画像生成AI入門｜ことばで画像を作る4要素と利用前チェックの基本

資料の表紙に挿絵を1枚入れたいだけなのに、フリー素材サイトを延々とスクロールして「ちょうどいい絵」が見つからない。似たような写真ばかりで、雰囲気が合わない。気づけば30分が溶けている——そんな経験はないでしょうか。

画像生成AIは、こうした「絵探し」を「絵の注文」に変える道具です。デザインソフトで自分で描くのでも、素材サイトから探すのでもなく、欲しい絵を文章（プロンプト）で伝えると、その場で新しい絵を作ってくれます。絵心も特別なソフトもいりません。必要なのは、欲しい絵を「ことば」にする力です。

この講座は、その入口を「ことばで画像を1枚作って、資料に取り込む」までに絞ってお伝えします。画像生成AIの背後にある生成AIそのものの仕組みや使い所の判断はAI活用の基礎が、役割・前提・出力形式といったことばの頼み方の一般の型はAIプロンプトの基本が、それぞれの正本です。本講座はそこには深く踏み込みません。

この講座を終えると、次の3つができるようになります。画像生成AIが「ことばから絵を作る道具」であることと、その得意・不得意を自分の言葉で説明できること。欲しい絵を「被写体・画風・構図・色」の4要素に分けて指示文に書き出し、出てきた絵を見て作り直せること。そして、作った画像を使う前に「権利・社外秘・正確さ」の観点で、使ってよいかを自分でチェックできることです。覚えて帰る型は「4要素でことばにする → 見直して直す → 使う前に確かめる」。本講座では、会議資料の表紙に入れる「明るい雰囲気のチームのイラスト（横長・青系）」を作る場面を、全章で追いかけます。

画像生成AIとは何か——ことばから絵を作る仕組みと得意・不得意

画像生成AIは「ことばから絵を新しく描き起こす道具」

画像生成AIとは、欲しい画像の要件をテキスト（ことば）で指示すると、それに合った画像を作ってくれる道具です。絵画や写真やCGのスキルがなくても、「こういう画像がほしい」という要件をうまく言語化できれば、欲しい画像を得られます（出典：gihyo.jp「画像生成AIのしくみ【前編】」）。このとき入力する指示文を「プロンプト」と呼びます。プロンプトとは、画像生成AIに欲しい画像の生成を命令するときに入力するテキストのことです（出典：ACワークス「プロンプトの基礎」）。

会議資料の表紙に「明るい雰囲気のチームのイラスト（横長・青系）」を入れたいとき、これまでなら素材サイトで近い写真を探していました。何百枚もサムネイルを眺め、惜しいけれど人数が違う、色味が暗い、と却下を繰り返す。画像生成AIなら、その注文をことばにして渡せば、絵そのものを作ってもらえます。探すのではなく、注文する。これが素材サイトとの一番の違いです。素材サイトが「すでにある絵の中から選ぶ」仕組みなのに対し、画像生成AIは「まだ存在しない絵をその場で作る」仕組みだ、と押さえておくと、後の章の話が腑に落ちます。

検索とは違う——同じ注文でも毎回ちがう一点ものが生まれる

もう一つの大きな違いは、画像生成AIが既存の絵を「検索して持ってくる」のではなく、毎回その場で新しく「描き起こす」点です。いま主流の仕組み（拡散モデル）をひとことで言うと、砂嵐のようなノイズから少しずつノイズを取り除いて絵を浮かび上がらせる、というものです（出典：AI Market「Diffusion model（拡散モデル）とは？」）。スタート地点のノイズは毎回ランダムなので、まったく同じ指示文を入れても、構図や雰囲気が少しずつ違う絵ができあがります（出典：AI Market、同）。

だから「明るい雰囲気のチームのイラスト」と頼むと、1回目と2回目で別の絵が出てきます。これは不具合ではなく、画像生成AIが「作る道具」であることの表れです。気に入った1枚が出るまで何案も出せる、と考えると気が楽になります。なお、この仕組みの土台にある生成AI全般の考え方はAI活用の基礎で扱うので、本講座は「ことばから絵を描き起こす」面に集中します。

得意なこと・苦手なこと——手や指、画像内の文字、実在のロゴ

画像生成AIにも得意・不得意があります。得意なのは、雰囲気のあるイラストや背景、アイキャッチを素早く何案も出すこと。一方で苦手なのは、人物の手や指の細部（指の数が増えたり減ったり、形が歪んだりする）、画像の中の正確な文字やロゴ（勝手に意味不明な文字を描き込んでしまう）です（出典：8 Link「AI画像生成マニュアル」）。また、「赤い箱の上に青い球体が2つ」のように、色・数・位置の関係が複雑な指示は、あべこべになりやすいことも知られています（出典：gihyo.jp「画像生成AIのしくみ」）。

