AIの仕組みをわかりやすく学ぶ実験室｜第4回「DALL·Eと再キャプション技術 ― 商用生成AIの精度を高める仕組み」

生成AIの画像が「ここまで自然になった」のはなぜでしょうか？

その裏側にあるのが、OpenAIが開発したDALL·E（ダリ）シリーズの進化です。

特に、最新のDALL·E 3では「再キャプション技術（Re-captioning）」という仕組みによって、テキスト指示の理解力と再現性が劇的に向上しました。

今回は、Stable Diffusionのようなオープンモデルと比較しながら、商用モデルDALL·Eがどのように「精度」「安全性」「ユーザー体験」を高めてきたのかを理論的に解説します。

DALL·Eとは何か？生成AIの原点と進化

この章で扱う主なポイントは以下のとおりです。

• DALL·E 1〜3の進化の流れ
• GPT系モデルとの関係
• 生成AIの発展における意義

DALL·E 1 ― アイデアの実験段階

DALL·Eは2021年にOpenAIが発表した、世界初の「テキストから画像を生成するAIモデル」です。

「アボカドの形をした椅子」「宇宙服を着た猫」といった抽象的な指示を受け取り、画像を生成することで話題になりました。

当時は解像度が低く、絵のような結果が多かったものの、「言葉を理解して絵を描くAI」という概念を世界に広めた革新的な実験でした。

DALL·E 2 ― 解像度と構成力の飛躍

2022年に登場したDALL·E 2では、生成品質が大幅に向上しました。

拡散モデルを採用し、画像構成の一貫性やテクスチャの表現力が飛躍的に改善。

また「Inpainting（部分修正）」や「Outpainting（画像拡張）」など、編集機能も追加されました。

これにより、単なる生成AIから「創作ツール」へと進化しました。

DALL·E 3 ― 再キャプションによる精度の劇的向上

2023年に登場したDALL·E 3では、再キャプション技術が導入されました。

これは「訓練データのキャプション（説明文）をAI自身が再生成する」仕組みで、従来の曖昧なデータを精緻化するものです。

この改善により、長文プロンプトや複雑な構成指示に対しても忠実な画像を生成できるようになりました。

DALL·Eと拡散モデルの関係

この章で扱う主なポイントは以下のとおりです。

• 拡散モデルの採用
• Stable Diffusionとの構造比較
• 商用モデルとしての違い

DALL·E 2の内部構造（CLIP + 拡散モデル）

DALL·E 2はOpenAIが開発したCLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）を組み込み、テキストと画像の関連性を高精度に理解できるよう設計されています。

