ChatGPTでイラスト生成の落とし穴：炎上を防ぐ実務ルールとNG事例

「ChatGPTでイラスト生成できるらしい」。ここで止まっていると、目に見えない損失が積み上がる。営業資料の差し替えコスト、SNS炎上対応、ECレビュー低下、社内法務との往復。どれも「画像1枚」の判断ミスから始まり、時間と信頼と売上を静かに削っていく。

多くの解説は、機能紹介やプロンプトの書き方で終わる。しかし実務で痛手になるのは、その先だ。
「外資系っぽすぎて現場からNG」「文字が潰れて読めない」「有名アニメに似すぎて不安」「イメージ画像のせいでクレームが増えた」。どれも、ChatGPTの使い方そのものよりも「どこまでを許容し、どこからNGとするか」の設計をしていないことが原因になる。

この記事は、chatgpt イラスト生成を実務レベルで使える状態にすることだけを目的にしている。
テクニックを並べるのではなく、現場で実際に起きたNGパターンを起点に、「どこをどう修正すればリスクを潰せるか」「成果に効く1枚の作り方はどこが違うか」を、営業資料・SNS・EC・LPという具体シーンごとに分解する。

特に重点を置くのは次の3点だ。

• 営業・マーケ・SNS・ECで本当に起きているトラブルの構造を把握すること
• 役員・法務・ブランド担当が見る「NGのポイント」をプロンプトレベルに翻訳すること
• 「とりあえずAIで安く」の裏で増えている、差し替え・炎上・CV低下の隠れコストを止めること

この記事を読み進めれば、
「なんとなくオシャレ」「バズりそうだから」というあいまいな判断から卒業し、社内の合意を取りながら、安全かつ成果に直結するイラストだけを残す運用フローを組めるようになる。

この記事から得られるものをざっと整理すると、次の通り。

ここから先は、「ChatGPTでイラストが作れるか」ではなく、
どんな条件なら、あなたの会社で安全かつ儲かる形で使えるのかを具体的に定義していく。
営業資料での使い方から、SNSのグレーライン、ECのクレーム回避、プロンプトの変態チューニングまで、現場レベルで判断に迷わない基準を順番に固めていこう。

「ChatGPTでイラストが作れるらしい」から一歩先へ：まず押さえるべきリアルな前提

「とりあえずChatGPTで画像出したら、営業もSNSも一気に“それっぽく”なるはず」
ここで一歩ブレーキを踏めるかどうかで、後から味わうのが「ドヤ顔」か「全差し替え地獄」かが分かれます。

中小企業のマーケ担当や個人クリエイターの現場で実際に起きているのは、
「最初はウケたのに、法務・役員・クライアントのどこかでNG → 全やり直し」というパターンです。
まずはChatGPTの画像生成を、冷静に“戦力として棚卸し”しておきます。

ChatGPTの画像生成で「できること／できないこと」を3行で分解する

3行に雑にまとめると、役割はこうなります。

• 得意：ラフ案・世界観・構図の“たたき台”を爆速で出す

• 微妙：細かい日本語テキストや、ピクセル単位のデザイン調整

• 危険：既存IPに寄せたテイスト指定を、そのまま商用で使う判断

現場での使い方は、次のイメージが一番しっくりきます。

「最初から完成品を出してもらう」のではなく、“80点の下書きを秒で出すアシスタント”として扱う方が、結果的に事故もコストも減ります。

無料版だけでどこまで戦える？他ツールと比べたときの“本当の”ポジション

無料プランや安価プランだけで戦う場合、よく起きるのが次の勘違いです。

• 「Midjourney級のクオリティが永遠に無料で手に入る」

• 「バナーやアイコンを、そのまま入稿データに使える」

• 「ブログ・SNS・LP全部をAIだけで回せる」

実務で見ると、ポジションはこう整理すると腹落ちしやすくなります。

無料版で“戦える”のは、

• 営業資料・企画書のラフ構成案

• ブログの挿絵やサムネの案出し

• SNSの「テスト投稿用」のビジュアル検証

このあたりまで。
逆に「ブランドの顔」「長く使うキービジュアル」「広告出稿クリエイティブ」を全部無料版で済ませようとすると、後から差し替えコストが跳ね上がりがちです。

