「どの画像生成AIを使えばいいのか」――この問いに即答できる人は、もはやほとんどいない。市場は3年で10倍以上に拡大し、157もの主要製品が目的も機能も異なる選択肢として並んでいる。株式会社PIGNUSが公開したカオスマップは、この「選択の迷宮」に一本の道筋を引く試みだ。目的別8カテゴリ、汎用から特化へと広がる配置設計、そして見過ごせない著作権チェックリスト。整理された市場が教えてくれるのは、技術を選ぶこと自体が、もう一つの専門性になりつつあるという現実である。
株式会社PIGNUSは25日、画像生成AIカオスマップの2025年12月版を公開した。主要157製品を掲載し、「何を作りたいか」という目的を軸に8つのカテゴリで整理した。
カテゴリはキャラ・イラスト制作、SNS画像生成、アイコン・アバター作成、広告クリエイティブ、EC商品画像生成、創作サポート、画像編集・加工、Web・UIデザイン素材である。
配置ルールは中央に汎用製品、外周に特化製品を配置した。作成元はテクノロジー選定エンジンFitGapで、質問に答えるだけで最適な生成AI、エージェント、ソフトウェアを見つけられるサービスを提供する。
生成AIの登場により製品数は3年間で10倍以上に増加し、選択肢の多様化・複雑化により最適解を見つけることが困難になっている状況を背景に開発された。
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目的別で一気に俯瞰できる「画像生成AIカオスマップ」｜2025年12月版
【編集部解説】
2025年、画像生成AI市場は転換点を迎えています。わずか3年で製品数が10倍以上に膨らんだこの市場において、利用者は「選択の過負荷」という新たな課題に直面しています。
株式会社PIGNUSが公開した画像生成AIカオスマップは、この混沌に一定の秩序をもたらす試みです。157製品を8つの目的別カテゴリに分類し、「汎用性」という軸で中心から外周へ配置することで、利用者が自分のニーズに合ったツールを素早く見つけられる設計になっています。
このカオスマップを作成したFitGapというサービス自体が、テクノロジー選定の課題を解決するために生まれた選定エンジンです。SaaS導入の成功率が半分以下とされる状況で、「人間とテクノロジーのギャップを埋める」というパーパスを掲げ、質問に答えるだけで最適なソリューションを提案する仕組みを提供しています。
画像生成AI市場の急成長は数字が物語っています。総務省の情報通信白書によると、世界の生成AI市場は2023年の205億ドルから2024年には361億ドルへ拡大し、2030年には3,561億ドルに達すると予測されています。日本市場も富士キメラ総研の調査では、2024年度の生成AI市場規模は約4,291億円、2028年度には約1兆7,394億円に達する見込みです。
こうした急速な市場拡大の背景には、企業の業務効率化ニーズがあります。広告クリエイティブ制作では、サイバーエージェントのように機材やセット、ロケーションを用意せずにあらゆるシチュエーションの商品画像を大量自動生成する事例が登場しています。EC業界では商品背景合成やAIモデル着用画像生成により、撮影コストを大幅に削減する動きが加速しています。
しかし、この急成長には重要な課題も伴います。最も深刻なのが著作権と学習データの問題です。文化庁は2024年3月に「AIと著作権に関する考え方について」を公表し、AI学習段階では原則として著作権者の許諾は不要としつつも、生成・利用段階では通常の著作権侵害と同様の判断基準が適用されるとしています。
実際、2025年6月にはディズニーとNBCユニバーサルが画像生成AI「Midjourney」の運営企業に対し著作権侵害を理由とする訴訟を提起したと報じられました。日本でも2024年に海上保安庁のパンフレットがイラストレーターの画風に酷似していると批判を浴び公開中止となる事例が発生しています。
こうした状況を受け、今回のカオスマップには「選定時のチェックリスト」として商用利用の可否、出力物の権利帰属、学習データの方針、生成物の来歴といった確認項目が明示されています。また、Adobe Fireflyのように許諾済みの画像や著作権が切れたコンテンツのみで学習した透明性の高いサービスも登場しており、企業が安心して利用できる選択肢も広がりつつあります。
目的別の8カテゴリという分類は、利用者の実際の選び方に即した実用的なアプローチです。キャラ・イラスト制作、SNS画像生成、アイコン・アバター作成といった個人ニーズが強いカテゴリから、広告クリエイティブ、EC商品画像生成といった企業ニーズが強いカテゴリまで、用途に応じた製品選定が可能になっています。
興味深いのは、「創作サポート」というカテゴリの存在です。これは完成物そのものではなく、構図・ラフ作成や背景素材生成といった制作工程を効率化するためのツール群です。画像生成AIが単なる「完成品生成ツール」から、クリエイティブプロセス全体を支援する「制作パートナー」へと進化していることを示しています。
カオスマップの中心に汎用製品、外周に特化製品を配置するという設計思想も注目に値します。これは利用者に「迷ったらまず中心の汎用製品から試す」という明確な行動指針を与えています。初心者は中心から始め、ニーズが明確になったら外周の特化製品へ移行するという学習曲線を自然に描けるのです。
