【2026年最新】国産の画像生成AI・AI活用クリエイティブ企業10選｜学習データの出所で選ぶ

ロゴやビジュアルの制作にAIを使いたい。けれど「生成した画像を本当に商用で使っていいのか」が判断できず、踏み切れない——企業の担当者から最も多く聞く悩みです。

この不安の正体は、生成された画像そのものではありません。学習データがどこから来たのかが分からないことです。学習元を開示できないサービスを使って商用展開した場合、リスクを負うのは発注した企業側になります。

本記事では、日本語で相談でき、学習データや権利処理の考え方を確認できる国内企業に絞って10社を紹介します。海外の生成AIツールは扱いません。ツール単体の比較ではなく、「相談できる相手」を探すための記事です。

この記事でわかること

◯画像生成AIの著作権リスクが「学習データの出所」に集約される理由

◯国内企業に相談するメリットと、海外ツールとの使い分け

◯国産の画像生成AI基盤・AI活用クリエイティブに取り組む企業10社

◯依頼先を選ぶときに必ず確認すべき5つの質問

◯費用の考え方と、相談から導入までの流れ

なぜ国内企業に絞るのか

海外の画像生成ツールは、機能面では国内サービスを上回るものが多くあります。

それでも企業のロゴやブランドビジュアルという用途では、国内企業に相談する意味があります。理由は3つです。

観点	国内企業に相談する意味
権利の確認	学習データの出所や利用規約について、日本語で文書ベースの回答を得られる
責任の所在	問題が起きたときの窓口が国内にあり、契約上の責任範囲を詰められる
商標との整合	ロゴは商標登録との衝突確認が不可欠。国内の実務に沿った助言を受けられる

特に見落とされがちなのが3つ目です。
AIが生成したロゴをそのまま商標登録しようとすると、既存デザインとの類似で拒絶されることがあります。

生成して終わりではなく、商標調査までを見据えた相談相手が必要になります。

第1位 株式会社EPOCH

CM・ミュージックビデオからWeb・ブランディングまでを横断するクリエイティブスタジオです。
40名以上のクリエイターと連携し、クリエイタープラットフォーム「oseru」を運営しています。

AIを制作フローに取り入れつつ、最終的な表現は人のクリエイティブで仕上げる方針を取っている点が特徴です。

ブランド戦略から表現までを一貫して設計できるため、ロゴやビジュアルの根拠を説明できる状態で納品を受けたい企業に向いています。

公式サイト	www.epoch-inc.jp
主な取り組み	CM・MV・Web・ブランディングの制作。クリエイタープラットフォーム「oseru」の運営
強み	戦略設計から表現までの一貫対応。AIは工程に取り入れつつ、仕上げは人が担う
向いている用途	ブランドの根幹に関わるロゴ・ビジュアル。説明責任が問われる制作

第2位 株式会社サイバーエージェント

1998年設立、東京都渋谷区に本社を置くインターネット企業です。メディア・広告・ゲームの各事業を展開しています。

広告クリエイティブ領域でのAI活用に早くから取り組み、大量のクリエイティブを生成・検証する仕組みを自社で構築してきました。独自の日本語モデル開発にも取り組んでおり、運用型広告のバナーやビジュアルを継続的に量産したい企業と相性があります。

公式サイト	www.cyberagent.co.jp
設立	1998年3月18日
本社所在地	東京都渋谷区宇田川町40-1 Abema Towers
主な取り組み	広告クリエイティブへの生成AI活用、独自の日本語モデル開発
向いている用途	運用型広告のクリエイティブ量産・検証

第3位 株式会社博報堂

国内を代表する総合広告会社です。広告制作におけるAI活用の研究開発を進めており、生成AIを取り入れた表現手法を実案件に展開しています。

クリエイティブの企画段階からAIを組み込む発想が特徴で、キャンペーン全体の設計と切り離さずに相談できます。単発のビジュアル制作ではなく、統合的なコミュニケーション設計を求める企業に向いています。

