はじめに

画像生成AIの普及が、じわじわと進んでいます。

試しにNoteのTOPページを眺めてみてください。ぱっと見ただけでも、3割程度のサムネイルが生成AIで作られた画像に見えます。私も初めて触れたとき、「これは本当にすごい技術だ」と素直に感動しました。

ただ、少し立ち止まって考えてほしいのです。

そのアイキャッチ、本当に効果的ですか？

Noteに限らず、ブログサービスやYouTubeなどでも、コンテンツ一覧やリンク共有で表示されるサムネイル。
そこに「せっかくAIなんだから」と、あれもこれも盛り込んでしまうと──

必要な情報は一見そろっているのに、肝心の「何を伝えたいのか」が一瞬で伝わらない画像になりがちです。
言い換えると、「作り込まれてはいるけれど、パッと見で意味がつかめないアイキャッチ」になってしまうのです。

だからこそ、いま大事なのは“伝わるアイキャッチ”になっているかどうかです。

この記事では「実際画像生成AIでどこまでクオリティ出せるの？」や「昔使ってみたけどうまくできなかった」という方々に向けて、生成AIを使いながらも効果的なアイキャッチを作るための考え方と実践方法をご紹介します。

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今回使うAIとその特徴

一口に「画像生成AI」といっても、各社が提供しているWEBサービスや、ローカル環境で動かすものまで含めると選択肢は無数にあります。その中で、日本語対応ができて、ブラウザからすぐ使えて、実用的なクオリティとなると、執筆時点の現状ではほぼ2択に絞られます。

• Nano Banana 2（Googleのサービス）
• GPT‑image‑2 / ChatGPT Images 2.0（OpenAIのサービス）

それぞれの特徴を見ていきましょう。

Nano Banana 2 の特徴

• 解像度が高く、写実性・ブランド寄りのビジュアルに強い
• リファレンス画像を渡して「このテイストで別パターン」など、構図や世界観を保ったままのバリエーション出しが得意
• レンダリングが速く、短時間で何パターンも試したいときに向いている

「最終的なビジュアルが頭の中にある程度見えていて、それを高解像度・高品質で形にしたい」というときに特に向いているモデルです。

ちなみに知名度や利用のしやすさもあり、WEBサイト以外にも動画サイトやイラストサイト、店頭チラシやテレビ番組の再現イラスト等、とにかくいろんなシーンで見ることが増えました。

参考記事：うさぎでもわかる！Nano Banana 2｜Proの品質×Flashの速度を徹底レビュー

GPT‑image‑2 / ChatGPT Images 2.0 の特徴

• レイアウト設計・複雑な指示・テキストを含む画像に強い
• 日本語を含む多言語テキストを、画像内にかなり正確に描画できるよう強化されている
• 1回の指示で8〜10枚の一貫性のある画像を生成できるなど、シリーズ物やマルチパネル構成にも強い
• 「なにをどう描けばよいか」を一緒に考えさせるような、思考込みのプロンプト設計に向いている

「テキストの見せ方まで含めてレイアウトを考えたい」「複数パターンを一貫したルックで揃えたい」ときに相性のよいモデルです。

参考記事：うさぎでもわかる！GPT-image-2

上記記事ではNano Banana 2とのイメージ比較もしているので、ご興味ある方はぜひこちらもご覧ください。

なお画像生成AIに限らず、生成AIは用途ごとに使い分けるのが有効だと言われています。

しかし、だからとそれぞれのサービスに課金をするのかと言われれば……
なので今回はどちらのモデルでも有効なプロンプトを考えていきましょう。

実際に作ってみる

今回は、この記事のアイキャッチを例に考えていきます。

まずは何も考えずに作ってみる

手始めに、ざっくりとしたプロンプトでNano Banana 2にお願いしてみます。

プロンプト例（悪い例）
・ブログ記事のアイキャッチ画像を作って欲しい。
・タイトルは「画像生成AIで「AIっぽくない」アイキャッチを作る」で、良い感じに装飾して。
・いろんなAIツールでアイキャッチを作っている様子のシーンを入れて。
・パソコンの画面にAIのアイコンと画像が表示されている。スタイリッシュでモダンなデザイン。

