記事を自動で増やし始めると、次に手間が残るのが画像です。アイキャッチを探し、図を描き、SNS用の画像を作る。画像生成AIやテンプレートを使えば、1本1〜2時間の作業が数分に縮みます。
ただし、画像の誤りは文章より目立ちません。棒の長さが数値と合わない、既存のキャラクターに似ている、代替テキストが空、2MBの画像で表示が遅い。どれも公開後に指摘されて気づくことが多い誤りです。
この記事では、アイキャッチ・図解・OGP画像（SNSで共有されたときに出る画像）の自動化で、人が必ず見るべき8つのところを整理します。公開前の確認全体は「記事更新の自動化は品質ゲートで決まる」で扱いました。今回は画像に絞ります。
この記事が主に根拠にした情報：Google Search Central の画像SEOのベストプラクティス（2026年3月2日更新）と生成AIコンテンツの指針（2026年10月1日更新）、欧州委員会の AI法第50条 FAQ と行動規範（2026年6月10日公表）、文化庁「AIと著作権に関する考え方について」（2024年3月15日）、HTTP Archive「Web Almanac 2024」、W3C WAI の画像チュートリアル。
| この記事で分かること | 答えの要点 |
|---|---|
| なぜ今、画像の確認が問題になるのか | 約9割が「AIで作ったか知りたい」。EUでは2026年8月から表示義務（第1章） |
| どの画像を、どの方法で自動化するか | アイキャッチはAI、OGPはテンプレート、図解はデータから描く（第2〜3章） |
| 人が見る8つのところ | 事実、権利、AI法、来歴、代替テキスト、速度、SEO、ブランド（第4〜11章） |
| 費用と工数はどのくらいか | 生成は1枚0.02〜0.24ドル。仕組みは初期4〜80時間（第12章） |
| 何から始めればよいか | 8つの手順と24項目のチェックリスト（第16〜17章） |
1. いま何が起きているか：画像の自動化が当たり前になり、ルールが追いついた
ここ2年半で、画像の自動生成は業務で回すものになり、読者の受け止め方と法律も動きました。
読者の約9割が「AIで作った画像か知りたい」
Getty Images が2024年4月30日に公表した調査（25か国・約3万人）では、消費者の約9割が、画像がAIで作られたかを知りたいと答えました。76%は「もう画像が本物か見分けられない」と答えています。作り方を隠すこと自体が、信頼を損なう理由になりえます。
日米欧で、AIと著作権・表示のルールが固まってきた
日本では文化審議会の小委員会が2024年3月15日に「AIと著作権に関する考え方について」をまとめ、文化庁が7月31日に「チェックリスト＆ガイダンス」を出しました。米国著作権局は2025年1月29日、AI生成物の著作物性の報告を公表しています。
EUでは、AI法（規則 (EU) 2024/1689）第50条が2026年8月2日から適用されました。その前の6月10日には、欧州委員会がAI生成コンテンツの印付けと表示の行動規範を公表しています。
最後の点線は既存の生成AIの提供者への猶予で、画像を使うサイト運営者の義務に猶予はありません。8月2日より前のコンテンツにさかのぼる表示義務はありません。
記事の先頭の画像が、表示速度を決めている
HTTP Archive の「Web Almanac 2024」によると、表示速度の指標 LCP（最大の要素が表示されるまでの時間）の対象が画像だったページは、スマートフォンで73%、パソコンで83.3%でした。自動で作った重い画像が人の目を通らずに入れば、そのまま表示速度を落とします。
2. 自動化できる画像は3種類：アイキャッチ・図解・OGP
記事の画像は種類ごとに役割と失敗の影響が違います。先に分けておくと、確認の濃さを決めやすくなります。
| 種類 | 役割 | 失敗したときの影響 | 人の確認の濃さ |
|---|---|---|---|
| アイキャッチ | 記事の第一印象、一覧のカード | 権利侵害、ブランドの崩れ | 中（権利と雰囲気） |
| 図解・グラフ | 本文の数値や流れを伝える | 誤った情報がそのまま伝わる | 高（数値を照合） |
| OGP画像 | SNSや検索で共有されたときの顔 | タイトルの誤りが拡散する | 低〜中（テンプレート次第） |
| 商品・事例の写真 | 実物を示す | 実物と違えば誤認表示 | 最高（生成で代替しない） |
表から分かるのは、図解と商品写真は「見栄え」ではなく「事実」の部品だということです。商品や事例の写真を生成AIで作ると、日本の景品表示法やEUの不公正取引方法指令が問題にする誤認表示に近づくため、自動化の対象から外します。
1本あたりの手間はどこにかかっているか
手間の内訳は次のとおりです（DevNJ の目安で、実測の統計ではありません）。
| 作業 | 手作業（分） | 自動化後（分） | 残る人の作業 |
|---|---|---|---|
| アイキャッチの素材探し・加工 | 30〜60 | 2〜4 | 候補から選ぶ、権利と雰囲気の確認 |
| 図解の作成 | 60〜120 | 10〜20 | 元データと図の数値の照合 |
| OGP画像の作成 | 10〜20 | 1 | タイトルの折り返しの確認 |
| 代替テキストの作成 | 5〜10 | 2〜3 | 下書きの修正 |
| 圧縮・書き出し | 5〜10 | 0 | なし（機械検査で止める） |