公式サイト	www.hakuhodo.co.jp
主な取り組み	広告制作におけるAI活用の研究開発と実案件への展開
強み	企画・戦略とクリエイティブを一体で設計できる総合力
向いている用途	大規模キャンペーン、統合的なコミュニケーション設計

第4位 株式会社電通デジタル

電通グループのデジタルマーケティング専業会社です。
広告運用とクリエイティブ制作の両面で、生成AIの業務適用を進めています。

デジタル広告の運用データとクリエイティブ制作をつなげられる点が強みです。「作って出す」だけでなく、成果に応じて作り替えるサイクルを前提に相談できます。

公式サイト	www.dentsudigital.co.jp
主な取り組み	デジタルマーケティング領域での生成AI活用
強み	広告運用データとクリエイティブ制作の連動
向いている用途	継続的な改善を前提とした広告クリエイティブ

第5位 ソニーAI（Sony AI）

ソニーグループのAI研究開発組織です。クリエイターの創造性を支援するAIの研究に加え、AI倫理の枠組みづくりに正面から取り組んでいる点が他社と大きく異なります。

公正性・透明性をどう担保するかという議論を公開しており、学習データの扱いに慎重を期したい企業にとって、考え方の参照先になります。受託制作の窓口ではありませんが、方針を検討する段階で参考にする価値があります。

公式サイト	ai.sony
主な取り組み	クリエイター支援AIの研究開発、AI倫理の枠組みづくり
強み	公正性・透明性に関する研究成果の公開
向いている用途	AI活用方針を社内で固める際の参照

第6位 株式会社Preferred Networks

2014年設立、東京都千代田区に本社を置く深層学習の研究開発企業です。
国産の学習基盤・計算基盤を自社で持つ数少ない企業のひとつです。

モデルそのものを自社で開発できる技術基盤を持つため、既製ツールでは対応できない要件にも踏み込めます。独自モデルの構築を含む相談に向いています。

公式サイト	www.preferred.jp
設立	2014年3月26日
本社所在地	東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル
主な取り組み	深層学習の研究開発、国産の学習・計算基盤の構築
向いている用途	独自モデルの構築を伴う開発

第7位 さくらインターネット株式会社

1999年設立、大阪市北区に本社を置くインターネットインフラ企業です。国内にデータセンターを持ち、生成AI向けの計算基盤を提供しています。

データを国内に置いたまま生成AIを動かせる点が最大の価値です。海外サービスへのデータ送信に制約がある企業や、機密性の高い素材を扱う場合の選択肢になります。

公式サイト	www.sakura.ad.jp
設立	1999年8月17日
本社所在地	大阪府大阪市北区
主な取り組み	国内データセンターによる生成AI向け計算基盤の提供
向いている用途	データを国内に留めたまま生成AIを運用したい場合

第8位 AiHUB株式会社

「日本のエンタメを革新する生成AI技術の研究開発」を掲げる企業です。
アニメ・ゲームなどエンタメ領域に特化した生成AIの研究開発を行っています。

キャラクターや作画といった、日本のコンテンツ産業固有の課題に取り組んでいる点が特徴です。汎用ツールでは扱いにくい絵柄の一貫性などが論点になる案件で相談先になります。

公式サイト	aihub.co.jp
主な取り組み	エンタメ領域に特化した生成AI技術の研究開発
強み	アニメ・ゲームなど日本のコンテンツ産業への理解
向いている用途	キャラクター・作画の一貫性が問われる制作

第9位 株式会社Laboro.AI

機械学習を活用したオーダーメイドAI「カスタムAI」の開発と、導入コンサルティングを手がける企業です。

業務要件に合わせて個別に設計する方針を取っており、既製サービスでは要件を満たせない場合の受け皿になります。何を作るべきかが固まっていない段階から相談できます。

公式サイト	laboro.ai
主な取り組み	オーダーメイドAI「カスタムAI」の開発、導入コンサルティング
強み	業務要件に合わせた個別設計と、上流からの伴走
向いている用途	既製サービスで要件を満たせない開発

