画像生成AIを、会社の資料作りに使いたい時の迷い
画像生成AIは、資料の挿絵、アイキャッチ、背景素材、企画のラフ案づくりに役立ちます。
一方で、仕事で使おうとすると少し迷う場面もあります。クラウド型の画像生成AIは手軽で品質も高いですが、利用回数、料金、入力する情報の扱いが気になります。新サービスの企画、顧客向け資料、社内の未公開情報をそのまま外部サービスへ入力しにくい場面もあります。
そこで選択肢になるのが、ローカル画像生成AIです。
ローカル画像生成AIは、自分のパソコン上で画像生成モデルを動かす使い方です。セットアップ時やモデル取得時にはインターネット接続が必要になることがありますが、生成処理そのものを手元の環境で試せる点が特徴です。
今回の動画では、Codexを使ってローカル画像生成AIの環境を整え、最小限の画像生成画面と、複数モデルを横並びで比較する画面を作っています。そのうえで、5つのモデルを同じような条件で試し、どの用途に向いていそうかを確認しています。
ローカル画像生成AIが向いている場面
ローカル画像生成AIの良さは、完成品を一発で作ることよりも、試行錯誤しやすいことにあります。
たとえば、次のような用途では現実的に使いやすいです。
- 資料用の背景画像を作る
- ブログやスライドの挿絵を試作する
- 企画段階のラフ案を大量に出す
- 画像の方向性を社内で共有する
- 外部サービスに入れにくいテーマで素材案を作る
特に、人物を大きく扱わない画像、風景、動物、抽象的なイメージ、背景素材のようなものは、ローカルでも使える可能性があります。
反対に、完成度の高いチラシ、サムネイル、文字入り画像、細かな修正を会話しながら進めたい画像では、ChatGPT、Gemini、CanvaなどのクラウドAIやデザインツールの方が向いている場合があります。各サービスの料金、利用上限、商用利用条件は変更されることがあるため、実務利用では公式情報を確認してください。
Codexで最小の画像生成画面を作る
動画では、まずCodexに相談しながら、ローカル画像生成AIを試すための小さな画面を作っています。
最初から高機能なツールを作るのではなく、プロンプトを入れて画像を生成できる最小構成から始めています。この進め方は実務でも大切です。
画像生成AIを試す時に、最初から細かい設定を増やしすぎると、どの設定が結果に影響しているのか分かりにくくなります。まずは、入力欄、生成ボタン、結果表示だけに近い形で動かし、うまく動くことを確認します。その後で、モデル選択や比較機能を足す方が判断しやすくなります。
今回の動画で面白いのは、画像生成そのものだけでなく、検証用の道具もCodexに作らせている点です。
1つのモデルだけを試す画面から始め、同じプロンプトを複数モデルに順番に渡し、結果を横並びで見られる比較画面へ広げています。AIを使う時は、成果物を作るだけでなく、比べるための道具を作る発想も役立ちます。
試した5つのモデル
動画で試したモデルは、次の5つです。
- Stable Diffusion 1.5
- SSD-1B
- SDXL Base
- Z-Image-Turbo
- FLUX.1 Schnell FP8
動画内の整理では、Stable Diffusion 1.5は軽めで速度を出しやすい定番モデル、SSD-1BはSDXL系を軽量に扱いやすくしたモデル、SDXL Baseは標準的な比較対象、Z-Image-Turboは見栄えと速度のバランスを狙いやすいモデル、FLUX.1 Schnell FP8は品質や雰囲気を重視したい時の候補として扱っています。
ただし、モデルの配布元、ライセンス、商用利用条件、推奨環境はそれぞれ異なります。仕事で使う場合は、モデル名だけで判断せず、必ず各モデルの公式ページやモデルカードで利用条件を確認してください。
比較して見えたこと
動画では、自然画像、アニメ風画像、ビジネス風画像、水彩画風、動物画像、資料用の抽象イメージなどを生成して比較しています。
結果として、自然画像や動物のような比較的シンプルな題材では、どのモデルでも使えそうな結果が出ています。背景素材や挿絵のラフ案であれば、軽いモデルでも十分に試す価値があります。
