拡散モデル（Diffusion Model）

拡散モデルとは、データに少しずつノイズを加えて壊していく過程を逆向きにたどり、ノイズから段階的にデータを復元するように学習させることで、画像などを生成するモデルのことです。

学習時にはノイズを取り除く方法をモデルに覚えさせ、生成時にはランダムなノイズから出発して何段階もノイズ除去を繰り返すことで画像を作ります。文章で指示を与えて画像を生成する多くの画像生成AIがこの仕組みを使っており、動画や音声、分子構造の生成などにも応用が広がっています。

新規事業では、広告素材やデザイン案の作成、商品画像のバリエーション生成などで活用が検討されます。生成を何段階も繰り返すため計算コストがかかりやすく、利用料金や応答速度を見積もっておく必要があります。また、生成物の権利や学習データの扱いは別途確認が必要な論点で、社内ルールを定めたうえで使うことが望まれます。