DALL-Eとは何か、名前の由来と何ができるAIなのか
DALL-Eという名前はどこから来たのか
室谷代表取締役DALL-E、名前の由来が地味に面白くて。ピクサーの『ウォーリー』の主人公ロボットと、画家のサルバドール・ダリを掛け合わせた合成語なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そこ、初めて聞くと「えっ」ってなりますよね。ロボットと画家、テクノロジーとアートをそのまま名前で繋いでいる感じがします。
室谷代表取締役中身はOpenAIが開発した、テキストから画像を生成するAIのシリーズ名です。初代が発表されたのは2021年1月5日。
もう何年も前の話なんですよ。
もう何年も前の話なんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師意外と昔なんですね。今の画像生成の盛り上がりを見ると、もっと最近のものかと思ってしまいます。
テキストから画像を作る仕組みはどうなっているのか
室谷代表取締役仕組みで言うと、GPT-3を画像生成向けに作り替えた120億パラメータのモデルなんですよ。文章を作る土台をそのまま画像に持ち込んだ形です。
テキトー教師DotAI 認定講師テキストと画像を同じトークンの並びとして扱って、それを順番に生成していくTransformerだと。ここが最初に戸惑うところで、「文章の続きを書くのと同じ感覚で絵を作っている」と捉えると少し掴みやすいです。
室谷代表取締役トークンの上限が1280で、テキスト256・画像1024という配分なんですよね。文章の枠を小さく取って、残りを絵に全部使う設計になっている。
テキトー教師DotAI 認定講師言葉で指定して、その続きとして画素が並んでいく。理屈が分かると、プロンプトの書き方の重要性も見えてきますね。
作った候補を選び直す仕組みは何をしていたのか
室谷代表取締役さらに、出した候補をそのまま返すんじゃなくて、画像4億枚で学習したCLIPというモデルで並べ替えているんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師複数案を出して、良さそうな順に選び直す。いきなり1枚に絞らず、候補を広く出してから選ぶという流れは、今の画像生成の使い方にもそのまま残っています。
室谷代表取締役この「候補を出して評価してから選ぶ」構造、事業で言えばABテストの考え方に近いんですよね。当たり外れが出る前提でコストと手数を設計する、という発想です。
テキトー教師DotAI 認定講師そう考えると、今の生成モデルの土台はこの時点でだいたい出来ていた、と言えそうですね。
DALL-E、DALL-E 2、DALL-E 3は何が違うのか
初代DALL-Eが2021年に示したもの
室谷代表取締役初代のDALL-Eが出たの、2021年の1月なんですよね。GPT-3を画像生成向けに作り替えたモデルで、パラメータ数は120億。
テキストと画像を1本のトークン列として扱って、自己回帰で生成する仕組みです。
テキストと画像を1本のトークン列として扱って、自己回帰で生成する仕組みです。
テキトー教師DotAI 認定講師そこ、最初に戸惑うところなんですよ。画像を「絵」として描いてるんじゃなくて、テキストと同じように次のトークンを予測してるだけなんです。
室谷代表取締役しかも出した候補をそのまま世に出さない。画像4億枚で学習したCLIPで再ランク付けして、いちばん噛み合うものを選び直してるんですよね。
この「作ってから選ぶ」構造は、今の生成AIの原型になってます。
この「作ってから選ぶ」構造は、今の生成AIの原型になってます。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。ただこの時点では研究としての色が強くて、日常で使う道具という感じではなかったんですよね。
DALL-E 2で解像度と写実性はどう変わったのか
テキトー教師DotAI 認定講師2代目で一番わかりやすいのは解像度なんですよ。初代の4倍になって、写実性がぐっと上がったと。
室谷代表取締役中身も入れ替わってて、拡散モデルになってるんです。35億パラメータで、CLIPの画像埋め込みを条件に付けて生成する形。
テキトー教師DotAI 認定講師拡散モデルって、ノイズから少しずつ絵を立ち上げていくやり方ですよね。一発で予測するのとは手触りが違う。
室谷代表取締役この方式替えが、その後の画像生成の主流を作ったんですよね。2022年4月の発表で、そこから一気に実用寄りになった印象です。
待機リスト制の撤廃とAPI提供開始で何が変わったのか
室谷代表取締役2代目、出た当初は誰でも使えたわけじゃないんですよ。2022年7月にベータを公開して、待機リストに登録した100万人に順番に招待する形でした。
テキトー教師DotAI 認定講師今の感覚だと、あの待ち行列は特殊でしたよね。で、9月にその待機リスト制が撤廃されて、誰でも使えるようになったと。
