アートとAIの法律基礎知識。生成AIを使って作品制作をするとき、気をつけるべきポイントは？ 弁護士・小松隼也が解説【特集：AI時代のアート】

__生成AIを使った制作、法的に大丈夫？__

生成AIがあっ！という間に身近なものとなり、生成AIを使用した作品も数多く見られるようになりました。画像や映像を生成したり、あらすじやストーリーを生成して作品の基礎としたり、生成AIに作品の一部を補正してもらったり、生成AIにキュレーションを行わせたり、と態様も様々です。

今後も生成AIを使用した新しい作品が続々と現れるでしょうが、生成AIを使用する際に、「これって法律上は大丈夫なんだっけ？」という疑問を持った方も少なからずいるように思います。現在普及している生成AIは、世界中に存在している画像やテキストなど、著作権で保護されたデータを含む大量のデータを収集・分析したうえで構築された学習モデルに指示を入力することで生成がなされています。したがって、第三者の権利の集積の上に成り立っているとも言えるので著作権の問題とはつねに隣り合わせです。

しかしながら、この記事を執筆している時点では、生成AIを使用した作品が著作権侵害になるか否かの明確な判断基準や参考となる裁判例は存在していません。そのような状況を受けて文化庁は、2024年3月15日に「AIと著作権に関する考え方について」という文書を参考のために公開しました。
もっとも、著作権侵害が成立する可能性があるからといって、作品を制作するにあたって生成AIの使用を過度に避ける必要はありません。以下に気をつけるべきポイントや具体的な参考例を紹介しますので、これらを念頭に入れながら、今後の制作活動の一助にしていただければと思います。
なお、後ほど詳しく述べたいと思いますが、まずは日本の法律を前提に生成AIに関する話を進めていきたいと思います。

__1. 生成AIを使用して画像や映像を生成したけど、著作権侵害になるリスクを避けるにはどのようなことに気をつければいいの？__

生成AIが生成する画像や映像が他人の著作権を侵害し、損害賠償の請求などが認められるかどうかは、①生成AIが構築される際に用いられた元データに著作権で保護されたコンテンツ（画像、映像、文章、音楽など）が無断で使用されているかどうか、②生成AIを使用して生成した生成物が、他人が著作権を有するコンテンツに類似しているかどうか、③生成AIを使用してコンテンツを生成する際のプロンプトとして入力した指示内容、の3点によって判断が分かれると考えられています。

したがって、他人が著作権を有するコンテンツを無断で元データとして学習して構築された生成AIのサービスを使用し、その結果、生成されたコンテンツが著作権で保護されている他人のコンテンツに似てしまった場合には、その際のプロンプトの指示内容によっては著作権侵害となり損害賠償が認められるリスクがあります。
このようなリスクを避けるためには、①生成AIを構築している元データに、生成AIの元データとして使用されることをあらかじめ許諾したコンテンツや著作権の切れたコンテンツしか含んでいない生成AIのサービスを使用する（Adobe Firefly https://firefly.adobe.com/ など）、②生成したコンテンツが、他人が著作権を有するコンテンツに似ていないかどうかをGoogle画像検索などでチェックする、③生成の際のプロンプトの指示に、著作権で保護されているコンテンツを示唆する用語（キャラクター名や作家名など）を使用しない、著作権で保護された画像や映像などを直接入力しない、といった点に気をつけると良いと思います。

注意が必要なのは、②の他人のコンテンツに似ているかどうかの判断は、裁判所や専門の弁護士のあいだでも判断が分かれることが多いので、「これはあれに似ているな」と思ったらその生成物の使用を避けるか、専門の弁護士に相談することをおすすめします。

参考例
• 生成AIを構築する元データにゲルハルト・リヒターの《エマ（階段を降りる裸婦）》（1965）が学習されている場合に、生成AIの利用者が、プロンプトとして、「ゲルハルト・リヒター」と作家の名前を入力したり、「エマ（階段を降りる裸婦）」と作品名を入力したり、作品の画像をドラッグ＆ドロップしたりして画像を生成した結果、リヒターの作品と類似した画像が生成された場合
→著作権侵害となり損害賠償が認められる可能性がある。
• 生成AIを構築する元データにリヒターの作品が学習されていない場合で、生成AIの利用者が、プロンプトとして、作家の名前や作品名、画像などを入力していないにもかかわらず、リヒターの作品と類似した画像が生成された場合
→あくまで偶然の類似であり、著作権侵害とはならない（意図しない偶然の類似には著作権侵害が成立しないとされています）。