仕事で使うなら最初に決めるべき「線引き」と社内の合意ポイント

炎上や全差し替えを避けるチームは、必ず最初に“ルール表”を作っています。
最低限、次の3軸だけは会議で握っておくと、後のダメ出しが激減します。

1. どこまでをAIイラストにするか

• OK例

  • ブログの挿絵・図解
  • 営業資料の表紙イラスト
  • 採用ページの「抽象的なイメージ」

• NGまたは慎重に検討する例

  • 商品写真の代替
  • 実在人物のイメージ写真代わり
  • トップページのメインビジュアル

2. テイストの禁止ライン

• 「ジブリ風」「某アニメ風」「有名キャラっぽく」はプロンプト禁止

• 「色調」「カメラアングル」「時代設定」「服装」など、世界観要素で指定することをルール化

3. チェックフロー

• デザインチームだけでなく、営業現場・法務・ブランド担当のどこまで見てもらうかを明文化

• 特に多いNG理由は次の3つ

  • 既存IPや有名企業の内装・構図に“似すぎ”
  • 画像内テキストが潰れて読めない
  • ブランドガイドラインから色・雰囲気が逸脱

この3つを最初に決めておくだけで、
「あとから役員に止められて、全部作り直し」という最悪パターンをかなりの確率で避けられます。

ChatGPTのイラスト生成は、“無料で無限に描いてくれる神絵師”ではなく、“条件をきっちり渡せば一晩で100案出す下描き職人”として扱う。
この前提をチーム全員で共有できるかどうかが、次の章以降の成果を左右する起点になります。

営業資料・企画書でのイラスト生成が炎上したケースと、その後の立て直し

「見た目はオシャレなのに、会議室でボコボコにされるスライド」。ChatGPTの画像生成を仕事に持ち込むと、現場ではこのパターンがかなりの頻度で起きています。

ポイントは、デザインの良し悪しより「社内・顧客とのズレをどう潰すか」です。

ありがちな失敗1：役員チェックで一発NG「この資料、うちの会社っぽくない」

営業資料で多いのが、「海外SaaS風のスタイリッシュ画像を入れたら、ターゲットの中小企業から浮きまくった」というケースです。

よくあるNGシナリオ

プロがやる立て直しの順序

1. NG理由を「構図」「人物属性」「オフィスの雰囲気」「色使い」に分解
2. ChatGPTへのプロンプトを細かく書き換え
   • 例：「地方の中小企業」「30〜50代が混在」「スーツとオフィスカジュアルが半々」「会議室は10人規模」などを指定
3. 3パターン生成し、営業メンバーに並べて見てもらう比較会を実施

この「分解→再指定→比較」の3ステップを踏むと、役員・現場・デザイナーの認識が揃いやすくなります。

ありがちな失敗2：文字が読めないスライドを量産してしまうパターン

「ホワイトボードにグラフと日本語テキストを書いたイラスト」を生成し、そのままPowerPointに貼るパターンも危険ゾーンです。プロジェクタ投影やスマホ閲覧になると、日本語テキストが高確率で潰れます。

