商品画像生成AIの仕組みについて詳しく解説

AIの技術進化は目覚ましく、AIによる画像生成技術はWebデザインや芸術分野だけでなく、医療分野での活用も期待されています。

初期には低解像度で単純な画像しか生成できなかったAI技術ですが、いまや高品質でリアルな画像生成が短時間で生成可能になるなど技術躍進は著しいものです。

様々なことで多様化が進み、タイムパフォーマンス・コストパフォーマンスが叫ばれる中、商品画像生成におけるAI技術の応用は必要不可欠なものになりつつあります。

今回の記事では「画像生成AIの代表的な最新技術」「AIによる画像生成技術や実際の事例」について詳しく解説します。

画像生成AIの導入を検討されている企業様は、ぜひ参考にしてください。

画像生成AIの代表的な最新技術

AI（人工知能）は私たちの暮らしに大きな変革をもたらしていますが、とりわけ注目されているのが「画像生成AI」です。

例えば、何も元となる画像がないのに、テキストを入力するだけで画像を作り出したり、既存の商品画像をより高いクオリティに加工したり、画像生成AIの技術をまるで魔法のように感じている人も多いのではないでしょうか。

ただしその魔法のような技術の仕組みは、あまり一般には知られていません。

画像生成AIの代表的な最新技術①GAN（敵対的生成ネットワーク）

GAN（敵対的生成ネットワーク）は、画像生成AIのもっとも重要なカギを握っています。

GANはふたつのニュートラルネットワーク（人間でいう脳の働き）から構成されており、ひとつが「生成ネットワーク」もうひとつが「識別ネットワーク」です。

生成ネットワークとは、不規則なノイズから画像を生成するネットワークです。

一方、識別ネットワークは生成された画像が本物か偽物かを判断するネットワークで、このふたつがお互いに競い合うことで高品質かつリアルな商品画像の生成を可能にしています。

さらにGANの技術は一から画像を生成するだけでなく、繊細なテクスチャや光の加減、影の落ち方までも意図的に再現可能です。

画像生成AIの代表的な最新技術②StyleGAN

StyleGANはGANの一種で、より高品質な画像生成を可能にする技術です。

従来のGANにおける不安定さを改善し、高いクオリティの画像を高解像度で生成できるのが最大の特徴です。

そのレベルは人物画像生成において高い評価を得ており、顔の輪郭やメガネの有無だけでなく、肌質やシワ・ほくろ、髪の毛1本の質感など緻密でリアルな商品画像の生成を可能にしています。

画像生成AIの代表的な最新技術③VAE（変分オートエンコーダ）

VAE（変分オートエンコーダ）は元となる商品画像の特徴を抽出し、そこから新しい商品画像を生成する技術です。

VAEの特徴は、正解のない「教師なし学習」で生成していることで、元データそのものが持つ特徴や構造の分析を行い、新しい画像を生成します。

新しい画像生成のほかにも検品等の異常検知で役立てられており、入力（エンコーダー）と出力（デコーダー）における復元の可否により、正常な商品以外のものをはじき出しに応用されています。

画像生成AIの代表的な最新技術④CNN（畳み込みニューラルネットワーク）

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、ニュートラルネットワークにConvolution（畳み込み）層をプラスしたアルゴリズムを用いています。

畳み込み層とプーリング層を交互に積み重ね、最後に全結合層を重ねた構造をもつCNNは、商品画像の特徴を細かく抽出して何層にもすることでより複雑な画像生成を実現しました。

CNNはニュートラルネットワークを多重構造にした深層学習モデル（ディープラーニング）のひとつで、画像認識に強い技術とされています。

画像生成AIの代表的な最新技術⑤拡散モデル

拡散モデルとはDiffusionモデルとも呼ばれ、不規則なノイズから商品画像を生成する技術です。

この仕組みは、Forward ProcessとReverse Processというふたつのプロセスにより動作します。

• Forward Process：元となる画像データに不規則ノイズを加えていき、ノイズだけの画像（ガウス分布）に変換させる
• Reverse Process：ガウス分布からノイズをひとつずつ取り除き、画像データを生成する