__2. 生成AIを使用して作品のコンセプトやアイデア、制作方法を考えた場合、著作権侵害となるリスクは？__

じつは作品のコンセプトやアイデア、制作方法といった、この世に表現が実際に表れる前の段階の要素は、著作権では保護されません。これらの要素も著作権で保護されると誤解されていることが多いのですが、著作権で保護されるのは実際に表現として表れたもののみとされています。

ですので、コンセプトやアイデア、制作方法を生成AIを使用して考えたとしても、著作権侵害のリスクはないと言えそうです。もっとも、注意が必要なのは、生成AIに考えてもらったコンセプトやアイデア、制作方法を用いて、いざ具体的な作品を制作した際に、そこに表れた表現としての作品が他人の作品と似てしまった場合には、結果的にその段階で著作権侵害の問題が生じます。この点は分かりづらいので参考例を用いて考えてみましょう。
参考例

• 生成AIに作品のアイデアを生成してもらったところ、「精密に模写したモノクロ写真のイメージを微妙にぼかした作品」「風景写真やスナップ写真の上に油彩やエナメルでカラフルなブラッシュストロークを一部上塗りする作品」「特定のモチーフをキャンバスに描き、その上から何層も鮮烈な色を上塗りして、スキージ（板）をキャンバス上に滑らせていく手法で制作した抽象絵画」というアイデアや制作手法を生成してくれたので、そのような作品を制作した
→リヒターの代表的な「フォト・ペインティング」「オーバーペインテッド・フォト」「アブストラクト・ペインティング」のアイデアや制作手法であるが、これらは表現そのものではないので著作権では保護されず、そのような作品を制作したとしても作品のモチーフや構図、色彩といった表現が似ていない限りは著作権侵害とはなりません。ただし、炎上のリスクや作品としての価値はまた別の観点から問題になるので、あくまでここでは参考として。
もう一点、生成AIを使用して生成された画像がほかの作家の作品の作風と似てしまった場合には、著作権侵害のリスクはあるでしょうか？ じつは作風も著作権では保護されないと考えられており、この点も誤解されていることが多いです。
したがって、リヒターの「フォト・ペインティング」や「オーバーペインテッド・フォト」「アブストラクト・ペインティング」風の画像が生成されたとしても、既存のリヒターの作品とモチーフや構図、色合いなどが似ていなければ著作権侵害とはなりません。ただし、作風を超えて、具体的な表現としての作品の構成要素が既存作品と似てしまっている場合には著作権侵害の可能性が生じますし、それらが似ているか似ていないかの判断は専門家でも難しいことが多いので注意が必要です。

__3. 生成AIを使用して作った作品は著作権で保護されるの？__

じつは著作権法の規定からすると、生成AIが生成したコンテンツには著作権が生じないと考えられています。だからといって、生成AIを作品に使用したら、その作品には著作権がまったく発生しないかというと必ずしもそうではありません。

ある作品の制作において、その一部分に生成AIを使用した場合、その部分については著作権が認められないことになりますが、それ以外の部分を人間が制作していれば、人間が制作した部分については著作権が認められます。
もっとも、実際に作品を制作する際に、「ここからここは生成AIが制作して、ここからここは人間が制作した」と、きれいに切り分けられる場合は良いのですが、そうとも言えない作品もあり得るかと思います。たとえば、下絵に生成AIを使用したり、作品の背景の補正や線の補正、色味の補正など、従属的な部分の制作に生成AIを使用したりしていても、主要部分の描画を人間が行っていれば、生成AIはあくまで道具として用いられたに過ぎないと言うことができ、作品全体に著作権が認められることもあるように思います。

他方で、人間の関与が、生成AIのプロンプトにアイデアやコンセプトを入力しただけの場合には、生成された画像の主要な部分を人間が制作したとは言えないため、著作権は生じないと考えられています。なお、生成AIを用いた画像の生成という行為の主要な部分は、「プロンプトを入力すること」なので、主要な行為を人間が行っていると言えそうでもありますが、著作権との関係ではあくまで表現物である画像の創作的表現に関して、その主要な創作行為を人間が行ったかという観点で判断します。こちらも参考例を用いて考えてみましょう。

