文化財修復師が生成AIの復元イメージ制作を収入源にする方法｜単価相場と案件獲得 2026

2026年1月27日

前田壮一

この記事のポイント

✓文化財修復師が生成AIによる復元イメージ制作で収益化する方法を徹底解説
✓Stable DiffusionやMidjourneyなど主要ツールの比較
✓著作権や学術的正確性のリスクまで

まず、安心してください。「文化財修復師生成AI 復元イメージ収益化」と検索してこの記事にたどり着いた皆さんは、おそらく「自分の専門知識を活かして新しい収入源を作れないか」と考えているはずです。結論から言うと、文化財修復の知見を持つ人が生成AIで復元イメージを制作する仕事は、2026年現在、確実に需要が生まれつつある分野です。私も43歳でメーカーを退職してフリーランスになった人間として、専門性を持つ人がその知識をデジタル領域に展開することの価値を、身をもって実感してきました。この記事では、文化財修復師が生成AIによる復元イメージ制作をどう収益化するか、使うべきツールの比較、単価相場、そして正直に伝えるべきリスクまで、順を追って解説します。

文化財修復と生成AIの現在地｜市場動向と社会的背景

最初に、なぜ今このテーマが注目されているのか、マクロな視点から整理しておきます。焦って個別のツールや案件の話に飛びつく前に、市場全体の構造を理解しておくことが、長く続く収益化への近道だからです。

文化財修復の仕事と収入の実情

文化財修復師は、絵画、仏像、古文書、建造物などの文化財を科学的な調査に基づいて保存・修復する専門職です。国宝や重要文化財の修復には選定保存技術保持者などの高度な資格や長い修業期間が求められ、養成機関を出てから一人前になるまで10年前後かかると言われる世界です。

一方で、収入面の実情は厳しいものがあります。文化財修復の仕事は国や自治体の予算、寺社や美術館の発注に依存しており、案件の波が大きい。若手や中堅の修復師の年収は300万円〜450万円程度にとどまるケースが多く、工房に所属せずフリーで活動する場合は、さらに収入が不安定になりがちです。だからこそ、本業の専門性を活かした副収入の柱を持つことには、大きな意味があります。

私自身、メーカーで品質管理をしていた頃、「この知識は社外では通用しないのでは」と思い込んでいました。しかし実際にフリーランスになってみると、専門知識そのものよりも「専門知識を持つ人が書いた文章、作った成果物」への需要が驚くほど大きかった。文化財修復の世界でも、同じ構造の変化が起きています。

生成AIが文化財分野に入ってきた背景

2022年以降のStable DiffusionやMidjourneyの登場で、画像生成AIは一気に実用レベルに達しました。文化財の分野では、欠損した壁画の彩色復元シミュレーション、焼失した建造物の外観再現、劣化した絵画の「修復後イメージ」の可視化といった用途で、生成AIの活用が研究・実務の両面で進んでいます。

重要なのは、生成AIによる復元イメージが「修復作業そのものの代替」ではなく、「修復前の意思決定や、一般公開向けの可視化を支援するツール」として使われている点です。海外の研究動向を紹介した記事でも、この点は明確に指摘されています。

また、AIは歴史的建造物のデジタル複製やバーチャル再現の作成にも貢献し、繊細な遺物に直接触れることを最小限に抑えつつ、没入感のある体験を提供します。これらのデジタルモデルは、修復や教育目的において貴重な参照資料となります。

つまり、生成AIの復元イメージは「実物に触れずに検討・共有できる参照資料」として価値を持ちます。ここに、実物の修復技術とは別の、新しい仕事の領域が生まれているわけです。

デジタル文化財市場は拡大トレンド

日本国内でも、文化庁が推進する文化財のデジタルアーカイブ化、観光庁による文化観光コンテンツの高度化、自治体の地域資源活用事業など、文化財×デジタルの予算は年々増えています。博物館・美術館のデジタル展示、VR/AR再現コンテンツ、NHKや出版社の歴史番組・書籍向けCG復元など、復元イメージの発注元は多様化しました。

科研費（KAKENHI）でも文化財のデジタル復元に関する研究プロジェクトが複数採択されており、統計的画像処理や機械学習を使った復元技術は学術的にも確立されつつあります。研究成果が実務に降りてくる流れは今後さらに加速すると見てよいでしょう。市場としてはまだニッチですが、供給側（文化財の専門知識と生成AIスキルを両方持つ人材）が圧倒的に少ないため、先行者にとっては競争の緩い市場です。