室谷代表取締役で、11月にAPI提供が始まる。ここで事業者側が動き出せるようになったんですよね。
自社のサービスに画像生成を組み込む、という発想が現実になったタイミングです。
自社のサービスに画像生成を組み込む、という発想が現実になったタイミングです。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど。個人が遊ぶ段階から、プロダクトに載せる段階へ、という切り替わりなんですね。
DALL-E 3でChatGPTとの一体感が生まれた
室谷代表取締役3代目は2023年9月に発表されて、10月からChatGPT PlusとEnterpriseの加入者が使えるようになったんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師ここが大きいのは、別のツールを開かなくてもChatGPTの中で完結するようになった点なんですよね。最初に戸惑うのが、プロンプトを自分で作り込まなくていい、という感覚です。
室谷代表取締役そう、ChatGPT側が自動でプロンプトを詳細化してくれる。ユーザーが書いた短い指示を、生成に回る前に噛み砕いてくれるわけです。
後に無料ユーザーやAPI経由の開発者にも広がりました。
後に無料ユーザーやAPI経由の開発者にも広がりました。
テキトー教師DotAI 認定講師生成そのものの性能より、入り口が消えたことのインパクトが大きかった。そういう進化だったんですね。
DALL-E 3はChatGPTでどう使えたのか
ChatGPTで画像を作るにはどのプランが必要だったのか
室谷代表取締役DALL-E 3って、発表が2023年9月20日で、実際に触れるようになったのは同年10月からなんですよね。しかも最初はChatGPT PlusとEnterpriseの加入者が先行で、一般に開くまでにワンクッションあったんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師そこ、今振り返ると分かりやすいんですけど、当時は「画像生成がChatGPTの中で完結する」こと自体が驚きだったんですよ。別のツールを開かなくていい、という体験が先に来てました。
室谷代表取締役経営の目線だと、月額プランの中に画像生成が内包される意味は大きいんですよ。ツールを別契約する前提が消えるので、稟議の通し方から変わってくる。
うちでも「画像は別契約」という思い込みが崩れましたから。
うちでも「画像は別契約」という思い込みが崩れましたから。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど。初めて触る人がまず迷うのは「無料で試せるのか」の一点なんですけど、当時はそこが有料プラン前提だった、という順番なんですよね。
ChatGPTがプロンプトを自動で詳細化する仕組み
テキトー教師DotAI 認定講師使い勝手の中心は、プロンプトをChatGPT側が自動で詳細化してくれる点でした。短い指示でも、モデルに渡す前に言葉を足してくれるような感覚なんですよ。
室谷代表取締役そこは地味に大きいんですよね。プロンプトの上手さに品質が依存しない設計というか、属人化を消しにいっている。
現場の再現性を上げる方向に振ってるわけです。
現場の再現性を上げる方向に振ってるわけです。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは、思った絵にならない手前で「指示の解像度が低い」ケースなんです。そこを補ってくれるので、最初のつまずきが減るんですよ。
室谷代表取締役ただ、補正が入る分だけ意図した細部が薄まることもある。生成AIって「親切さ」と「制御しやすさ」がトレードオフなんですよね。
ここは今も構造として変わってないです。
ここは今も構造として変わってないです。
無料ユーザーとAPI開発者への提供はどう広がったのか
室谷代表取締役そのあと無料ユーザーにも、API経由の開発者にも広がっていったんですよね。最初は有料プラン先行、次に間口を広げる。
この順番、OpenAIの定番のやり方なんですよ。
この順番、OpenAIの定番のやり方なんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。APIで使えるようになると、個人が触る層とプロダクトに組み込む層で、まったく別の使い方になっていくんですよね。
室谷代表取締役そうなんですよ。個人は体験、開発者は組み込み。
同じモデルでも見ている数字が違うので、ここを一緒くたに語ると議論が噛み合わなくなるんです。
同じモデルでも見ている数字が違うので、ここを一緒くたに語ると議論が噛み合わなくなるんです。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人だと「無料でも同じ絵が作れるのか」が気になるところで、そこは提供された順番とプランの違いで説明が要る部分なんですよね。
