ChatGPTでイラスト生成を失敗させない実務ガイド｜SNSとLPの数字を守る

「ChatGPTでイラスト生成」を“とりあえず試しに”回しているあいだに、SNSの世界観がじわじわ崩れ、LPのCVRが数ポイント下がり、社内資料の印象が悪くなる。多くの担当者は、これをツールの問題ではなく「なんとなくデザインがイマイチだった」で片づけている。そのまま使い続けるほど、ブランドと数字の両方を静かに削っていく構造になっている。

原因はシンプルで、ほとんどの解説が「ChatGPTで画像生成する方法」「プロンプトの書き方」「無料で使える回数」「商用利用や著作権の基本」といった操作レベルの一般論で止まっているからだ。現場で効いているのは、どのボタンを押すかではなく、「どこまでをAIに任せ、どこから人間が設計し直すか」「どの条件で数字が落ちるか」を具体的に切り分けているかどうかだ。

このガイドは、単なる使い方の説明ではない。
同じプロンプトでもテイストがぶれる理由、なぜ10枚中2枚しか使えなくても“想定内”なのか、どんなAIイラストが法務・コンプラからNGを食らいやすいのか。SNS担当・マーケ担当・デザイナーが日々ぶつかっている失敗パターンを分解し、「数字を落とさずにChatGPTの画像生成AIを戦力化する運用ロジック」だけをまとめている。

このあと、PC/スマホ別の具体的な操作フローや、無料利用と回数制限の現実的なライン、プロンプトを長くせずに一貫性を出す“引き算テンプレ”、AI画像とストックフォト・実写をどうABテストするか、著作権と商用利用を前提にした社内ルールの作り方まで、すべてを一連の実務プロセスとして整理していく。

読み終えるころには、「映えるけれど結果が出ないAIイラスト」を切り捨て、「数字とブランドを両方守るための使い方」だけが手元に残るはずだ。

ChatGPTで「とりあえずイラスト生成」は危険信号｜よくある失敗シナリオ3つ

「とりあえずChatGPTで1枚出してみるか」で始めた瞬間から、ブランド崩壊・CVR低下・社内炎上のカウントダウンが静かに始まります。テクノロジーの問題ではなく、運用設計と期待値の問題です。

まず、現場で本当に起きている失敗パターンを3つに分解します。

SNSが突然“ごちゃついたアカウント”になるパターン

最初の3投稿くらいはうまくいきます。問題は4投稿目以降です。

・1枚ごとにプロンプトをゼロから書き換える
・その場の気分で「ポップ」「シック」「アニメ風」を混在させる
・色味・構図・画角のルールが存在しない

この3つが揃うと、タイムラインを縦に見たときに「雑多なフリマの棚」のような印象になります。1枚単体では良くても、アカウント全体で見ると世界観が崩壊する状態です。

プロがやっているのは真逆で、

・「ブランドの色」「構図」「カメラ距離」を固定ワードとしてプロンプトに常駐させる
・テンプレを3〜4種類に絞り、毎回そこから微調整するだけにする

この「自由度をあえて削る設計」が、結果的にクオリティを上げます。SNS担当者がつまずくのは、画像そのものではなく「シリーズ前提の設計」をしていない点です。

LPのCVRだけがじわっと下がるパターン

新商品のLPでAIイラストを導入すると、社内ではまずこう評価されがちです。

・「今っぽい」「デザインがリッチになった」
・「外注費を削減できた」

ところがABテストを回してみると、実写やストックフォトよりCVRが数パーセント落ちるケースが珍しくありません。ヒートマップを確認すると、

・人物よりも背景の装飾に視線が集まる
・文字情報とイラストが“喧嘩”してCTAが弱く見える

といったパターンがよく見られます。AIイラストは細部を盛り込みやすいため、「映える」のに「売れない」状態を自動生成しやすいのが厄介なポイントです。

対処として現場で取られているのは、

・背景を極力シンプルにし、商品やCTA周りの余白を増やしたプロンプトに切り替える
・「視線がボタン方向に流れる構図」を具体的に指定する

といった、数値に直結する要素だけを残す“情報ダイエット”です。AI導入の評価は「デザインの好み」ではなく「CTR/CVR」で見る必要があります。

社内資料で「なんか怖い」と言われるイラストの共通点

社内研修資料やプレゼンにChatGPTのイラストを入れると、一見とても便利です。ところが承認フローで、こんなフィードバックが出やすくなります。

・「このキャラ、どこかで見たことある感じがして不安」
・「表情が固くて、メッセージと合っていない」
・「資料全体のトーンと微妙にズレていて落ち着かない」

ここで共通しているのは、

・有名キャラ・ブランドを連想させる要素をプロンプトから“完全に”外していない
・「優しい」「親しみやすい」といった感情トーンを具体化せずに丸投げしている
・スライドごとにテイストが違い、資料全体の信頼感を下げている