文化財修復師だからできる「復元イメージ制作」という仕事

次に、本題である「復元イメージ制作」がどんな仕事なのか、なぜ修復師の専門性が決定的な差別化要因になるのかを掘り下げます。

復元イメージとは何か

復元イメージとは、劣化・欠損・焼失した文化財の「本来の姿」や「修復後の姿」を視覚的に再現した画像やCGのことです。具体的には次のような制作物が該当します。

剥落した壁画・障壁画の彩色復元図
焼失・倒壊した建造物の外観再現イメージ
退色した絵画・染織品の当初色彩のシミュレーション
欠損した仏像・工芸品の完形イメージ
修復方針を検討するための「修復後予測図」

従来、こうした復元図は日本画家やCG制作会社が手作業で描いており、1点あたり数週間から数ヶ月、費用も数十万円〜数百万円かかるのが普通でした。生成AIを使えば、下絵やバリエーション検討の工程を大幅に短縮でき、制作期間とコストを圧縮できます。発注側から見れば「今まで予算的に諦めていた復元可視化が、現実的な価格で頼めるようになった」わけで、ここに新しい市場が生まれています。

なぜ修復師の専門知識が決定的なのか

「生成AIで画像を作るだけなら、AIイラストレーターでもできるのでは」と思う方もいるでしょう。実際、プロンプトを書いて美しい画像を出すだけなら、専門知識は不要です。しかし文化財の復元イメージには、一般のAI画像制作と決定的に違う要件があります。それは学術的正確性です。

例えば平安時代の仏像の彩色復元なら、当時使われていた顔料（群青、緑青、丹、胡粉など）の発色、截金の文様パターン、光背の形式といった知識がなければ、「それらしいが時代考証的に間違った画像」ができあがります。生成AIは学習データに含まれる中国や東南アジアの仏教美術の特徴を混ぜてしまうことが頻繁にあり、専門家が見れば一発でわかる誤りを平気で出力します。

この「AIの出力を専門知識で検証・修正できる」能力こそが、文化財修復師の最大の武器です。発注側の博物館や自治体は、間違った復元イメージを公開してしまうリスクを何より恐れます。だからこそ「生成AIを使えて、かつ内容の正しさを担保できる人」に仕事が集まる構造になっているのです。

実際の活用シーン

復元イメージの発注元と用途は、想像以上に幅広いです。

博物館・美術館: 企画展のパネル・映像展示、音声ガイド連動コンテンツ
自治体・教育委員会: 史跡整備の説明板、文化観光コンテンツ、地域学習教材
出版社・メディア: 歴史書籍・雑誌の図版、テレビ番組・ドキュメンタリーのCG素材
寺社・所有者: 修復勧進（資金集め）のための「修復後イメージ」広報物
観光・DMO: AR復元アプリ、多言語観光コンテンツ

特に注目したいのが、寺社の修復勧進向けの用途です。修復には多額の費用がかかるため、寄付を募る際に「修復するとこうなります」という完成予想図があると訴求力が大きく変わります。修復師なら修復方針を正確に理解しているため、勧進用イメージの制作は本業との親和性が極めて高い仕事です。

復元イメージ制作に使える生成AIツール比較

ここからは実務の話です。復元イメージ制作に使える主要な生成AIツールを比較します。結論を先に言うと、本命はStable Diffusion（ComfyUI）、補助にPhotoshopの生成AI機能、案件によってMidjourneyという使い分けが2026年時点の現実解です。

Stable Diffusion（ComfyUI / AUTOMATIC1111）

Stable Diffusionはオープンソースの画像生成AIで、復元イメージ制作において最も重要なツールです。理由は3つあります。

第一に、ControlNetやインペインティング（部分再生成）が使えること。復元イメージでは「現存部分は一切変えず、欠損部分だけを補完する」精密な制御が必須です。ControlNetで線画や深度情報を固定し、欠損箇所だけをマスクして生成する方法は、Stable Diffusion系でしか実現できません。

第二に、LoRA（追加学習）で特定の様式を学習させられること。例えば特定時代の仏画の作風、特定の顔料の質感などを数十枚の画像から学習させ、時代考証に沿った出力に寄せることができます。