DALL-Eはもう終了したのか、2026年の提供状況
DALL-E提供終了までの流れ
- 2025年11月14日非推奨化の通知OpenAIから開発者向けに通知。dall-e-2とdall-e-3のスナップショットが2026年5月12日付で終了。移行先はgpt-image-1とgpt-image-1-mini。
- 2026年5月12日API提供終了実際にAPI提供は終了済み。OpenAI公式のAPI料金ページからdall-e-2もdall-e-3も記載が消え、画像生成はgpt-image-2.5系のみ。
- 現在ChatGPT側も別モデルへChatGPTの画像生成はDALL-E 3ブランドではなくChatGPT Images 2.5に切り替わり、DALL-E 3紹介ページには案内バナーが付いている。
- 現在情報側は未更新日本語版WikipediaのDALL-E記事には「更新が必要（2026年5月）」のタグが全体とDALL-E 3の節に二重で残っている。
2025年11月に開発者へ届いた非推奨化の通知
室谷代表取締役DALL-E、APIとしてはもう終わってるんですよ。2025年11月14日にOpenAIから開発者向けに非推奨化の通知が出ていて、dall-e-2とdall-e-3のスナップショットが2026年5月12日付で終了すると。
移行先として案内されたのがgpt-image-1とgpt-image-1-miniです。
移行先として案内されたのがgpt-image-1とgpt-image-1-miniです。
テキトー教師DotAI 認定講師その通知、見た瞬間に固まる人が多いんですよ。APIが止まるとなると、動いてるサービスが壊れるんじゃないかと。
室谷代表取締役経営目線で言うと、これは「モデル選定は資産じゃなくて負債になり得る」という話で。呼び出し名をコードに直接埋めてたら、ある日まとめて書き換えですから。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、書き換え自体はそこまで大変じゃないんです。呼び先を変えて、返ってくる形を少し整えるくらい。
ただ「気づいてなかった」が一番きついんですよね。
ただ「気づいてなかった」が一番きついんですよね。
2026年5月12日に何が起きたのか
室谷代表取締役で、その2026年5月12日はすでに過ぎています。実際にAPI提供は終了済み。
今のOpenAI公式のAPI料金ページを見ても、dall-e-2もdall-e-3も記載がなくて、画像生成はgpt-image-2.5系だけが並んでます。
今のOpenAI公式のAPI料金ページを見ても、dall-e-2もdall-e-3も記載がなくて、画像生成はgpt-image-2.5系だけが並んでます。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。初めて触る人は「DALL-Eの料金ページどこ？」って探して、見つからなくて止まるんですよ。
載ってないんじゃなくて、もう無いんですよね。
載ってないんじゃなくて、もう無いんですよね。
室谷代表取締役探し物が存在しない状態。これ、検索上位の記事が2024年で止まってるから起きるんです。
2024年7月時点なら1枚0.04ドルといった話が書かれていたはずですけど、今のAPIはトークン課金で、解像度や生成方法で変わる。単純な1枚単価の一覧じゃないんですよ。
2024年7月時点なら1枚0.04ドルといった話が書かれていたはずですけど、今のAPIはトークン課金で、解像度や生成方法で変わる。単純な1枚単価の一覧じゃないんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師そこ、混乱しやすいところで。昔の「1枚いくら」の感覚のままだと見積もりが合わないんです。
公式の画像生成ガイドに計算ツールがあるので、そこで確認するのが確実です。
公式の画像生成ガイドに計算ツールがあるので、そこで確認するのが確実です。
ChatGPT側の画像生成は別のモデルに切り替わっている
室谷代表取締役APIだけの話じゃないんですよね。ChatGPTの中で画像を作る体験も、もうDALL-E 3ブランドじゃなくなってます。
OpenAIのDALL-E 3紹介ページに案内バナーが付いていて、今の体験はChatGPT Images 2.5を見てくれ、と。つまり「ChatGPTでDALL-Eを使う」という体験自体が実質終わってるんです。
OpenAIのDALL-E 3紹介ページに案内バナーが付いていて、今の体験はChatGPT Images 2.5を見てくれ、と。つまり「ChatGPTでDALL-Eを使う」という体験自体が実質終わってるんです。
テキトー教師DotAI 認定講師これが一番勘違いが多いところで。ChatGPTで画像を作ってる人は、自分が何を使ってるか意識してないことが多いんですよ。