大きく減るのは素材探しと書き出しで、数値照合と権利の確認は減りません。この時間を確保しないまま本数を増やすと、確認が形だけになります。
3. 作り方の3方式：生成AI・テンプレート合成・データから描画
自動で作る方法は3つあり、画像の種類ごとに向く方式が違います。
| 方式 | 仕組み | 向く画像 | 弱いところ |
|---|---|---|---|
| 画像生成AI | 指示文（プロンプト）から絵を作る | アイキャッチ、挿絵 | 数値・文字が不正確、権利の確認が要る |
| テンプレート合成 | 決まった枠にタイトルや色を流し込む | OGP画像、SNS告知 | 単調になりやすい |
| データから描画 | 表やJSONからSVGやグラフを描く | 図解、グラフ、地図 | 作り込みに時間がかかる |
DevNJ のコラムでも、アイキャッチは画風を固定した画像生成で作り、本文の図解は Markdown の中に直接 SVG で描いています。図の数値を直せば図も直るので、本文と図の数値がずれる余地が小さいからです。
画像生成AI：指示文を「部品」に分ける
指示文は、共通の画風と記事ごとの被写体の2つに分けます。画風の部分には色・光・余白・質感と、「文字・数字・ロゴ・人の顔を描かない」という禁止事項を入れます。被写体には、記事固有のモノと場面だけを1〜2文で書きます。
これで一覧の印象がそろい、権利の問題が起きやすい要素を最初から避けられます。使った指示文は画像と一緒に保存し、どう作ったかを後で説明できるようにします。
テンプレート合成：OGP画像は「崩れ方」を先に試す
OGP画像は、HTMLの枠をブラウザで撮影する方式や、SVGのテンプレートに文字を流し込む方式で作れます。生成AIを使わないので、権利とAI法の問題はほぼ起きません。その代わり、長いタイトルや英単語の途中の改行で崩れます。最長と最短のタイトルを日英で試してから使います。
データから描画：図解は「元データ」を1か所に置く
棒グラフや流れ図は、数値を元データ（表やJSON）に置き、そこからSVGを描きます。本文の数値も同じ元データから引けば、食い違う余地がなくなります。図の desc（読み上げ用の説明）に数値をすべて書いておけば、本文との照合も文字の比較で済みます。
機械で判定できること（容量、寸法、形式、代替テキストがあるか）は3で止め、判断が要ること（数値が正しいか、似すぎていないか）は4で人が見ます。4を飛ばす通り道を作らないことが、仕組みの肝です。
4. 人が見るところ①：事実と図の一致
最も頻繁に起きて気づきにくいのが、図が本文と違うことを言っている状態です。
よくある「ずれ」の型
図の誤りは、だいたい次の5つの型に収まります。
| ずれの型 | 例 | 見つけ方 |
|---|---|---|
| 長さと数値の不一致 | 30%の棒が60%の棒より長い | 元データから描く。目で比べる |
| 目盛りの切り詰め | 縦軸が0から始まらず差が誇張される | 棒グラフは0から始める |
| 数値の転記ミス | 本文83.9%、図は89.3% | desc と本文を文字で照合 |
| 古い数値 | 本文は2026年、図は2025年の値 | キャプションに調査日を書く |
| 崩れた文字・存在しない記号 | AIが描いた読めない文字 | 図の中の文字は描かせない |
いちばん効くのは、図の中の文字と数値を画像生成AIに描かせないことです。画像生成AIは数値の正しさを確かめる仕組みではありません。Google も生成AIの指針で、生成モデルは事実を検索するのではなく、それらしい続きを予測するものだと説明しています。
照合を「文字の比較」に変える
確認は、目で眺めるより図と本文の数値を文字で比べるほうが確実です。SVG なら desc と text から数値を抜き出し、本文と突き合わせるスクリプトが書けます。JPEG や PNG に数値を焼き込むと、この照合ができません。W3C の画像チュートリアルも、グラフの情報はページの別の場所にも置くよう勧めています。
キャプションに「出典と確認日」を必ず入れる
キャプションには図番号、内容、出典、確認日を入れます。半年後に数値を更新する人のためです。出典のリンクと日付の有無は機械で検査し、ない図は3で止めます。
5. 人が見るところ②：著作権・商標・肖像
相談が最も多いのが権利の問題です。この章は一般的な整理で、個別の判断は専門家に確認してください。
日本：生成と利用は「類似性」と「依拠性」で判断される
文化庁の「考え方」は、AI生成画像を公開・利用する段階の侵害を、通常と同じく既存の著作物との類似性と依拠性で判断すると整理しています。
重要なのは依拠性の扱いです。利用者が既存の作品を知らなくても、その作品がAIの学習に使われていれば、通常は依拠性が推認されうるとしています。「知らなかった」だけでは言い訳になりにくいということです。
AI生成画像は「自社の作品」として守れるとは限らない
逆の向きの問題もあります。AIで作った画像を、自社の著作物として他社の無断使用から守れるかどうかです。
| 地域 | 考え方 | 実務での意味 |
|---|---|---|
| 日本 | 人の創作的寄与があれば著作物になりうる | 指示の具体性、選択、加筆修正の記録を残す |
| 米国 | 指示文だけでは人の創作として不十分（2025年報告） | 加筆や配置など人の表現部分が保護の対象 |
| EU | 著作物は著作者自身の知的創作であることが必要 | 人の創作の関与がなければ保護されにくい |