NGが起きる理由

• ChatGPTを含む画像生成AIは、日本語の細かい文字表現がまだ苦手

• 会議室の暗さや安価なプロジェクタでは、コントラストが不足しやすい

• 「自分のPCでは見えている」状態でチェックが終わりがち

プロが必ずやる対処

• イラスト内に意味のある文字を描かせない

• 図やホワイトボードは「無地〜ざっくり線」までにとどめ、

  テキストや数値はPowerPoint側でオーバーレイする

• 事前に

  • ノートPC
  • 会議室プロジェクタ
  • スマホ表示
    で3デバイス確認をルール化

「AI画像は飾り、情報はスライド本体」という線引きを最初に決めると、差し替え事故をかなり減らせます。

LINE/メールのやり取りでよくある勘違いと、プロの返し方（再現例）

現場で多いのが、「ふわっとした指示のままChatGPTに投げて、あとから地獄のやり直しになる」パターンです。

よくあるやり取り（失敗例）

• 相談者

  「営業資料の表紙、オシャレなビジネスイラストでいい感じに作ってください」

• 結果

  → 海外スタートアップ風イラストが出てきて、役員と営業から総スカン

プロの返し方（質問テンプレ）

• 「ターゲット企業の規模・業種・男女比・年代は？」

• 「避けたいテイストは？（海外っぽすぎる、アニメっぽすぎる、など）」

• 「ブランドガイドライン上のNGカラー・NGモチーフはある？」

• 「この1枚で、相手に何を感じてほしいか？（安心感・スピード感・親近感など）」

この情報を引き出したうえで、ChatGPTには次のように入力します。

• 「中小企業向けのITサービスを紹介する営業資料の表紙用イラスト」

• 「30〜50代の日本人ビジネスパーソンが3〜4人」

• 「スーツとオフィスカジュアルが半々」

• 「地方の中小企業の会議室。広すぎない」

• 「ブランドカラーの青とグレーを基調。派手な原色は使わない」

ふわっと1行指示 → 具体的な条件リストに変換するのがプロンプト設計のコアスキルです。
ここをサボると、表紙1枚のために会議3回・差し戻し5回という「無料なのに高くついたイラスト生成」になるので要注意です。

SNS・ブログで“バズり狙い”に走りすぎて炎上しかけるパターンと回避術

「ChatGPTでイラスト生成すれば、あとはXに投げるだけでバズるでしょ？」
このノリで走り出すと、再投稿とお詫び文でタイムラインが真っ白になります。

SNS・ブログ運用で怖いのは、「その場ではウケるのに、後からジワジワ効いてくる炎上リスク」です。ここでは、現場で本当に起きている“ギリギリエラー”を、プロンプトレベルまで分解します。

「ジブリ風」「某アニメ風」…グレーなテイスト指定が危ない理由

SNS担当のチャットやSlackで、一度は飛び交うフレーズがこれです。

• 「ジブリ風でノスタルジックな背景をChatGPTに生成させたい」

• 「某バトルアニメ風のキャラクターでアイコンを作れませんか」

この指示が危険なのは、著作権侵害“手前”で止まらないケースが多いからです。
現場で行われているのは、テイストを要素に分解して指示する方法です。

テイスト指定のNGとOKの切り分け例

プロの現場では、次のように分解してChatGPTへ入力します。

• 色調: 「くすみ系パステル」「夕方のオレンジと影のコントラスト」

• 世界観: 「都会ではなく、少し古い地方駅」「木造のホーム」

• カメラ: 「ローアングル」「被写界深度浅めで手前に草」

• 画風: 「ブラシストロークが見えるアニメ調」

「○○風」ではなく「○○のどの要素が欲しいのか」を文章化することが、グレーゾーンを避ける最初の防波堤です。

SNS担当がやりがちな「映えるけど仕事に使えない」イラストの特徴

タイムラインでは拍手喝采なのに、社内では冷や汗というパターンが増えています。
SNS用AIイラストがNGになる理由は、感覚ではなく大体下記のどれかに当てはまります。

仕事で使えないAIイラストのありがちな特徴

• ターゲットとズレた人物設定

  • BtoB中小企業向けサービスなのに、ストリート系ファッションの若者ばかり

• ブランドトーンから完全に浮いたテイスト

  • コンサル企業の公式アカウントなのに、デフォルメキャラクターでふざけすぎ

• テキストがスマホで読めない

  • 画像内に日本語テキストを詰め込み、Xのプレビューで潰れてクレーム

• 商品やサービスのイメージを誤解させる

  • 実際には存在しない機能があるように見えるUIイラスト

ここで効いてくるのが、「映え」と「業務利用」のチェックリスト化です。

投稿前チェックリスト（SNS担当用）

• アイコン表示、スマホプレビューで文字は読めるか

• 想定顧客の年齢・業種に、この人物像はフィットしているか

• 自社サイトや資料のデザインと並べたときに、違和感が強すぎないか

• 「実際には提供していない世界観」を過大に演出していないか

この4つを通過していないイラストは、「バズっても後から差し替え」候補だと考えた方が安全です。

実際にあった相談例から学ぶ“ギリギリアウト”ライン

現場のチャットでよく見るやり取りを、少し整理してみます。

よくある相談と、プロ側の返し方

• 相談

  • 「この画像、雰囲気は最高なんですが…有名アニメの1シーンに似すぎてませんか」

• プロの返答イメージ

  • 「比較画像を並べられた瞬間アウト寄りです。
    構図とカラーパレットをずらした別案を2パターン生成しましょう。
    『キャラクターの配置』『ポーズ』『メインカラー』を丸ごと変えてください。」