だから「DALL-Eまだ使えるじゃん」と思ってしまう。
だから「DALL-Eまだ使えるじゃん」と思ってしまう。
室谷代表取締役製品として別物になった、という整理が近いですね。OpenAIの製品一覧でも「DALL-E」と「GPT Image」は別々に並んでます。
画像生成が単体ツールから対話モデルの一機能に畳まれていく移行期なんだと思います。
画像生成が単体ツールから対話モデルの一機能に畳まれていく移行期なんだと思います。
公式ページとWikipediaに残った「更新が必要」の印
室谷代表取締役ただ、情報の側が追いついてないんですよ。日本語版WikipediaのDALL-Eの記事は、記事全体の先頭に「更新が必要（2026年5月）」というタグが付いてます。
加えてDALL-E 3の節には、その節だけを指す更新タグが付いたままなんです。
加えてDALL-E 3の節には、その節だけを指す更新タグが付いたままなんです。
テキトー教師DotAI 認定講師記事全体のタグと、節ごとのタグが二重に残ってる状態なんですね。初めて調べる人はそのタグを見て「まだ現役なのかな」と迷うんですよ。
室谷代表取締役そこで止まるのが一番もったいない。公式の最新情報を見れば、DALL-EはAPIからは提供終了、ChatGPT側も後継の画像生成モデルに切り替わっている。
今は歴史的な名前として残っている、という整理でいいと思います。
今は歴史的な名前として残っている、という整理でいいと思います。
DALL-Eの料金はいくらだったのか、今の課金はどう変わったのか
DALL-Eの課金体系：当時と現在
ChatGPTで使う場合（当時）
- ChatGPT Plusなど有料プランへの加入が前提
- 無料では気軽に試せなかった
- プランの範囲内で画像生成を試せる感覚
- 1枚いくらという意識は薄かった
APIで使う場合（当時）
- 完全に1枚単価の課金
- DALL-E 2 256×256：0.016ドル/枚
- DALL-E 2 1024×1024：0.02ドル/枚
- DALL-E 3 1024×1024 標準画質：0.04ドル/枚
- DALL-E 3 1024×1024 高解像度：0.08ドル/枚
- 解像度と画質で単価が跳ねる
ChatGPTで使うには有料プランが必要だった
室谷代表取締役まず前提として、ChatGPTの中で画像を作るには有料プランに入っている必要があったんですよね。無料で気軽に試せる感じではなかった。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。初めて触る人がまず戸惑うのがそこなんですよ。
「画像生成って別で何か契約するんですか」とよく聞かれました。当時はChatGPT Plusに入っている人が使える、という整理でした。
「画像生成って別で何か契約するんですか」とよく聞かれました。当時はChatGPT Plusに入っている人が使える、という整理でした。
室谷代表取締役画像1枚のために月額を払う、という判断を当時はしていたわけです。今から見ると、その月額の中に画像生成も入っているという構造は、コストの見方としてはかなり素直だったんですけどね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。使う側からすると「プランの範囲内で何枚でも試せる」感覚でしたから、1枚いくらという意識は薄かったと思います。
APIは1枚いくらだったのか（当時の価格）
室谷代表取締役開発者側、つまりAPIで呼ぶ場合は完全に1枚単価でした。2024年7月時点ではこういう数字だったんですよ。
| モデル | 解像度 | 1枚あたり |
|---|---|---|
| DALL-E 2 | 256×256 | 0.016ドル |
| DALL-E 2 | 1024×1024 | 0.02ドル |
| DALL-E 3 | 1024×1024 標準画質 | 0.04ドル |
| DALL-E 3 | 1024×1024 高解像度 | 0.08ドル |
テキトー教師DotAI 認定講師見ての通り、解像度と画質で単価が跳ねる。この「1枚いくら」という分かりやすさが、当時の導入しやすさに効いていたんですよね。
室谷代表取締役ええ。ただ、これは当時の価格で、今の公式の料金ページにはこの形ではもう載っていないんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんです。昔の資料をそのまま見て見積もるとズレます。
トークン課金に変わって見え方はどう変わったのか
室谷代表取締役今は画像生成もトークン課金になっていて、現行のページだとgpt-image-2.5系のモデルが、画像入力・テキスト入力・出力それぞれ100万トークンあたりの単価で並んでいるんですよね。1枚いくら、という見方とはもう別物です。
