画像生成を仕事で使う判断、褒賞会を開く意味｜monotips station 第253回

イントロダクション

2025年4月2日配信のmonotips station 第253回では、ChatGPTの画像生成をビジネスで使うときの確認点と、会社や団体で褒賞会を開く意味を取り上げます。便利さや表彰の効果だけでなく、著作権の判断や評価基準の曖昧さについても、あらかわとしばっちが話し合いました。

画像生成を仕事に取り入れるなら、何を人が確かめる必要があるのか。褒賞会を開くなら、何を評価すると組織にとって意味があるのか。終盤では、トロフィーをAIにデザインさせたり、受賞者をAIに選ばせたりする案にも話が広がります。

1. ChatGPTの画像生成、その速さと権利の確認

最初のTIPSでは、あらかわが試したChatGPTの4o画像生成を題材に、便利さと、仕事で使う際に残る確認事項を話しました。

1-1. 数分で画像ができ、文字も読めるようになった

あらかわが注目したのは、ここ1週間から10日ほどでChatGPTの4o画像生成が急に上がり、SNSに作例が並んだことです。本人も試してみて、さまざまなテイストの画像を作れるのが面白かったと話します。

簡単なプロンプトに写真を添えて、イラストやアイキャッチを作るよう頼むと、3、4分で画像が返ってくる。大量のビジュアルが必要なときには、この速さが仕事に直結します。ブログのアイキャッチやYouTubeのサムネイルのような画像は、今後こうした生成AIに置き換わっていくかもしれない。Canvaで一から組むことも減りそうだ、とあらかわは感じていました。

色をもっと青く、赤くする。劇画風やキャラクター風に寄せる。言葉で指示すれば、同じ画像を調整していけます。大きな変化として挙がったのは、画像内の文字でした。少し前までは崩れていた日本語が、急に読めるようになったといいます。

「ちょっと前までは、中に入ってる文字がくっちゃくちゃだったのが、急に日本語が上手になった。これ全然商用で使える」（あらかわ）

あらかわは、頭の中にあるイメージを言葉で伝え、返ってきた画像を見ながら指示を重ねる使い方なら、プロトタイプとして実用の範囲に入ってきたと見ていました。クライアントへの提案に使うときも、完成形を言葉だけで説明するより、画像を見せて調整する方が伝わりやすいという話です。

1-2. 著作権の線引きは簡単ではない

次に話題になったのは、生成画像をめぐる著作権とライセンスの不確実さです。あらかわは、特徴のあるディレクションや自分の画風がない場合、イラストレーターの仕事は考えどころになると話しました。キャラクターや作家としての個性を持つことに加え、法的な問題がないかを確かめられるかも問われるのではないか、と投げかけています。

「ちゃんと法的に問題ないかチェックできて、はじめてイラストレーターって言えるのかな」（あらかわ）

AIが世の中の画像を学習に取り込んでいるとすれば、どこからが著作権侵害に当たるのかを証明するのは難しい。人間も作品を見て、頭の中で咀嚼してから何かを作る。AIとの違いを法律だけできれいに区切れるのか。あらかわは、法整備が進むまで判断の難しい時期が続くと見ていました。

一方、自分が描いた絵だけを学習させて、自分の画風で画像や漫画を作るなら、問題は小さくなるのではないかという話も出ました。会話では、パソコンの中でモデルを動かす方法を「ローカルLLM」と呼び、自分の絵を使って生成する案が挙がっています。少し前に話題にした「AI手塚治虫」も例に出て、自分の絵だけを使う場合は、少なくとも学習データに関するリスクを抑えられそうだという見方が示されました。ただし、その画風で作ったものを商用利用する場合の問題は残ります。

そこから、漫画制作の作業を効率化し、ブラック労働を減らしながらコンセプトに力を注ぐ作家なら、自分の画風をAIに任せるかもしれないという想像に話が進みました。『ドラゴン桜』や『インベスターZ』の作者のような作家が、自分の画風でAIに描かせることもありそうだ、とあらかわは考えます。そうなれば、まだ「何々風」として知られていない絵を描く人は、イラストレーターとして厳しくなるかもしれない。しばっちは、そんなに簡単に線を引けるのかと問い返しました。

仕事として考えると、ブログのアイキャッチのように「なんでもいい」となりやすい画像は置き換わりやすい。特徴のあるディレクションや画風、キャラクターや作家としての顔を持つ仕事とは、分けて考える必要がありそうです。