この得意・不得意を知っておくと、AIに任せる仕事と、自分で抱える仕事の線引きができます。共通例のチームのイラストは「雰囲気のあるイラスト」なので、まさにAIの得意分野です。一方で、もし表紙に会社のロゴや正確なキャッチコピーの文字を入れたいなら、そこはAIに描かせず、雰囲気の絵だけをAIに作ってもらい、ロゴや文字は資料側で重ねるのが確実です。

ここでのつまずきは2つです。1つは「検索のように正解の1枚が決まっている」と思い込むこと。実際には毎回ちがう一点ものなので、何案か出して選ぶのが前提です。完璧な1枚を一度で引き当てようとすると、出てこないたびに「使えない」と感じてやめてしまいます。もう1つは、文字をきれいに入れたバナーを丸ごとAIに作らせようとして崩れること。文字は苦手分野なので、雰囲気の絵だけをAIに任せ、文字は資料側で重ねるほうが確実です。得意なところだけ頼む——これが、画像生成AIと長くつき合うコツです。

この章の確認（演習）

最近あなたが作った資料を思い出し、「素材サイトで探したが見つからなかった、または時間がかかった絵」を1つ挙げてください。そのうえで、それが画像生成AIの得意分野（雰囲気のあるイラストや背景）か、苦手分野（正確な文字・実在のロゴ・複雑な配置）かを書き分けて、なぜそう判断したかを一言で説明してみましょう。

欲しい絵をことばにする——被写体・画風・構図・色の4要素

思いどおりにならない原因は「指示が漠然としている」こと

「いい感じのチームの絵」と頼んでも、思った絵が出ないことがあります。原因の多くは、指示が漠然としていることです。指示は具体的であるほど良い結果が得られます。逆に「おしゃれな画像」「素敵な絵」といった曖昧な言葉だけだと、AIの解釈がばらつき、毎回バラバラな絵になります（出典：8 Link「AI画像生成マニュアル」）。とはいえ、情報を盛り込みすぎても誤認識のもとです。少なすぎるとバラつき、多すぎると予想外のものが出るため、「書くべきことと、その詳細」を適切な量で書くのがコツです（出典：ACワークス「プロンプトの基礎」）。

欲しい絵を4要素に分ける——被写体・画風・構図・色

漠然としたイメージを伝わる指示文にするには、欲しい絵を要素に分けて言葉にします。プロンプトに書くべき主な要素は、被写体（何がメインか）、画風・スタイル（イラストか写真風か、どんなタッチか）、構図・アングル（どこからどう、縦横比や寄り引き）、そして色味・トーン（全体の色）です（出典：ACワークス「プロンプトの基礎」）。たとえば「茶色の犬、走っている、ローアングル、公園、晴れ、リアルな写真」のように整理して書くと、AIに伝わりやすくなります（出典：ACワークス、同）。

これを本講座では「被写体・画風・構図・色」の4要素として覚えます。共通例の「いい感じのチームの絵」を、4要素で書き直してみましょう。

• 被写体：ビジネスパーソン4人が笑顔で会議している
• 画風：フラットなイラスト
• 構図：横長・引きの構図で、中央に人物
• 色：青を基調に、明るいトーン

この4つを1つの指示文にまとめると、たとえば「会議中の笑顔のビジネスパーソン4人、フラットなイラスト、横長で中央に人物、青基調の明るいトーン」のようになります。「いい感じのチームの絵」という曖昧な注文が、AIに伝わる具体的な注文に変わったのが分かるはずです。4要素のうち1つでも抜けると、その部分はAIが勝手に補ってばらつきます。たとえば色を言い忘れると、ある回は青、ある回は赤と、毎回トーンが変わってしまいます。だから「言い忘れがないか」を4要素のチェックリストで確認するクセをつけると、出力が安定します。

役割・前提・出力形式といった、画像に限らない汎用的なプロンプト設計の型をさらに深めたい場合はAIプロンプトの基本に進んでください。本講座は、画像特有の「被写体・画風・構図・色」だけに絞ります。