テキトー教師DotAI 認定講師ここが一番つまずくところで。「1枚いくらですか」と聞かれても、解像度や生成の仕方で変わります、としか答えられないんですよ。
公式の画像生成ガイドに計算ツールがあるので、自分の条件を入れて見積もる形になります。
公式の画像生成ガイドに計算ツールがあるので、自分の条件を入れて見積もる形になります。
室谷代表取締役経営目線で言うと、単価が読めないと予算を積みにくいんですよ。1枚0.04ドルなら枚数をかけるだけでしたけど、今はトークン量の設計まで含めて考える必要がある。
テキトー教師DotAI 認定講師ただ逆に言えば、質と解像度に応じてコストを寄せられるので、雑に大量生成するより無駄は出にくいとも言えます。
移行先として案内されたモデルは何だったのか
室谷代表取締役APIでDALL-Eを使っていた人には、OpenAIから移行先が案内されているんですよね。gpt-image-1かgpt-image-1-miniのどちらかです。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人はここで「名前が変わっただけ？」と思うんですけど、料金体系そのものが違うので、既存の呼び出しをそのまま置き換える感覚だと見積もりが合わないんですよ。
室谷代表取締役通知と終了日も決まっていましたから、移行を先延ばしにすると本番が止まる。これは技術の話というより段取りの話なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、画像生成を業務に組み込んでいるチームほど、この移行を後回しにしがちでした。
DALL-Eで作った画像は商用利用できるのか、著作権は誰のものか
生成した画像を販売・商品化してもよかったのか
室谷代表取締役ここ、実務で一番効くところなんですよね。DALL-E 2のベータ公開の時点で、生成した画像は商用利用が認められていた。
再印刷でも販売でも商品化でも、OpenAIの許可は要らない。DALL-E 3も同じ扱いです。
再印刷でも販売でも商品化でも、OpenAIの許可は要らない。DALL-E 3も同じ扱いです。
テキトー教師DotAI 認定講師そこは誤解されやすいんですよ。「AIが作ったものは権利が発生しないんじゃないか」と思っている人が多くて、実際は使う側のハードルが低いんですよね。
室谷代表取締役商品化を前提にすると、ライセンス料が乗らないのは大きい。グッズでも印刷物でも、権利者の許諾フローを挟まずに企画を進められますから。
テキトー教師DotAI 認定講師ただ、生成物そのものに権利が発生しない可能性もあって、自分が権利者だと言い切れない。そこが後から効いてきます。
著作権の所在はどうなっているのか、国ごとに違う理由
室谷代表取締役で、「じゃあ著作権は誰のものか」になると、まだ確定していないんですよね。国によって解釈が分かれる。
ここが厄介なところです。
ここが厄介なところです。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でそこを聞かれても、断言できないんですよ。人がどれだけ創作的に関与したと言えるか、その線引きが国ごとに違う。
室谷代表取締役事業で使う側からすると、権利が曖昧なまま商品化するリスクは残る。だから契約書や社内ガイドラインで先に潰しておく話になります。
テキトー教師DotAI 認定講師つまり「商用OK＝何でも自由」ではないんです。使ってよいかどうかと、権利が誰にあるかは、別のレイヤーの話なんですよ。
学習データの著作権侵害をめぐる議論
室谷代表取締役さらに一段深いのが学習データ側ですね。生成物をどう使うかとは別に、学習に使った画像の権利侵害が議論されています。
テキトー教師DotAI 認定講師作る側と、作られた側の対立構造なんですよね。だから出てくる画像の扱いだけでは、この話は終わらないんです。
室谷代表取締役業界構造で見ると、学習データをどう扱うかでクリエイターとの関係が変わっていく。ここはまだ決着していない論点です。
テキトー教師DotAI 認定講師漫然と使うより、どのモデルをどういう前提で使っているのかを把握しておく。それが結果的に一番安全なんですよ。
DALL-Eの安全対策、著名人やアーティストの画風をどう扱っていたか
著名人の名前を使ったリクエストはどう扱われたのか
室谷代表取締役DALL-E 3の安全対策、地味なところなんですけど、企業を預かる立場だと一番気になるところで。著名人の名前を入れた生成リクエストは拒否される設計になってます。
実在の人物を勝手に画像化されるリスクを、モデル側で最初から塞いでいるわけですよね。
実在の人物を勝手に画像化されるリスクを、モデル側で最初から塞いでいるわけですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人がまず戸惑うのがそこなんですよ。「あの俳優の若い頃のイメージで」と頼んでも、何も出てこない。
