はじめに

生成AI（ジェネレーティブAI）は、文字、画像、音楽、プログラムなど、多様な形式のコンテンツを生み出す技術として注目を集めています。この技術は2022年以降急速に進化を遂げ、ChatGPTや画像生成AIの登場によって、日常生活やビジネスの中に浸透し始めました。生成AIの最大の特長は、「クリエイティブの民主化」を推進し、専門的なスキルがなくても高度な表現やアイデアを実現できる点にあります。

この生成AIを使いこなす上で、特に重要な役割を果たすのが「プロンプト」と呼ばれる指示内容です。プロンプトは、AIに何を生成するかを指示する情報であり、その質が生成されるコンテンツのクオリティを左右します。たとえば、単純に「美しい風景」と入力するよりも、「夕焼け空が広がる夏の海辺で波打ち際を歩く白い犬」と具体的に指示することで、AIはより正確でイメージに近い結果を生成します。

本記事では、生成AIの基礎知識から、代表的な画像生成AIの特徴、そして効果的なプロンプトの作り方について詳しく解説します。生成AIを初めて利用する方にも、より深く活用したい方にも役立つ内容をお届けします。

生成AIに欠かせないプロンプトとは？

生成AI（ジェネレーティブAI）は、文字や画像、音楽、プログラムなど、さまざまなコンテンツを生成できるAI技術です。その中でも、画像生成AIを使う際に重要な役割を果たすのが「プロンプト」です。プロンプトとは、AIに対して何を生成するべきかを指示する情報で、AIが出力する内容を決定づけます。プロンプト次第で、生成される画像の質や内容は大きく異なります。

たとえば、「夕暮れの山並み」といったシンプルな指示でも画像を生成できますが、「夕暮れ時の赤い空を背景に、山頂に輝く雪が反射している」といった具体的なプロンプトを入力すると、より精密で想定に近い画像を得ることができます。プロンプトの細かな設計が、生成AIをビジネスやクリエイティブな場面で活用する鍵となります。

生成AIの仕組みとプロンプトエンジニアリング

生成AIは、機械学習やディープラーニングを用いて膨大なデータを学習し、ユーザーのプロンプトに応じて画像や文章を生成します。そのため、プロンプトの質が結果に直結します。このプロセスを最適化するために、適切なプロンプトを設計する技術を「プロンプトエンジニアリング」と呼びます。

プロンプトエンジニアリングは、生成AIに対する指示の質を高め、出力結果を望ましいものにするためのテクニックです。例えば、単に「猫の写真」と入力するよりも、「青空の下で遊んでいる茶色の子猫」という具体的な指示を与えることで、より理想的な画像が生成される確率が高くなります。

代表的な画像生成AIサービスのプロンプト活用例

Stable Diffusion

Stable Diffusionは、非常に柔軟で詳細なプロンプトに応じて画像を生成することができるAIです。プロンプトに入力するキーワードは、主題（例：猫）、スタイル（例：油絵）、アーティスト名（例：ピカソ風）、そして仕上げのタッチ（例：ArtStationでトレンド）など、複数の要素で構成されます。これにより、ユーザーは思い描いたイメージを具現化しやすくなります。

たとえば、以下のプロンプトを使用することで、具現化したイメージを得ることができます： 『赤い屋根の古い風車が広がる田園風景、油絵風、モネの作風で』」

このように、具体的な要素を含めることで、AIに対してより正確な指示を伝えることができます。

Midjourney

Midjourneyは、シンプルなプロンプトでも高品質な画像を生成するAIです。プロンプトの言葉選びや文の長さが、結果に大きな影響を与えます。たとえば、『夜空に浮かぶ満月の下で、静かに流れる川沿いに立つ一軒家』といった具体的な描写を与えることで、独創的で印象的な画像が生成されやすくなります。

DALL·E 3

DALL·E 3は、OpenAIが開発した生成AIで、特に具体的なプロンプトや既存の画像を基にした画像生成に優れています。日本語プロンプトも使用可能ですが、精度を高めるためには英語でのプロンプト入力が推奨されます。たとえば、『朝霧に包まれた森の中に、光が差し込む小道』というプロンプトを入力することで、情景が詳細に反映された画像を得ることができます。

画像生成AIのプロンプトを上手に作成するコツ

明確で具体的な指示にする
プロンプトは、できるだけ具体的で明確な指示を与えることが重要です。あいまいな言葉や抽象的な表現は避け、目的や希望する結果を詳細に記述しましょう。たとえば、「美しい花畑」と入力する代わりに、「色とりどりのチューリップが広がる花畑、青空と白い雲を背景に風がそよぐ」とすることで、より精緻な画像を得ることができます。

参考例をマネし、微調整しつつ反復試行
既存のプロンプト例を参考にしながら、何度も試行錯誤することで、理想的な結果を導き出せます。プロンプトの小さな変更でも生成される画像に大きな差が出るため、細かい調整が成功への鍵です。

強調や制約条件を活用する
プロンプトに特定の要素を強調する指示や、不要な要素を排除する制約条件を付け加えることで、生成結果の精度を高めることができます。「ポジティブプロンプト」を使って生成したい要素を強調し、「ネガティブプロンプト」で除外したい要素を明示することが効果的です。たとえば、「明るく陽気な雰囲気のパーティーシーン」をポジティブプロンプトで強調し、「暗い背景」をネガティブプロンプトで除外すると、希望する画像が生成されやすくなります。

生成AIの導入でよくある質問

プロンプトを使いこなすためにはどうすればよいですか？

まずは具体的なプロンプトを作成し、複数回試行して結果を見比べることが大切です。プロンプトエンジニアリングの知識を活用しながら、生成された画像を評価し、プロンプトを改善していくことが必要です。

日本語でのプロンプトはどの程度使えますか？

生成AIは主に英語のデータを基に学習しているため、英語プロンプトの方が精度が高くなる傾向にあります。しかし、日本語のプロンプトでもある程度の結果は期待でき、特にDALL·E 3は日本語にも対応しています。

まとめ

生成AIは、画像生成や文章作成など、さまざまな分野でその可能性を広げています。特にプロンプトを工夫することで、より高品質で具体的なコンテンツを生成することが可能です。今回紹介したStable Diffusion、Midjourney、DALL·E 3といった代表的な生成AIの活用方法やプロンプト作成のコツを参考に、ぜひ自身のプロジェクトで活用してみてください。