参考例
• 「特定のモチーフをキャンバスに描き、その上から何層も鮮烈な色を上塗りして、スキージ（板）をキャンバス上に滑らせていく手法で制作した抽象絵画」というプロンプトを生成AIに入力して生成された画像
→人間はプロンプトを入力したのみで、表現物である画像の創作的な制作には実質的に関与しておらず、機械の関与しか認められないので著作権は生じない。
• 人間が実際に特定のモチーフをキャンバスに描いたうえで、その上から何層も鮮烈な色を上塗りして、スキージ（板）をキャンバス上に滑らせていく手法で制作した抽象絵画の写真を画像データとしてPCに取り込み、その色味を生成AIを用いて補正したり、ブラッシュストロークの描画を生成AIを用いて調整したりした画像
→作品の表現の主要な部分を人間が実質的に制作しており、生成AIの関与は道具としての関与に過ぎないと考えられるので著作権は生じると考えられる。

__4. 日本で生成AIのサービスを使用して画像や映像を制作したが、海外の美術館やギャラリーで発表する場合はどこの国の法律が適用されるの？ また、映像作品をグローバルベースのプラットフォームで公開する場合は？
__

海外で作品を発表する場合には、その国の著作権法が適用される可能性が高いと考えられます。したがって、アメリカではフェアユースによって著作権侵害の有無が判断されることになり、中国では、生成AIを使用して制作した作品に著作権を認める裁判があったので、現地の法律が適用され著作権が認められる可能性があります。
同じ作品であっても、その作品を日本で発表した場合には、日本の著作権法に基づき著作権侵害の判断がなされ、その作品に著作権が認められるかどうかも日本の著作権法に基づき判断されます。したがって、作品を制作した国や発表する国によって結論が異なることがあります。
また、映像作品などがグローバルプラットフォームで配信される場合には、配信された国ごとに著作権侵害を検討する必要が生じてきます。

各国ともに生成AIに関する法律は整備や改正がなされている段階にあり、今後の動向が注目されます。また、アメリカのように裁判例がリーディングケースとしてその後の判断基準に大きな影響を及ぼすことになる国においては、現在提起されている訴訟の結果が非常に重要となります。

したがって、生成AIを使用した作品を異なる国で発表する予定がある場合には、その国ごとに、著作権侵害の判断基準や著作権が認められるか否かを検討する必要が生じます。
なお、ビジネスにおいて生成AIを利用している場合、今後各国がどのように著作権侵害を判断するか明確な予想がつかないことも多々あり、著作権侵害が生じた場合のルールを契約に規定したり、いざという時の保険に加入したりすることなどでリスクヘッジをしているのが実情です。

5. 最後に
生成AIを使用する際の法律上のリスクを完全にクリアすることは現時点では難しいと言わざるを得ませんが、使用の際にちょっとした注意を払うことでリスクを軽減することは可能です。
著作権に関する問題を確実に避けたければ、生成AIの元データに許諾済みのコンテンツか著作権切れのコンテンツのみが使用された生成AIを使用すれば良いですし、そうでない場合には、少なくとも損害賠償リスクを減少させるために、プロンプトを入力する際には既存の作家名や作品画像を入力することを避けることでリスクヘッジをすることができると考えられます（実際に特定の作家名やコンテンツ名などをプロンプトとして入力することが制限されているサービスも散見されます）。
念のため、生成された画像や映像が既存の作品と類似していないかをチェックすればより安全なのですが、現時点で簡易的にチェックする方法としてはGoogle画像検索などで調べる程度の方法しかありません。この点に関しては、近い将来、著作権で保護された既存コンテンツとの類似点をチェックするためのサービスがまさにAIを用いて開発されると考えられています。
生成AIに関しては、今後も法律の規制の動向や裁判例の蓄積が期待されるところですが、それ以上のスピードでサービスの質は向上し、使用方法や用途も様々なものが日々あらわれるでしょう。法律面からは慎重な取り扱いが求められますが、その時点その時点で、適切な対策を講じつつ、創造的な活動の一助として利用されるのが良いのではないかと考えます。生成AIが日常の一部となった現代においては、コンテンポラリーなメディウムのひとつであることに間違いはないでしょうから、その使用に意義を見出したのであれば、法的リスクはヘッジしつつ、前向きに使用していくのが良いと思います。