• 相談

  • 「Xでバズったこのイラストを、LPのメインビジュアルにも使いたいです」

• プロの返答イメージ

  • 「SNSとLPは役割が違います。CVボタンの視認性、テキスト可読性まで見てから判断しましょう。
    まずは余白を多くしたバージョンと、人物を小さくしたバージョンをChatGPTで2案出してください。」

ここで重要なのは、修正の思考順序を決めておくことです。

プロがやる修正ステップ

1. 問題を「構図」「テイスト」「人物属性」「テキスト情報」に分解
2. どれをどこまで変えるかを決めて、プロンプトを再設計
3. 最低3パターンを比較し、SNS担当だけでなく上長やデザイナーも巻き込んで判断

ChatGPTの画像生成は、指示の1行が変わるだけで「炎上寄り」から「安心寄り」へ一気に振れます。
SNS・ブログ運用側がこの“振れ幅”を理解しておくと、「安易なバズ狙い」の危険ゾーンをかなり手前で踏みとどまれます。

EC・LPで「売れるイラスト」と「クレームを呼ぶイラスト」の境界線

「ChatGPTでイラスト生成した瞬間は“優勝”っぽいのに、公開したらCVが落ちた」──EC現場でいま一番増えているのがこのパターンです。見た目のテンションと、ユーザーの“購入脳”のズレをどう潰すかが勝負どころになります。

商品イメージにAIイラストを混ぜるとき、現場が必ず決めているルール

売れているECやLPは、AIイラストをノリと勢いで差し込まないという共通点があります。先にルールを決めてから、プロンプトやデザインを組み立てます。

AIイラスト運用で決めておくべき最低ライン

ポイントは「どこまでがイメージ、どこからが商品説明か」を線引きすること。ChatGPTへの指示でも「イメージとして使用」「商品写真とは別に使う」と明示しておくと、後工程の混線がかなり減ります。

「イメージ写真」と「商品写真」を混同してしまったケーススタディ

AIイラストで一番危険なのは、「理想シーン」をそのまま商品そのものの約束に見せてしまうケースです。

よくある流れは次の通りです。

• ChatGPTで「理想的な使用シーン」を生成

• 世界観が良すぎて、そのままLPのファーストビューに採用

• 実物はシンプルな商品写真だけ

• 購入後レビューに「写真ほどおしゃれじゃない」「部屋がこんな雰囲気にはならない」と書かれる

このパターンを防ぐには、制作段階で画像の役割タグを決めておきます。

• 商品を正しく伝える画像: 実写中心、加工は色味調整まで

• 利用イメージを広げる画像: AIイラストOK、ただし「イメージ」と明記

• 比較・図解用画像: ChatGPTで図解風イメージを生成し、テキストは後から上に載せる

AI生成画像をチェックするときは、「ユーザーがスクロールを急いで流し見したとき、どこまでを“現物の約束”と誤解しそうか」を基準に見ると、危険なカットがすぐ浮かび上がります。

CVが落ちたときに見るべきポイントはどこか（イラスト側からの原因切り分け）

広告や価格をいじっていないのに、LPのCVだけ急に落ちたタイミングで新しいAIイラストを入れていないかをまず疑います。現場では、イラスト側から次の順番で原因を切り分けます。

1. 人物属性の変化

   • ターゲットは30〜50代なのに、ChatGPTプロンプトを変えた途端「若い外国人モデル」風になっていないか
   • BtoB商材なのにカジュアルすぎる服装になっていないか

