画像生成AIは、用途ごとに進化の方向性が大きく異なっている。
汎用モデルと特化型ツールが混在する中で、
「結局、どれを選べばいいのか分からない」という課題に対し、
テクノロジー選定エンジン「FitGap」は
目的別に整理した「画像生成AIカオスマップ（2025年12月版）」を公開した。
発表資料によると、導入検討時の比較と意思決定を支援することが狙いだ。
目的別：8つの大分類
1. キャラ・イラスト制作
この分類は、世界観や画風の再現性が重視される用途だ。
選定時のポイントは「スタイル固定のしやすさ」と「学習・微調整の自由度」。
商用イラストやIP開発では、生成の一貫性が重要になるため、
汎用モデルよりも表現制御に強いツールが適しているとされている。
2. SNS画像生成
SNS向け画像生成では、クオリティよりも「スピード」と「量産性」が優先される。
短時間で複数パターンを生成できるか、
投稿フォーマットに適応しやすいかが判断軸となる。
運用担当者が日常業務の延長で使える設計かどうかも重要だ。
3. アイコン・アバター作成
プロフィール用途では、人物らしさと安定した出力が求められる。
顔の破綻や表情のブレが少ないこと、
再生成時に雰囲気を維持できるかが選定の分かれ目となる。
個人利用が中心だが、コミュニティ運営や配信活動にも活用されている。
4. 広告クリエイティブ
広告用途では、訴求軸に合わせた表現調整が可能かどうかが重要だ。
A/Bテストを前提としたバリエーション生成や、
商用利用における権利面の整理が選定ポイントとなる。
企業利用を想定したガバナンス対応の有無も確認が必要とされている。
5. EC商品画像生成
EC向けでは、「実物との差」が問題になりやすい。
商品の形状や質感をどこまで忠実に再現できるか、
背景差し替えや角度変更への対応力が判断基準となる。
撮影コスト削減を目的とした導入が多い分野だ。
6. 創作サポート
この分類は、完成品ではなく発想支援を目的とする。
ラフ案やイメージ出しに使える柔軟性が重視され、
生成結果を“叩き台”として使えるかがポイントとなる。
クリエイターの思考補助ツールとして位置付けられている。
7. 画像編集・加工
既存画像の修正や加工を主用途とする分類だ。
生成AIというよりも、編集機能との融合が進んでいる領域で、
操作性と精度のバランスが選定基準となる。
業務フローに組み込みやすいかが鍵になる。
8. Web・UIデザイン素材
UIやWeb素材用途では、デザインルールへの適合性が重要だ。
単体画像の美しさよりも、
レイアウトや配色との相性が評価軸となる。
デザイナーの補助ツールとしての位置付けが強い。
選定時の注意点：規約と著作権
発表資料では、用途に応じて利用規約や著作権の扱いを確認する重要性も示されている。
特に商用利用では、生成物の権利帰属や再利用条件を事前に把握する必要がある。
出典：PR TIMES掲載の発表内容を基に編集
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000019.000035247.html
