投稿者: AI画像生成サービスは、2026年現在、もはや「クリエイターだけの道具」ではありません。
広告制作、SNS運用、Webデザイン、広報資料、自治体の観光PR、採用パンフレット、プレゼン資料の挿絵作成など、業務のあらゆる場面で“標準ツール化”しつつあります。
一方で、ツールの選択肢は急増し、性能も日々進化しています。
- Midjourneyのように芸術性を極めたツール
- ChatGPTと統合され、業務フローに入り込むDALL·E / GPT Image
- 自社環境で自由に動かせるStable Diffusion
- 商用利用を強く意識したAdobe Firefly
- Google Workspaceと連携し、日本語文字にも強いNano Banana
- 文字入り画像制作に特化したIdeogram
といったように、「どれが最強か」ではなく「用途に応じた使い分け」が前提になっています。
本記事では、2026年に注目される主要AI画像生成サービス6選を、機能・特徴・料金・商用利用・日本語対応の観点で徹底比較します。
AI画像生成サービスとは？（2026年の最新動向）
AI画像生成サービスは、文章入力だけで画像を作れるだけでなく、編集や業務活用まで含めて進化しています。まずは、AI画像生成がどのような仕組みで画像を作っているのか、基本から整理していきましょう。
AI画像生成の基本（テキスト→画像生成の仕組み）
AI画像生成とは、ユーザーが入力した文章（プロンプト）をもとに、AIが画像を自動生成する技術です。
主に拡散モデル（Diffusion Model）と呼ばれる技術が活用されており、ランダムなノイズから段階的に画像を生成します。
従来は「生成するだけ」が中心でしたが、2026年時点では以下が一般化しています。
- 画像の一部を置き換える（inpainting）
- 画像の余白を拡張する（outpainting）
- 参考画像を入力して構図や雰囲気を寄せる（image-to-image）
- 人物やキャラクターの一貫性を保つ（character consistency）
- 生成後のアップスケール（高解像度化）
つまり、AI画像生成は「絵を描く」だけでなく、制作工程全体を支える技術になっています。
2026年は「生成＋編集＋業務統合」が主流
2026年の最大の特徴は、AI画像生成が単体ツールから脱却し、業務ソフトやクラウド環境に統合されている点です。
例えば、
- ChatGPT上で生成→修正→資料作成まで完結
- Google Workspace（Docs / Slides）に統合され資料制作と直結
- Photoshopで生成→編集→納品まで一気通貫
この流れにより、画像制作は「専門職が作る」から「誰でも作る」に変化しました。
特に自治体や中小企業では、デザイナーを外注できないケースも多いため、AI画像生成はコスト削減とスピード改善の両方に寄与します。
AI画像生成サービスの選び方（比較ポイント）
AI画像生成サービスは、単純に「画質が良い」だけで選ぶと失敗しがちです。
業務用途で比較すべきポイントは次の通りです。
生成品質（写実・イラスト・芸術性）
Midjourneyのように芸術性を追求するツールもあれば、Fireflyのように商用デザイン用途を意識したツールもあります。
操作性（初心者向けか、プロ向けか）
Web UI中心か、Discordコマンド中心かで使いやすさが大きく変わります。
商用利用の可否と権利リスク
企業・自治体利用では、商用利用条件が最重要です。
利用規約や生成物の取り扱い、学習データ由来のリスクを確認しましょう。
日本語対応・文字入り画像の精度
日本語プロンプトが通るだけでなく、「画像内の日本語文字」が崩れないかが重要です。
編集機能（inpainting・背景変更）
生成後に修正できるツールほど、業務では扱いやすくなります。
料金体系（月額／クレジット／従量課金）
生成AIを業務利用する場合、特に生成枚数が多い部署では、クレジット制（従量課金型）と定額制（サブスクリプション型）のどちらを選択するかによって、年間コストが大きく変動します。
現在、多くの生成AIサービスは、従来のクレジット消費型に加え、月額定額で一定量（あるいは実質無制限）の生成が可能なプランや、優先処理・高速生成枠を付与する上位サブスクリプションを提供しています。一方で、業務システムとの連携や自社サービスへの組み込みを行う場合は、API経由の従量課金モデルが主流となっています。
そのため、導入検討にあたっては、
- 想定生成量（月間・年間）
- 利用部門数・アカウント数
- ピーク時の処理負荷
- API連携の有無
を事前に整理し、料金体系ごとの総コストを比較試算することが不可欠です。単純な月額費用の比較ではなく、利用実態に即した設計が、継続的なコスト最適化の鍵となります。
おすすめAI画像生成サービス比較【2026年最新版】
