、解決策を立案する
- チームワーク：関係者との協力や調整を円滑に行う
AI倫理コンサルタントは、AIの倫理的な課題を解決し、AIの健全な発展に貢献する重要な役割を担っています。これらのスキルを身につけることで、AI倫理コンサルタントとして活躍することができます。
まとめ
画像生成AIは、開発途上の技術ですが、今後、さまざまな分野で活用されていくことが期待されています。これらの分野で、より効率的な作業や、より創造的なコンテンツの制作を可能にする可能性があります。今後、画像生成AIの技術がさらに発展していくことで、私たちの生活に大きな影響を与えていくことでしょう。
まだまだクリアすべき倫理的な問題はありますが、これまで様々な発明が私たち一人一人の暮らしに無くてはならない存在になったように、もうAIが無かった時代に戻ることは無いでしょう。
それならば、それを受け入れユーザーとして楽しむもよし、職業にして社会の発展に貢献するもよし、是非なんらかの形で参加しAIの時代の波に乗って楽しみましょう！