第三に、ローカル環境で動かせるため、未公開の文化財画像を外部サーバーに送らずに済むこと。文化財の調査画像は所有者との契約上、外部クラウドへのアップロードが禁止されるケースが多く、これは実務上の決定的な利点です。必要なPC環境はVRAM 12GB以上のGPU搭載機が目安で、初期投資は25万円〜40万円程度を見込んでください。

なお、Stable Diffusionを使った仕事の種類や始め方は、画像生成AI（Stable Diffusion等）のお仕事で報酬の目安を含めて詳しく解説されています。復元イメージに限らず画像生成AI案件の全体像を知りたい方は、まずこちらに目を通すことをおすすめします。

Midjourney

Midjourneyは出力画像の美しさ・完成度で頭一つ抜けたツールです。プロンプトだけで雰囲気のある高品質画像が得られるため、「厳密な考証よりも訴求力が重要な用途」、例えば観光ポスターのイメージビジュアルや、企画提案段階のコンセプトアートには最適です。

ただし復元イメージの本番制作には弱点があります。部分的な修正制御がStable Diffusionほど細かくできず、既存画像の「欠損部分だけの補完」が苦手です。また、クラウドサービスのため未公開資料のアップロードには契約上の注意が必要です。月額10ドル〜60ドルのサブスクリプション制で、初期投資が小さいのは利点なので、「提案用ビジュアルはMidjourney、本番制作はStable Diffusion」という併用が現実的です。

Adobe Photoshop（生成塗りつぶし）+ Firefly

Photoshopの生成塗りつぶし（Generative Fill）は、既存画像の一部をAIで補完する機能です。修復師にとっての利点は、Adobe Fireflyが権利処理済みデータで学習されており、商用利用時の著作権リスクが低いと明言されている点です。公的機関への納品物では「学習データの権利関係」を問われることが増えており、この安心感は営業上の武器になります。

弱点は、日本の文化財に特化した様式の再現力が弱いことです。あくまで写真的な補完が得意なツールなので、彩色復元のような様式的な生成には向きません。傷や汚れの除去シミュレーション、背景の整え、納品データの最終仕上げといった工程で使うのが適切です。Creative Cloudフォトプランなら月額2,380円から使えます。

比較表と選び方

項目	Stable Diffusion	Midjourney	Photoshop生成AI
部分補完の精密制御	◎（ControlNet/inpaint）	△	○
様式の追加学習	◎（LoRA）	×	×
出力の即戦力品質	○（調整前提）	◎	○
未公開資料の秘匿性	◎（ローカル可）	△（クラウド）	△（クラウド）
権利リスクの低さ	△（モデル依存）	△	◎
初期コスト	高（GPU機材）	低	低
学習コスト	高	低	低

選び方の結論はシンプルです。収益化を本気で目指すならStable Diffusionの習得は避けて通れません。精密な部分補完と秘匿性という、文化財案件の2大要件を満たせるのがこれだけだからです。一方、最初の一歩としてはPhotoshop生成塗りつぶしかMidjourneyで生成AIの感覚をつかみ、並行してStable Diffusionのローカル環境構築に進むのが挫折しにくいルートです。

ちなみに、制作したポートフォリオを公開するサイト選びでは、WixとSquarespaceを比較｜ポートフォリオサイトに最適なのはどっち？【2026年版】が参考になります。復元イメージはビジュアルが命なので、ギャラリー表示に強いプラットフォームを選んでください。

収益化の具体的なルート4つ

ツールを使えるようになったとして、実際にどうやってお金に変えるのか。現実的なルートは4つあります。

ルート1: 博物館・自治体・出版社からの受託制作

最も単価が高いのは、公的機関やメディアからの直接受託です。企画展のパネル用復元図で1点5万円〜30万円、史跡整備の説明板イラストで10万円〜50万円、書籍・番組向けは内容次第でそれ以上という水準感です。生成AI活用により従来のCG制作会社より短納期・低価格を提示できるため、価格競争力があります。

このルートの入口は、本業での人脈です。修復の仕事で付き合いのある学芸員や教育委員会の担当者に「生成AIで復元イメージも作れます」と伝えておくだけで、声がかかる可能性があります。実績が1件でもできれば、博物館業界は横のつながりが強いので紹介が連鎖しやすい。

ルート2: クラウドソーシング・マッチングサイト経由

在宅ワークのマッチングサイトには、AI画像生成の案件が継続的に掲載されています。文化財復元そのものの案件はまだ少ないですが、「歴史コンテンツのAIイラスト制作」「和風・時代物のAI画像生成」「AI画像の品質チェック・修正」といった隣接案件は豊富です。単価は1点3,000円〜3万円程度と受託より低いものの、実績とポートフォリオを積む場として価値があります。