AI画像生成サービスは数多く登場していますが、得意分野や使いやすさ、商用利用の安心感はツールによって大きく異なります。ここでは2026年時点で特に評価が高い主要サービスを厳選し、それぞれの特徴と向いている用途を比較して紹介します。
1. Midjourney（ミッドジャーニー）｜芸術性と世界観に強い定番ツール
Midjourneyは、AI画像生成サービスの中でも「芸術性」「美しさ」「世界観の表現力」においてトップクラスの評価を受けている定番ツールです。
広告・コンセプトアート・ブランドの世界観づくりに強く、プロのデザイナーや映像制作関係者が利用するケースも多いのが特徴です。
Midjourneyの特徴
１．芸術的で完成度の高い画像を生成できる
Midjourney最大の魅力は、出力画像の完成度です。
同じプロンプトでも他ツールより「映える」仕上がりになることが多く、特に以下に強みがあります。
- 映画のワンシーンのような構図
- 光の演出（逆光・夕景など）
- ファンタジー・SF世界観
- 油絵風・水彩風などアート系表現
単なる素材生成ではなく、「表現そのものを作る」ツールとして支持されています。
２．Web版とDiscord版の両方が使える
Midjourneyは元々Discord上でコマンド入力する形式でしたが、現在はWebブラウザ版が正式提供され、初心者でも扱いやすくなりました。
- Web版：直感操作、企業利用向き
- Discord版：細かいパラメータ指定、上級者向き
チームで運用する場合は、Discord版のコミュニティ性が強みになることもあります。
３．生成後の調整・バリエーション展開がしやすい
Midjourneyは「一度作って終わり」ではなく、生成した画像から、
- 似た構図でバリエーションを作る
- 部分的に雰囲気を変える
- 解像度を上げて仕上げる
といった作業がしやすい設計です。
企画提案や広告制作では「複数案を短時間で出す」ことが重要なため、非常に相性が良いツールと言えます。
料金プランと商用利用のポイント
Midjourneyは無料利用がなく、有料プランのみです。
また、商用利用は基本的に可能ですが、契約プランによって公開設定や運用の自由度が変わります。
特に重要なのが「ステルスモード」です。
これは生成画像やプロンプトを公開ライブラリに表示させない機能で、社内機密や新規プロジェクトでの利用時に必須になります。
業務活用ポイント（Midjourneyが強い領域）
Midjourneyは特に以下の業務で威力を発揮します。
- 広告のキービジュアル案の叩き台
- 新規サービスの世界観提案
- ブランドコンセプトの可視化
- 観光PR用の幻想的ビジュアル作成
- 商品パッケージ案のイメージ制作
「とにかく映える案を出したい」「世界観で勝負したい」場合、Midjourneyは第一候補になります。
注意点（Midjourneyの弱点）
- 文字入り画像（日本語・英語）は苦手になりやすい
- プロンプトの癖が強く、慣れが必要
- 著作権・模倣リスクが話題になることがある
企業利用では、生成物をそのまま公開せず、チェックフローを挟むのが安全です。
2. DALL·E / GPT Image（OpenAI）｜誰でも使える＆高品質
DALL·E（OpenAI）は、現在ではChatGPTの画像生成機能として統合され、実質的には「GPT Image」系として進化しています。
最大の特徴は、対話で画像生成をコントロールできることです。
特徴・強み
１．指示を忠実に反映する精密な生成能力
DALL·E / GPT Imageは、文章理解力が高く、複雑な指示でも比較的安定して反映します。
例えば、
- 「青基調で未来都市、中央に高層ビル、夕暮れの光」
- 「自治体広報用、親しみやすいイラスト風、笑顔の家族」
といった指示を、構図・色味・雰囲気まで含めて再現しやすいのが強みです。
２．ChatGPT統合により、初心者でも使いやすい
Midjourneyでは「プロンプトの設計」が難関になりがちですが、ChatGPTの場合は対話しながらプロンプトを改善できます。
- 「もっと明るくして」
- 「人物を減らして」
- 「イラスト調に変えて」
と自然な会話で修正できるため、非デザイナーの業務利用に向いています。
３．生成だけでなく編集もできる
GPT Image系は、生成だけでなく、
- 背景変更
- 一部修正（マスク編集）
- 画像拡張
- 画像参照による生成
といった編集機能を備えています。
「生成したが細部が惜しい」という場合でも修正でき、業務での実用性が高い点が特徴です。
利用の実際（ChatGPTとAPIの2系統）
ChatGPT経由
最も簡単なのはChatGPT上で生成する方法です。
文章で指示するだけで生成できるため、導入のハードルが非常に低いです。
API経由
