ローカル画像生成AIツール6選！クラウド型との違いや選び方も解説【2026年版】

近年、企業でクラウド型の画像生成AIの活用が検討されるなか、安全性がネックとなり、導入を先延ばしにしている企業も少なくありません。

この課題への解決策として有効なのが、ローカル環境で運用する画像生成AIです。ローカル画像生成AIは、自社管理下で画像生成を完結でき、セキュリティを確保しつつ、AIを業務で活用できる手段として注目されています。

本記事では、6つのローカル画像生成AIツールや活用メリット、選び方を紹介します。

「画像生成AIを安全に運用したい」「大量生成や業務組み込みを前提に検討したい」企業担当者は、ぜひ参考にしてください。

また、ローカル画像生成AIを安定運用するためには、画像・動画最適化プラットフォーム「Imgix」の活用が効果的です。日本経済新聞や一休.comなど大手サイトにも活用されている実績のあるサービスです。

ローカルの画像生成AIとは？自社サーバーで動かす仕組みを解説

ローカルの画像生成AIとは、社内PCや社内サーバーなどのオンプレミス環境でAIモデルを実行し、画像を生成する運用形態を指します。

外部APIやクラウドサーバーを介さず、自社環境内で完結して処理を行う仕組みです。画像データやプロンプトを外部サービスに送信する必要がないため、情報漏えいリスクを抑えつつ画像生成AIを柔軟に活用できます。

代表的なツールには、オープンソースでも提供されているStable Diffusionが挙げられます。モデルをローカル環境で実行して画像を生成するため、生成内容や学習モデル、出力画像をすべて自社管理下で扱える点がメリットです。

ローカル画像生成AIは、機密性の高いデザイン案や社外公開前のコンテンツ制作など、セキュリティ要件が厳しい用途で活用できる点が評価されています。

ローカル型とクラウド型の違いを7項目で比較

画像生成AIは、大きくローカル型とクラウド型の2つの運用形態に分けられます。

クラウド型とは、外部のクラウドサーバー上で画像生成AIを動かし、インターネット経由で画像を生成する運用形態です。

以下の表にて、両者を7項目に絞って比較します。

クラウド型は、実行環境を自社で用意する必要がなく、初期コストを抑えてすぐに使い始められる点が強みです。

GPUなどの高性能ハードウェアを準備せずに高品質な画像生成が行えるため、導入スピードや運用の手軽さを重視する場合に適しています。

一方、ローカル型はGPUなど高額な設備投資が初期費用として必要になるものの、データ管理を自社内で完結でき、セキュリティ面で信頼できます。また、画像生成の頻度が高い業務や長期運用では、総合的にコストを抑えられる点が特徴です。

そのため、セキュリティや長期的なコストパフォーマンスの高さを重視する場合はローカル型が向いています。

自社の利用目的や予算・セキュリティ要件を踏まえ、最適な運用形態を選択しましょう。

画像生成AIをローカル環境で使うメリット

以下では、画像生成AIをローカル環境で使用するメリットについて、クラウド型と比較しながら紹介します。

情報漏えいリスクを抑えられる

クラウド画像生成AIは、入力したテキストやアップロードした画像がサービス提供事業者のサーバーを経由します。そのため、利用規約やデータ保存ポリシーに依存する点が特徴です。

一方、ローカル運用では、プロンプトや学習用データが外部サーバーに送信されず、すべて自社PCや社内サーバー内で完結します。

例えば、ローカル環境でStable Diffusionを運用すれば、生成プロセスそのものを自社管理下に置けます。そのため、第三者によるデータ閲覧や二次利用のリスクを回避することが可能です。

外部通信が不要なため、社内セキュリティポリシーやISMSとの整合性を取りやすい点もメリットです。

大量生成・高頻度利用でもコストを抑えやすい

クラウド画像生成AIは、生成回数や解像度、ステップ数に応じて費用が決まる従量課金制が一般的です。初期コストは抑えられる一方で、利用頻度が高まるほど運用コストが膨らみやすい傾向にあります。

一方、ローカル画像生成AIの導入に必要なのは、初期のハードウェア投資と運用時の電力・保守コストです。一度環境を構築すると、生成回数や解像度を増やしても追加の利用料は基本的に発生しません。

そのため、短期的にはクラウド型が安価ですが、中長期・高頻度利用ではローカル型のほうが低コストです。

商用利用の影響を受けにくい

クラウド画像生成AIでは、商用利用の可否や生成物の権利帰属、二次利用の制限が利用規約により細かく定められています。そのため、規約が変更されるたびに、運用方針の見直しが必要になる場合もあります。