手数料の観点も重要です。仲介手数料が10%〜20%かかるサイトが多い中、手数料0%で発注者と直接取引できるマッチングサービスも存在するので、継続案件になりそうな相手とは手数料負担のない場で長期契約に移行するのが収益性を高めるコツです。

ルート3: 監修・コンサルティング

自分で画像を作るのではなく、他者が作ったAI復元イメージの時代考証チェックや、博物館のAI活用プロジェクトへの助言で報酬を得るルートです。監修料は1件2万円〜10万円、継続顧問なら月額契約も狙えます。制作スキルが浅くても専門知識だけで参入できるため、実は修復師にとって最も早く収益化できるルートかもしれません。AI制作会社側も「文化財の専門家に監修してほしいが、どこに頼めばいいかわからない」状態なので、発信して見つけてもらうことが重要です。

ルート4: コンテンツ発信・講座

復元プロセスの解説記事、YouTube動画、オンライン講座といった発信型の収益化です。即金性は低いですが、ルート1〜3の営業資産になるうえ、広告収益や講座販売が積み上がれば安定収入になります。技術解説の執筆は文章力も問われますが、専門家の一次情報は希少価値が高く、ライティング案件の単価も上がりやすい。執筆業の報酬水準は著述家，記者，編集者の年収・単価相場で確認できます。専門分野を持つライターは平均より高い単価を狙えることがデータからも読み取れます。

私の場合も、品質管理の技術文書ライティングから始めて、その実績がコンサル契約につながりました。制作、監修、発信の3つは互いに営業し合う関係にあります。1本の柱に絞らず、小さく3本立てるのが40代からの現実的な戦略です。

必要なスキルと学習ステップ

「自分は手仕事の職人で、デジタルは苦手」という方も多いはずです。安心してください。必要なスキルは段階的に身につければ十分です。標準的な学習ステップを示します。

ステップ1: 生成AIの基礎リテラシー（1〜2ヶ月）

まず、生成AIの仕組み、できること・できないこと、著作権を含む法的リテラシーを体系的に学びます。ここを飛ばすと、後述する権利トラブルで信用を失いかねません。体系的な学習の目標として資格を使うのも有効で、生成AIパスポートは生成AIの基礎知識と法的リスク・倫理を問う検定として、非エンジニアの入門に適しています。合格までの学習時間の目安も短く、履歴書や提案書に書ける「AIリテラシーの証明」として営業面でも機能します。

ステップ2: 画像生成の実践（2〜4ヶ月）

PhotoshopやMidjourneyで生成の感覚をつかんだら、Stable Diffusionのローカル環境を構築し、インペインティングとControlNetを重点的に練習します。題材は著作権の切れたパブリックドメインの美術品画像（各地の博物館がオープンデータとして公開しているもの)を使えば、権利面で安全に練習できます。

正直に言うと、私はこの段階で一度挫折しかけました。50代を目前にした人間には、ComfyUIのノードだらけの画面は暗号にしか見えなかった。それでも1日30分と決めて触り続けたら、3ヶ月目にようやく「思い通りに部分補完できた」瞬間が来ました。若い人より時間はかかります。でも、かかった時間の分だけ、他の同世代が参入してこない参入障壁になってくれます。

ステップ3: ポートフォリオ制作と営業（1〜2ヶ月）

パブリックドメイン作品を題材に、「劣化した現状→AI復元イメージ→考証の根拠解説」をセットにした事例を3〜5点作ります。この「考証の根拠解説」が最重要です。画像だけなら誰でも作れますが、根拠を文章で示せるのは専門家だけ。これが発注者に対する信頼の証明になります。

なお、Web系のスキル証明を強化したい場合はWeb系資格を徹底比較｜Webクリエイター・HTML5・Webライティングどれを取る？で自分に合う資格を検討するとよいでしょう。また、AI活用をマーケティングやセキュリティ面まで広げた仕事の全体像はAI・マーケティング・セキュリティのお仕事にまとまっています。復元イメージ制作の周辺には、こうした隣接スキルで受けられる案件も多く存在します。