2. 配色とコントラスト

   • 従来より背景が暗くなり、CTAボタンの視認性が落ちていないか
   • ブランドカラーとずれた色をメインに使っていないか

3. 情報量と視線誘導

   • 装飾を盛り込みすぎて、ファーストビューでテキストが読みにくくなっていないか
   • 視線が商品から人物イラストに持っていかれていないか

テストするときは「1回の変更でいじる要素は1つだけ」が鉄則です。同じプロンプトで、背景色だけ変える・人物の年代だけ変える・構図だけ変えるといった形でChatGPTに10パターン出させ、Google広告やSNS経由のトラフィックでミニABテストを回すと、どの要素がCVに効いているかが見えやすくなります。

売れるEC・LPは、センスの勝負というより「どこまでを約束して、どこからを理想イメージとして見せるか」という線引きの設計勝負です。ChatGPTの画像生成は、その線引きをきちんと決めたチームほど、武器として機能します。

「とりあえずAIで作れば安い」は半分ウソ：コストと工数のリアル

「無料でサクッと画像生成したはずなのに、気づいたら予算も時間も溶けていた」。
ChatGPTでイラスト生成を触った担当者が、現場で口にする“あるある”のひとつだ。

ChatGPTやDALL·Eは確かに強力なAIツールだが、「1枚できた＝工数ゼロ」ではない。
中小企業のマーケ担当や個人クリエイターの現場を見ていると、安く済ませたつもりが、最終的に「人件費＋外注費」で普通にプロ発注より高くつくパターンが繰り返されている。

ここでは、実務で本当に起きている「お金と時間の落とし穴」と、どこまでをAI、どこからを人に任せると財布に優しいかを、冷静に分解していく。

無料で作れたのに“高くついた”プロジェクトのパターン

表面上の料金は0円でも、社内工数を時給換算すると一気に景色が変わる。
現場でよく見るのは、次のような流れだ。

• マーケ担当がChatGPTにプロンプトを入力して、イラストを量産

• 役員や営業から「うちっぽくない」「テキストが読めない」と差し戻し

• プロンプト修正→再生成→会議→再修正を3〜4ラウンド

• 最後は「やはりデザイナーに」と外注し直し

ざっくりだが、時給2,000円の担当者が5時間かければ、それだけで1万円。
これが2〜3人巻き込んだ会議になると、無料どころか「見えない赤字プロジェクト」に変わる。

コストがふくれあがる典型パターンを整理すると、次の3つに集約される。

• ゴール不明のまま生成を始める

  →「なんか違う」を量産し、使えない画像フォルダだけが肥大化する

• 社内ルールを決めずに走り出す

  →ブランドカラー・人物属性・テキスト量の基準がなく、毎回“感覚で”やり直し

• 1案だけ作って会議に出す

  →「比較」できないため、好き嫌いの議論になり、修正指示が迷走する

実務では、最初の30分を「用途・媒体・ブランド条件の整理」に投資したチームほど、総工数が桁違いに少ない。
AI画像生成は「速く描けるペン」を手に入れたに過ぎず、設計が甘いと、速くグチャグチャになるだけだ。

ChatGPTイラスト＋外注デザイナーの“二刀流”が一番コスパが良くなる使い方

AIと人を対立させるよりも、ラフはChatGPT、本仕上げはデザイナーという“二刀流”設計のほうが、結果的にマネー的にも精神的にも楽になる。

代表的な分担イメージは次の通り。

用途別の役割分担イメージ

中小企業の現場で特に相性が良いのは、次の使い方だ。

• 構図の“たたき台”をChatGPTで一気に出す

  「縦長でスマホ向け」「人物は20〜30代女性中心」「テキスト用の余白を上部に多めに」といった条件をプロンプトで指定し、10案程度のラフを生成する。

• 営業・人事・EC担当に、AIラフを見せてヒアリングする

  会議に「真っ白なスライド」ではなく、たたき台のイラストを持ち込むと、好み・NGポイント・ブランド感覚を短時間で吸い上げられる。

• フィードバックを整理してから、外注デザイナーに渡す

  デザイナーには、「このラフの構図で、人物の年代だけ上げて」「この色味だとブランドカラーから離れるので、トーンを2段階落として」など、編集された指示を渡せる。

こうすると、デザイナーは「0から100」ではなく「70から100」の仕事に集中できるため、見積もりが1/2〜2/3程度で済むケースがかなり多い。
AIで“描く”のではなく、合意形成と要件定義をショートカットするために使うと、コスパの景色がガラッと変わる。