一方、ローカル環境では、オープンソースの画像生成モデルやライセンスを自社で選定可能です。商用利用の可否や利用範囲を事前に整理しやすく、リスクになり得る用途を柔軟にコントロールできます。

利用規約の変更に伴い運用方針の見直しが必要になるケースも少なく、社内ルールや契約条件に合わせた安定運用が可能です。

そのため、ローカル画像生成AIは、法務・コンプライアンスの観点からも長期運用に適した方法といえます。

業務に特化したカスタマイズが可能

クラウド画像生成AIでは、モデルや生成ロジックが不明瞭なことが多く、細かな調整には限界があります。

一方、ローカル環境では以下のような業務に特化した画像生成環境を構築できます。

• LoRAの追加による、特定テイストや作風、被写体の学習
• 業務内容に応じた独自モデルへの差し替えや複数モデルの使い分け
• 社内ブランドに合わせた色味・構図・画風のスタイル固定
• プロンプトテンプレートや自動生成フローの標準化

例えば、広告制作ではブランドガイドラインに沿った表現を安定して出力、EC運用では商品画像の構図や背景を統一した運用が可能です。

属人化しがちなクリエイティブ作業を再現性のある業務プロセスに落とし込める点は、ローカル運用ならではのメリットです。

ネットワーク環境に依存せず安定稼働

クラウド型画像生成AIは、多くの利用者が同じシステム環境を利用する仕組みです。そのため、利用者増加やシステム障害に伴い、処理待ち時間の増加や突発的なサービスの停止が起こり得ます。

一方、ローカル環境での画像生成AIはインターネット接続が不要なため、ネットワーク状況に左右されない安定した運用が可能です。外部サービスの障害やメンテナンスの影響を受けず、アクセス集中による生成待ちやキュー待機も発生しません。

締切が厳しい制作業務や画像生成を日常的に組み込む運用フローでは、安定稼働が必須です。その点でローカル画像生成AIの活用は、業務効率と運用の安定性を高める賢明な選択といえます。

ローカル画像生成AIツールの選び方

以下では、ローカル画像生成AIツールの選び方を紹介します。

生成目的に合ったモデルの特性で選ぶ

ローカル画像生成AIは、モデルごとに必要なハードウェア要件や得意分野が異なります。そのため、目的と合わないモデルを選ぶと、品質不足や処理速度の低下を招きます。

主な生成目的に合わせた選び方は、以下のとおりです。

ローカル画像生成AIのモデル選定では、生成目的に応じて品質・速度・専門性のうち、どれを優先するかを決めるとスムーズです。例えば、広告やLPなど品質が成果に直結する用途では、高品質な大規模モデルが有力候補に挙がります。

そのうえで、必要となるGPU性能やVRAM容量を整理し、自社のハードウェア環境と照らし合わせて検討すると、業務に最適なモデルを見極められます。

初心者か上級者かで操作性を選ぶ

ローカル画像生成AIツールは、利用者のスキルレベルごとに適した操作性が異なります。

例えば、初心者と上級者では、以下のように適した操作性に違いがあります。

初心者には、Z-ImageやInvokeAIのように、プロンプト入力や生成設定が少なく、直感的に操作できるツールが適しています。専門知識がなくても一定品質の画像を生成でき、営業や広報など非エンジニア部門への展開も簡単です。

一方、開発者や制作担当が多い現場への導入では、UIのわかりやすさよりも拡張性や自動化への対応力を重視すべきです。例えば、Stable Diffusionをはじめ、バッチ生成や自動処理パイプラインへの組み込みなど、運用の自由度の高いツールが向いています。

選定する際は、使用者を明確にしたうえで、操作の難易度と機能の深さのバランスを見極めることが重要です。

拡張性

ローカル画像生成AIを業務で長期的に活用したい場合は、拡張性の高いツールを選定する必要があります。

画像生成AIは、単に画像を生成するだけでなく、デザイン制作や広告運用、EC運用などの業務フローに組み込むと、投資対効果が向上します。

特に注目したい拡張性は、以下のとおりです。

• バッチ生成：商品画像や広告バリエーションなどをまとめて生成できるため、作業時間を大幅に削減
• LoRA・ControlNetへの対応：LoRAによる作風や被写体の追加学習や、ControlNetによる構図や線画の制御に対応していれば、狙った表現を安定して出力