＊特集「AI時代のアート」のページはこちら


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AIと「盛り」：プリクラやInstagramの「自撮り」を経て、未来の「美人」はAIが作るのか？【特集：AI時代のアート】

__AIと美人の無関係__

「自撮り」や「盛り」に親しむ方々に、話を聞かせてもらうことが多い。ここ1年くらいだろうか。そこでも「AI」という言葉を耳にするようになった。私は工学部出身で、新しい技術が作る未来を想像すると、ついわくわくしてしまうたちだ。みんなそうだと思い込んで臨んだら、面食らった。「自撮り」や「盛り」の技術のユーザたちは、「AI」の話をする時、眉をひそめる。
「AIであまり美人になるのはどうか。」
「AIであまり別人になるのはどうか。」
完全に否定するわけではないが、望ましいわけではない様子だ。こう付け加える人もいる。
「そのままの自分がいい。BeReal（＊1）がいい。」

そこで疑問に思う。「AI」という言葉と、「美人」や「別人」という言葉が、なぜ結びついているのだろうか。「盛り」を支援するのは「画像処理」技術。そこに利用される「AI」の技術とは、現状こういうものだ。コンピュータが大量の画像データからパターンを学習し、それに基づいて、入力した画像の認識をしたり、加工したり、新たな画像を生成する。それは「美人」や「別人」を生成するための技術ではない。

女子大学で私が担当している授業の生徒たちに、「自撮り」や「盛り」によく利用しているスマホアプリを聞いた。そこで挙がったものを起動すると、いずれも「AI」という名の付いた機能があった。たとえば「SNOW（＊2）」。下の「AI」と書かれたアイコンをタップすると、様々なテーマが一覧される。ユーザが自撮りしてできた顔画像に、「AI」の技術を使った画像処理をして、そのテーマのパターンに従った顔画像を生成してくれる。

たとえば、「漫画キャラクター」や「ゲームキャラクター」というテーマがある。それを選べば、自分の顔を元に、そのパターンに従った顔が生成される。「プロフィール」というテーマを選んで生成されるのは、いわゆる「美人」のパターンに従った顔だと考えられる。
なるほど、現状、「自撮り」や「盛り」に親しむ人々が使っている「AI」の技術は、「美人」や「別人」の生成に使われていることが多い。だから両者が結びついていたわけだ。しかしそれは「AI」の技術の使い方の、ほんの一例に過ぎない。
画像処理と「盛り」
歴史は繰り返す。「AI」の技術が導入される前の顔の「画像処理」技術も、最初は「美人」や「別人」を生成するために使われた。日本では1980年代頃から、産業用ロボットやテレビ電話のために、顔認識技術の開発が進んだ。カメラで撮影した顔画像から、目や口などの特徴点を抽出できるようになった。

1990年代には、それをエンタテインメントに利用することがさかんになった。抽出した目や口の特徴点を動かして、「美人」や「別人」の顔を生成する技術が開発された。たとえば、ゲームセンターのアミューズメントマシンに用いられた。後のプリクラのように、ユーザが顔を撮影すると、顔画像を処理して、その場で印刷するマシンだ。1993年にパナソニックが生産した「メタモルフェイス」は、ユーザーの顔の特徴を持つ大仏やゴリラなどの画像を生成した。1997年にオムロンが開発した「似テランジェロ」は、イラストレーターが描いたようなユーザの似顔絵を生成した。

これらは最先端の画像処理技術を搭載していた。しかし1995年に登場する、画像処理をしない「プリント倶楽部」の方が人気になった。そこから「プリクラ」文化が発展することになった。まもなく「プリクラ」にも画像処理技術が搭載された。最初は画像全体を明るくするようなものだった。2000年代になると、目だけを抽出して加工し、いわゆる「デカ目」の顔を生成するようになる。「デカ目」の顔は「美人」でも「別人」でもない。プリクラメーカーがユーザーインタビューを積み重ねて明らかになった、ユーザーが求める「盛れてる」顔だった。
「盛れてる」とは何なのか。なぜ「デカ目」になりたいのかと、当時私はユーザーたちに話を聞いた。そこで挙がったのは「自分らしさ」という言葉だった。「デカ目」になった顔は、もうその人の顔ではないし、皆そっくりに見える。「自分らしさ」とは反対にあるものではないかと、私は最初思った。しかし調べるうち、そこで言う「自分らしさ」とは、元からある「自分らしさ」ではなく、作る「自分らしさ」だとわかってきた。また、デカ目の人同士にはわかる差異があることもわかってきた。デカ目を選ぶ「自分らしさ」や、デカ目の中の「自分らしさ」があった。そういう人工的で相対的な「自分らしさ」を見せ合って、デカ目の人同士でコミュニケーションしていた。それこそが「盛り」の目的なのだとわかってきた。それは「美人」や「別人」の顔では達成できない。「盛れてる」顔だから達成できるものだった。
このようなプリクラの歴史を振り返れば、「盛り」に親しむ人がいま、「美人」や「別人」になるために使われている技術に、眉をひそめているのは腑に落ちる。「AI」を利用した画像処理技術もこれから、「美人」や「別人」を生成するためでなく、人工的で相対的な「自分らしさ」を生成するために、使われるようになると考える。