壊れているのかと感じるみたいで、仕様として断っていると知らないと、不安になったまま離れてしまうんですよね。
壊れているのかと感じるみたいで、仕様として断っていると知らないと、不安になったまま離れてしまうんですよね。
室谷代表取締役これ、現場だと「制限がきつくて使いにくい」と言われがちなんですけど、見方は逆なんですよ。肖像権まわりで揉めたときにプラットフォーム側が責任を負わない設計になってるわけで、使う側の法務コストを先に下げてくれてる。
地味ですけど、そこは効くんです。
地味ですけど、そこは効くんです。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。拒否される理由が分かると、プロンプトの組み立て方も変わってきますからね。
避けるべきものを先に把握してから作る、という順番になる。
避けるべきものを先に把握してから作る、という順番になる。
存命アーティストの画風の模倣はなぜ拒否されたのか
室谷代表取締役もう一つが、存命のアーティストの画風を模倣する生成を拒否する、というやつです。「この作家っぽいタッチで」という指定が通らない。
作風そのものが資産になっている人にとって、無断で量産されるのは死活問題なので、ここは手を入れざるを得なかったんでしょうね。
作風そのものが資産になっている人にとって、無断で量産されるのは死活問題なので、ここは手を入れざるを得なかったんでしょうね。
テキトー教師DotAI 認定講師ここが一番もやっとする部分で。「似ている」の線引きは人によって違いますから、自分では大丈夫だと思っていても止まることがあるんですよ。
理由が分からないまま試行錯誤する人が多いところです。
理由が分からないまま試行錯誤する人が多いところです。
室谷代表取締役業界構造で見ると、これは学習データの出所と無関係じゃないんですよね。描く側の反発が強まれば、モデル自体の提供が止まりかねない。
だから先に自分たちで線を引いた、という判断に見えます。
だから先に自分たちで線を引いた、という判断に見えます。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど。後から規制される前に、先に安全側へ寄せた、と。
アーティストが学習から外れるオプトアウトの仕組み
室谷代表取締役3点目が、アーティストが自分の画像を将来の学習データから外せるオプトアウトです。これも安全側の設計の一部で、事後に自分の作品を対象から外せるようにしてる。
作る側に選択肢を残したわけですよね。
作る側に選択肢を残したわけですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師ここは誤解されやすいんですよ。「外したら過去に生成された画像まで消える」と思われがちで。
あくまで将来の学習から外す、という整理なので、そこは分けて考える必要があります。
あくまで将来の学習から外す、という整理なので、そこは分けて考える必要があります。
室谷代表取締役経営目線で言うと、この3点セットは「何を作れるか」より先に「どこで揉めないか」を決めた形なんですよね。生成AIを業務に入れるとき、一番コストが読めないのが権利まわりなので、そこを潰してくれているのは大きい。
テキトー教師DotAI 認定講師そういう前提を知ってから触ると、拒否されたときの受け止め方が変わってきますね。壊れているんじゃなくて、そういう設計なんだと分かるだけで、次の一手を考えやすくなりますから。
DALL-Eはどんな場面で使われ、何が課題として残ったのか
まとめ
DALL-Eの使われ方と残った課題
- 使われ方: 企画の着想、広告・販促のクリエイティブ、教育の説明用図解など、絵を描けない人でも頭の中のイメージを形にできる点が受け入れられた
- 現場の変化: 会議前にラフを1枚出せるようになり、デザイン依頼の往復を待つ工程がその場で候補を並べる形に変わった。ただし出てくるのは候補で完成品ではない
- 製品デザイン: CADや3DCGを回す前に方向性をすり合わせる用途が多く、上流工程を画像生成が1段引き受けた
- 個人の創作: 絵は描けないが世界観がある人が、自分のイメージを人に見せられるようになった
- 課題1: 学習データの網羅性に限界があり、意図した画像が出ないことがある。元データの偏りで簡単には埋まらない
- 課題2: 頭の中の1枚を言語化するのは高度な作業で、プロンプトには言語化の練習が必要
- 課題3: 生成物の著作権の所在は国により解釈が異なり未確定。学習データの著作権侵害の議論、芸術と呼べるかの倫理議論も残る
- 運用: 外に出す前に「誰のものか、どこまで使っていいか」を確認する手順が定着しつつある
- 一般ユーザー: ChatGPTの中で画像を作るのが素直な入口。ブランドとしては後継の画像生成に切り替わっている
- 開発者: OpenAIはAPI利用者に別の画像生成モデルへ移すよう案内。料金は公式の料金ページと画像生成ガイドで見積もる必要がある