これらの拡張機能搭載ツールを導入すると、初期はシンプルな運用から始め、将来的に自動化や専門化を進める段階的な活用が可能です。

長期運用を見据えた保守性を評価

ローカル画像生成AIは自由度が高い反面、クラウドのように運営側が自動でメンテナンスを実施する仕組みはありません。そのため、ローカル画像生成AIを導入する際は、長期的な安定運用を視野に入れ、保守性を基準に選ぶことも重要なポイントです。

主に確認すべきポイントは、以下のとおりです。

• 環境を維持・再現できるか：GPUドライバやCUDA、各種ライブラリのバージョンを管理し、更新や再構築が発生しても同じ環境を再現できるか
• アップデートに対応できるか：モデル更新やUI・拡張機能のアップデート時に、動作検証やロールバックができるか
• エラーやトラブルを解決できる環境があるか：コミュニティやドキュメントが充実しており、エラー発生時に解決策を参照できる情報源があるか
• 社内展開しやすいか：インストール手順や設定が簡潔で、他部署や新メンバーにも展開できるか

拡張性と保守性の両面を重視して選定すると、長期的に価値を生む画像生成AIが構築できます。

ローカル画像生成AIツール6選【目的別おすすめ】

以下では、ローカル環境で利用できる代表的な画像生成AIツールを6つ紹介します。

1.Illustrious XL

Illustrious XLは、高度なプロンプトや設定なしに高解像度な画像を手軽に作れるローカル画像生成AIです。

プロンプトを補強するTag Boosterや、雰囲気やストーリー性を高めるMood Enhancerといった自動プロンプト機能が特徴的です。自動プロンプト機能により、専門的な用語を使わずに、アイデアを入力するだけで高品質な画像を生成できます。

また、ビジュアルスタイルを選択するだけで、雰囲気や質感、個性を簡単に調整する機能もあります。

Illustrious XLは、デザインやプロンプトの専門的な知識がないユーザーにおすすめなツールです。

2.Stable Diffusion

Stable Diffusionは、拡張性が高く、さまざまなシーンで広く利用されているローカル画像生成AIの代表的なツールです。

プロンプトによる高度な出力制御が魅力です。スタイル指定や構図、プリセットなど、さまざまなテキスト入力を組み合わせ、狙った表現を細かく調整できます。

また、画像生成にとどまらず、画像の一部修正や画像の拡張にも対応しており、既存画像を活かした編集や再構成も可能です。

Stable Diffusionは商用利用が可能なため、広告素材やWeb制作など、ビジネス用途にも安心して活用できます。そのため、業務フローに組み込みたい場合に最適なツールです。

3.ComfyUI

ComfyUIは、ノードベースで生成フローを構築できるローカル画像生成AIです。

特徴は、キャンパス上でノードを接続し、ワークフローを視覚的に設計できる制御性です。生成プロセスの途中での分岐や条件ごとに処理を切り替えるなど、フローを柔軟に設計できます。

また、ワークフローは保存・共有・再利用ができ、生成された画像や動画、3Dファイルにはメタデータが含まれます。これらをComfyUIにドラッグ＆ドロップするだけで、同じワークフローを即座に再現できます。

さらに、ライブプレビュー機能により、ワークフローを調整しながらリアルタイムで結果の確認が可能です。変更内容が即座に反映され、試行錯誤や反復作業を高速に進められる点が魅力です。

このような特徴から、ComfyUIは生成フローを細かく制御したいエンジニアや制作担当者など、上級者向けのローカル画像生成AIツールといえます。

4.Z-Image

Z-Imageは、短時間で高品質な画像を生成できるローカル画像生成AIツールです。

生成に必要な手順はわずか8ステップと少なく、企業向けH800 GPU環境ではサブ秒レベルの推論遅延を実現しています。

これほど高速でありながら画質面も妥協がなく、ディテールや照明、テクスチャを精密に制御でき、写真レベルのリアリズムを再現可能です。

また、VRAMの使用効率の高さも特徴です。16GB未満のVRAMを搭載したコンシューマ向けGPUでもスムーズに動作するため、ハイスペックなハードウェアを用意する必要がありません。

Z-Imageは、生成スピードを重視する制作業務や、軽量なハードウェア環境しか準備できない場合に適したツールです。

5.Flux.2

Flux.2は、製品写真やロゴデザインなど、実務で活用できる画像を生成できるローカル画像生成AIです。

以下のように、用途や求める品質レベルに応じて選べる3種類のモデルを用意しています。

まずは実務に必要十分なモデルから導入し、要件の高度化に合わせて上位モデルへ拡張するなど、段階的な活用が可能です。そのため、長期運用を前提とした導入に最適です。

6.InvokeAI

InvokeAIは、AIワークフローを完全に制御する必要があるクリエイターのために開発されたローカル画像生成AIツールです。

セルフホスティングに対応しており、Apache 2.0ライセンスのもとで完全にカスタマイズできる点が特徴です。また、レイヤーベースのキャンバス編集機能を備えた高機能なWeb UIを提供しています。