用途に合わせて縦横比を指定する

構図の中でも見落としやすいのが、縦横比（アスペクト比）です。最終的にどこで使う絵かに合わせて指定します。正方形（1:1）はSNSのアイコンや投稿に、縦長（4:5など）はフィード投稿に、横長（16:9）はプレゼン資料の表紙やブログのヘッダーに向いています（出典：8 Link「AI画像生成マニュアル」）。共通例は「会議資料の表紙」なので、横長を指定します。これを忘れると、正方形の絵を横長の表紙に無理に押し込むことになり、見栄えが崩れます。

なお、ここで一つ注意があります。第4章でも触れますが、特定の作家名や作品名・キャラクター名をそのままプロンプトに入れて似せようとするのは避けましょう。技法や色彩の特徴（「フラットなイラスト」「青基調」など）で記述するほうが安全です（出典：文化庁「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」）。

この章の確認（演習）

共通例とは別に、あなたの資料で実際に使いたい挿絵を1つ選んでください。それを「被写体・画風・構図・色」の4要素に分けて、1本の指示文として書き出します。最後に、その絵をどこで使うか（表紙・本文・SNSなど）を考え、用途に合う縦横比を1つ添えてみましょう。

出てきた画像を直して仕上げる——見直し・作り直し・書き出し

画像生成AIは一発で完成しないのが前提

指示文を渡して最初に出てきた絵が、いきなり完璧——ということは、まずありません。基本的に1回で理想の画像を生成するのは難しく、徐々に修正して理想のイメージに近づけていくものです（出典：8 Link「AI画像生成マニュアル」）。最初はシンプルな指示から始め、生成された絵を見て、足りない要素や直したい点を少しずつ足していくと、失敗が減ります（出典：8 Link、同）。「一発で当てる」のではなく「見ながら寄せていく」。これが仕上げの基本姿勢です。

4要素のどれがズレたかで見直し、その要素だけ直す

直すときに役立つのが、第2章の4要素です。出てきた絵を見て、被写体・画風・構図・色のどれがイメージと違うのかを見極め、その要素だけことばを足し引きします。共通例で言えば、出てきた絵が「人数が多すぎる」なら被写体を「4人」に、「暗い」なら色を「もっと明るい青」に直して、もう一度作り直します。全部を一から書き直すのではなく、ズレた要素だけを動かすのがコツです。

順番にやってみましょう。1回目で「6人いて、少し暗い」絵が出たとします。まず「どこがズレたか」を4要素で言葉にします。被写体（人数が6人＝多い）と色（暗い）の2つです。画風と構図は問題なし。そこで、その2つだけを「4人」「もっと明るい青」と直し、ほかはそのまま再生成します。2回目で人数と明るさが直り、今度は「構図が寄りすぎ」だと気づいたら、構図だけ「引きの構図」と足す。こうして1要素ずつ寄せていくと、3回目あたりで狙いの1枚に近づきます。直す場所を毎回1つか2つに絞れるのは、最初に4要素で言語化しているからです。

ツールによっては、強調したい要素や、逆に出したくない要素を指定できます。出したくない要素を指定する仕組みは「ネガティブプロンプト」と呼ばれ、画像に含めたくないものをAIに伝える指示です。これを使うと、意図しない文字やロゴ、指の崩れ、低品質といった不具合を減らせます（出典：8 Link「AI画像生成マニュアル」／ACワークス「プロンプトの基礎」）。ただし、強調やネガティブプロンプトの具体的な書き方はツールによって異なるため、使う道具のヘルプを確認してください。

狙いの1枚を選び、用途に合う形で書き出す

何案か作り直して狙いに近い1枚ができたら、用途に合う形で書き出します。表紙に使うなら、第2章で決めた横長の縦横比のまま書き出すのが基本です。書き出すときは、低品質・低解像度のまま使わないよう気をつけます（出典：8 Link「AI画像生成マニュアル」）。また、小さく書き出した画像を資料の上で必要以上に引き伸ばすと粗く見えやすいので、最初から使う大きさに合うサイズで書き出しておくと安心です。

つまずきやすいのは、気に入らないと毎回最初から全部書き直してしまうこと。これは「どこが・なぜ違うのか」を言語化できていないサインです。4要素で見直せば、直すべき場所が必ず1つか2つに絞れます。なお、書き出した画像を資料のどこに・どう並べるか（余白・揃え・強調）は本講座の範囲外です。配置や整形は資料デザインの基本が、作った画像を使って資料そのものをAIで組み立てる手順はAI資料作成入門が、それぞれの正本です。

この章の確認（演習）

第2章で書いた指示文で、実際に画像を1枚作る場面を想定してください。もし狙いと違う絵が出たとして、「どの要素（被写体・画風・構図・色）を、どう直すか」を2案書き出します。そのうえで、できた1枚を「どの縦横比で・どのくらいの大きさで」書き出すかを決めてみましょう。