という3点です。

実務で安心感を出しているチームは、

・「実在ブランドや作品を連想させないチェック項目」を事前にリスト化
・資料用イラスト専用のトーン（線の太さ・色味・表情）を決めて固定プロンプト化

といった“社内ルール”を先に作っています。イラストそのもののセンスより、「どこまでなら使っていいか」の線引きを明文化しているかどうかが、コンプラ指摘を減らす分かれ目です。

まずはここから：ChatGPTでイラスト生成する基本ステップと、初心者がハマりやすい罠

「とりあえずプロンプトを入れて画像を出してみた」までは誰でも行けます。問題は、その一歩先でほぼ全員が同じ罠に落ちていることです。ここでは、最短距離で“仕事に耐えるレベル”まで持っていくための土台だけを一気に整理します。

PC/スマホ別の具体的な操作フローと「つまずきポイント」

ChatGPTの画像生成はテキスト入力と同じ感覚で使えますが、UIの細かい差でムダに迷う人が多いです。

主な流れをPC/スマホで整理すると次の通りです。

つまずきを避ける最低限のチェックポイントは3つです。

• 画像対応モデルになっているか（古いモデルはテキスト専用）

• 「用途＋縦横比＋テイスト」を必ず一行で書く

  例:「SNSバナー用 横長 16:9 ポップなアニメ風イラスト」

• 保存前に「解像度」と「ノイズ」を目視チェック（粗さ・変な指・文字崩れ）

この3つを習慣化するだけで、「なんとなく微妙な画像しか出ない」という初期のストレスがかなり減ります。

なぜ同じプロンプトでも毎回テイストが変わるのか

多くのユーザーが最初に驚くのが、「昨日と同じプロンプトなのに、今日の画像は別物」という現象です。ここには技術的な理由と運用的な理由が混ざっています。

• 画像モデルは「ランダム性」を前提にした仕組み

  → 同じ指示でも、毎回ノイズの入り方が少し変わる

• ChatGPT側の安全フィルタ・アップデートで、表現が微妙に補正される

• プロンプトの中に「ブレる余地」が残っている

  例:「かわいい女の子」だけだと、年齢・服・髪型・画風すべてが毎回変わる

現場で安定させる人たちは、プロンプトを「カメラの設定」に近い感覚で固定しています。

• 画風: 「フラットデザイン」「線の少ないミニマルイラスト」

• 構図: 「バストアップ 正面」「真横からの横長構図」

• 色: 「パステルカラー3色以内」「背景は白ベース」

この3要素を固定し、変えるのは「シーン」や「キャラクターのポーズ」だけにする。これだけで、「誰のアカウントか分からないバラバラ画像」からは抜け出せます。

無料利用・回数制限・商用利用で“勘違いしやすいライン”

料金や商用利用の理解が曖昧なまま使うと、あとからブレーキがかかりがちです。ここでは細かい規約解説ではなく、「実務上どこで線引きされやすいか」に絞ります。

• 無料か有料か

  → 無料プランでも画像生成は試せるが、回数・速度・安定性に制限が出やすい
  → 業務で毎日使うなら、ChatGPT Plusなど有料プランを前提にしたほうが計画しやすい

• 回数制限での勘違い

  → 「1日に何枚まで」といった厳密な数字だけ見ても意味が薄い
  → 現場では「1案件あたり何パターン出せるか」「1時間で何回リトライできるか」の方が重要

• 商用利用・著作権での危ないライン

  → 生成画像そのものは利用可能でも、

  • 実在キャラクターを連想させる服装・髪型
  • 有名ブランドに似たロゴや配色
    は、法務チェックで止まりやすい
    → 社内資料と広告用クリエイティブでは求められる慎重さがまったく違う