__「盛り」と技術環境__

「AI」を利用した画像処理技術は、どんな「盛り」を支援することになるのだろうか。「盛り」とは「デカ目」になることだけではない。「盛り」の対象は時代によって変化してきた。かつて、自分の顔画像を使って、実際にあったことのない他者とコミュニケーションできるのは、基本的には、芸能人のような特別な人だけだった。それを、一般の人にもできるようにしたのは「プリクラ」だ。ユーザーはすぐに「プリ帳」を作り始め、シールを交換して、貼って、見せ合った。プリクラは「顔」を撮影するマシンとして生まれた。だから「顔」を見せ合うコミュニケーションが始まった。必然と、「盛り」の対象も「顔」になった。この時代を私は「MORI1.0」と呼んでいる。
2000年に「カメラ付き携帯電話」が登場すると、手元の端末を用いた「自撮り」が始まった。2000年代後期には、無線通信の速度が向上し、「ケータイブログ」に「自撮り」写真を投稿することがさかんになった。携帯電話のディスプレイは小さく、目をカメラに近づけて「自撮り」することになる。ケータイブログでは、アイメイクを見せ合うコミュニケーションがさかんになった。「盛り」の対象は「目」になった。この時代を私は「MORI 2.0」と呼んでいる。
2010年にはiPhoneにフロントカメラが搭載される。その頃から「自撮り」は「スマートフォン」で行われるようになった。同年、Instagramが登場し、SNSによる写真の共有がさかんになった。スマートフォンのディスプレイは大きく、目をカメラから離して「自撮り」できる。インスタグラムでは、自分を含む「シーン」を見せ合うことがさかんになった。「盛り」の対象も「シーン」になり、「インスタ映え」という言葉も生まれた。この時代を私は「MORI3.0」と呼んでいる。

このように、「盛り」の対象は、それを囲む技術環境と共に変化してきた。具体的には、カメラのような「センシング」の技術と、「ディスプレイ」の技術の変化が大きく影響してきた。「AI」の技術は、そこにどのような変化を与えるのだろうか。

「AI」を利用してユーザーを「センシング」する技術で、すでに普及しているものはSNSの中にある。SNSは、大量のデータからパターンを学習し、それに基づいて、ユーザーの行動履歴から「好きなこと」を「センシング」している。Instagramが「大切な人や大好きなことと、あなたを近づける」というミッションを掲げているのは象徴的だ。それによってユーザーに適した広告を配信し、広告収入を得ているのだ。

「AI」を利用してユーザーが「ディスプレイ」する技術で、近年普及が進むのが画像生成AIのツールだ。代表的なものにDALL·E（＊3）、Midjourney（＊4）、Stable Diffusion（＊5）などがあり、新たなツールも次々と公開されている。これらは、大量のデータからパターンを学習し、それに基づいて、ユーザーが自然言語（＊6）で入力する「プロンプト（＊7）」に応じた画像を「ディスプレイ」する。これらの「AI」技術を活かして、「盛り」の対象はこれからどうなっていくのだろうか。

__MORI4.0__

ところで「MORI3.0」では、自分を含む「シーン」を「自撮り」し、SNSで見せ合うようになったと述べた。そこでは自分の「顔」を見せないことが増えた。なぜ「顔」を見せないのか、機会あるごとに、ユーザーたちに話を聞いている。
近年、「顔」よりも見せたいものとして挙がるのが、「雰囲気」や「バイブス」という言葉だ。今月、女子大学で私が担当している授業の生徒たちに聞いたときも、SNSでは「顔」を見せないと答えた13人のうちの5人が、その理由は「顔」より「雰囲気」を見せたいからだと述べた。「雰囲気」はその人の外側から発するもの、「バイブス」はその人の内側から発するものを表すと考えられ、いずれも感覚的で、形のないものだ。