文化庁の考え方は、創作的寄与の判断要素として指示の具体性、試行回数、生成物からの選択、加筆修正を挙げ、試行や選択だけでは足りないとしています。米国著作権局も、プロンプトだけでは人が表現を十分に制御しているとは言えないとしました。EUでは欧州司法裁判所の Infopaq 判決（C-5/08）が、著作物に「著作者自身の知的創作」を求めています。
つまり、AI生成のアイキャッチは「真似されても守りにくい画像」として扱うのが安全です。独占したいロゴやキャラクターは人がデザインします。
商標と肖像：ロゴ・キャラクター・実在の人物を描かせない
商標では、他社のロゴや似た図形が画像に入り込むことが問題になります。「有名な〇〇風」と指示すると混ざりやすくなります。肖像では、実在の人物に似た顔が生成されることがあり、日本の肖像権・パブリシティ権（判例）、EUのGDPR（一般データ保護規則）、次の章のディープフェイク表示が関わります。
| 入り込みやすい要素 | 起きうる問題 | 予防の指示・確認 |
|---|---|---|
| 他社ロゴ・ブランドの色と形 | 商標、混同を招く表示 | 「ロゴ・文字なし」を指示。目視で確認 |
| 既存キャラクター・作品の画風 | 著作権（類似性と依拠性） | 作品名・作家名を指示に入れない |
| 実在の人物に似た顔 | 肖像権、ディープフェイク | 「人の顔なし」を指示。人物は後ろ姿か手元 |
| 実在の建物・場所の写真風 | 誤認、ディープフェイク | イラスト調に固定。実在の場所名を入れない |
| 他社の商品そっくりの形 | 意匠・不正競争、誤認 | 商品は自社の写真を使う |
道具の利用規約も確かめる
画像生成サービスの規約で、商用利用の可否、生成物の権利、知的財産の補償（第三者に訴えられたとき提供者が責任を負うか）を確認します。補償はプランで違います。確認日と規約の版を指示文と一緒に記録します。
6. 人が見るところ③：EU AI法の透明性義務と、AI生成コンテンツの表示
欧州の読者がいるサイトでは、2026年8月2日から AI法第50条が前提です。日本の事業者でも、出力がEU域内で使われれば対象になりえます（第2条）。
第50条第2項：生成AIの「提供者」が機械可読な印を付ける
第2項は、画像などを生成するAIシステムの提供者に、出力がAIで生成・操作されたと機械で検出できる印を付けるよう求めています。透かしやメタデータがその手段で、標準的な編集の補助は対象外です。サイト運営者はふつう、AIを使う導入者（deployer）の立場です。ただし、画像生成機能を自社で作って利用者に提供していれば、提供者に当たりえます。
第50条第4項：「導入者」はディープフェイクを表示する
第4項は、ディープフェイクに当たる画像などを公開する導入者に、AIで生成・操作したことの開示を求めています。事業のサイトでの公開は職業上の利用で、除外されません。
ディープフェイク（第3条第60号）は、欧州委員会の FAQ によれば、実在の人・物・場所・出来事に高い類似性があり、それが存在しうるもので、見る人に本物だと誤って思わせるものです。最後の要件は、見る人の期待と文脈で判断されます。
中央の区分は条文の線ではなく、定義から導いた目安です。様式化したイラストは類似性と誤認の要件を満たしにくい一方、イラスト風でも実在の政治家の顔と分かれば話は変わります。
表示の仕方と、罰則
表示は明確で、遅くとも最初に見た時点で示します（第5項）。FAQ は、道具なしで分かる目に見える表示が必要で、提供者の機械可読な印には頼れないとしています。明らかな芸術・風刺・虚構の作品なら、鑑賞を妨げない形で示せば足ります。違反には最大1,500万ユーロか全世界売上高の3%の制裁金があります（第99条）。
| 画像の例 | ディープフェイクか | 表示の目安 |
|---|---|---|
| 抽象的なイラストのアイキャッチ | 多くは当たらない | 義務はないが、制作方針ページで説明 |
| SVGの図解・グラフ | 当たらない（AI生成でない） | 不要 |
| 写真風の「お客様」の人物 | 当たりうる | 画像の近くに表示。そもそも使わない |
| 実在の店舗を写真風に再現 | 当たりうる | 表示。実写に置き換える |
| 実写の明るさ補正・背景除去 | 標準的な編集なら当たらない | 不要 |
| 実写の人物を別の場面に合成 | 当たりうる | 表示。誤認を招く使い方を避ける |
行動規範と、日本の扱い
2026年6月10日公表の行動規範は任意ですが、署名すると適合を示しやすくなり、EU共通の表示アイコンも作られました。日本には一般的な表示義務はありませんが、商品を実物より良く見せる画像は景品表示法の問題になりえます。日欧共通で「実在らしく見える画像は作らない。作るなら表示する」としておくと判断を分けずに済みます。
7. 人が見るところ④：来歴情報（C2PA・IPTC）
画像の作られ方を機械が読める形で残す仕組みが、C2PA と IPTC のメタデータです。どちらも付けたつもりで消えていることが多いので、確認の対象に入れます。
C2PA（Content Credentials）
C2PA は、デジタルコンテンツの出どころと編集の履歴を署名つきで記録する公開の技術標準で、記録は「Content Credentials」と呼ばれます。運営委員会には Adobe、Google、Meta、Microsoft、OpenAI、Sony などが入っています。Google は2024年9月、検索の「この画像について」で C2PA を使うと発表しました。ただし、C2PA の情報が付いた画像でなければ何も表示されません。