単価相場と案件の実情｜正直な数字

ここでは、良い数字も厳しい数字も正直に書きます。

まず厳しい話から。「文化財修復 AI復元」というド真ん中の求人・案件は、2026年時点でまだ多くありません。検索してすぐ見つかる常設の求人があるような市場ではない。これが現実です。仕事は「待って見つける」ものではなく、「提案して作る」ものだと考えてください。

一方で、単価水準は悪くありません。整理すると以下のようになります。

収益化ルート	単価目安	継続性
公的機関・出版の受託制作	1点5万円〜50万円	案件単位・紹介連鎖あり
クラウドソーシング隣接案件	1点3,000円〜3万円	継続案件化しやすい
監修・考証チェック	1件2万円〜10万円	顧問契約化の可能性
発信・講座	月数千円〜（積み上げ型）	ストック性が高い

副業として月3万円〜10万円の水準なら、月2〜4件の小規模案件で現実的に到達できます。本業の繁忙期・閑散期に合わせて受注量を調整できるのも、この仕事の利点です。逆に、開始直後から高収入を期待するのは禁物です。最初の3〜6ヶ月は実績作りの期間と割り切り、低単価案件やポートフォリオ制作に充てる覚悟が要ります。

また、生成AIスキルはIT職種全般の単価相場と連動して評価される傾向があります。参考としてソフトウェア作成者の年収・単価相場を見ると、デジタルスキル人材の報酬水準が可視化されており、自分の提案単価を決める際のベンチマークになります。技術系の資格でいえばCCNA（シスコ技術者認定）のようなインフラ系資格を持つ人材の単価データも公開されており、「資格や専門性が単価にどう反映されるか」の相場観を養うのに役立ちます。

発注者に刺さる提案の作り方

案件が「提案して作る」ものである以上、提案の質が収益を左右します。私が技術系の受託で学んだ、専門職の提案に共通する型を共有します。

第一に、相手の課題を先に言語化することです。「AI復元イメージを作れます」ではなく、「企画展のパネルで来館者に修復前後の変化を伝えたいが、CG制作会社に頼むと予算が合わない。その課題を、修復方針を理解している私が生成AIで解決できます」と書く。発注側が稟議を通しやすい言葉を、こちらが用意してあげるのです。

第二に、比較対象と価格根拠を示すことです。従来のCG制作会社なら数十万円かかる制作物を、生成AI活用でどの程度の価格と納期で提供できるのか。概算でも数字を出すと、検討の土俵に乗りやすくなります。

第三に、小さな試作から入ることです。いきなり本契約を求めず、「まず1点、試作を低価格でお作りします」と提案する。文化財関係の組織は前例と実績を重視するため、小さな成功事例を作ってから本発注につなげる二段構えが有効です。実際、この方法は組織側の担当者にとっても上司を説得しやすく、双方にとって合理的な進め方になります。

収益化した後の実務として、確定申告や経理も避けて通れません。会計ソフト選びは弥生会計とfreeeを比較｜個人事業主・フリーランスはどちらを選ぶべき？【2026年版】が判断材料になります。開業初年度から帳簿を整えておくと、青色申告特別控除で最大65万円の控除を受けられます。詳細な要件は国税庁の情報を確認してください。

リスクと倫理｜メリットだけでは語れない部分

この分野に参入するなら、必ず理解しておくべきリスクが3つあります。メリットだけ並べて皆さんの背中を押すことは、私にはできません。

リスク1: 著作権と所有者の権利

文化財そのものの著作権は多くの場合切れていますが、文化財の「写真」には撮影者の著作権が発生し得ます。また、所蔵者が撮影・利用に関する規程を設けているケースがほとんどです。調査画像を無断でAIに入力すれば、契約違反や信頼失墜に直結します。案件ごとに、①元画像の権利、②AI入力の可否、③生成物の権利帰属、④公開範囲を必ず書面で確認してください。この確認プロセス自体が、専門家としての信頼を高める営業行為でもあります。

リスク2: 学術的正確性とハルシネーション

生成AIは「もっともらしい嘘」を平気で出力します。存在しない文様、時代の混ざった様式、根拠のない彩色。復元イメージが「学術的な復元」なのか「イメージ想像図」なのかを明示しないまま公開すると、誤った歴史認識を広めることになりかねません。納品物には必ず「本イメージはAIを活用した推定復元であり、○○の資料に基づく」といった注記を付ける運用を徹底すべきです。ここを丁寧にやれる人が、長期的に選ばれ続けます。