いかがでしょう？ぱっと見は確かにすごいですし、デザイナーがゼロから作るとなればそこそこの時間がかかるクオリティです。

しかし——AI臭、しますよね。　最近よく見る、なんとなく見覚えのある雰囲気。

そしてこれをブログカードのようなサムネイルサイズで表示すると……

……見えますか？　情報が多すぎて、何が書いてあるのかまったくわかりません。

問題の原因と改善策

AI臭が出てしまう、そして小さく表示したときに何も伝わらない——この2つの問題には、それぞれ明確な原因があります。

① 抽象的な形容詞に頼りすぎている

「スタイリッシュ」「モダン」「クール」といった言葉は、AIにとって解釈の幅が非常に広い指示です。結果として、AIが学習データの中で最も”それっぽい”と判断したイメージ——つまり、よく見かけるAI生成画像の典型パターン——が出力されやすくなります。

改善策は、抽象的な形容詞をできるだけ排除し、「色は何色か」「モチーフは何か」「余白はどのくらいか」など、具体的な要素に置き換えて指定することです。

例）「スタイリッシュ」 → 「余白多め」「2〜3色のみ」「フラットイラスト」
例）「モダン」 → 「サンセリフフォント」「直線的なレイアウト」「アイコン少なめ」

② 目的・用途・サイズが曖昧

アイキャッチは「どこに・どのサイズで・何のために」置くかで最適解が変わります。
用途を指定しないと、AIは汎用的な構図を選んでしまい、サムネイルにしたときに情報が潰れます。

改善策は、プロンプトの冒頭で用途とサイズと比率を明示してみましょう。
例）「SEO記事のアイキャッチ用バナー」「Note用サムネイル」「16:9 横長」「横1440px × 縦810px」
これだけで、構図の取り方や余白の感覚がかなりマシになります。

③ 情報を詰め込みすぎている

「たくさん情報を入れたほうが伝わる」と思いがちですが、アイキャッチのような小さいサイズで表示される画像ではまったく逆効果です。要素が多いほど、縮小表示したときにごちゃごちゃとしてほぼ何も読み取れない状態になります。

改善策は、メインのモチーフを1〜2点に絞り、余白を意識的に確保することです。「何を一番伝えたいか」を先に決めてからプロンプトを書くと、自然と情報が絞られます。

プロンプトを工夫してリトライ

上記を踏まえたうえで、今度は以下のようなプロンプトを使ってみます。

プロンプト例（改善版）
・WEBブログのアイキャッチに使用する横長バナー画像を作成して
・画像サイズ：横1440px × 縦810px、16:9の横長構図
・配置するテキスト：AIっぽくない生成AIで作るアイキャッチ術
・強調するテキスト：「AIっぽくない」を別だし
・サブテキスト：WEB担当者のための実践ガイド
・背景デザイン：洗練されたビジネス向けデザイン。青系以外の1〜2色をベースカラーに使用。複雑なパターンは使わず、シンプルなグラデーションや図形のみ
・アイキャッチに合うシンプルなイラストを、画像左側に1つだけ大きく配置（人物またはPC作業のイメージなど）
・右側にテキストをまとめて配置し、タイトルが最も目立つようにレイアウトする
・タイトルは明るい背景にコントラストの強い文字色を使用し、大きく太く表示する
・フォントはサンセリフ系で、太さやサイズに強弱をつけて情報の優先度を表現する
・文字やイラストが切れないよう、画像の上下左右に十分な余白を確保する
・テキストの上下左右にも十分な余白を確保し、他の要素と重ならないようにする
・アイコンや余計な装飾は配置しない。全体としてミニマルで落ち着いた印象にする

先ほどと比べてみていかがでしょう？
見やすく。読みやすく。サムネイルやブログカードになっても視認しやすいデザインが生成されました。
フラット系デザインも悪くないので、これをベースにしてみましょう。

