💬この記事でわかること
画像生成AIは、数え切れないほどのサービスが次々と登場し、「結局、どれを使えばいいの?」と迷ってしまう方が多い分野です。本記事では、「何を作りたいか（目的）」を軸に、画像生成AIを8つのカテゴリで整理しました。さらに、「汎用的に使える（中心）↔ 特定用途に特化（外周）」という配置ルールで視覚的に俯瞰できるカオスマップとしてまとめています。
このマップを使えば、あなたの用途に合ったツールの候補を素早く絞り込むことができます。
更に具体的な課題や目的に対して、ぴったりの画像生成AIを選ぶなら、FitGapの画像生成AI診断がオススメです。
💡 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。
3つのポイント：
- 動的要件定義：最新のトレンドを反映した質問で要件を整理
- 📊適合度スコアリング：独自アルゴリズムで最適ソリューションを特定
- 💡導入インサイト：導入注意点やギャップを明確化
FitGapが生まれた背景
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。
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🧭 カオスマップの見方（配置ルール）
汎用製品と特化製品の考え方本マップでは「目的別でツールを探す」という実際の選び方に合わせ、幅広い用途で使われている製品を汎用製品、特定の目的やカテゴリに最適化された製品を特化製品と位置づけています。
ロゴの配置ルール
- 中央＝汎用製品 幅広い用途に対応できるツール
- 外周＝特化製品 特定の目的に絞って機能を最適化したツール（EC商品画像、アバター生成、UI素材など）
迷ったときは、まず中心の汎用製品から試してみるのがおすすめです。
本カオスマップにおける「目的」の考え方
本マップでは「目的」を 画像生成AIを使って最終的に達成したいゴールとして定義しています。
実際の選び方に合わせ、以下3つの観点を含んで構成しています。
- 成果物ベース：最終的に完成させたいもの（例：キャラクター、商品画像、広告素材）
- 機能ベース：特定の作業を効率化したい場合（例：編集、背景除去）
- 制作工程ベース：本制作前後の工程を短縮したい場合（例：ラフ、素材作成）
どこに属するか迷う場合は、 「いま一番時間や手間を削減したい作業」を基準にカテゴリを選んでください。
🗂️ 目的別：8つの大分類
画像生成AIを目的別に分類しました。用途に応じてカテゴリを当てはめることで、最適な製品を見つけられます。凡例（カテゴリ末尾の記号について）
各カテゴリの末尾には、主な利用者層を示すアイコンが付いています。
- 🧑：個人ニーズが強い （趣味、SNS投稿、個人制作、副業など）
- 🏢：企業ニーズが強い （業務利用、チーム運用、管理機能が必要な場面など）
- 🧑🏢：個人・企業どちらでもニーズが強い （幅広い用途で活用されているカテゴリ）
1. キャラ・イラスト制作 🧑
オリジナルキャラクターやイラスト表現を作りたいときに参照するカテゴリです。完成イメージの試行錯誤から、高品質なイラスト出力までをカバーします。小分類
- アニメ・ゲーム風キャラテキスト指示だけでキャラクター表現を作りたい場合に適しています。 スタイル再現性や表情・ポーズのバリエーション生成に特化しています。
- 線画・塗りの作画補助手描きやラフをベースに制作工程を効率化したい場合に向いています。 線画抽出や自動着色など、工程単位での補助に特化しています。
- 高画質イラスト生成印刷物や商用利用を前提に、高解像度で仕上げたい場合に適しています。 解像度拡張やディテール保持に特化した機能が強みです。
載製品例
にじジャーニー / AniFun AI / NovelAI / PixAI / Promptchan / SeaArt / VanceAI / Yodayo
2. SNS画像生成 🧑
SNSで目を引く画像やネタ要素のあるビジュアルを素早く作りたいときに参照します。スピードと量産性を重視した用途向けのカテゴリです。小分類
- SNS投稿用画像投稿内容に合わせたアイキャッチを手早く作りたい場合に適しています。 サイズ最適化やテンプレ生成に特化しています。
- ネタ・ミーム画像流行フォーマットに沿ったネタ画像を作りたい場合に向いています。 テキスト合成や定型レイアウトへの最適化が特徴です。
- 自撮り加工写真を別スタイルに変換して楽しみたい場合に適しています。 顔認識やスタイル変換に特化しています。
載製品例
Adobe Express / CapCut / FaceApp / Imgflip Meme Generator / Lensa AI / Microsoft Designer / Picsart AI Image Generator
3. アイコン・アバター作成 🧑
SNSやビジネス用途で使うプロフィール画像を作りたいときに参照します。顔出しせずに個性を表現したい場合に有効です。小分類
- 写真→アバター顔写真をもとに自然なアバターを作りたい場合に適しています。 顔特徴の再現性に特化しています。
- アニメ・Vtuber風キャラクター性を強く出したい場合に向いています。 イラスト調・Vtuber向け表現に特化しています。
- プロフ用似顔絵ビジネスでも使える柔らかい表現を求める場合に適しています。 デフォルメと実在感のバランスに特化しています。
載製品例
BeautyPlus / Lensa AI / NovelAI / PixAI / Picsart / ProfilePicture.AI / ToonMe / Waifu Labs
4. 広告クリエイティブ 🏢
広告やキャンペーンで使う画像を効率的に制作したい場合に参照します。量産性と訴求バリエーション作成が重要な用途向けです。小分類
- バナー広告画像複数サイズ・訴求違いの画像を作りたい場合に適しています。 バリエーション生成に特化しています。
- SNSキャンペーン画像ブランドトーンを保った投稿素材を量産したい場合に向いています。 テンプレ管理や一貫性維持に特化しています。
- 広告訴求用LP画像ファーストビューで印象を決めたい場合に適しています。 世界観・構図生成に特化しています。
載製品例
アド.com / Adobe Express / Celtra / Microsoft Designer / Omneky / Photoroom / Pixelcut / Smartly.io
5. EC商品画像生成 🧑🏢
ECサイトの商品画像を改善・拡張したい場合に参照します。撮影コスト削減やCVR向上を目的とした用途向けです。小分類
- 商品背景合成白背景の商品写真を別シーンに配置したい場合に適しています。 背景合成の自然さに特化しています。