他社の「全部AIで完結します」セールストークが現場で破綻する理由

最近増えているのが、「ChatGPTやGemini、Claudeを駆使して、画像もテキストも全部AIで完結します」という売り文句のサービスだが、実務を知っていると、この時点で危険信号が2〜3本立つ。

理由はシンプルで、AIがまだ苦手な“判断”を、人が肩代わりしない前提のプランは現場の現実とズレているからだ。
たとえば、ChatGPTイラスト生成をビジネス利用する際、次のようなチェックはどうしても人手が要る。

• ブランドガイドラインとの整合性

  →「このキャラクターの表情は、うちの“落ち着いた”ブランドイメージから外れていないか」

• 法務・コンプラ観点

  →宗教シンボル、政治的表現、特定の人種・性別の偏りがないか

• 媒体ごとの規定

  →広告プラットフォームやECモールの「誤認表示」「医療・美容表現」ルールに引っかからないか

AIツールの料金やプラン表だけを見ると、「Plusを契約してクラウド環境で回せば、ほぼ自動化できそう」に見える。
だが、“自動化できない判断コスト”は誰が払うのか？という視点を外すと、あとから必ず歪みが出る。

特に危ないのは、次のようなセールストークだ。

• 「ブランドガイドラインもAIで学習させるので、人の確認は最小限でOK」

• 「既存アニメ風のテイストも、著作権侵害にならないギリギリで生成可能」

前者は、そもそもブランドを“解釈”する役割をAIに丸投げしている時点でリスクが高い。
後者は、OpenAIや他サービスの利用規約・著作権ガイドラインを読めばわかる通り、「ギリギリを狙う」発想自体が炎上リスクの温床になる。

ChatGPTイラスト生成を安全に活用するなら、発想を逆に持っていったほうがよい。

• AIに任せるのは「描画」と「バリエーション出し」

• 人が担うのは「判断」と「責任を取る部分」

この線引きを最初に決めておくと、「無料で始めたはずが高くついた」「全部AIでいけると聞いたのに、現場で詰んだ」という事態をかなり防げる。
AIは“安上がりなデザイナー”ではなく、判断材料を爆速で出してくれるアシスタントと位置づけたほうが、ビジネスとして長持ちする。

著作権・商用利用・社内コンプラ…“グレー”を避けるためのチェックポイント

「画像さえ出れば勝ちでしょ？」と攻めすぎた結果、法務から一掃NGメールが飛んでくる。chatGPTでイラスト生成をビジネス利用する現場で、一番“高くつく”のはこのパターンです。ここだけは、デザインスキルよりもコンプラ筋トレがものを言います。

OpenAI公式情報だけでは足りない、「日本企業ならここまで見ておく」視点

OpenAIの利用規約はあくまで「サービスとしてのルール」。日本企業で商用利用する時は、そこに日本の法制度＋自社ルールを重ねてチェックする必要があります。

まず押さえたい視点を整理します。

ChatGPTイラストをビジネス利用する時の三層チェック

よくある落とし穴は「AIが生成したから安全」という誤解です。実務では、次のポイントを最低限押さえておきます。

• 既存IPとの“雰囲気かぶり”

  「某アニメ風」「ジブリっぽい森」など、テイスト指定が特定作品を想起させるレベルになると、著作権侵害リスクだけでなく炎上リスクも一気に跳ね上がります。

• 商用利用の範囲を明文化

  社内で「どこまでがOKか」を文章化しておくと、SNS担当や営業資料担当が迷走しにくくなります。

• 出典・生成プロセスのログ保管

  プロンプトと生成日時、画像のバージョンを残しておくと、トラブル時に「どのような指示で生成したのか」を説明しやすくなります。

ChatGPTやDALL·Eだけでなく、他の画像生成AI（Gemini、Stable Diffusion、Copilot内蔵の画像機能など）を併用する場合も、この三層チェックをツール横断で共通ルール化しておくと運用が安定します。

社内法務・コンプラが気にした“意外なツッコミどころ”

実務で法務レビューに出すと、「そこ刺さるの？」というポイントで止まるケースが多発します。中小企業や個人クリエイターほど、ここを事前に想定しておくと差し戻し地獄を避けやすくなります。