IPTC の DigitalSourceType
IPTC の写真メタデータには、作られ方を示す DigitalSourceType があり、Google は trainedAlgorithmicMedia（学習済みモデルで生成）や compositeWithTrainedAlgorithmicMedia（生成した要素を合成）など4つの値に対応しています。生成AIの指針では、ECで販売するAI生成画像にはこの値の付与が必須で、他のサイトにも勧めています。
| 仕組み | 何が入るか | 消えやすさ | 確認の方法 |
|---|---|---|---|
| C2PA | 作成・編集の履歴と署名 | 再圧縮や変換で消えることがある | Content Credentials の検証サイト |
| IPTC DigitalSourceType | 生成か撮影か合成か | 縮小・形式変換で消えることがある | exiftool などで読む |
| IPTC 著作権・クレジット | 作者、クレジット、権利の説明URL | 同上 | 同上 |
| 構造化データ（ImageObject） | 作者、ライセンス、クレジット | ページ側にあるので消えにくい | リッチリザルトテスト |
| 目に見える表示 | 「AIで生成」などの文言 | 消えない | 目視 |
「付けたのに消えている」を防ぐ
多い失敗は、生成時には付いていたメタデータが、縮小や形式変換の工程で消えていることです。対策は、CDN（配信網）から配られる最終のファイルを1枚取り、メタデータを読み出して確かめることです。来歴情報に頼りきらず、必要な場面では目に見える表示を併用します。
8. 人が見るところ⑤：代替テキストとアクセシビリティ
代替テキスト（alt属性）をAIに下書きさせるのは有効ですが、そのまま公開してはいけません。
代替テキストの欠落は、まだ最も多いエラーの一つ
WebAIM が100万サイトのトップページを検査した2026年の調査では、代替テキストのない画像が53.1%のページにありました。低コントラストに次いで多いエラーです。Google の生成AIの指針も、公開前に人が確認する対象として、タイトルや構造化データと並べて画像の代替テキストを挙げています。AIの代替テキストは、写っていない物を書くことがあるからです。
画像の種類ごとの書き方
W3C WAI（ウェブアクセシビリティ・イニシアティブ）の判断の流れ（alt decision tree）に沿うと、書き方は画像の役割で決まります。
| 画像の種類 | 代替テキストの書き方 | 例 |
|---|---|---|
| 装飾のアイキャッチ | 空にする（alt=""）か、短く主題を | alt="" |
| 意味のあるイラスト | 伝えたい意味を短く | 「部品の点検表と拡大鏡」 |
| グラフ・図解 | 要点を短く。数値は本文か表に | 「形式別の割合。JPEGが最多」 |
| 文字を含む画像 | 画像内の文字をそのまま | 告知画像の文言 |
| リンクやボタンの画像 | 行き先や動作 | 「お問い合わせへ」 |
一覧のカードでタイトルの隣のアイキャッチに同じタイトルを書くと、読み上げで2回読まれます。同じ情報が隣にあるなら空にします。
図解で守るWCAGの3つの基準
図解では WCAG 2.2 の次の基準が関わります。
- 1.1.1 非テキストコンテンツ：画像にテキストの代替を用意する。複雑な図は本文や表で示す
- 1.4.5 文字画像：文字は画像に焼き込まず、実際の文字で示す
- 1.4.11 非テキストのコントラスト：グラフの棒や線は隣の色と3:1以上にする
インラインSVGには role="img"、aria-label、desc を付けると読み上げに対応できます。欧州では2025年6月28日から欧州アクセシビリティ法が適用されています（「欧州アクセシビリティ法を見据えたサイトリニューアル」を参照）。
9. 人が見るところ⑥：容量・形式と表示速度（LCP）
最も機械に任せやすく、最も忘れられやすいのが容量です。生成AIの出力は数MBのPNGであることが珍しくありません。
LCP の基準と、画像が占める割合
web.dev は、LCP を訪問の75%以上で2.5秒以内に収めることを目安にし、4.0秒を超えると「不良」としています。Web Almanac 2024 では、スマートフォンのページの16%が LCP の画像を遅延読み込み（lazy loading）にしていました。読み込みの開始が遅れるため、web.dev は LCP の画像を遅延読み込みにしないよう求めています。
形式：JPEGが多く、AVIFはまだ少ない
同じ調査では、容量を小さくしやすい WebP と AVIF を LCP に使うページは1割に届きません。
生成AIの出力は PNG が多いので、書き出しの工程で JPEG・WebP・AVIF に変換することを自動化に入れます。
用途ごとの容量の目安
DevNJ の目安です。自社の Core Web Vitals を見て調整してください。
| 用途 | 寸法（px） | 形式 | 容量の上限の目安 | 読み込み |
|---|---|---|---|---|
| アイキャッチ（記事の先頭） | 1200×630 | JPEG・WebP・AVIF | 180KB | 遅延なし。fetchpriority="high" |