一方、企業利用においては注意点もあります。Invokeのホスト型プラットフォームは、創設チームがAdobeへ入社したことを背景に閉鎖され、現在はコミュニティ主導でメンテナンスが継続されている状態です。

そのため、業務利用の場合は予告なくサポート終了になるリスクを踏まえ、導入しましょう。

ローカル画像生成AIのおすすめ用途

以下では、ローカル画像生成AIの活用が向いている用途を紹介します。

Webサイト・広告用ビジュアル制作での活用

ローカル環境では、新商品情報やクライアント情報などの社外秘データを外部サーバーに送信せずに画像化できます。また、色味や構図、雰囲気の異なるビジュアルを短時間で複数生成できるため、ABテスト用素材の作成や顧客への複数案提示にも迅速な対応が可能です。

したがって、ローカル画像生成AIはスピード感を保ちつつ、セキュリティや表現の自由度も確保できるため、マーケティングでは以下のような活用ができます。

• 広告バナーやLP用ビジュアルの作成
• Webサイトのメインビジュアルや背景画像の制作
• 提案書や企画書に使用するイメージ素材の作成

ローカル画像生成AIは、機密情報を扱いながら複数案を素早く作成できるため、広告・Web制作業務で即戦力となります。

EC・商品開発におけるイメージ作成

ローカル環境では、生成回数に制限がなく、従量課金も発生しないため、コストを気にせず何度でも試作を重ねることが可能です。

そのため、以下のようなEC運営や商品開発におけるイメージ作成業務に活用できます。

• 商品コンセプトを可視化するイメージ画像の作成
• カラーバリエーション・構図違いの画像を短時間で量産
• ABテスト用のビジュアル素材の生成

このように活用すると、意思決定のスピードが向上し、企画段階での手戻り削減や売上機会の最大化につながります。

プロトタイプ・コンセプトビジュアル作成

ローカル環境ではネット接続が不要なため、研究段階の技術情報や未公開仕様など機密情報を外部に出さずに検討を重ねられます。研究開発部門や新規事業開発など、情報管理が特に厳しい領域でも、反復検討を安心して行えます。

そのため、ローカル画像生成AIは、以下のようなプロダクト開発やUX/UI設計の初期フェーズにおいても有効です。

• プロダクトデザインの初期案・方向性検討
• UX/UIにおける世界観やトーン＆マナーの検証

このように活用すると、アイデア段階でのビジュアル化を素早く行えるため、抽象的な構想をチーム内で簡単に共有できます。

社内向け資料や教育コンテンツの制作

ローカル画像生成AIは、外部サービスの利用規約や商用制限を過度に気にすることなく、社内用途に最適化したトーンや表現の画像を生成できます。

そのため、以下のような社内限定で利用する資料や教育コンテンツの制作にも適しています。

• 研修資料・業務マニュアルに使用する挿絵や図解
• 社内報・全社プレゼンテーション資料のビジュアル作成
• eラーニング教材向けのイラストや概念図の生成

社内資料用のイメージが見つからない場合は、ローカル画像生成AIの導入を検討すると良いでしょう。

大量・高頻度の画像生成が必要な業務

ローカル画像生成AIは、初期投資としてGPUや環境構築コストは発生するものの、運用開始後のランニングコストは低く抑えられます。生成回数が多いほど1枚あたりのコストが下がり、投資対効果が高まります。

そのため、以下のような大量かつ高頻度の画像生成が必要な業務での活用がおすすめです。

• SNS投稿用画像の定期・自動生成
• 多言語展開や多パターンが必要なビジュアル素材の作成
• バッチ処理やワークフローに組み込んだ自動生成パイプラインの構築

広告運用やSNS運用、コラム記事制作など、画像を作り続けるコンテンツ制作業務では特に役立ちます。

セキュリティ要件が厳しい業界・組織

ローカル環境でのオンプレミス運用であれば、すべてのデータを自社管理下に置いたまま画像生成AIを活用できます。プロンプトや生成画像、学習データを外部に送信することなく、セキュリティポリシーや業界ガイドラインに準拠した運用が実現します。