テキストの意味をベクトル化し、画像の特徴量空間に投影することで「言葉と画像を同じ基準で扱う」ことが可能になりました。

この仕組みはStable Diffusionにも引き継がれています。

Stable Diffusionとのアーキテクチャ比較

両者はどちらも拡散モデルを採用していますが、目的が異なります。

Stable Diffusionは「オープンソースによる拡張性」を重視し、ユーザーが自由にカスタマイズ可能。

DALL·Eは「精度」「一貫性」「安全性」を最優先に設計され、データや学習プロセスが非公開です。

OpenAIが選んだ品質優先設計

OpenAIは、データの厳選と再キャプションを通じて高い品質を追求しました。

「学習データの質」を徹底的に磨く方向性が、オープンモデルとの最大の違いです。

再キャプション技術（Re-captioning）の仕組み

この章では、DALL·E 3の根幹を成す技術を解説します。

再キャプションとは？

再キャプションとは、既存の画像キャプションをAIが自ら再生成し、より正確で詳細な説明に置き換える手法です。

たとえば元のデータが「犬がいる」だった場合、再キャプションでは「芝生の上でボールをくわえた茶色の柴犬」が生成されます。

これにより、AIは「何を・どこで・どうしているのか」をより具体的に学習できます。

訓練データの再構築プロセス

OpenAIは、再キャプション生成モデルを別途構築し、既存データセットをすべて再説明文で置き換えました。

さらに人間の評価者（Human Feedback）によって、キャプションの正確性をスコア化。

この過程を経て、AIの理解能力が格段に向上しました。

プロンプト再現性の向上

再キャプションによって、DALL·E 3は「ユーザーの意図通りの画像」を出力できるようになりました。

「赤い傘をさした女性が夜の東京駅前を歩く」といった長文のプロンプトでも、細部の構図や照明を的確に再現します。

この忠実性は、ChatGPTとの連携でも活かされており、自然言語から高度な画像を生成できる理由の一つです。

テキスト理解の高度化とマルチモーダル化

DALL·E 3は、単なる画像生成AIではなく、言語と視覚を統合した「マルチモーダルAI」への進化を示しています。

GPTと画像生成の統合

ChatGPTに統合されたDALL·E 3では、ユーザーが自然な会話の中で「画像を生成して」「もう少し明るく」と指示できます。

これは、GPTが「文脈を理解し、再キャプション化した指示」を内部で生成しているためです。

シーン構築の自動補完

再キャプションは「言葉の欠落を補う」役割も果たしています。

例えば「誕生日の食卓を描いて」と言うと、DALL·Eはケーキや風船など、文脈上必要な要素を自動的に追加します。

マルチモーダルAIへの接続点

今後、画像・音声・動画を統合的に扱うAIでは、この「再キャプションによる精緻な理解」が中心的な役割を担うと考えられています。

商用モデルの品質管理と制約

OpenAIは高品質な生成を維持するために、商用モデルならではの制約と安全策を導入しています。

コンテンツフィルタと生成制限

DALL·Eは暴力・性的・差別的な内容を自動的に検出・ブロックします。

Stable Diffusionのように自由に使えない反面、OpenAIモデルは倫理基準の管理が厳格です。

生成ガイドライン

OpenAIは「公序良俗に反する表現」「著名人の顔」「現実のブランド模倣」などを禁止しています。

これは再キャプション技術によって、禁止対象を正確に識別できるようになったからです。

ユーザーデータの扱い

商用モデルでは、生成履歴やアップロードデータの扱いが慎重に設計されています。

OpenAIはユーザーデータをモデル学習に再利用しない方針を明示しており、安全性を担保しています。

DALL·E 3を使ってみる（体験補足）

理論を理解するには、実際に触ってみるのが一番です。

ChatGPT経由で使う

ChatGPT PlusまたはTeamプランでは、チャット画面内で「画像を生成して」と指示するだけで利用可能です。

生成結果をクリックすると「編集」や「変換」も可能です。

プロンプトの意図反映を確認

例えば「赤い傘をさした女性を夜の駅前で」と指示すると、DALL·E 3は背景や照明、服装までも一致させます。

これは再キャプションが指示文を内部で拡張しているためです。

エラーや制限への対処

著作権や暴力的内容を含む指示を出すと、エラーが返ることがあります。

その際はプロンプトを一般化するか、ChatGPTに「安全な表現に書き換えて」と依頼すると解決できます。

再キャプション技術から見る生成AIの未来

再キャプションは「AIが自分の訓練データを磨く」技術です。

この考え方は、次世代の自己改善型AI（Self-correcting AI）への橋渡しになると注目されています。

データ品質が精度を決める

学習データが粗いままでは、どんなにモデルを大きくしても性能は伸びません。

再キャプションはAI自身が「学習データを再解釈する」第一歩です。

自己改善の可能性

将来的には、AIが自動的に誤ったキャプションを修正し、学習を繰り返す仕組みが確立するでしょう。

つまりAIが自ら「より良い教師データ」を作る時代が訪れます。

マルチモーダルへの拡張

再キャプション技術は、音声や動画など他のモードにも応用可能です。

「音から情景を再構成」「動画から説明文を生成」といった分野への発展が期待されています。

まとめと次回予告

DALL·E 3は、再キャプション技術によって「言葉を正確に理解し、意図通りの画像を描く」ことを実現しました。

Stable Diffusionがオープンソースの力で拡張を進めたのに対し、DALL·Eはデータ品質と安全性で精度を磨き上げた代表例です。

次回は独立特集として「派生モデルの著作権・倫理問題」を取り上げ、AIが生み出す作品と法律・社会の関係を深掘りします。

※この記事は2025年10月18日時点の情報に基づいています。最新情報は公式サイト等をご確認ください。
公式発表に加え、観測報道ベースの情報も含みますので、今後の動向を確認しながらご活用ください。

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