「AI」の技術は、そのような形のないものを「センシング」したり「ディスプレイ」したりすることに貢献する。SNSは、すでにユーザーの「好きなこと」を認識しているが、さらにユーザーの好きな「雰囲気」や「バイブス」も認識できるだろう。画像生成AIツールは、入力する「プロンプト」次第で、無限に多様なものも視覚化できる。最適な「プロンプト」を入力できれば、ユーザーが視覚化したい「雰囲気」や「バイブス」も視覚化できる。「AI」の技術の支援を受けて、「自撮り」や「盛り」の対象は、自分の「雰囲気」や「バイブス」になるのではないか。そこに人工的で相対的な「自分らしさ」を投影し、「雰囲気」や「バイブス」を共有する人同士で、コミュニケーションすることが進むのではないか。

このように、「自撮り」や「盛り」に親しむ人が今求めていることと、「AI」の技術が貢献することは、合致している。それにも関わらず、「自撮り」や「盛り」のユーザーが求めないことに、「AI」の技術がいま利用がされているのは、なぜだろうか。
人は、自分を材料にするものづくりの方が好きな人と、自分の外にあるものを材料にするものづくりの方が好きな人に、分かれるのではないか。「自撮り」や「盛り」に親しむ人には前者が多く、技術者には後者が多いのではないかと考える。技術者に憧れた私も後者である。だから技術は、後者のニーズに応えるツールの開発が先に進み、前者のニーズに応えるツールの開発が後回しになりやすい。「AI」の技術は、まだその第一段階にあるのだと考える。
いま、次々と公開されている画像生成AIのツールは、それを示す。新しく公開されるツールを私も色々試しているが、どれも「自撮り」や「盛り」に適していない。自分の顔に固定することや、化粧だけを変化させることができないのだ。もちろん、Stable Diffusionのようなオープンな開発環境を利用して、自らツールを作れば可能になるだろう。いっぽう、たとえば、空想の美少女を生成することは日進月歩で簡単になっている。

ただし、簡単さばかりが、求められてはいない。MORI1.0からMORI3.0までの歴史が明らかにしたのは、「盛り」のユーザーに普及するツールは、「間口が広く、奥が深い」ものだということだ。それによって、人工的で相対的な「自分らしさ」を見せ合うコミュニケーションが活性化する。プリクラは象徴的だ。
それに対し、いま、「自撮り」や「盛り」に使われているスマホアプリの「AI」機能は、ワンタッチで画像処理できて簡単過ぎる。それよりも、画像処理をしない「Be Real」のほうが難しく、コミュニケーションを活性化している。つまり、現状の「AI」を利用した画像処理のツールは、スマホでワンタッチで操作できるような「間口は広いが、奥が浅い」ものか、プログラミングを要するような「奥が深いが、間口が狭い」もののどちらかなのだ。
プリクラメーカはユーザインタビューを積み重ね、技術者とユーザとが常に連携しながら、「盛り」の技術を開発してきた。「AI」技術を活かした「MORI4.0」の時代が来るのは、「盛り」のユーザと技術者が連携した時ではないか。いや、その前に、「盛り」のユーザーが技術者になる時が来るかもしれない。

＊1── フランスの企業BeReal社が公開したSNSアプリ。ユーザーに対して毎日異なる時間に通知を送り、その瞬間に前後のカメラで撮影した写真をシェアすることを促す。画像処理をしない「リアル」な写真を見せ合うことを特徴としている。
＊2── 韓国の企業SNOW Corporationが公開した写真・動画加工アプリ。豊富なフィルターやスタンプ、ARエフェクトを使っうことができる。
＊3── OpenAIが開発した画像生成AIツール。
＊4── Midjourney社が開発した画像生成AIツール。
＊5── Stability AIが開発した画像生成AIツール。開発プロセスがオープンで、多くの研究者や開発者が参加しやすい環境が整っている。
＊6── 人間が日常的に使う言語のこと。自然言語処理（NLP: Natural Language Processing）技術により、コンピュータが理解し、解析可能になる。
＊7── ここでは、ユーザーが画像生成AIに対して与える命令や指示。通常、自然言語で記述する。


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