よく使われる簡易ルールは次のようなものです。

• 社内資料・壁紙・勉強用

  → 学習・社内共有レベル。リスクは比較的低いが、「差別的・暴力的な表現」だけは避ける

• SNSアイコン・広告バナー・商品ページ

  → 外部に出るもの。

  • 実在人物そっくり
  • 有名IPの「二次創作っぽい」表現
    は避けるのが安全側の運用

この「どこまで攻めてよくて、どこからがグレーか」を最初にチーム内で握っておくと、後から「全部作り直し」という最悪パターンを避けやすくなります。

「映えるのに結果が出ない」AIイラストの正体を、プロはこう分解している

SNSや広告で「お、今どきっぽくていいじゃん」と社内ウケしたのに、クリックもCVRも伸びない。ChatGPTでイラスト生成を始めた担当者が最初にぶつかるのが、この“映えるのに負ける”現象です。プロはここを感覚ではなく、要素に分解して潰していきます。

クリックされないバナーに共通する“情報過多”という病

バナーが弱いとき、多くの現場で見えてくるのは「情報を盛り込みすぎて主役が不在」という状態です。ChatGPTに長文プロンプトで指示しているほど、この病が出やすくなります。

よくある崩れ方を整理するとこうなります。

ChatGPT画像機能は「要素が多いほどそれっぽく見える」一方で、広告としては逆効果になりやすいのがポイントです。プロはまず、

• 主役は何か（商品・人物・数字など）

• その主役を“邪魔している要素”は何か

を決め、プロンプトから削ることから始めます。

視線誘導・余白・コントラスト──数値に効くのはどの要素か

バナーの成果はセンスではなく、視線の流れで説明できます。特にCTRに効きやすいのは次の3つです。

• 視線誘導

  人物の目線や手の向きで、ボタンや商品方向に視線を流す。
  例: 「右下のボタン方向を見つめる構図で」とプロンプトに明記。

• 余白

  主役の周囲に“何もないゾーン”を作ることで目立たせる。
  例: 「背景はシンプルな単色」「テキストを置くために右側を大きく空ける」と指定。

• コントラスト

  背景と主役、主役とテキストの明度差をはっきりつける。
  例: 「暗い背景に明るい商品」「背景は薄いグレー、人物は暖色系で」と色を分けて指示。

プロがよくやるのは、「映えるバージョン」と「要素を半分に削ったバージョン」を作り、ABテストで比較する方法です。ヒートマップを見ると、情報過多な画像ほど視線が画像全体に散り、ボタンや価格に集まっていないケースが多く報告されています。

10枚中2枚しか使えないのは失敗ではなく“前提条件”という考え方

ChatGPTでイラスト生成をすると、「10枚出してまともに使えるのが2枚」という声がよく上がります。ここを「精度が低い」と捉えると疲弊し、プロは逆に“歩留まり2割を前提に設計”します。

• 1プロンプトで10枚生成 → 採用2枚を想定

• 採用基準は「世界観」「主役のわかりやすさ」「視線誘導」が揃っているか

• 残り8枚は「何がダメだったか」を言語化し、次回のプロンプトから削る材料にする

この「不採用8枚から学ぶ」姿勢がないと、いつまでも運任せの画像ガチャのままです。現場では、次のようなシートで振り返るケースが増えています。

「映えるのに結果が出ない」AIイラストは、センス不足ではなく要素設計と歩留まり設計の問題です。ChatGPTに任せっぱなしにせず、どこまで削るか・どこまで人間が評価するかを決めた瞬間から、画像は数字に直結する“クリエイティブ資産”に変わっていきます。

プロンプトは長くするな｜ChatGPTイラストを安定させる“引き算テンプレ”

プロンプトを盛れば盛るほどカオスな画像が出てくる。ChatGPTのイラスト生成は、「情報の足し算」ではなく「条件の整理」が勝負どころです。
プロもやっているのは、細かい指示を書き連ねることではなく、毎回必ず固定する要素を先に決めておくことです。