企業や開発者向けにはAPIが提供されており、CMSや社内システムに組み込むことで、
- 記事公開時に自動でアイキャッチ生成
- EC商品説明用画像を大量生成
- バナー制作を自動化
といった高度な業務自動化が可能です。
料金とコスト設計の考え方
ChatGPT PlusやTeamなどのサブスク利用では、一定量まで画像生成が可能です。
一方、APIは従量課金で、生成枚数が多い場合はコストが増えます。
企業利用では「部署でどれくらい生成するか」を想定し、サブスク利用とAPI利用を使い分けるのが現実的です。
DALL·E / GPT Imageが向く業務
- プレゼン資料用のイメージ素材生成
- ブログ・ニュース記事用のアイキャッチ
- 広報用SNS画像
- DX施策の説明図（概念図）作成
- 企画書のビジュアル案作成
「誰でもすぐ使える」「修正が簡単」「安定した品質」という点で、業務利用に最適な万能型です。
3. Stable Diffusion（スタブル・ディフュージョン）｜カスタマイズ性と自由度
Stable Diffusionは、画像生成AIの中でも特に自由度が高く、オープンなエコシステムを形成しているモデルです。
企業利用では「自社内で閉じた環境を作れる」点が注目されています。
Stable Diffusionの特徴
１．オープンソースでカスタマイズ可能
Stable Diffusionはモデルを自由に選択・拡張できるため、用途に合わせて最適化できます。
代表例：
- SDXL：高解像度向け
- LoRA：特定スタイルを学習させる
- Textual Inversion：独自語彙の学習
これにより「自社ブランドに寄せた画像生成」を作ることも可能です。
２．ローカル実行が可能で情報漏洩リスクが低い
クラウド型サービスでは、プロンプトや画像が外部サーバーに送信されます。
しかしStable Diffusionはローカル環境でも動かせるため、
- 機密性の高い資料
- 新商品開発のイメージ
- 社内限定のビジュアル制作
にも対応できます。
３．ControlNetなどによる構図制御が強力
Stable Diffusionの強みは「制御」です。
ControlNetを使うと、ラフスケッチや人物ポーズ、線画をベースに生成できます。
つまり「完全にAI任せ」ではなく、人間の意図を強く反映した生成が可能になります。
利用方法（ローカル／クラウド／Web UI）
Stable Diffusionは利用方法が多様です。
- ローカルPCに導入
- クラウドGPU環境（Runpodなど）
- Web UIサービス経由
技術者がいる企業ならローカル運用、一般ユーザーならWeb UI経由が現実的です。
Stable Diffusionが向く業務
- 自社サービスに画像生成を組み込みたい
- ブランドのスタイルを学習させたい
- 高度な制御（構図・ポーズ）をしたい
- 情報漏洩リスクを抑えたい
特に「自社専用の生成環境を作りたい」という企業にとって、最も強力な選択肢です。
4. Adobe Firefly｜“商用利用前提”で使える安心の生成AI
Adobe Fireflyは、商用利用を意識して設計された生成AIで、企業の制作現場で導入が進んでいます。
最大の魅力は「生成→編集→仕上げ」がAdobe製品内で完結することです。
Fireflyの特徴
１．Photoshopとの統合で実務が強い
Photoshopの「生成塗りつぶし」は、すでに制作現場で標準機能化しています。
例えば、
- 写真の背景を自然に差し替える
- 不要物を消す
- 余白を拡張してバナー比率に合わせる
といった作業がAIで高速化されます。
２．商用利用を想定した学習データ
Adobe Stockなどライセンス素材中心の学習データを使うため、企業利用では安心材料になります。
３．クレジット制で利用量管理がしやすい
部署単位で利用量を管理しやすく、大量生成にも対応できます。
Fireflyが向く業務
- デザイン制作現場（広告・チラシ・LP）
- 写真素材の編集・拡張
- ブランドガイドラインに沿った制作
「生成AIを使いたいが、リスクが怖い」という企業にとって、Fireflyは最も現実的な選択肢です。
5. Nano Banana（ナノバナナ）｜Google発・日本語文字にも強い次世代AI
Nano Bananaは、Googleの画像生成AI（Gemini系）の通称として広まりました。
2026年において特に注目される理由は、業務統合と日本語対応の強さです。
Nano Bananaの特徴
１．Gemini・AI Studio・Workspaceで利用できる
Nano Bananaは単体サービスというより、Googleの複数サービスに統合された生成機能として提供されます。
- Geminiアプリ
- Google AI Studio
- Google Workspace（Docs / Slides）