そのため、以下のような特に高いセキュリティ要件が求められる業界や組織、部門でも活用可能です。

• 設計図や試作品イメージ、開発中製品のビジュアルを検討する製造業
• 研究資料や説明用イメージ、教育用コンテンツを生成したい医療・ヘルスケア関連
• 法務・知財・研究開発部門など、厳格な情報管理が求められる部門
• 社外秘の企画資料や製品デザインをもとに画像を生成する組織
• 顧客情報を扱う金融業や法務部門

ローカル画像生成AIは、セキュリティ要件が高く生成AIを利用できない組織において、現実的な活用手段です。

画像生成AIをローカル環境で使う際の注意点

以下では、画像生成AIをローカル環境で使う際の注意点を紹介します。

ハードウェアのスペックが強く求められる

画像生成AIをローカル環境で運用する場合、ハードウェア性能が生成品質と業務効率に直結します。

計算リソースが不足していると、生成速度の低下や処理の中断を招き、業務遅延や運用停止につながります。

そのため導入前に、利用予定のツールや生成解像度、同時処理数などの運用要件を踏まえたうえで、必要なスペックを見極めることが重要です。

スペックの目安は、以下のとおりです。

特に、高解像度の生成や大量のバッチ生成を行う場合は余裕のある構成にしましょう。

継続的な保守・アップデート体制が必要

ローカル画像生成AIは、クラウド型のように運営側が自動でメンテナンスしてもらえないため、環境管理はすべて自社で対応が必要です。

具体的には、以下のような保守・アップデートが定常的に発生します。

• Python本体や関連ライブラリのバージョン管理
• GPUドライバやCUDAの更新・互換性確認
• UIツールや拡張機能のアップデート対応
• モデル更新時の動作検証や不具合対応

保守管理は、環境構築手順や更新履歴をドキュメント化し、複数人で管理できる体制を構築することで、長期的な安定運用につながります。

ライセンスや利用規約の事前確認

画像生成AIやデータのなかには、用途に制限を設けられているものもあります。そのため、導入の際は、利用規約に記載される、以下のルール確認が不可欠です。

• 商用利用の可否
• 生成物の利用範囲
• 再配布や改変に関する制限
• 使用予定のモデル・LoRA・拡張機能のライセンス

特に業務利用やクライアントワークでは、ライセンス確認を怠ると、利用停止や差し替えを求められる場合もあります。

安心して画像生成AIを活用するためにも、ライセンスや商用利用の可否を整理したうえで、運用ルールを定めておくことが大切です。

生成画像の管理ルールを社内で策定

ローカル環境で画像生成AIを運用する場合、生成画像の管理責任はすべて自社にあります。

クラウドサービスのように権利関係や利用履歴を自動で管理する仕組みはないため、管理ルールがないと権利関係や利用範囲を巡るトラブルが生じます。

そのため、以下を社内ルールとして定義しておくことが重要です。

• 商用利用・二次利用の可否や利用範囲：広告やWeb掲載、販売素材など、用途ごとに利用可否を明確化
• 社外公開やクライアント納品時の確認フロー：公開前のチェック担当者や承認プロセス、確認項目を事前に策定
• 誰が・いつ・どのモデルで生成したか：使用モデルやLoRA、生成日時を把握できるように記録

運用・管理ルールを整備すると、従業員ごとに判断基準がぶれず、画像生成AIを業務で安全に利用できます。

ローカル環境でもセキュリティ対策は必須

外部クラウドを利用しなくても、社内ネットワーク共有やリモートアクセスなどの経路から、情報は漏えいします。特に、VPN経由での不正利用や、権限管理が不十分な共有フォルダを通じた情報流出は、ローカル運用でも起こりやすいリスクです。

そのため、ローカル環境だからこそ、誰でも自由に使える状態にならないよう、以下のように技術面と運用面の両方でセキュリティを設計することが重要です。

• アクセス権限の制御：利用者や部署ごとに権限を設定し、不要なアクセスを防止
• 利用ログの取得：不正利用やトラブル時に追跡するために、誰がいつどのモデル・データを利用したかを記録
• 持ち出しルールの明確化：モデルデータや生成画像の社外持ち出し可否、保存先、共有方法を明文化

運用ルールとセキュリティ体制の整備により、内部不正やヒューマンエラーによる情報漏えいリスクを抑えられます。

まとめ：ローカル画像生成AIで安全・効率的な画像制作を実現しよう

ローカル画像生成AIは、情報を外部に送信せずに使えるセキュリティ性と、業務に合わせてカスタマイズできる拡張性を兼ね備えています。

セキュリティと効率性の両立が求められる今だからこそ、ローカル画像生成AIを活用し、安全かつ高速な画像制作環境を実現しましょう。

生成した画像の安定運用は、Imgixまでお気軽にご相談ください。