アイデア出し・教育・マーケティングでの使われ方
室谷代表取締役まず使われ方からなんですけど、DALL-Eが受け入れられたのは「絵を描ける人じゃなくても、頭の中のイメージを形にできる」ところなんですよね。企画の着想、広告や販促のクリエイティブ、教育の説明用図解。
言語化されたアイデアを、いきなり絵の候補として並べられるのは大きかった。
言語化されたアイデアを、いきなり絵の候補として並べられるのは大きかった。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは、「会議の前にラフを1枚出せるようになった」という声です。デザインを依頼して戻ってくるのを待つ工程が、その場で候補を並べる形に変わった。
ただ、出てくるのは候補であって、そのまま使える完成品ではないんですよ。
ただ、出てくるのは候補であって、そのまま使える完成品ではないんですよ。
室谷代表取締役コストの話にすると、発注して待つ時間が消えるのが一番効くんですよね。クリエイティブって往復のやり取りに金と時間が乗るので。
テキトー教師DotAI 認定講師その代わり「これ違うな」と捨てる枚数も増えるので、選ぶ側の負荷は上がります。採用する目を育てないと、ただの画像の山になります。
製品デザインや個人の創作ではどう使われたのか
室谷代表取締役製品デザインの現場だと、CADや3DCGを回す前に方向性をすり合わせる用途が多かったみたいです。いきなり作り込む前に、安く速く候補を出す。
業界構造としては、上流の工程を画像生成が1段引き受けた形なんですよね。
業界構造としては、上流の工程を画像生成が1段引き受けた形なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師個人の創作でも同じで、「絵は描けないけど世界観はある」という人が、自分のイメージを人に見せられるようになった。初めて触る人が一番驚くところだと思います。
室谷代表取締役ただ、そこまで広がると「これは誰の作品なのか」が曖昧になる。結局そこが次の課題に直結するんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師便利さと揉め事の種がセットで出てきた、という感じですね。
意図した画像が出ない、プロンプトが難しいという壁
室谷代表取締役ここからが課題の話なんですけど、まず学習データの網羅性に限界があるので、そもそも意図した画像が出ないことがある。これは技術の話というより、元データの偏りなので簡単には埋まらないんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師これ、ハマる人が多いんですよ。頭の中の1枚を狙って言語化するのって、実はかなり高度な作業で。
プロンプトを書くスキルというより「言語化の練習」が要るんです。
プロンプトを書くスキルというより「言語化の練習」が要るんです。
室谷代表取締役もう一つが権利まわりで、生成物の著作権の所在は国によって解釈が違って未確定、学習データの著作権侵害の議論も続いている。あと、生成物を芸術と呼べるのかという倫理の議論も残ったままなんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師だから現場では「外に出す前に、これは誰のものか、どこまで使っていいかを確認する」という手順が定着しつつあります。技術の問題というより、運用ルールの問題になってるんです。
今から画像を作るなら、一般ユーザーと開発者は何を選ぶのか
室谷代表取締役じゃあ今から始める人は何を使うのか。一般ユーザーなら、ChatGPTの中で画像を作るのが素直な入口です。
OpenAIのDALL-E 3紹介ページにも「現在の体験はChatGPTで画像を作成」という案内が出ていて、ブランドとしては後継の画像生成に切り替わってます。
OpenAIのDALL-E 3紹介ページにも「現在の体験はChatGPTで画像を作成」という案内が出ていて、ブランドとしては後継の画像生成に切り替わってます。
テキトー教師DotAI 認定講師最初に触る人にはそこが分かりにくいんですよね。DALL-Eという名前を聞いて来たのに、実際に触るのは別の名前の機能、という状態なので。
室谷代表取締役開発者は自分で移行先を選ぶ必要があって、OpenAIはAPI利用者に別の画像生成モデルへ移すよう案内しています。料金も1枚いくらという単純な一覧ではなくなっているので、公式の料金ページと画像生成ガイドで見積もるしかない。
ここは自分で確認する前提で動くべきところです。
ここは自分で確認する前提で動くべきところです。
テキトー教師DotAI 認定講師古い記事の単価を前提に組み込むと、あとでズレますからね。まず公式を見る、これに尽きます。
よくある質問
Q1. 昔DALL-Eで作った画像は消えてしまう？