使う前に確かめる——権利・社外秘・正確さのチェック

「AIが作った絵は何でも自由に使える」は誤解

絵が完成すると、つい「AIが作ったのだから自由に使える」と思いがちです。これは誤解です。誰がどう作った絵であっても、使い方しだいでは他人の権利に触れたり、社内のルールに反したり、間違った情報を広めてしまったりします。だからこそ、表紙に貼る前のひと手間として、権利・社外秘・正確さの3つを確かめます。チームのイラストのような雰囲気カットなら確認は数十秒で済みますが、この習慣があるかどうかで、後のトラブルの起きやすさが大きく変わります。順番に見ていきましょう。

権利を確かめる——実在の作品・ロゴ・人物に似せていないか

まず権利です。著作権の侵害になるかどうかは、その絵を人が作ったかAIが作ったかにかかわらず、既存の著作物との「類似性」と「依拠性」の両方があるかで判断されます。逆に、既存の著作物と似ていない（類似性がない）絵なら、特段の許諾なく使えます。だからこそ、使う前にまず、既存の作品と似ていないかを確認することが必要です（インターネットの画像検索などを活用します）（出典：文化庁「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」）。

ここで第2章の注意がつながります。プロンプトに既存作品のタイトルやキャラクター名などの特定の固有名詞を入れて似せると、その作品を知ったうえで作った（依拠性がある）と判断されやすくなります（出典：文化庁、同）。だから、特定の作家名・作品名で似せるのではなく、技法や色の特徴で注文するのが安全なのです。なお、AIが作った絵に自分の著作権が認められるかどうかも自動では決まらず、作るときの「創作意図」と人間の「創作的寄与」の程度で判断されます（出典：文化庁、同）。「AIが描いた＝自由に使える、自分のもの」とは限らない、と覚えておきましょう。あわせて、実在のロゴ・商標や特定の人物に似せた画像は、著作権以外の権利にも触れうるため避けるのが無難です。

社外秘を確かめる——機密や個人情報を入力していないか

次に社外秘です。生成AIサービスでは、利用者が入力した情報を、提供者がAIの精度向上のための学習データとして使う場合があります。このとき個人データを入力すると、第三者に提供したことになり、原則としてあらかじめ本人の同意が必要になる——つまり、気づかないうちに個人情報保護法に触れてしまう可能性があります（出典：個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起」）。だから、まだ公表していない社内情報や、個人が特定できる情報をプロンプトに入れないことが大切です。国の指針でも、AIサービスに機密情報を不適切に入力しないよう注意を払うことが求められています（出典：総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン」）。共通例のチームのイラストは、特定の社員の顔でも社内の機密でもない雰囲気の絵なので、この点は問題ありません。気をつけるべきは、たとえば「来期の新規事業◯◯のロゴ風アイコン」のように、まだ公表していない計画名や、実在の社員・顧客の名前・顔をプロンプトに含めてしまうケースです。入力前に「この指示文を外に出しても大丈夫か」と一度立ち止まり、迷うなら固有名を一般語に置き換えます。利用前には、使うサービスの利用規約を確認しておきましょう。

正確さを確かめる——データ風の画像を根拠として載せない

最後に正確さです。第1章で見たとおり、画像生成AIは画像内の文字や数字が崩れやすく、「もっともらしいが正しくない絵」を作ってしまうことがあります。たとえば、雰囲気カットとしてのチームのイラストは問題ありませんが、「売上が伸びるグラフ」をAIに描かせて、そのまま根拠データとして資料に載せるのはNGです。数字は事実で裏取りすべきもので、AIが作ったそれらしい図表で代用してはいけません。国の指針でも、AIの出力は精度やリスクを理解したうえで使い、AIに単独で判断させず、適切なタイミングで人間が確認（ファクトチェック）することが求められています（出典：総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン」）。画像も同じで、事実を表す図表は人が確かめ、AIには雰囲気の絵を任せる、と線引きします。生成AI全般の「確かめる・機密を入れない」基本姿勢はAI活用の基礎と共通です。

この章の確認（演習）

あなたが作った（または第2章で設計した）画像について、権利・社外秘・正確さの3つの観点で、それぞれOKかNGかを1つずつ判定してください。NGがあれば、何を直せばOKになるか（たとえば「固有名詞を技法の表現に置き換える」「個人情報を消す」「図表は事実で作り直す」）を書き出してみましょう。