改善のポイントを整理すると、

• 用途・サイズ・比率を冒頭で明示することで、構図の方向性をAIに正しく伝えた
• テキストの種類と役割を分けて指定することで、情報の優先順位を反映した画像になりやすくした
• 「アイコンなし」「青系」など、不要な要素や具体的な指示を追加することで、生成結果の幅を意図的に絞った
• 余白の確保を明示的に指定することで、縮小表示時の視認性を担保した

ちなみにこのプロンプトは、Nano Banana 2 にも GPT‑image‑2 にもそのまま使えます。ぜひこのプロンプトをコピペで使ってみてください。

部分的な手直しもできる

生成AIの最近の進化で特に便利になったのが、同一性を保ちながら部分修正ができる点です。

以前は「ここだけ直して」とお願いしても、関係ないところまで変わってしまったり、画像全体の雰囲気が別物になってしまうことがほとんどでした。しかし現在は元の画像を認識したうえで、指定した箇所だけを修正することが可能になっています。

さきほど生成した画像に対して、今度は以下のように修正してみましょう。

部分修正のプロンプト例
・この画像の左側のイラストを、カメラ目線の横ピースにして、ウィンクさせてください
・吹き出しの線が途中で切れているように見えるので、繋がるように修正してください

……フラット系デザインではあまり見ないキャッチーな感じになりましたが、今日のテーマならあえて良いでしょう！
こうしてめでたく、本記事のアイキャッチ画像が生まれたのでした。

このように元の画像の整合性が保たれたまま、きれいに修正されているのがわかるかと思います。「大体いいんだけど、ここだけ違う」という場面で非常に役立つ機能です。

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画像生成AIを使うときのコツ

このようにプロンプトを工夫することで出力される画像をコントロールしてきたわけですが、その他にも画像生成を行う上でいくつかコツがあります。

試行回数を減らす工夫をする

画像生成は試行回数が増えるほどクレジット（使用料）も時間もかかります。これをなるべく減らすためにできることが2つあります。

① 完成形のイメージを先に持っておく

プロンプトを書く前に、「どんな画像にしたいか」を自分の中で明確にしておくことが大切です。参考になる画像（既存のメディアのアイキャッチや、PinterestやBehanceなどで見つけた好みのデザイン）を事前に探しておき、それをイメージしながらプロンプトを書くと、試行回数が大幅に減ります。

② 既存のアイキャッチを参照させる

すでに何らかのメディアを運用していて、過去のアイキャッチが蓄積されているなら、それをAIに読み込ませるのが効果的です。「このトーン・テイストに合わせて作って」と伝えることで、ブランドの統一感を保ちながら安定したクオリティの画像が生成できるようになります。

割り切るのも全然あり

今回は、生成AIでアイキャッチ画像の完成を目指して進めてきましたが、人間との分業でも問題ありません。
よくある用途として、アイディア出しやパーツ作りとしても有効ですし、完成品からバリエーションの生成等を任せるという使い方も有効です。

生成AIに画像生成用のプロンプトを作ってもらう

本記事にて、プロンプトが出力結果に大きく影響することをお伝えしてきたわけですが、そのプロンプト自体を生成AIに作ってもらうこともできます。
1ステップ挟むことにはなりますが、結果的にトータルの作業時間や画像生成のクレジットを節約できる場合があります。

全部AIに任せる方が時間が掛かってしまう……　では本末転倒ですし、タスクごとにモデルをルーティングするだけで、「AIっぽさ」を抑えながら効率を上げやすくなります。

まとめ

生成AIの画像生成は、使い方次第で強力な武器にも、「なんか見飽きたやつ」にもなります。

ポイントは、ツールの特性を理解して、プロンプトを丁寧に書くこと。そして、小さく表示されたときの視認性を意識することです。

「AIっぽくないアイキャッチ」は、決して難しくありません。今回ご紹介した考え方を参考に、ぜひ一度試してみてください。

なお、今回はアイキャッチ制作を例に紹介しましたが、同じ考え方は他の業務にも幅広く応用できます。

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ツールはどんどん賢くなっていますが、「何をどう伝えるか」を決めるのは依然として人間の仕事です。そこさえ押さえておけば、Nano Banana 2とGPT‑image‑2は、制作のスピードと品質を同時に引き上げてくれる強力な相棒になります。