特にSlidesで生成してそのまま資料に挿入できる点は、自治体・企業の資料制作で大きなメリットです。
２．生成＋編集に強い実務型
Nano Bananaは「生成したら終わり」ではなく、編集的な用途にも強いとされます。
- 背景の変更
- 要素追加
- 写真風への変換
- 既存画像の修正
業務では「微調整」が必ず発生するため、実務向きの特徴です。
３．日本語の文字入り画像が比較的崩れにくい
日本語対応は、単にプロンプト入力だけでなく「画像内の文字生成」でも重要です。
Nano Bananaは、ポスターやSNSバナーなどで日本語テキストを入れた場合でも、比較的破綻しにくいとされます。
自治体の広報物では日本語キャッチコピーを載せることが多いため、これは非常に大きな差別化要素です。
Ideogramとの違い（文字特化 vs 実務バランス型）
Ideogramは文字入り画像に特化していますが、Nano Bananaは
- 画像品質
- 編集力
- Workspace統合
といった総合力が強みです。
「ロゴや文字表現だけならIdeogram」
「資料制作や広報業務全体ならNano Banana」
という使い分けが現実的です。
6. Ideogram｜文字入り画像・ロゴ制作に特化した注目ツール
Ideogramは「文字を生成できるAI画像生成」として、世界的に人気が高まっています。
特にMidjourneyが苦手とする「文字表現」を補完する存在です。
Ideogramの特徴
１．テキスト再現性が高い
ポスター、バナー、ロゴ制作において、文字が崩れにくい点が最大の魅力です。
２．SNS・広告制作との相性が良い
SNS運用では「画像にキャッチコピーを入れる」場面が多いため、Ideogramは実務で刺さりやすいツールです。
３．UIがシンプルで初心者にも使いやすい
複雑な設定が不要で、誰でもすぐ試せます。
AI画像生成サービス比較表【2026年版】
| サービス | 強み | 弱み | おすすめ用途 |
| Midjourney | 芸術性・世界観 | 文字生成が弱い | 広告・世界観制作 |
| DALL·E / GPT Image | 安定・編集・対話 | 芸術性はMJに劣る | 資料・業務全般 |
| Stable Diffusion | 自由度・拡張 | 導入に知識必要 | 自社運用・組込み |
| Firefly | 商用安全・Adobe統合 | クレジット管理必須 | 制作現場・企業 |
| Nano Banana | 日本語・Google統合 | 仕様が変動しやすい | 資料・広報 |
| Ideogram | 文字入り画像特化 | 編集力は限定 | ロゴ・バナー |
用途別おすすめ｜どのAI画像生成を選ぶべきか？
AI画像生成の選び方は、何を作りたいかによって変わります。ここでは代表的な利用シーンごとに、どのサービスが特に適しているかを整理しました。目的に合わせて最適なツール選びの参考にしてください。
広告・世界観ビジュアルを作りたい
→ Midjourney
資料作成・業務で幅広く使いたい
→ DALL·E / GPT Image
→ Nano Banana
商用利用の安心感を重視したい
→ Adobe Firefly
自社環境で自由に運用したい
→ Stable Diffusion
文字入りポスターやロゴ制作をしたい
→ Ideogram
→ Nano Banana（実務寄り）
商用利用・著作権リスクは大丈夫？（注意点）
AI画像生成はコスト削減や制作スピード向上に大きく貢献しますが、商用利用では著作権や権利侵害リスクを避けて通れません。特に企業や自治体で活用する場合は、生成物の扱い方を事前に整理しておくことが重要です。
AI画像生成は便利ですが、業務利用では以下のリスクを理解する必要があります。
- 有名キャラクターやブランドロゴの模倣
- 実在人物の生成（肖像権リスク）
- AI生成物を「自社制作」と誤認させる表現
企業・自治体で利用する場合は、
- 生成物チェック体制
- 社内ルール（プロンプト管理、再利用可否）
- 公開前レビュー
を整備することが重要です。
まとめ｜2026年は「用途別の使い分け」が正解
2026年のAI画像生成は、ツールごとに得意分野が明確です。
- Midjourney：芸術性・世界観
- DALL·E / GPT Image：業務万能型
- Stable Diffusion：自由度・自社運用
- Adobe Firefly：商用安全性
- Nano Banana：日本語＋Google統合
- Ideogram：文字入り画像特化
重要なのは「最強ツール探し」ではなく、目的に応じて適切に使い分けることです。
AI画像生成を正しく導入すれば、制作スピードは数倍になり、企画提案の質も向上します。2026年はまさに、生成AIを業務に取り入れる企業・自治体が競争優位を築く時代と言えるでしょう。