| 一覧のカード | 600×315 など | WebP・AVIF | 60KB | 遅延読み込み |
| OGP画像 | 1200×630 | JPEG・PNG | 300KB | 対象外（SNS側が取得） |
| 本文の図解 | 幅520の viewBox | インラインSVG | 10〜20KB | HTMLと一緒 |
| 本文の写真 | 幅1200まで＋srcset | WebP・AVIF | 200KB | 遅延読み込み |
機械検査では、上限を超えた画像、LCP の候補に loading="lazy" が付いた画像、width と height のない画像（CLSの原因）を止めます。監視は「Core Web Vitals の監視を自動化する」で書きました。
10. 人が見るところ⑦：Google の画像SEOガイドラインとOGP
画像は画像検索、Discover、SNSの共有で記事の顔になります。自動化しても Google の基本から外れないようにします。
Google の画像SEOのベストプラクティス
Google Search Central の画像SEOのページ（2026年3月2日更新）が挙げる要点は次のとおりです。
| 項目 | Google の説明 | 自動化での注意 |
|---|---|---|
| 対応形式 | BMP、GIF、JPEG、PNG、WebP、SVG、AVIF | 拡張子とファイルの中身を一致させる |
| 代替テキスト | 文脈に合う説明。詰め込みは不可 | AIの下書きを人が直す |
| ファイル名 | 短く内容が分かる名前 | slug から付ける |
| レスポンシブ画像 | srcset と sizes。src も必ず置く | src を省かない |
| 画像サイトマップ | 見つけにくい画像を知らせる | CDN のドメインも確認 |
記事の構造化データと Discover の画像
記事の構造化データの image には、記事を代表する、幅×高さ5万ピクセル以上の画像を、16:9・4:3・1:1で用意することが勧められています（保守は「構造化データの保守を自動化する」）。Discover では幅1200ピクセル以上、30万ピクセル超、16:9と max-image-preview:large が推奨され、ロゴや文字の多い画像、誇張した画像は避けるよう求めています。
OGP画像：og:image:alt まで入れる
OGP（Open Graph Protocol）の仕様は、og:image を指定するなら og:image:alt も指定すべきだとしています。記事の代替テキストから自動で出力すれば手間はかかりません。タイトルを焼き込んだOGP画像は、タイトルを直したのに古いまま流れ続けがちです。タイトルを変えたら作り直すことを仕組みに入れます。
11. 人が見るところ⑧：ブランドの一貫性
最後は見た目の一貫性です。人が1本ずつ作っていたときの担当者の目が、自動化で抜けます。
ブランドが崩れる5つの型
アイキャッチが30本、50本と並ぶと、1本ずつでは気づかない崩れが見えます。
| 崩れの型 | 何が起きるか | 対策 |
|---|---|---|
| 色の揺れ | 1本ずつ色調が違い、一覧がまだらに | 画風の指示でブランド色を固定 |
| 画風の揺れ | 写真風・3D・水彩が混ざる | 画風の指示を共通部品にする |
| 同じ構図の繰り返し | どの記事も机と植物 | 被写体に記事固有のモチーフを入れる |
| 流行の画風 | 生成AIの典型的な見た目で安っぽく | 余白と質感を指定し、典型を避ける |
| 文字の混入 | 意味のない文字列が背景に出る | 「文字なし」を指示し、目視で確認 |
一覧で見る確認を入れる
ブランドの確認は、一覧のページに並べた状態で見るのが効率的です。月に1回、新しい画像が浮いていないかを見て、浮いていれば指示文を直して作り直します。DevNJ では、オフホワイトの地とテラコッタ色のアクセント、余白、紙のような質感を固定部分にし、記事ごとに変えるのは被写体だけにしています。
12. 費用と工数の幅
費用は生成より、仕組み作りと人の確認で決まります。円は1ユーロ＝約176円（欧州中央銀行の参照レート、2026年10月22日の175.97円）で換算しています。
生成の単価：1枚あたり数円から数十円
Google の Gemini API の料金表（2026年10月29日確認）では、画像生成モデルの単価は次のとおりです。いずれも1K（約1024ピクセル四方）の標準の価格です。
| モデル | 1枚あたり（米ドル） | 一括処理（米ドル） |
|---|---|---|
| Gemini 3.1 Flash Lite Image | 0.0336 | 0.0168 |
| Gemini 3.1 Flash Image | 0.067 | 0.034 |
| Gemini 3 Pro Image | 0.134 | 0.067 |
| Gemini 3 Pro Image（4K） | 0.24 | 0.12 |
月30本で1本3枚の候補を作っても90枚、1枚0.067ドルで約6ドルです。一方、1枚3分の確認で月1.5時間、時間単価80ユーロなら120ユーロです。費用の大半は確認の時間です。
仕組みの3段階
次の表は DevNJ の目安で、実測の統計ではありません。サイトの作りと本数で上下します。
| 段階 | 中身 | 初期の作業時間 | 月額（€） |
