【Webデザイナー1,007人に調査】約9割が「生成AI画像は既存作品に似ている」と回答！オマージュと模倣の境界線を分ける判断軸とは？

似ていると感じる理由は色使いと画風？判断基準のズレが生むトラブルの構造が明らかに

CloudInt（所在地：東京都港区）は、20～50代のWEBデザイナーを対象に、「生成AI画像における模倣・オリジナリティ」に関する調査を行いました。

生成AIの普及により、誰もが高品質な画像を作れる一方で、「既存作品と似ている」「これは模倣では？」といった議論が急増しています。

画風の模倣、著作権の扱い、オマージュとの境界線など、クリエイティブを巡るルールは未整備のままです。

特にデザイナーは一般生活者とは異なる基準で作品を見ているのでしょうか。

AI時代の創作において、何が模倣とされ、どこからオリジナルと言えるのでしょうか？

そこで今回、CloudInt（https://cloudint.jp/）は、20～50代のWEBデザイナーを対象に、「生成AI画像における模倣・オリジナリティ」に関する調査を行いました。

※本調査は著作権法上の適法性を問うものではありません。

調査概要：「生成AI画像における模倣・オリジナリティ」に関する調査

【調査期間】2025年12月16日（火）～2025年12月18日（木）

【調査方法】PRIZMA（https://www.prizma-link.com/press）によるインターネット調査

【調査人数】1,007人

【調査対象】調査回答時に20～50代のWEBデザイナーと回答したモニター

【調査元】CloudInt（https://cloudint.jp/）

【モニター提供元】PRIZMAリサーチ

「見覚えがある気がする…？」画像生成AIで既存作品との“類似”を感じた方は約9割！

はじめに、「画像生成AIツールの利用経験」について尋ねたところ、『現在利用している（78.6％）』と回答した方が最も多く、『過去に利用したことがある（15.1％）』と続きました。

この結果から、Webデザイナーの間では画像生成AIツールがすでに「試験的な存在」ではなく、「日常的な制作手段の一部」として定着している様子がうかがえます。

業務効率化や表現の幅を広げる目的で活用される一方、全員が同じ温度感で受け入れているわけではない点は、その後の「不安」や「判断基準」にも影響している可能性があります。

生成AIが当たり前のツールになりつつある今だからこそ、使う側の意識や理解の差が、課題を浮き彫りにしているとも考えられそうです。

前問で『現在利用している』『過去に利用したことがある』と回答した方に、「利用したことがある画像生成AIツール」について尋ねたところ、『ChatGPT（46.9％）』と回答した方が最も多く、『Adobe Firefly（36.0％）』『Midjourney（23.2％）』と続きました。

上位に挙がったツールは、操作性の分かりやすさや既存業務との親和性が高いものが多く、実務に組み込みやすい点が支持されていると考えられます。

ツールごとに学習データの考え方や出力傾向が異なる中で、どのツールを選ぶかが「似ていると感じるかどうか」に影響する可能性もあります。

デザイナー自身がツール特性を理解した上で使い分けているかどうかが、後の評価や不安意識に関係しているようにも見受けられます。

全員に、「AIが生成した画像が既存作品に似ていると感じたことがあるか」について尋ねたところ、『よくある（37.1％）』『ややある（50.9％）』と回答した方が約9割となりました。

多くの方が、生成AI画像に対して何らかの既視感を覚えた経験を持っていることが分かりました。

これは単なる偶然ではなく、日頃から多くの作品を見ているデザイナーだからこそ気づきやすい感覚とも言えるでしょう。

一方で、『あまりない』『まったくない』と回答した層も少数ながら存在しており、感じ方には個人差があることも示されています。

使用するツールやプロンプトの工夫、生成後の加工の有無によって印象が変わっている可能性も考えられ、似ていると感じるかどうかは結果だけでなく制作プロセスとも密接に関係がありそうです。

前問で『よくある』『ややある』と回答した方に、「“既存作品に似ている”と感じた理由として最も当てはまるもの」について尋ねたところ、『色使い・画風が似ていた（36.1％）』が最も多く、『構図・アングルが似ていた（29.0％）』『キャラクターの特徴が似ていた（21.8％）』と続きました。

表層的な要素である「色使いや画風」が上位に挙がったことは、第一印象の段階で「似ている」と判断されやすいことを示しています。

「構図・アングル」や「キャラクターの特徴」といった要素は、意図的に設計しなければ差が出にくい部分でもあり、AI出力にそのまま依存した場合に類似性が強まる可能性があります。