室谷代表取締役昔作った画像がどうなるか、けっこう聞かれるんですよ。サービスが終わっても、過去に生成した画像そのものが消えるわけではないんですよね。
画像は自分の端末やストレージに保存されているデータなので、手元にある分は残ります。
画像は自分の端末やストレージに保存されているデータなので、手元にある分は残ります。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに、そこは誤解されやすいところなんですよ。「終了＝自分の画像も全部消える」と思い込む人が多い。
実際に止まるのは新しい画像を作る機能の方で、すでに保存したファイルは別の話なんですよね。
実際に止まるのは新しい画像を作る機能の方で、すでに保存したファイルは別の話なんですよね。
室谷代表取締役ただ、クラウド上だけで管理していた人は、保存先を一度確認しておいた方がいいです。手元に落としておけば、まず困らない。
Q2. 自作サービスやアプリにDALL-Eを組み込んでいた場合、どう対応すればいい？
室谷代表取締役これ、事業側からすると一番痛いところなんですよ。API経由で組み込んでいた場合は、中身が変わるタイミングで返ってくる形も変わるので、そのままでは動かなくなる可能性がある。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、まず「どの機能がDALL-Eに依存しているか」を洗い出すところからですよね。表示に使うだけなのか、生成した結果を保存する処理まで絡んでいるのかで、対応の重さがまるで変わる。
室谷代表取締役ここは早めに新しい仕様を確認しておきたいところです。同じプロンプトでも出力のクセが変わるので、書き直しも込みで考える必要があるんですよね。
Q3. スマホからもDALL-Eは同じように使えた？
室谷代表取締役スマホアプリからでも、考え方は同じだったんですよ。文章で指示を出して画像を作る流れは、PCでもスマホでも大きくは変わらない。
テキトー教師DotAI 認定講師ただ、細かいプロンプトを詰めるのは圧倒的にPCが楽なんですよね。スマホだと打ちにくいので、現場では「PCで作ってスマホで確認」みたいに使い分ける人が多いんですよ。
Q4. DALL-E向けに書いたプロンプトって、他の画像生成ツールでも通じますか？
室谷代表取締役これ、完全にそのまま、とはいかないんですよね。ツールごとに得意な指示の出し方が違うので、同じ文章でも仕上がりが変わる。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんですよ。ただ、プロンプトの中身そのものは無駄にならない。
「何を描きたいか」「どんな雰囲気か」を言葉にした経験は、他のツールでもそのまま活きるんです。書き方を覚え直すというより、クセに合わせて調整するイメージですね。
「何を描きたいか」「どんな雰囲気か」を言葉にした経験は、他のツールでもそのまま活きるんです。書き方を覚え直すというより、クセに合わせて調整するイメージですね。
室谷代表取締役自分のプロンプトをメモで残しておくと、乗り換えたときの立ち上がりが段違いなんですよ。
Q5. 著名人に似た画像が出てきたとき、どう扱えばいい？
室谷代表取締役地味に厄介なのが、このパターンなんですよね。意図していなくても、似た人が出てくることがある。
そういうのは公開せずに捨てるのが基本です。
そういうのは公開せずに捨てるのが基本です。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でも「有名人っぽいのが出たら使わない」で統一してますね。特に商用で使うなら、そのまま出さないという判断が大事なんですよ。
室谷代表取締役あとは、指示の側で「実在の人物に似せない」と書き添えておくのも有効なんですよね。クセとして覚えておくと事故が減ります。
まとめ
室谷代表取締役ここまで来ると、DALL-Eって「終わったサービス」というより、画像生成AIの土台を作った存在なんですよね。名前は残っても、中身は次のモデルに引き継がれている。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんですよ。初めて触る人ほど「終了＝もう使えない」と身構えるんですけど、大事なのは機能そのものより、その後に何を選ぶかという視点なんです。
室谷代表取締役事業で使っている人は、依存している箇所を早めに洗い出しておくこと。個人で遊んでいる人は、新しいツールに乗り換えてプロンプトを書き直す感覚で、気楽に試せばいいんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは「違いが分からない」という声なんですけど、いくつか試すうちに「このツールはこう使う」というコツが掴めてきますよ。
室谷代表取締役発信している人なら、昔作った画像をそのまま資産として残しておくのがおすすめです。ツールが変わっても、作った時の記録は残りますから。