1-3. 生成後の確認と、サービスごとの規約

品質のばらつきや、意図と違う表現が出ることも懸念として挙がりました。ただ、あらかわはプロンプトを工夫すれば、画像の方向性をかなり揃えられると感じています。「何々派」「何々風」「何々トーン」やフラットデザインといった、美術やデザインの言葉で指定すると、求める表現に近づけやすい。画像をうまく頼むには、かえってデザインの知識が要るのが面白いところだと話しました。

倫理面では、学習データの偏りによって偏見や差別的な表現、不適切な内容が生成され、ブランドイメージを損なう可能性があります。撮った写真を動かす、表情を変える、一つのキャラクターからLINEスタンプを12種類作るといった使い方も話題になりました。できることが増えても、出力を確認せずに公開すれば問題が起きます。あらかわは、福岡に鹿児島湾があるような誤りを含むサイトが公開され、慌てて非表示になった例に触れ、人が内容を確認する役割はしばらく残ると話しました。

利用規約も、生成に使ったサービスごとに確認が必要です。ChatGPT、Claude、Soraでは条件が異なるため、それぞれの利用規約を確かめる必要があるという話でした。活用のポイントとして、ライセンスや契約条件の確認、品質管理とクリエイティブなフィードバック、リスク管理とコンプライアンスが挙がります。あらかわは、これはここまで話したことの言い換えだとしつつ、生成AIは道具の一つであり、最終的なクリエイティブディレクションやブランドの個性には人の判断が要ると整理しました。

しばっちは、自分の行政書士事務所を例に考えます。どんな事務所で、どんな人に来てほしいのかを決め、その人たちが望むデザインを学んでから、近いテイストの画像素材をAIで用意する。なんとなく頼むだけでは作れないという指摘です。クリエイティブやブランディングを考えることが、どの職種にも必要になってくるのではないか、という話になりました。

1-4. ChatGPTの回答と、利用者に残る判断

後半では、ChatGPTで作った画像を商用利用できるのか、あらかわがChatGPT自身に尋ねた回答を紹介しました。OpenAIのサイトも確認するよう案内されたうえで、生成されたテキストや画像は原則として作成したユーザーに帰属し、商用利用を含めて利用、編集、再配布できるという説明だったそうです。これは番組内で紹介されたChatGPTの回答です。

ただし、第三者の著作権や知的財産を侵害していないかを確認する責任は利用者にある、という説明もありました。ルフィやドラえもんを出力できたとしても、自分がChatGPTで出した画像だから使ってよいとは言えない。あらかわは、その判断は人の側に残ると話しています。

学習している以上、侵害の可能性が高いのではないかと考えたくなる一方で、人間も見たものから学んでいる。どこからが模倣なのかという問いは、先ほどの話に戻ります。よく分からないから待つのか、よく分からなくても試すのか。あらかわは、試して成功する海外企業と、判断を待って機会を逃す日本企業という見方を示しました。ただ、自分でやるかと問われれば迷う。その率直さも会話に残っています。

ChatGPTからの回答として、内部モデルの知的財産はOpenAIに帰属し、再現や解析、逆コンパイルは禁止されているという説明も紹介されました。なぜその画像が出たのか、どこから学んだのかを調べることはできない、という理解です。また、利用規約が変わる可能性もあるため、今日の条件が明日も同じとは限らないと話しました。

この分野に詳しい弁護士や、訴訟を仕事にする人が出てくるかもしれないという想像も交わされました。ただ、現時点では誰が本当に詳しいのか分からず、裁判官もこの分野に強いとは限りません。司法は前例に沿って判断するため、判例が積み重なるまでは線を引きにくい。誰かが訴え、日本ではどこからが問題で、どこまでならよいのか見えてほしい、とあらかわは話しました。アメリカでは裁判のハードルが低く、マーベルのキャラクターを生成して少し変えた画像をめぐる争いがすでに起きているかもしれない、という推測も添えています。

この話には、収録冒頭であらかわが紹介した作家仲間の近況も重なります。あらかわは神戸大丸の催事に出展した際、西宮の企業塾の仲間と久しぶりに再会しました。二人がその塾に通っていたのは2017年ごろで、約8年が経っています。仲間は現在東京に住み、鳥のイラストを描く作家として活動し、生計を立てているそうです。企業塾にいた頃に思い描いたビジネスモデルとは違っていても、仕事を続けている姿を見て、あらかわは人生はいろいろだと感じたと話しました。

その作家仲間によれば、アートの世界では流行の柄や売れている構図が、個人や企業にすぐ模倣されます。少しずらせば別物だと言われることもあり、作家側には諦めている部分もあるそうです。AIを使わない模倣もあるし、作った本人もどこかで真似ている。「学ぶは真似ぶ」という言葉も出ました。