デザイナーは単なる形状だけでなく、表現のニュアンスまで含めて評価していることがうかがえます。

デザイナーの8割以上が“画風模倣”に不安と回答！

「AIによる画風模倣に不安を感じるか」について尋ねたところ、8割以上の方が『よく感じる（29.3％）』『ときどき感じる（55.3％）』と回答しました。

多くの方が利便性を享受しながらも、内心では不安を抱えている状況が浮かび上がります。

不安の度合いには差があるものの、「まったく感じない」と回答した層はごく少数でした。

これは、生成AI画像が業務上無視できない存在になった一方で、リスクを完全に理解しきれていない現状を反映しているようにも見えます。

安心して使うための判断材料や指針が十分に共有されていないことが、こうした心理につながっている可能性があります。

前問で『よく感じる』『ときどき感じる』と回答した方に、「AIが生成した画像を商用利用する際、不安を感じる点」について尋ねたところ、『著作権侵害になる可能性（盗用）（53.9％）』が最も多く、『元作品や学習データが不明なこと（模倣と盗用のリスク）（48.7％）』『既存作家と“似ている”と言われるリスク（模倣）（45.4％）』と続きました。

利便性を享受しつつ内心の不安を抱える状況は、AIが業務で無視できない存在となった一方、リスクの完全把握が追いついていない現状を反映しています。​

多くの方が不安を感じていることから、安心利用のための明確な判断基準や業界指針の共有が進むことで、心理的不安を軽減し普及を後押しできるでしょう。

全員に、「デザイナーとして、『オマージュと模倣の境界線』はどこだと思うか」について尋ねたところ、『AI出力に対して人間が構造・色・意図を再設計していればオマージュ（37.5％）』が最多となり、『AIが学習した特定作家の“作風・パターン”をそのまま出力している場合は模倣（32.8％）』『特定作品と照合した際に“識別可能な要素”が残るなら模倣（18.4％）』と続きました。

判断の軸として最も重視されているのは、「人間の介入度合い」であることが示されています。

単にAIを使ったかどうかではなく、その後にどれだけ自分の意図を反映させたかが重要だと考えられているようです。

これは、生成AIを道具として捉えつつも、最終的な責任や創作性は人にあるという意識の表れとも言えるでしょう。

一方で、作風や識別可能性といった要素も一定の割合を占めており、完全に一つの基準に集約されているわけではない点が、判断の難しさを物語っています。

一般生活者とデザイナーの“模倣認識のギャップ”、約8割が「ある」と回答！

「非デザイナーとデザイナーでは“模倣認識”に差があると思うか」について尋ねたところ、約8割の方が『大きな差があると思う（27.8％）』『やや差があると思う（53.0％）』と回答しました。

専門知識や経験の有無が、模倣かどうかの判断に影響しているという認識が広く共有されていることが分かります。

デザイナーにとっては微妙な違いでも、非デザイナーには同一に見える可能性があり、そのギャップが誤解や炎上につながる懸念も示唆されました。

判断基準が共有されていない状況では、制作者側がどれだけ注意していても、受け手の解釈次第で評価が変わってしまうリスクがあります。

この認識のズレをどう埋めるかが、今後の課題と言えそうです。

「AIが生成した画像に関する炎上（盗用疑惑・画風模倣など）について、最も『社会的な課題』だと感じるもの」を尋ねたところ、『境界線の曖昧さが混乱を生んでいる（32.7％）』と回答した方が最も多く、『AIが学習する仕組みが不透明で誤解されやすい（24.9％）』『非デザイナーとデザイナーの判断基準の差がトラブルを生んでいる（18.0％）』と続きました。

最も多く挙げられた「境界線の曖昧さ」は、模倣かオマージュかを判断する明確な共通認識が存在しない現状を象徴しているようです。

次いで多かった「学習仕組みの不透明さ」は、AIそのものへの不信感や誤解を生みやすく、結果として炎上に発展しやすい土壌を作っている可能性があります。

また、「デザイナーと非デザイナーの判断基準の差」が一定割合を占めている点からは、専門知識の有無が評価に大きく影響していることが改めて示されました。

SNSの拡散構造が課題として挙げられている点も踏まえると、個々の問題が単独で存在するのではなく、曖昧な基準と情報伝達が重なり合うことで、炎上が加速している構図がうかがえます。