リスク3: 業界内の倫理的議論

修復業界には「安易なデジタル復元は文化財の真正性を損なう」という慎重論が根強くあります。AIによる修復支援の研究者たち自身が、その効果とともに倫理的な検討の必要性を指摘しています。

修復シミュレーションと結果予測: AIは、提案された修復手法をデジタル上でシミュレーションし、修復後の文化財の状態を予測する能力を持ちます。これにより、修復士は実際に作業を行う前に、様々な修復方法の効果やリスクを仮想的に検証できます。例えば、AIが修復による色の変化や、素材の安定性への影響を予測することで、最も適切な修復アプローチを事前に選択し、修復の失敗リスクを20%低減することが可能です。

このように、AIは実際の修復判断を支援する道具として有効性が示されつつありますが、だからこそ「シミュレーションと実作業の違い」「推定と断定の違い」に自覚的である必要があります。業界の中で信頼を保ちながら収益化するには、デジタル復元の限界を誰よりも正直に語れる立場を取ることです。逆説的ですが、それが最強の差別化になります。

独自データから見る、修復師×生成AIの現実的なポジション

最後に、フリーランス・副業マッチング市場のデータから、この分野の立ち位置を客観的に考察します。

在宅ワークマッチングサイトの求人カテゴリを見ると、画像生成AI関連の仕事は「イラスト・デザイン制作」「コンテンツ制作補助」「AI活用支援」の3領域に分散して掲載されており、専門特化型の人材ほど高単価帯で成約する傾向があります。汎用的な「AIで画像作れます」人材は価格競争に巻き込まれる一方、「和装の時代考証ができる」「仏教美術がわかる」といった特化型は代替が効かないため、単価交渉力を維持できています。

これは、私が技術文書ライティングの世界で見てきた構造と完全に同じです。「文章が書けます」では月数万円止まりですが、「プラント設備の品質管理文書が書けます」なら単価は3倍になる。生成AIが普及すればするほど、AIを扱える人の価値は下がり、AIの出力を検証できる専門知識の価値が上がります。文化財修復師の皆さんは、その希少な検証能力をすでに持っているのです。

さらに、音声や音楽の生成AIまで視野を広げれば、博物館展示の音声コンテンツやVR再現の環境音制作といった案件もあります。興味があれば作曲・編曲・効果音・ジングルのお仕事で音系の仕事の相場を見てみてください。文化財のデジタルコンテンツ制作は、画像だけで完結しない総合領域になりつつあり、信頼できる音・映像の協業パートナーを持つ修復師は提案の幅が広がります。

40代、50代からでも遅くありません。皆さんが何十年かけて身につけた修復の知見は、生成AIの時代にこそ換金性の高い資産になります。まずは月1万円の小さな案件から、確かな一歩を踏み出してください。準備さえすれば、道は必ず開けます。

よくある質問

Q. 文化財修復の実務経験がなくても、生成AIの復元イメージ制作で収益化できますか？

可能ですが、単価と信頼性で差が付きます。この分野の価値の源泉は「時代考証を検証できる専門知識」なので、実務経験がない場合は美術史の学習やパブリックドメイン作品での考証付きポートフォリオ制作で補う必要があります。まずは歴史・和風系のAIイラスト案件で実績を積むのが現実的です。

Q. 復元イメージ制作の単価相場はどのくらいですか？

博物館・自治体・出版社からの受託制作で1点5万円〜50万円、クラウドソーシング経由の隣接案件で1点3,000円〜3万円、時代考証の監修で1件2万円〜10万円が目安です。副業なら月3万円〜10万円が現実的なラインで、実績と紹介が増えるほど受託型の高単価案件に移行できます。

Q. 未公開の文化財画像を生成AIに入力しても問題ありませんか？

所蔵者・撮影者との契約確認が必須です。クラウド型AI（MidjourneyやFirefly）への入力はデータの外部送信にあたるため、禁止されるケースが多くあります。ローカル環境で動くStable Diffusionなら外部送信を避けられますが、それでも元画像の権利、生成物の帰属、公開範囲を必ず書面で取り決めてください。

Q. 生成AIツールはどれから学ぶのがおすすめですか？

最初はPhotoshopの生成塗りつぶしかMidjourneyで生成AIの感覚をつかみ、その後Stable Diffusion（ComfyUI）のローカル環境構築に進む二段階がおすすめです。復元イメージの本番制作にはControlNetやインペインティングによる精密な部分補完が必須で、これはStable Diffusion系でしか実現できないためです。