一方で、人物やビジネスシーンのように細部が気になる画像では差が出やすくなります。顔、手、表情、ポーズ、構図が関係する画像では、軽いモデルほど違和感が出る場合があります。
資料用の抽象イメージでも、モデルによって結果のまとまり方が変わります。シンプルに使いやすい絵になる場合もあれば、意図から外れた印象になる場合もあります。ローカル画像生成AIは、同じプロンプトでも結果が揺れるため、何枚か生成して選ぶ前提で考える方が現実的です。
動画内の印象を実務向けに整理すると、次のようになります。
- 速度優先なら、Stable Diffusion 1.5
- バランスを見たいなら、SSD-1BやSDXL Base
- 雰囲気や品質を重視するなら、Z-Image-TurboやFLUX.1 Schnell FP8
この分類は、あくまで今回の環境と今回のプロンプトでの検証結果です。パソコンのスペック、OS、GPU、メモリ、モデルの設定、生成サイズによって結果は変わります。
ローカルAIとクラウドAIをどう使い分けるか
ローカル画像生成AIは、クラウドAIの代替というより、使い分ける道具として考える方が分かりやすいです。
ローカルAIが向いているのは、外に出しにくいテーマで素材案を作りたい時、大量のラフ案を試したい時、背景や挿絵を自分の環境で作りたい時です。生成のたびにクラウドサービスの利用上限を気にしなくてよい点も、試行錯誤には向いています。
クラウドAIやデザインツールが向いているのは、日本語文字を入れたい時、会話しながら細かく修正したい時、完成度の高いチラシやサムネイルを短時間で作りたい時です。
特に日本語文字入り画像は、ローカル画像生成AIだけで安定して作るのが難しい場合があります。文字を正確に入れる必要があるなら、画像生成AIで背景や素材を作り、文字入れはCanvaやPowerPointなどの編集ツールで行う方が安全です。
会社で試す前に確認したいこと
ローカル環境で動かせるからといって、すぐに会社利用してよいとは限りません。
まず確認したいのは、扱う情報の範囲です。ローカル処理であっても、モデルのダウンロード、ツールのインストール、依存ライブラリの取得、ログ保存の場所などを確認する必要があります。社内PCで試す場合は、会社のセキュリティルールやソフトウェア利用ルールに沿って進めましょう。
次に、生成物の利用条件です。画像生成モデルには、それぞれ利用条件があります。商用利用、再配布、生成物の扱い、禁止用途などはモデルごとに異なるため、業務資料や公開物に使う前に確認が必要です。
最後に、パソコンの性能です。ローカル画像生成AIは、パソコン側で計算を行います。軽いモデルなら動いても、高品質なモデルでは時間がかかることがあります。動画内でも、生成速度はあくまで検証環境での目安として扱われています。
まずは「完成品」ではなく「素材案」から試す
ローカル画像生成AIを初めて試すなら、最初から完成品を作ろうとしない方がよいです。
おすすめは、資料の背景、ブログの挿絵、スライドのラフイメージのように、あとから人間が選んだり整えたりできる用途です。
たとえば、次のような流れです。
- 使いたい場面を1つ決めます。
- 文字を入れない画像から試します。
- 同じプロンプトで複数枚作ります。
- 使えそうな画像だけを選びます。
- 必要な文字やレイアウトは別の編集ツールで整えます。
この流れなら、ローカルAIの得意なところを使いながら、苦手なところを無理に任せずに済みます。
動画で確認できること
動画では、ローカル画像生成AIを試す理由、Codexを使った環境構築、最小UIの作成、5つのモデル比較、生成結果の違い、クラウドAIとの使い分けまでを実演しています。
ローカルAIに興味はあるけれど、何から見ればよいか分からない方にとっては、「自分のパソコンでどこまで試せるのか」を見る入口になります。
仕事で使うなら、ローカルAIだけですべてを完結させるより、ローカルAIで素材案を作り、クラウドAIやデザインツールで仕上げる選択肢もあります。
大事なのは、目的に合わせて道具を分けることです。外に出しにくい情報、たくさん試したいラフ案、背景素材はローカルAI。日本語文字、会話しながらの修正、完成度の高い仕上げはクラウドAIやデザインツール。
このように役割を分けると、画像生成AIはより安全に、現実的に使いやすくなります。