法務・コンプラが引っかかりやすいポイント例

• 人物の人種・性別バランス

  例：グローバル企業向け資料なのに、生成されたキャラクターが特定人種・性別に偏っている。

• 宗教・文化シンボルの扱い

  十字架、寺院、特定の服装などが「意図せず宗教色が強い」と判断されるケース。

• 政治的・社会的メッセージに見える構図

  デモ風の人だかり、特定旗の色合いが強く出た背景など。

• 医療・金融・投資シーンの“誤認”表現

  「投資で簡単にお金が増える」イラストや、医療行為をしているように見える図は、広告規制で止まりやすい領域です。

プロンプトを書く段階で、次のようにリスク回避の一文をセットで入れるとチェック通過率が上がります。

• 「特定の宗教・政治を連想させるシンボルを含めない」

• 「人種・性別のバランスに配慮し、多様性が感じられる」

• 「医療行為や投資勧誘と誤解されない、一般的なビジネスシーン」

ここまで指定しておくと、「生成後にAI画像を直す」のではなく、「最初からNG要素を出させない」流れに近づけられます。

NGを食らった後にやりがちな“悪手”と、プロが取るリカバリー手順

一度NGが出た後の動き方で、プロジェクトの損失額が決まります。ありがちな悪手と、現場で実際に行われているリカバリー手順を対比しておきます。

NG後の対応：悪手 vs プロの動き

プロがまずやるのは、どの要素がNGだったのかを分解することです。

1. NG理由を「構図／テキスト／テイスト／人物属性／コンプラ要素」に分類
2. 各要素について「削る」「置き換える」「完全に別案にする」を決める
3. 修正案を最低3パターン生成し、法務・現場メンバー・SNS担当など関係者の目線を混ぜて比較する

この流れをテンプレート化しておくだけで、「毎回ゼロから炎上対策を考える」状態から抜け出せます。ChatGPTでイラストを量産するほど、このNG後ワークフローの設計が、売上とブランドの両方を守る“最後の防波堤”になってきます。

プロンプトの“変態チューニング”：1割の修正で仕上がりが激変するポイント

「プロンプトを1行いじっただけで、営業からのクレームがピタっと止まる」。現場で起きているのは、そんなレベルの差です。

素人が書く「説明的プロンプト」と、プロが書く「編集されたプロンプト」の違い

同じChatGPTの画像生成でも、プロンプトが“作文”のままか、“編集”されているかで結果は別物になります。

悪い例（説明的プロンプト）

• 「ビジネスマンが会議室で会議しているイラストを生成」

良い例（編集されたプロンプト）

• 「日本の中小企業の会議室で、30〜40代男女4人がカジュアルなビジネスカジュアルで打ち合わせ。ホワイトボードは無地、構図は横長、左側に人物、右側は余白を大きくとる。プレゼン資料用のシンプルなフラットデザイン」

違いを構造で見るとこうなります。

プロは最初から「どの媒体で」「どのサイズで」「どんなブランド」で使うかを前提に、余白・人物属性・情報量を削り込んでいます。ここを曖昧にしたまま生成すると、あとで社内からNGが出て差し替えマラソンに入ります。

同じ条件で10パターンまわして“勝ちパターン”を見つけるテスト設計

闇雲に量産しても学びは溜まりません。実務でCVやクリック率を追うなら、「1回のテストで変える要素は1つだけ」が鉄則です。

プロがやるテスト設計の例を整理します。

• スライド用イラストのテスト

  • 固定する要素: 構図、人物属性、配色
  • 変える要素: 表情だけ（真顔/微笑み/大笑い）
  • KPI: 営業メンバーの「説明しやすさ」評価

• SNSバナーのテスト

  • 固定する要素: キャッチコピー、レイアウト、サイズ
  • 変える要素: 背景色だけ（白/淡いブルー/濃紺/黒）
  • KPI: クリック率と保存数

• EC用LPヘッダーのテスト

  • 固定する要素: 商品写真、見出しテキスト
  • 変える要素: AIイラスト部分の世界観（ナチュラル/ミニマル/ポップ）
  • KPI: スクロール完了率とCV