|---|---|---|---|
| 1. 手順書と手作業 | 画風の指示、容量の目安、24項目のチェックリストを決める | 4〜8時間 | 0〜10 |
| 2. 型と機械検査 | OGPのテンプレート、図解のSVG化、容量・寸法・altの自動検査 | 16〜40時間 | 5〜30 |
| 3. 生成と承認の流れ | 画像生成の組み込み、来歴情報の付与、候補の承認画面 | 40〜80時間 | 20〜100 |
外注する場合、時間単価80ユーロとすると、段階1は320〜640ユーロ（約5.6万〜11万円）、段階2は1,280〜3,200ユーロ（約23万〜56万円）、段階3は3,200〜6,400ユーロ（約56万〜113万円）です。月額は生成APIの利用料、画像の配信（CDN）、保存の費用です。
中小規模のサイトでは、段階2で十分な効果が出ます。OGPと図解を型にすれば、権利とAI法の問題がほぼ起きない画像が大半になるからです。段階3は月20本を超える場合に検討します。
13. よくある失敗
DevNJ が見てきた失敗をまとめます。
| 失敗 | 何が起きたか | 防ぎ方 |
|---|---|---|
| 図をAIに描かせた | 棒の長さと数値が合わない図が公開された | 数値を含む図はデータから描く |
| 「〇〇風」の指示 | 有名な作品の画風に似た画像になった | 作品名・作家名を指示に入れない |
| 写真風の人物 | 実在の人に似た「お客様」が出た | 人の顔を描かせない |
| 元画像のまま公開 | 3MBのPNGで LCP が5秒台に | 書き出しの変換と容量の検査 |
| alt の自動付与をそのまま | 写っていない物の説明が入った | AIの下書きを人が直す |
| OGPが古いまま | タイトル修正後も古い画像がSNSに | タイトル変更で作り直す |
最も多いのは1行目と4行目で、どちらも作り方の段階で防げる失敗です。
14. 日本と欧州で比べる
画像に関係する範囲で日欧を比べます。個別の判断は専門家に確認してください。
| 項目 | 日本 | 欧州（EU・オランダ） |
|---|---|---|
| AI生成画像の表示 | 一般的な義務はない | ディープフェイクは表示が必要（2026年8月2日から） |
| 著作権侵害の判断 | 類似性と依拠性（文化庁の考え方） | 各国法とEU指令。学習の権利留保（2019/790第4条） |
| AI生成物の保護 | 人の創作的寄与があれば | 著作者自身の知的創作が必要 |
| 人物の画像 | 肖像権・パブリシティ権（判例） | GDPR の個人データ。肖像は各国法 |
| 誤認を招く画像 | 景品表示法（優良誤認など） | 不公正取引方法指令 |
| アクセシビリティ | 2024年4月から事業者の合理的配慮が義務 | 欧州アクセシビリティ法（2025年6月28日から） |
表示は欧州のほうが明確な義務を持つので、AIの表示は欧州側に寄せた1つの運用にすると管理が楽です。誤認表示や肖像は、両方の法律で確かめます。
EUでは DSM 著作権指令第4条により、権利者は機械可読な方法でテキスト・データマイニングへの利用を留保できます。自社の画像を学習に使われたくなければ、規約や robots.txt での意思表示を検討します。
15. ケースで考える（架空の3社）
説明のための架空の3社（実在の企業ではありません）で考えます。
| 会社（架空） | 状況 | 合う段階 | 最初に決めること |
|---|---|---|---|
| A社：日本の部品メーカー、従業員40人 | 日英のブログを月4本。図解が多い | 段階2 | 図解をSVGで描く型、数値の照合手順 |
| B社：オランダの日本茶専門店、従業員6人 | 日英蘭で商品紹介を月8本 | 段階1→2 | 商品写真は実写。AIはアイキャッチだけ |
| C社：欧州向けの観光案内、従業員25人 | 地域紹介を月20本。景色の画像が多い | 段階3 | 実在の場所を写真風に生成しない方針 |
A社は図解の誤りが製品の信頼に直結するので、図解はすべて元データから描く型を先に作ります。B社は誤認表示を避けるため、商品写真は自社で撮り、AIはアイキャッチに限ります。C社は実在の観光地を写真風に生成するとディープフェイクに当たりうるため、実在の場所は実写を使い、生成AIは明らかなイラストに限る方針を決めてから投資します。
16. 導入の手順
手順を8つにまとめます。最初の4つは道具なしでできます。
- 画像を種類に分ける。直近20本の画像をアイキャッチ・図解・OGP・商品写真に仕分ける
- 種類ごとに作り方を決める。アイキャッチはAI、OGPはテンプレート、図解はデータ、商品は実写
- 画風の指示を1つ決める。色・余白・質感と「文字・ロゴ・顔を描かない」を固定する
- 容量と寸法の上限を決める。第9章の表を出発点にする
- 機械検査を入れる。容量、寸法、形式、alt、遅延読み込み、キャプションの出典と日付
- 人の確認の担当と時間を決める。数値照合と権利・AI法の確認を誰がするか
- 記録を残す。指示文、サービスと規約の版、確認者、確認日を画像ごとに
- 月1回、一覧で見直す。ブランドの崩れと Core Web Vitals を見る
5以降は、手で回して実際に引っかかった項目から自動化してください。全体の進め方は「サイト運用のAI・自動化は棚卸しから」も参考になります。
17. チェックリスト（8つのところ×3項目＝24項目）