技術的な進化だけでなく、社会全体で共有できる判断軸を整備することの重要性が示された結果と言えるでしょう。

最後に、「AIが生成した画像について“もっと明確になってほしい”と感じる点は何か」について尋ねたところ、『著作権の扱い（44.9％）』と回答した方が最も多く、『使用された学習データの出所（44.6％）』『商用利用の可否（32.7％）』と続きました。

著作権の扱いと学習データの出所が上位に並んだことから、デザイナーは生成結果だけでなく、その背景となる仕組みの説明を重視していることが分かります。

特に学習データの透明性は、意図せず模倣や盗用に関与してしまうリスクへの不安と結びついているようです。

また、商用利用の可否が一定割合を占めている点からは、実務における判断材料が十分に整理されていない現状もうかがえます。

生成AI画像は「使えるかどうか」だけでなく、「どう説明し、どう責任を持つか」まで含めて捉えられており、明確なルールや基準の提示が安心して活用するための前提条件になっていると言えるでしょう。

【まとめ】生成AI時代に問われる「模倣」と「創作責任」の再定義

今回の調査で、生成AI画像はすでにWebデザイナーの制作現場に広く浸透している一方で、「模倣」と「オリジナリティ」を巡る判断や不安が、依然として大きな課題として存在していることが明らかになりました。

多くのデザイナーが、AIが生成した画像に対して既視感を覚えた経験を持ち、その判断は色使いや画風、構図といった視覚的要素だけでなく、作品全体の雰囲気や文脈を含めた総合的な感覚に基づいて行われています。

また、画風模倣に対する不安や商用利用時の懸念が多数を占めたことから、生成AIは単なる効率化ツールではなく、制作者に新たな責任意識を求める存在になっていることがうかがえます。

著作権侵害の可能性や学習データの不透明さ、「似ている」と指摘されるリスクが重なり、安心して活用するための判断材料が不足している現状は、個人の注意や工夫だけでは解消しきれない問題と言えるでしょう。

オマージュと模倣の境界線については、人間がどこまで介入し、意図を再設計しているかを重視する考え方が主流であり、AIをあくまで補助的な道具として捉える意識が根強く残っています。

最終的な表現の責任は人にあるという認識は、生成AI時代においても変わっていないことが確認されました。

さらに、デザイナーと非デザイナーの間には模倣認識のギャップが存在し、そのズレが炎上や誤解を生む一因になっている可能性も示されています。境界線の曖昧さ、AIの仕組みに対する理解不足、情報が拡散しやすい環境が重なり合うことで、問題が拡大しやすい構造が形成されている点は無視できません。

生成AIの進化を止めることは現実的ではありません。

だからこそ今後は、生成AI画像は「使えるかどうか」ではなく、「どのように説明し、どのような責任を伴って使うのか」が問われる段階に入っていると言えるのではないでしょうか。

＜当調査の利用について＞

当調査のデータを引用・転載する場合には、「出典：CloudInt」の表記をお願いいたします。

出典元として下記ページへのリンクをお願いいたします。

https://cloudint.jp/press-release10/

Webデザイン・プログラミング学習の情報メディア「CloudInt」

今回、「生成AI画像における模倣・オリジナリティ」に関する調査を実施したCloudInt（https://cloudint.jp/）は、プログラミング・Webデザイン学習やIT転職に役立つ情報を発信しています。

■CloudIntとは

CloudIntは、プログラミング学習やエンジニア転職を志す方向けに、質の高い情報をわかりやすく届ける専門メディアです。

「どのスクールを選べばよいか」「助成金／補助金が使える講座はあるか」「未経験者や中途者がどう学び始めるか」など、実際の学習・キャリア選択に直結するテーマを中心に扱っています。

●主な特徴・強み

スクール比較やランキングの充実

「プログラミングスクールおすすめランキング20選」「生成AIが学べるおすすめのスクール」「AI(人工知能)が学べるプログラミングスクール」など、さまざまな切り口でスクールを比較・紹介しています。

●助成金・補助金制度の解説

個人が使えるリスキリング補助金、教育訓練給付制度など、費用面で学習を後押しする制度の活用情報も提供。

●目的・属性別の学習ガイド

未経験、社会人、30代以上、フリーランスを目指す人など、受講者の状況に応じたスクールの選び方や学習スタイルを整理しています。

●スクール診断・マッチング支援

受講者自身の目的やバックグラウンドに応じて、「あなたにぴったりのプログラミングスクール診断」が利用できます。

●最新のキャンペーン・割引情報も網羅

スクールの割引キャンペーンや給付金対応講座など、知って得する情報をタイムリーに発信。

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公式サイト：https://business.textrade.org/

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