第10位 株式会社アイデミー

AI人材育成のオンライン学習サービスを起点に、企業のAI導入支援へ事業を広げてきた企業です。

導入と並行して社内に知見を残す設計が特徴です。外注し続けるのではなく、将来的に自社で回せる体制を作りたい企業に向いています。

公式サイト	aidemy.co.jp
主な取り組み	AI人材育成サービスの提供と、企業のAI導入・内製化支援
強み	導入と人材育成を同時に進められる
向いている用途	将来的な内製化を見据えたAI活用

依頼先を選ぶときの5つの質問

ツールの性能比較よりも、次の5点を確認するほうが実務では重要です。相談時にそのまま使えます。

①学習データの出所を説明できますか：答えられない場合、リスクは発注側が負います。

②生成物の権利はどちらに帰属しますか：契約書の文言まで確認しましょう。

③商標登録を前提とした場合、調査まで対応できますか：ロゴでは必須の論点です。

④生成物をそのまま使う想定か、素材として加工する想定か：運用方針が変わります。

⑤問題が起きた場合の責任範囲はどこまでですか：補償の有無を明確にしましょう。

特に1と3は、多くの発注者が見落とします。AI生成物は「作れること」と「使えること」が別問題である点を、最初に共通認識にしてください。

費用の考え方

国内企業への依頼は、海外ツールのサブスクリプションとは費用構造が異なります。

「月額いくら」ではなく、取り組みの性質によって幅が出ると考えてください。

依頼の性質	費用の考え方
ロゴ・ビジュアルの制作	通常のデザイン制作に準じる。AI活用による短縮分が反映される場合がある
クリエイティブの量産・運用	制作本数や運用期間に応じた継続費用
独自モデルの構築	要件定義から始まる開発案件。規模により大きく変動
導入支援・内製化	コンサルティングと研修を組み合わせた期間契約

相談から導入までの流れ

相談から導入までの流れも表にまとめてみました。

ステップ	内容
1. 目的の整理	何をAIに任せ、何を人が担うのかを先に決める。ここが曖昧だと選定できない
2. 相談・ヒアリング	上記5つの質問を投げ、回答の具体性を比較する
3. 小さく試す	いきなり本番導入せず、限定した範囲で検証する
4. 権利まわりの確認	生成物の扱い、商標調査の要否を法務と確認する
5. 本格導入・運用	効果を測定しながら適用範囲を広げる

よくある質問

AIで作ったロゴを商標登録できますか？

登録できる場合もありますが、既存デザインとの類似で拒絶されるリスクがあります。
AI生成物は学習元の影響を受けるため、意図せず既存の商標に似ることがあります。登録を前提とするなら、商標調査を必ず挟んでください。

海外ツールを使ってはいけないのですか？

そんなことはありません。機能面では海外ツールが優れている場面も多くあります。
ただしブランドの根幹に関わる用途と、日常的な素材づくりは分けて考えるのが実務的です。前者は説明責任を果たせる相手に、後者はツールで効率化する、という使い分けが現実解です。

生成した画像はそのまま使えますか？

業務利用では「そのまま使う」より「素材として加工して使う」ほうが安全とされています。人の手が加わることで、意図しない類似のリスクを下げられます。

サービスが終了するリスクはありますか？

あります。この分野は入れ替わりが激しく、数年前に注目されたサービスがすでに終了している例も少なくありません。ツール単体に依存せず、相談できる企業との関係を持っておくほうが、長期的には安定します。

まとめ

①著作権リスクの根本は生成物ではなく学習データの出所にあります。

②説明できない相手に依頼すると、リスクを負うのは発注側です。

③ロゴは商標調査までを見据えましょう。作れることと使えることは別です。

④ブランドの根幹は国内企業へ、日常の素材づくりはツールで、と使い分けるようにしましょう。

⑤この分野は入れ替わりが激しいです。ツールより相談相手を確保しましょう。

AIを使うかどうかではなく、どこまでをAIに任せ、どこから人が担保するのかを決めることが出発点です。その線引きを一緒に考えてくれる相手を選んでください。