機械で判定できる項目は自動の検査に、判断が要る項目は人の確認に振り分けます。
① 事実と図の一致
- 数値を含む図は、元データから描いている（画像生成AIに描かせていない）
- 図の数値と本文の数値が一致している
- キャプションに図番号・出典・確認日がある
② 著作権・商標・肖像
- 指示文に作品名・作家名・ブランド名を入れていない
- 他社のロゴ、既存キャラクターに似た要素がない
- 実在の人物に似た顔がない
③ EU AI法の表示
- 実在の人・場所・出来事に見える写真風の画像を使っていない
- 使う場合は、最初に見える位置に「AIで生成」と表示した
- 実写の加工が標準的な編集の範囲に収まっている
④ 来歴情報
- 生成画像に IPTC の DigitalSourceType を付けた
- 公開後のファイルからメタデータが消えていないことを確かめた
- ECの商品画像なら TrainedAlgorithmicMedia を付けた
⑤ 代替テキストとアクセシビリティ
- すべての画像に alt 属性がある（装飾は空）
- AIが下書きした alt を人が読んで直した
- 図解の内容が本文か表にも書かれている
⑥ 容量・形式と表示速度
- アイキャッチは1200×630、180KB 以下
- 記事の先頭の画像に遅延読み込みを付けていない
- PNG のまま公開せず、JPEG・WebP・AVIF に変換した
⑦ Google の画像SEOとOGP
- 構造化データの image が記事を代表する画像を指している
- og:image と og:image:alt が出ている
- タイトルを変えたとき、OGP画像も作り直した
⑧ ブランドの一貫性
- 共通の画風の指示を使った
- 意味のない文字列が背景に入っていない
- 記事一覧に並べて、浮いていないことを確かめた
18. まとめ
- 画像の自動化は、作る工程より先に、公開前に人が見るところを決めることから始める
- 生成の費用は1枚0.02〜0.24ドル程度で、費用の大半は確認の時間にかかる
- 数値を含む図解は画像生成AIに描かせず、元データから SVG などで描いて本文と一致させる
- 権利の問題は、指示文で作品名・ロゴ・人の顔を避けることで、作る段階で大半を防げる
- 欧州向けのサイトでは、AI法第50条により実在らしく見える画像に表示が必要。実在らしい画像を作らない方針が最も管理しやすい
- 来歴情報は「付けた」ではなく、公開後のファイルで「残っている」ことを確かめる
- 代替テキスト、容量、OGP は機械で検査し、AIの下書きは人が直してから公開する
参考にした情報源
Google の方針と仕様（Google Search Central・Google）
- Google image SEO best practices — Google Search Central：対応形式
- Guidance on using generative AI content on your website — Google Search Central：代替テキストを含む公開前の確認
- Image metadata in Google Images — Google Search Central：IPTC の項目
- Article structured data — Google Search Central：image の5万ピクセル
- Google Discover — Google Search Central：幅1200ピクセル以上
- How we're increasing transparency for gen AI content with the C2PA — Google：検索の「この画像について」での C2PA の利用
- Gemini API pricing — Google AI for Developers：画像生成モデルの1枚あたりの料金
表示速度・アクセシビリティ（web.dev・HTTP Archive・W3C・WebAIM）
- Optimize Largest Contentful Paint — web.dev：LCP 2.5秒の基準
- Performance — Web Almanac 2024（HTTP Archive）：LCP が画像のページ73%・83.3%
- An alt Decision Tree — W3C WAI：画像の種類ごとの代替テキスト
- Complex Images — W3C WAI：グラフや図の情報をページに置く方法
- Understanding SC 1.1.1 Non-text Content — W3C：非テキストコンテンツ
- Understanding SC 1.4.5 Images of Text — W3C：文字画像
- Understanding SC 1.4.11 Non-text Contrast — W3C：図形のコントラスト3:1
- The WebAIM Million — WebAIM：代替テキストのない画像があるページ53.1%
- The Open Graph protocol：og:image と og:image:alt
EU AI法と欧州のルール（EUR-Lex・欧州委員会）
- Article 50: Transparency obligations — AI Act Service Desk（欧州委員会）：第50条第2項・第4項・第5項・第7項
