Shutterstock、AI画像ライセンス契約で市場存続を模索
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Getty Images が訴訟と自社製品開発で対抗する一方、Shutterstock は OpenAI や Meta などとのデータライセンス契約を複数締結し、市場での存続を図っている。
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AI NEW LABで論点を見るAI深層分析を開く2026年8月11日 22:09
AI深層分析
キーポイント
Shutterstock の戦略的転換
Getty Images が訴訟と自社製品開発で対抗する一方、Shutterstock は OpenAI や Meta などとのデータライセンス契約を複数締結し、市場での存続を図っている。
ライセンスの二重活用
同社はデータライセンスをモデル学習（トレーニング）と推論用途（インファレンス）の両方に利用する「2 つの柱」アプローチで捉えている。
業界の対照的な対応
生成 AI 初期段階では多くの企業がウェブ上のデータを無断使用していたが、Shutterstock は訴訟ではなくライセンス契約による収益化を優先する姿勢を示した。
生成AIはハイブリッドアプローチを創出
生成AIはユーザーに異なるバージョンを作成する能力を与え、異なる顧客層に関連するコンテンツを提供するハイブリッドなアプローチを実現している。
パフォーマンス重視のコンテンツへ移行
顧客は単なる大量の写真ではなく、より高い成果を出すことのできるパフォーマンスベースのコンテンツへとシフトしている。
重要な引用
"We are thinking about data licensing in that two-prong approach, which is model training and then for inference purposes."
"What generative AI is doing is creating a hybrid approach where it gives users more of an ability to create different versions that may be relevant to different customer types."
"Customers are moving more toward performance-based content than just having 55,000 pictures of cardinals and nests."
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編集コメント
Getty Images の訴訟対応と対照的な Shutterstock のライセンス戦略は、AI データ市場におけるビジネスモデルの多様性を浮き彫りにしている。この動きは、将来的にデータ提供者が AI 開発企業との関係構築を通じて持続可能な収益を得るための重要なケーススタディとなるだろう。
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OpenAI の「Dall-E」がリリースされてから 5 年、生成 AI 画像をめぐる論争が続く中、Shutterstock を含むストック写真プロバイダーは、競争の激しい AI 市場で生き残る手段としてライセンシング契約に注目を集めています。
生成 AI の黎明期、Getty Images などと同様、Shutterstock も業界が転換期を迎える中で対応を迫られました。この転換期には、ウェブ全体から収集された公開データを学習データとする多くの AI モデルが登場したのです。Getty Images は画像モデルプロバイダーの Stability AI を提訴すると同時に、自社で生成 AI 製品「Generative AI by Getty Images」の開発に乗り出しました。
一方、Shutterstock は OpenAI や Meta などと複数のデータライセンシング契約を結ぶ道を選びました。
Shutterstock のシニアバイスプレジデント兼データライセンシング・AI担当のダニエル・マンデル氏は、同社がライセンシング契約を前向きに捉えていると語りました。彼は AI Business のポッドキャスト「Targeting AI」でこう述べています。
「私たちはデータライセンシングについて、モデル学習と推論（インファレンス）の 2 つの柱を持つアプローチとして考えています」
また、パートナーである AI テクノロジーベンダーとの提携が競争を招く可能性はあるものの、多くのユーザーは単に生成された画像を探しているだけではないと付け加えました。
「必ずしもストックコンテンツの価値を代替するものではないと思います」とマンデル氏は語り、ユーザーが最も成果を出せるコンテンツを求めていると指摘しました。
「顧客は、55,000 枚のキツツキや巣の写真のような単なる画像集ではなく、パフォーマンスに直結するコンテンツへとシフトしています」と、鳥類の写真に例えて説明しました。
「生成 AI が実現しているのは、ユーザーが異なる顧客層に適した複数のバージョンを柔軟に作成できる能力を与えるハイブリッドなアプローチです。これは過去には不可能だったことです」
執筆者について
News Writer, AI Business
エスター・シットゥは 2021 年から AI テクノロジーと業界動向を取材しています。『Targeting AI』ポッドキャストの共同ホストとして、重要な AI の進展を探求する専門家や思想家、実務家との対談を行っています。AI Business 以前には、『SearchEnterpriseAI』『ニューヨーク・デイリー・ニュース』『Bklyner』『ブルックリン・デイリー・イーグル』などで執筆していました。AI の世界に没頭していないときは、情熱的なプロジェクトに取り組んだり、3 人の子供を育てたりしています。
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Five years after the release of OpenAI’s Dall-E and the ensuing controversy over AI-generated images, stock image providers such as Shutterstock have found licensing agreements to be a way to stay viable in the competitive AI market.
At the start of generative AI, Shutterstock and other image providers, such as Getty Images, were forced to respond as the industry underwent a transition in which many AI models were trained on publicly available data scraped from across the web. For Getty Images, the response was to sue an image model provider, Stability AI, while also creating its own generative AI product, Generative AI by Getty Images.
Meanwhile, Shutterstock opted to sign multiple data licensing agreements with OpenAI, Meta and others.
Daniel Mandell, senior vice president of data licensing and AI at Shutterstock, said the stock image provider views licensing agreements positively.
“We are thinking about data licensing in that two-prong approach, which is model training and then for inference purposes,” Mandell said on the Targeting AI podcast from AI Business.
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He added that while partnerships might lead to some competition from the AI technology vendors Shutterstock partners with, many users are not just looking for generated images.
“I don’t know if it’s necessarily replacing the value of stock content,” Mandell said, adding that users want content that’s going to perform best.
“Customers are moving more toward performance-based content than just having 55,000 pictures of cardinals and nests,” referring to bird photos.
“What generative AI is doing is creating a hybrid approach where it gives users more of an ability to create different versions that may be relevant to different customer types,” he continued. “I don’t think that’s something you could have done in the past.”
About the Authors
News Writer, AI Business
Esther Shittu has covered AI technologies and industry trends since 2021. As co-host of the Targeting AI podcast, she talks with experts, thought leaders and practitioners exploring critical AI developments. Before AI Business, she wrote for SearchEnterpriseAI, the New York Daily News, Bklyner and the Brooklyn Daily Eagle. When she's not diving deep into the world of AI, she spends her time on passion projects and raising her three daughters.
Senior News Director, AI Business
Shaun Sutner, a journalist with more than 25 years of daily newspaper experience and 12 years at Informa TechTarget as an editor and writer, directs news coverage for AI Business. He was previously a senior news and features writer covering health IT and HR software at TechTarget and a senior news director overseeing coverage of AI, business analytics, data management and government tech regulation.
Sutner's newspaper career included investigative reporting and covering the Massachusetts State House and politics for the Worcester Telegram & Gazette. He has written about snow sports as a T&G columnist and correspondent for 21 years. Sutner's interests also include tennis, standup paddleboarding, cooking and popular music.
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