あらかわ自身も、最初は真似されることに神経質だったと話します。今は、自分のブランドを示しておけば自分の作品は売れ続けるし、真似た側は流行が終われば手を引くかもしれないと考えるようになったそうです。自分の作品が売れ続ければ市場が広がり、自分の売上にもつながる。模倣をそう捉える方が前向きだという話でした。

生成AIを使うアーティストの例としては、2024年8月のマクドナルドのCMが挙がりました。生成AIの動画に女の子が登場するCMで、不気味の谷を越えるか越えないかくらいのかわいさだったと紹介されています。よいという反応がある一方で炎上もあり、似た人が実在したら肖像権の問題になるのか、という問いは答えを出さずに残りました。

あらかわは、この品質の画像が日常に入ってくれば、2025年の年末ごろには、仕事の現場で「ChatGPTで画像を作っていないのか」と言われることもあるかもしれないと予想します。特にSNSのマーケティングやライセンスを担当する人は、動向を追うことになるかもしれません。規約や裁判の状況は一度確認して終わりではなく、定期的に見ていく必要がある。誰かが線を決めてくれるのを待っても、そもそも決めるのが難しいという見方です。

しばっちは、触ってみるか、触ってみないかはあなた次第だと締めました。

「触ってみるか、触ってみないかは、あなた次第」（しばっち）

あらかわは、自分たちのロゴをChatGPTに作らせたくなったこともあると話します。ただし、ロゴは他社のものを侵害していないかをよく調べる必要があり、特に慎重になる領域です。デザイン事務所に払う料金のかなりの部分がリーガルチェックに使われている、という説も紹介されました。上場企業が依頼するような事務所では、視認性や白黒印刷で使えるかといった点も含め、確認を重ねるそうです。一方、自分たちの規模なら、試しに作って遊ぶくらいはよいのではないか。そんな温度感で画像生成の話を終えました。

番組では、商用利用についてのChatGPTの回答だけで判断せず、サービスの利用条件を確かめ、出力が第三者の権利を侵害していないかを人が確認する必要があると話していました。

2. 会社の褒賞会、その狙いと運営

続いてしばっちは、所属する二つの団体で年度末に褒賞会が開かれたことをきっかけに、なぜ表彰するのか、どんな効果があるのかを考えました。

2-1. 勤続表彰と、その年の活躍を称える会

しばっちは、褒賞会という言い方は少し昭和っぽいので、アワードと呼んでもよいと話します。会社には勤続15年や20年を表彰する制度があります。あらかわも、前職で勤続20年の人に社長が賞状を渡す儀式を見たことがあるそうです。今回しばっちが考えたいのは、勤続年数ではなく、1年間で活躍した人や部署を表彰する会です。

所属する二つの団体のどちらでも年度末にその会が開かれたことから、しばっちは、なぜ開催するのか、開催するとどんなよいことがあるのかを考えてみたいと思いました。まず前提にあるのは、表彰されれば嬉しく、楽しいこと。そして、表彰されなければ悔しいことです。

「表彰されたりすると嬉しい。そして楽しい。表彰されなかったら、悔しい」（しばっち）

勤続年数を称える表彰と、その年の活躍を称える褒賞会は、しばっちの中では別のものです。ここからは後者を中心に話が進みます。

2-2. 動機づけやチームづくりに、表彰を生かす

しばっちは、ChatGPTと一緒に考えた褒賞会の効果をあらかわに伝えました。まず、翌年のモチベーションです。表彰されたいという気持ちが次の年の動きにつながり、認められればやる気が出て、目標達成に向けて動く人が増える。目標が適切なら、会社の業績にもつながるという考えです。

個人賞だけでなくチーム単位で表彰すれば、社内の一体感やチームワークを強める機会にもなります。部署をまたいで、よかったね、頑張っていたねと声をかけ合うきっかけにもなるでしょう。

また、会社の価値観や理念に沿った行動をした人を称えると、どんな行動が認められるのかを社員に伝えられます。褒賞会は、会社が大切にする行動を、表彰された人の姿を通して示す場にもなります。

人材面では、正当に評価されることで社員の満足度が上がり、離職率が下がるのではないかと話しました。表彰された人はロールモデルになり、後輩は成長の目安を持てる。先輩も、その方向へ育てようとするかもしれません。社外に向けては、社員を大切にする会社だと伝わり、前回の褒賞会の話が採用活動で人材確保につながる可能性も挙げられました。

2-3. 売上だけを評価すると、別の問題が起きる

あらかわは、表彰自体は珍しくなく、業界や会社によって形式が違うと応じました。昔ながらの製造業が儀式として行う場合もあれば、ウェブ系の会社がクラブのように盛り上げる場合もあります。