しかし、この整理の試み自体が、市場の複雑さを物語っています。157製品という数は、むしろ選択肢の多さを改めて認識させます。さらに、このカオスマップが公開された2025年12月25日以降も、新たなサービスが次々と登場し続けるでしょう。つまり、カオスマップは静的な地図ではなく、常に更新され続ける必要がある動的なナビゲーションツールなのです。
今後の展望として、マルチモーダルAIの進化により、テキスト・画像・音声・動画を統合的に処理できる技術が主流になっていくと予測されています。単機能の画像生成AIから、複合的なコンテンツ制作を一貫して支援するプラットフォームへの移行が進むでしょう。
また、規制面でも動きが活発化しています。欧州ではAI規制法が施行され、透明性や説明責任が重視されています。米国でも著作権を巡る訴訟が相次いでおり、日本でも法的整備が進むと考えられます。
企業がこれらのツールを選定する際には、機能や価格だけでなく、学習データの透明性、商用利用の可否、権利帰属の明確さといった法的側面の確認が不可欠です。また、API連携や管理機能、ユーザー権限管理といった企業利用に必要な機能も重要な選定基準になります。
このカオスマップは、画像生成AI市場の現在地を示すスナップショットであると同時に、テクノロジー選定そのものが一つの専門領域になりつつあることを示しています。適切なツール選定が競争優位の源泉となる時代において、こうした整理の試みは今後ますます重要性を増していくでしょう。
【用語解説】
カオスマップ
特定の業界やサービス分野における主要プレイヤーを一枚の図にまとめたもの。複雑で混沌とした市場を俯瞰的に把握するために作られる。企業のロゴやサービス名を配置し、カテゴリ別に整理することで、市場の全体像を視覚的に理解できるようにしたビジネスツールである。
生成AI
テキスト、画像、音声、動画などの新しいコンテンツを自動的に生成する人工知能技術。大量のデータを学習し、ユーザーの指示（プロンプト）に基づいて、オリジナルのコンテンツを作り出す。ChatGPTやMidjourneyなどが代表的なサービスである。
マルチモーダルAI
テキスト、画像、音声、動画など複数の異なる形式のデータを統合的に処理・生成できるAI技術。単一のモダリティ（形式）だけでなく、複数の情報を組み合わせて分析・生成することで、より高度で実用的なサービスを実現する。
SaaS（Software as a Service）
ソフトウェアをインターネット経由で提供するサービス形態。ユーザーは自分のコンピュータにソフトウェアをインストールすることなく、ブラウザなどを通じてサービスを利用できる。月額課金や従量課金が一般的なビジネスモデルである。
Fit&Gap分析
パッケージソフトウェアやシステムを導入する際に、自社の業務要件とシステムの機能がどの程度合致しているか（Fit）、どこに差異があるか（Gap）を分析する手法。適切なシステム選定と導入計画の策定に不可欠なプロセスである。
【参考リンク】
株式会社PIGNUS（外部）
「価値を、本気で」をタグラインに掲げる2017年設立の企業。Webマーケティング事業とテクノロジー選定エンジンFitGapを運営している。
FitGap（外部）
質問に答えるだけで最適な生成AI、エージェント、ソフトウェアを見つけられるテクノロジー選定エンジン。動的要件定義と適合度スコアリングを提供する。
文化庁「AIと著作権に関する考え方について」（外部）
生成AIと著作権の関係について整理した文化庁の公式見解。企業がAIを利用する際の法的指針となる資料である。
政府広報オンライン 著作権特集（外部）
著作権の基本的な考え方や利用ルールをわかりやすく解説した政府の公式サイト。私的使用や引用の条件など基礎知識を学べる。
Adobe Firefly 生成AIへの取り組み（外部）
Adobe社の画像生成AIサービス。許諾済みコンテンツや著作権が切れたコンテンツのみで学習している透明性の高い先進事例。
【参考記事】
【2025年予測】生成AI日本市場規模と成長分野｜技術・業界動向を徹底解説（外部）
日本における生成AI市場の規模予測と成長分野を詳細に解説。マルチモーダルAIの進化や企業の導入状況など2025年の市場動向を包括的に分析。
総務省｜令和7年版 情報通信白書｜市場概況（外部）
世界の生成AI市場が2023年の205億ドルから2030年には3,561億ドルまで拡大すると予測。日本政府による公式な市場分析データを提供。
生成AIの日本・世界それぞれの市場規模は？今後の展望についても解説（外部）
富士キメラ総研の調査データを掲載。2024年度の日本市場は約4,291億円、2028年度には約1兆7,394億円に達すると報告。
生成AI市場規模の現状と展望（外部）
東京都主催の海外進出支援プロジェクトによる記事。マーケティング、開発、サポートなど具体的な活用事例と市場拡大要因を分析。
生成AI利用で企業が負う著作権リスクと5つの実践対策｜文化庁見解も解説【2025年最新】（外部）
企業が生成AIを利用する際の著作権リスクと対策を解説。2025年6月のディズニー・NBC訴訟など最新事例を交えて詳述。
【編集部後記】
画像生成AIの選択肢が157製品にも及ぶ今、皆さんはどのような基準でツールを選んでいますか？機能や価格も重要ですが、学習データの透明性や著作権への配慮といった「見えにくい部分」こそが、長期的なリスクを左右します。このカオスマップは市場を整理する一つの試みですが、最終的には皆さん自身の用途と価値観に基づいた選択が求められます。innovaTopia編集部も、この急速に進化する領域を皆さんと共に学び続けていきたいと考えています。