- Transparency obligations under Article 50 of the AI Act — 欧州委員会：ディープフェイクの3要件
- Code of Practice on Transparency of AI-generated Content — 欧州委員会：印付けと表示の行動規範
- Commission publishes Code of Practice on marking and labelling AI-generated content — 欧州委員会：2026年6月10日の公表
- Regulation (EU) 2024/1689（AI法） — EUR-Lex：第2条・第3条第60号・第50条・第99条
- Directive (EU) 2019/790（DSM著作権指令） — EUR-Lex：テキスト・データマイニングの権利留保
- Infopaq International（C-5/08） — EUR-Lex：著作者自身の知的創作
来歴情報（C2PA・IPTC）
- C2PA — Coalition for Content Provenance and Authenticity：Content Credentials の概要
- Content Credentials Verify：画像の来歴情報の確認
- Digital Source Type vocabulary — IPTC：生成画像を示す値の定義
- IPTC Photo Metadata User Guide — IPTC：AI生成画像のメタデータ
日本と米国の著作権・表示
- AIと著作権について — 文化庁：「AIと著作権に関する考え方について」
- Copyright and Artificial Intelligence — 米国著作権局：第2部 Copyrightability
- 表示対策 — 消費者庁：景品表示法の不当表示
調査・統計
- Nearly 90% of Consumers Want Transparency on AI Images — Getty Images：25か国・約3万人の調査
- Euro foreign exchange reference rates: Japanese yen — 欧州中央銀行：円換算に使った参照レート
いずれも2026年10月29日に確認したものです。法律の解釈と料金は変わるため、判断の前に公式サイトで最新の内容を確認し、個別の判断は専門家に相談してください。工数と費用の目安は DevNJ が置いた仮の目安で、実測の統計ではなく、サイトの規模と体制で変わります。
よくある質問
- ブログのアイキャッチ画像は、AIで自動生成しても問題ありませんか？
- 使うこと自体は問題になりません。Google は作り方ではなく内容の質を見ると説明しています。ただし、既存の作品やキャラクター、ロゴ、実在の人物に似ていないか、記事の内容と合っているか、容量が重すぎないかは、公開前に人が確かめてください。AIが付けた代替テキストも、Google は人が確認するよう求めています。
- AIで作った画像には「AI生成」と表示する義務がありますか？
- EUでは、AI法第50条が2026年8月2日から適用されています。実在の人物・場所・出来事に似ていて本物と誤認されうる画像（ディープフェイク）を職業上公開するときは、AIで作ったことを見て分かる形で示す必要があります。明らかなイラストや図解は多くの場合これに当たりませんが、判断は似ている度合いと見る人の受け取り方で決まります。日本には現時点で一般的な表示義務はありません。
- 記事の図解やグラフも、画像生成AIに描かせてよいですか？
- 数値を含む図解は、画像生成AIに描かせないことを勧めます。画像生成AIは数値の正しさを保証せず、棒の長さと数値が合わない、目盛りが不正確、文字が崩れるといった誤りが起きます。図解は表やデータからSVGなどで描き、数値は本文と同じ元データから出すと、事実と図のずれを防げます。
- AI生成画像の著作権は誰のものになりますか？
- 日本の文化庁の「AIと著作権に関する考え方について」（2024年3月）では、人が創作的に寄与したと言える場合に限って著作物になりうると整理しています。米国著作権局も2025年1月の報告で、プロンプトだけでは足りないとしました。EUでも著作物には人の知的創作が求められます。自社の画像として独占できない場合がある前提で使ってください。
- アイキャッチ画像の容量と形式はどのくらいが目安ですか？
- DevNJ では、アイキャッチを1200×630ピクセルのJPEGで180KB以下にしています。Google Discover は幅1200ピクセル以上を推奨しており、OGP画像としても使えます。記事の先頭にある大きな画像は表示速度（LCP）の対象になりやすいので、遅延読み込みを付けず、WebPやAVIFも含めて軽くすることが大切です。
- 画像の自動生成を導入する費用はどのくらいですか？
- 生成そのものの費用は小さく、Google の画像生成APIは1枚あたり約0.02〜0.24ドル（2026年10月時点）です。費用の大半は仕組み作りと人の確認です。DevNJ の目安では、手順書と手作業の確認で初期4〜8時間、テンプレート合成と機械検査まで入れて16〜40時間、生成AIと来歴情報、承認画面まで入れて40〜80時間です。
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