賞が競争心を動かすという点には、あらかわも同意しました。楽天やAmazonが出店者を表彰することもあります。あらかわが聞いた範囲では、受賞しても出店料が安くなるわけではなく、多少のお金が出たり、一緒に食事をしたりする程度かもしれません。それでも、選ばれた人はまた選ばれたいと思い、努力する。表彰は気持ちの面で働くことがあると見ています。一社だけでなく、業界団体が表彰を行う場合もあります。

行政書士会には、今のところ表彰はなさそうだという話も出ました。しばっちは、自分たちの団体で行ったらどうなるかを想像したものの、今は開催するメリットが見えていないから実施されていないのだろうと考えます。よい点を説明できるなら、試してみても面白いかもしれないと、あらかわも応じました。

表彰によって帰属意識が高まる可能性もあります。ただ、個人事業主が集まる団体で帰属意識を作ることには、あらかわは少し迷いを示しました。楽天やヤフーの表彰には、そのプラットフォームに今後もいてほしいという意味が含まれているように見えるとも話します。

あらかわが気にしたのは、売上トップだけを表彰する場合の落とし穴です。売上さえ上げればよいと思われると、数字だけを追うようになり、本当に人が離れてしまうという話も聞いたことがあるといいます。表彰を行うなら、何を称えるかを考える必要があります。

2-4. 選考基準と理念を、表彰の前に考える

あらかわの前職には営業成績トップ10のような表彰はなく、勤続年数の表彰だけだったそうです。結果を給料に反映させる方法もあれば、表彰で称える方法もある。営業成績を表彰する会社もありそうだと話し、給料の差が大きくなくても、表彰されることで満足を得る人はいるだろうと受け止めました。

一方で、あらかわは表彰を冷めた目で見ることもあるといいます。選考ルールがどこまで明確かが気になるからです。売上は分かりやすい数字に見えても、計上の仕方で変わることがあります。最後に口座が変わり、それまでサポートしていた人ではなく別の人の売上になる。そういうことが現場では起きるので、基準が曖昧なまま表彰だけが進むと、納得しにくくなります。

それでも、経営者や会の運営側に立つなら、表彰を組織づくりに生かすことは大切だとあらかわは話しました。企業理念に沿わない行動をした人は、結果を残しても表彰されないかもしれない。成果だけでなく、周囲が理念に沿った行動だと認めることも選考に含めたいという考えです。

しばっちは、表彰されたら嬉しいと率直に言います。賞を取ると周りから「おめでとう」と言われやすく、それが嬉しい。ただ、いつも受賞を目指して働いているわけではありません。話は社内表彰から公的な賞にも広がり、受賞すればすごいと言われたり、世の中の役に立ったと思われたり、子孫が喜んだりするかもしれないと話しました。賞は面白い仕組みなので、身近な表彰をビジネスに生かすことを考えてもよい。自分たちの規模が大きくなったら取り入れてみたい、という話になり、「ボードゲーム大賞」という冗談も飛び出しました。

選考基準が曖昧なまま賞だけが進めば、現場は冷めてしまいます。運営する側は、何を評価するのか、会社や団体の理念とどう結びつけるのかを考えておく必要がありそうです。

エピソードの総括

AIに任せる範囲と、表彰する基準を考える

画像生成の話では、数分で画像ができ、文字も読めるようになった便利さが語られました。一方で、ChatGPTの回答だけでは商用利用の可否を判断できず、利用規約と第三者の権利を人が確かめる必要があります。画像を作る速さと、公開前の確認はセットで考えたいところです。

褒賞会について、しばっちは、表彰される嬉しさや悔しさから、動機づけ、チームづくり、会社の価値観、人材採用への効果を挙げました。あらかわは、選考基準が曖昧なままでは納得されにくく、売上だけを称えることにも落とし穴があると指摘します。評価する行動を理念と結びつけておくことが、運営する側の仕事になりそうです。

終盤には、褒賞会のトロフィーを生成AIで作ったら模倣だと怒られるのではないか、という話が出ました。月桂樹のような賞らしい意匠は何を表しているのか。データを入れて今年の最優秀社員をAIに選ばせたらどうか。政治家の活動報告書から、人気投票とは違う評価が見えるかもしれない。最高裁の裁判官についても、AIで誰を落とすべきか分かってくるかもしれない。想像はそこまで広がりました。

それでも、褒賞の根には、人間に褒められたい、認められたいという気持ちがあります。AIで選ぶ案を考えたあとに、その気持ちへ戻ってくるところが、この回の面白さでした。

「結局は、人間は人間に褒められたいっていう根源がある」

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