- AIモデル着用画像モデル撮影なしで着用イメージを作りたい場合に向いています。 人体生成とフィット感表現に特化しています。
- 商品バリエーション画像色・柄違いを効率的に展開したい場合に適しています。 元画像からの差分生成に特化しています。
載製品例
Adobe Photoshop / Botika / Claid.ai / CreatorKit / Flair.ai / Mokker AI / Pebblely / Pixelcut
6. 創作サポート 🧑🏢
制作前後の下準備を効率化したい場合に参照します。完成物そのものではなく、工程短縮が目的のカテゴリです。小分類
- 構図・ラフ作成アイデア段階で視覚化したい場合に適しています。ラフ生成のスピードに特化しています。
- 背景素材生成背景作画を省力化したい場合に向いています。パース・空間表現に特化しています。
- 素材・小物生成素材制作を効率化したい場合に適しています。細部素材の量産に特化しています。
載製品例
Artbreeder / Ideogram / Kittl / Krea / Meshy / Recraft / Runway / Vizcom
7. 画像編集・加工 🧑🏢
既存画像を修正・加工したい場合に参照します。生成よりも編集効率を重視する用途向けです。小分類
- 背景切り抜き被写体だけを切り出したい場合に適しています。自動切り抜き精度に特化しています。
- 不要物消去写り込みを自然に消したい場合に向いています。修復品質に特化しています。
- 部分修正・レタッチ一部だけを書き換えたい場合に適しています。局所編集の柔軟性に特化しています。
載製品例
Adobe Photoshop / cleanup.pictures / Clipdrop / Photoroom / Picsart / Pixlr / Remove.bg / Runway
8. Web・UIデザイン素材 🧑🏢
Webやアプリ制作で使うビジュアル素材を作りたい場合に参照します。UI設計やページ表現を効率化したい用途向けです。小分類
- UIワイヤー案生成初期設計を素早く形にしたい場合に適しています。構造生成に特化しています。
- 世界観LPヒーロービジュアル視覚的インパクトを重視したい場合に向いています。メインビジュアル生成に特化しています。
- Web用アイコン・挿絵デザインの統一感を出したい場合に適しています。スタイル一括生成に特化しています。
載製品例
Adobe Express / Figma Make / Framer / Icons8 / Kittl / Microsoft Designer / Recraft / Runway
選定時のチェックリスト
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。A. 個人・企業共通
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。
- 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？
- 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？
- 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？
- 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？
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。
B. 企業で特に重要
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。
- 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？
- 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？
⚖️ 選定時の注意点：規約と著作権について
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。）
1)個人でも注意が必要な場面
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。
3) 学習データの方針がツールごとに異なる
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。
掲載製品インデックス（A-Z）
カオスマップに登場した全製品のリストは掲載文字数の関係でこちらのページには掲載しておりません。弊社ページ内記事からご確認ください。目的別で一気に俯瞰できる「画像生成AIカオスマップ」｜2025年12月版
かんたんな質問に答えて自社にぴったりの画像生成AIをチェック→選定エンジンを試す
📝 情報ソースと更新ポリシー
⚠️ 重要な注意事項- 本カオスマップは製品の優劣を示すものではありません
- 中心と外周は「汎用性の範囲」の違いを示すものです
- 各カテゴリは「用途の特性」を表しており、優劣ではありません
- 企業規模や業務内容により、最適なツールは異なります
データ収集方法
- 公式サイト・ヘルプセンター・リリースノート
- UIデモ動画・APIドキュメント
更新頻度
- 年次メジャーアップデート
- 重要な訂正は2週間以内に反映
最終更新日
12/25（ver.1.0）
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会社概要株式会社PIGNUSについて
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設立：2017年1月5日
HP：https://www.pignus.co.jp/
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📚 出典・参考（一次情報）
政府広報オンライン（著作権の基本整理）https://www.gov-online.go.jp/tokusyu/copyright/
文化庁「AI と著作権に関する考え方について」（PDF）
https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94037901_01.pdf
Adobe Firefly（生成AIへの取り組み・データ方針）
https://www.adobe.com/ai/overview/firefly/gen-ai-approach.html
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