拡散モデルの技術は、このふたつのプロセスにより高品質な画像生成を可能にしていますが、元となる商品画像データから高品質な画像を生成するのに適している技法です。

AIによる画像生成技術や実際の事例

現在、AIによる画像生成技術は幅広い分野で応用されています。

実際にどのような分野で応用されているのか、具体的に解説していきます。

AIによる画像生成技術事例①ECサイトでのAI画像生成

AI画像生成は、近年急速に広まるECサイトで応用されています。

ECサイトにおけるAI画像生成のメリットは次のようなものがあります。

業務効率化

実際の商品を手に取れないECサイトでは、商品画像は消費者にアピールするために最も重要なポイントです。

しかしながら、多くのECサイトでは大量の商品画像が必要なため、商品画像撮影に時間がかかってしまったり、商品を引き立てる画像をうまく撮れなかったりする問題がありました。

そうした問題を解決してくれるのが、AIによる画像生成技術です。

例えば、1枚の画像生成にかかる時間は数秒、数分ですから、大量の商品画像でも時間をかけずに生成可能で、スピード感が求められるECサイトでの業務効率化が期待できます。

顧客満足度の向上

販売方法が多様化し、ECサイトはマーケティング戦略において重要な販売方法のひとつとなりました。

ECサイトでは、顧客満足度を向上させることが売り上げに大きく関わります。

AI画像生成技術を使えば、服などをバーチャルな空間で試着することができ、実際の店舗で試着・購入するような体験が可能です。

またほかの商品と組み合わせて、使うシチュエーションをイメージで確認できるのも魅力でしょう。

AI画像生成は、顧客一人ひとりにあったパーソナライズを実現する新しいマーケティング手法です。

AIによる画像生成技術事例②マーケティングキャンペーンでのAI活用

AI画像生成はマーケティングキャンペーンでも応用できます。

マーケティングキャンペーンとは、サンプルを配布して商品の良さをわかってもらったり、商品割引を行ってリピーターを増やしたりする手法です。

様々な形のキャンペーン方法があり、最近ではAI画像生成技術を活用したキャンペーンも行われています。

例えばJRAは、AI画像生成技術を使って演歌のアルバムジャケット風画像を生成するキャンペーンを行いました。

オリジナルの競馬ソングを歌う演歌歌手とコラボしてキャンペーンを実施することで、新たな客層に競馬場へ足を運んでもらおうといった戦略です。

（JRA：こぶし競馬）

AIによる画像生成技術事例③ソーシャルメディアにおけるAI画像の利用

近年、マーケティングにおけるソーシャルメディア戦略はかなり重要視されており、AI画像生成技術の導入が進んでいます。

ソーシャルメディアの投稿や広告では、ユーザーに訴求しやすい画像の投稿が必要不可欠です。

AI画像生成は継続して学習を続けており、消費者からの評判がよい表現やターゲット層に訴求しやすい画像生成など、戦略的なソーシャルメディア活用を可能にしています。

日々更新されるソーシャルメディアへの投稿作業は担当者の負担も大きいですが、AI技術を応用すれば作業工程の軽減やコスト削減につながることでしょう。

AIで商品画像を作るなら写真AI

私たちの暮らしに大きな変革をもたらした画像生成AIは、GANやStyleGAN、VAEやCNNなどの最新AI技術によって画像を生成しています。

これらのAI技術による商品画像生成は、高品質でリアルさを追求した商品画像を驚くほど短時間で生成可能にしました。

AIによる画像生成技術は、今多くの分野で応用されています。

例えば急速に広まったECサイトでは、大量の商品画像の生成にAI技術を導入し大幅な業務効率化を実現しています。

またAI画像を使ったバーチャルによる試着体験は、実際に手に取ることができないECサイトでも顧客満足度の向上につなげることが可能です。

ほかにも顧客層拡大のためのマーケティングキャンペーンに画像生成AIを活用したり、ソーシャルメディア戦略のツールとしてAI画像を利用したりと、今後ますます画像生成AIは広がっていきます。

近年の市場では、顧客の属性や行動履歴といったデータを基にしたパーソナライズが重要視されています。

AIによる画像生成技術は、パーソナライズ戦略を担う重要なツールでもあります。

株式会社Beyond AIの提供する「写真AI」は、ハイブリッド型のAI写真生成サービスです。

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