「固定する要素」と「遊ばせる要素」を分けるチェックリスト

まずはプロンプトを2レーンに分解します。

• 固定レーン＝世界観を守るために毎回必ず入れる条件

• 変動レーン＝投稿や案件ごとに変えるテーマ・シーン

チェックリストの例を挙げます。

• 固定したい項目

  • 構図（バストアップ / 全身 / 俯瞰など）
  • 色味（パステル / モノトーン / ビビッド）
  • 光（逆光 / 柔らかい自然光）
  • カメラ距離（クローズアップ / 中距離）
  • 人物像（年齢・性別・雰囲気）

• 遊ばせる項目

  • ポーズ
  • 小物・背景シーン
  • 表情
  • テキスト要素（バナー文言など）

この整理をしたうえで、ChatGPTには「まず固定レーンをテンプレ化してから、変動レーンだけ入力する」運用に切り替えると、画風がぶれにくくなります。

ブランド一貫性を出すための5つの固定ワード（構図/色/光/距離/人物像）

SNSアカウントやLPで世界観をそろえたいときは、次の5カテゴリを固定ワードとして事前に決めます。

プロンプト例（骨組みだけ）：

「淡いパステルカラーで、柔らかい自然光の中、正面バストアップの20代女性キャラクター。中距離ショット。［ここに変動レーンの指示を入れる］」

ここまでをコピペ用テンプレとして保存し、変えるのはカッコ内だけにすると、一貫性が一気に安定します。

1枚ごとに考えない、“シリーズ前提プロンプト”の作り方

「今日の1枚」を考える発想から、「今月のシリーズ」を設計する発想に切り替えると、SNSや資料の質が一段上がります。

やり方はシンプルです。

1. 先に「シリーズ共通テーマ」を決める

   • 例：小さなビジネスTips、商品機能紹介、採用ブランディングなど

2. シリーズ用の変動レーンだけを一覧化する

3. 固定テンプレ＋表の変動部分だけを毎回差し替える

こうすると、「毎回ゼロから悩む時間」がほぼ消え、10枚中2枚しか使えない状態から、7〜8枚はそのまま採用できるラインまで一気に近づけます。
長文プロンプトを書くより、変えないルールを先に決めることが、現場で数字を守る最短ルートです。

SNS担当・マーケ担当向け｜ChatGPTイラスト運用で数字を落とさないための実務ルート

「とりあえずAIでそれっぽく」は、いいねは増やせますが、売上とブランドを quietly 削ります。ここでは、現場で実際にとられている運用ルートだけを整理します。

週次投稿の世界観が崩れない「3パターン運用」

世界観がバラつく原因の8割は、毎回ゼロからプロンプトを書き換えることです。SNSアカウントを安定させるなら、まずは「3パターンに絞る」方が圧倒的に楽で強いです。

おすすめは次の3パターンです。

• 教育系投稿用：図解・ホワイトボード風

• 速報・ニュース用：写真風＋ロゴエリア確保

• ライフスタイル・ブランディング用：余白多めのアート風

それぞれに「シリーズ前提プロンプト」を1本ずつ作り、投稿ごとに変えるのは内容だけにします。

例（教育系テンプレの構造）

• 固定ワード

  「白い背景」「フラットデザイン」「シンプルな線画」「企業資料に使える落ち着いた色」「16:9の横長サイズ」

• 可変ワード

  「今日説明したいテーマ」「登場させるキャラクターの役割」

このように、構図・色・サイズは固定し、テキスト内容だけを差し替えると、週次投稿でも世界観が崩れません。

下記のように、自分のアカウントに合わせて整理しておくと、担当が変わってもブレにくくなります。

種類別テンプレ整理表

AI画像 vs ストックフォト vs 実写のABテスト設計

「AI画像の方がクリック率が高そう」「いや、実写の方が信頼感がある」
このレベルの議論は、体感のぶつけ合いで終わりがちです。数字で決着をつけるには、最低限この3点を揃えます。

• 比較する条件をそろえる

  同じコピー、同じレイアウト、同じサイズで「画像だけ」を変える

• 指標を分けて見る

  CTR（クリック率）とCVR（成約率）を必ず分けて計測する

• 掲載期間をそろえる

  1〜2日単位ではなく、少なくとも同じ曜日をまたいで比較する

実務では、下記のようなテーブルでまとめておくと、上長への説明が通りやすくなります。

テスト結果の整理例

ChatGPTで作った画像を採用するかどうかは、「CTRだけを見る」のではなく、「財布に残るお金＝最終的な売上」とセットで判断するのがポイントです。

「いいねは増えたのに売上が増えない」を防ぐチェックポイント

SNS担当が一度はぶつかるのが、このギャップです。AIイラストは視覚的インパクトが強いので、エンゲージメントは伸びやすい一方、購入行動にはつながらないことが少なくありません。対策として、投稿前後で次の3点をチェックしてください。