ChatGPTへの入力テンプレートも「テスト用」と「本番用」を分けて保存しておき、テスト時は変数部分だけを書き換える運用にすると、社内での比較・振り返りが圧倒的に楽になります。

現場で共有されている「NGワードリスト」と、その理由

AIイラストは言葉ひとつでグレーゾーンに踏み込みます。特に商用利用・ブランドコンプラを意識するなら、プロンプトに入れない方がいい単語がはっきりあります。

代表的なNG・要注意ワードと、その理由をまとめます。

一次情報として、実務ではNGが出た後に次の3ステップでプロンプトを立て直すケースが多いです。

1. 問題になった要素を「構図」「テキスト」「テイスト」「人物属性」に分解
2. 当該要素を削るか、別の表現（例:「ジブリ風」→「柔らかい色調の手描き風」）に置き換えて再生成
3. 少なくとも3パターンを出して、法務・現場・マーケで比較して決定する

このプロセスを最初から意識してプロンプトを“変態チューニング”しておくと、「後から全差し替え」という最悪パターンをかなりの確率で避けられます。

ケーススタディで学ぶ：職種別「この1枚が変わると成果が変わる」イラスト活用

「1枚差し替えただけで、商談の空気もCVもガラッと変わる」。ChatGPTのイラスト生成は、うまく刺さるポイントを外さないと“それっぽいだけの画像量産機”で終わります。職種別に、どの1枚を変えるとインパクトが最大になるかを切り分けてみます。

営業・カスタマーサクセス向け：1枚の図解で“説明時間を半分”にするイラスト

営業現場で効くのは「世界観イラスト」より関係図・フロー図です。プロは、最初に次の3枚のどれを作り替えるかを決めます。

ポイントは、イラスト内に細かいテキストを書かせないこと。
ChatGPTへの指示は「文字を入れず、アイコンと矢印だけで構成」「左から右へ時系列が流れる構図」のように情報の役割分担まで指定します。
そのうえで、営業と一緒に「説明が一番スムーズになった案」を選ぶと、商談時間そのものが短くなります。

人事・採用広報向け：「なんか堅そう」を崩すためのイラスト活用

採用は、候補者の頭の中にある「この会社は堅そう」「ブラックかも」を、最初の3秒でゆるめられるかが勝負です。使うべきは人物イラストよりも“オフィス空気感”イラストです。

• 採用TOP：実在写真＋ChatGPT生成の“手描き風オーバーレイ”で硬さを中和

• 募集要項ページ：テキストだらけの箇条書き横に、小さなワンポイントイラストを挿入

• 社員インタビュー：人物写真の背景に、部署を象徴するアイコンイラストを追加

ここで効いてくるのが、「実在の有名企業の写真に構図や配色が似すぎないか」のチェックです。
プロは、人物属性（年代・服装）とオフィスのディテール（椅子・PC台数・壁の色）を細かく指定し、日本の中小企業らしい“リアル寄りの日常感”を作り込みます。
結果として、堅さを崩しつつ「うちっぽさ」も担保でき、法務・役員レビューも通りやすくなります。

EC・D2C担当向け：差別化しづらいカテゴリで“世界観”を作る使い方

ECでは、ChatGPTのイラスト生成を商品写真の代わりに使うとクレーム要因になりやすく、逆に世界観づくり専用レイヤーとして割り切ると強い武器になります。

「実物との差異」レビューを避けるには、ChatGPTへのプロンプトで「写真風」指定をあえて外すのがコツです。
例として「絵本風」「シンプルフラットイラスト」のように、あくまで概念的なイメージに留めることで、ユーザーも“イメージ画像”として受け取りやすくなります。
CVが落ちたときは、まず配色と人物属性の変化から振り返り、同じレイアウトで色か人物だけを差し替えたパターンをA/Bテストすると、どこがボトルネックか切り分けやすくなります。

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主要領域はChatGPTの画像生成と実務での運用設計。本記事では8セクションで営業資料・SNS・EC・LPにおけるNG事例とリスク回避手順を整理した執筆者です。機能紹介にとどまらず、プロンプトを構図・テイスト・媒体特性などに分解し、社内合意を取りやすい判断基準として提示することを重視しています。