• 誰に向けた画像かが一目で伝わるか

  ターゲット不明のオシャレ画像は、保存はされても商品名が残りません。

• 商品やサービスの「役割」が画面の中心に来ているか

  キャラクターや背景を盛り込みすぎると、主役の商品が脇役になります。

• LPやECページとトンマナがつながっているか

  SNSの画像がアニメ調、LPが硬いビジネス調だと、ユーザーは別サービスと感じて離脱します。

現場の感覚値として、「いいねだけを追いかけた月」は、広告費あたりの売上が数％〜10％程度落ちるという声もあります。ChatGPTでイラストを生成するときは、「この1枚で、次のクリック先と同じ空気を作れているか」を指標にすると、数字もブランドも守りやすくなります。

制作現場で本当に起きているトラブルと、その場で採られた落としどころ

「ChatGPTで画像もいけるらしい。じゃあイラストも全部AIで。」
こう宣言した瞬間から、現場の空気が少しだけピリつき始めます。
ここでは、実際の制作・マーケ現場でよく共有される“リアルな落としどころ”を整理します。

「全部AIでいきましょう」が炎上しかけた案件の着地のさせ方

広告バナーやLPのメイン画像を「全部AIイラストで」と進めたときによく起きるのが、次のような流れです。

• 社内レビューでは「映える」「コスト削減できた」と高評価

• 公開してみると、CTR・CVRがじわっと下がる

• クライアントから「なんか安っぽくなったのでは？」と指摘

• SNSで「AIっぽくて信頼できない」とコメントがつき炎上寸前

ここでプロがやるのは「全面撤退」ではなく、役割分担の再設計です。

実務での“着地”はこうなりがちです。

• メインの構図やイメージだけChatGPTで生成

• 使えそうな2〜3案をデザイナーが選別

• トンマナ調整・タイポグラフィ・余白設計はデザイナーが担当

• ABテストで「AIラフ×人間仕上げ」案と従来案を比較

「全部AI」ではなく、“AIはラフ生成エージェント、人間がアートディレクター”という立て付けに変えるだけで、炎上リスクと数値悪化の両方を抑えやすくなります。

外注デザイナーとの境界線：どこまでAI、どこからプロの仕事か

ChatGPTでイラストを生成し始めると、外注デザイナーとの線引きも曖昧になりがちです。ここを曖昧にすると、見積もりトラブルや「どこまでが依頼範囲か」の揉め事が起きやすくなります。

現場でよく採用される“境界線”は次のようなルールです。

• AIで作るのは「方向性確認用のイメージボード」まで

• クライアント納品物は、必ずデザイナーが再構成・レタッチしたもの

• AIで作成した画像を渡すときは、「これは参考イメージ（ラフ）です」と明示

• 見積もりも「AIラフ支給あり／なし」で2パターン用意

外注側からすると、AIラフがあるとヒアリングの手間や試行錯誤の回数が減る一方で、
「AIの粗を直す工数」が増えるケースもあるため、ここを料金にちゃんと反映する合意が欠かせません。

法務・コンプラがNGを出す“グレーなAIイラスト”の特徴

ChatGPTでイラスト生成をしていると、「担当者レベルではOKと思ったが、法務レビューで一発NG」が頻発します。グレー判定されがちな画像には、共通の特徴があります。

• 有名キャラクターやブランドロゴを“連想させる”配色・シルエット

• 実在の人物写真をアップロードし、過度に似せたキャラクター化

• 社会的にセンシティブなテーマと結びつきかねない表現

• 商用利用前提なのに、著作権や利用規約の確認が曖昧

これを避けるために、社内で次のような簡易チェックリストを持つケースが増えています。

• 実在の作品名・ブランド名・作家名をプロンプトに入れていないか

• 第三者が見て「◯◯風だよね」とすぐ想起しないか

• 社内資料だけでなく、将来の外部公開も想定しているか

• 商用利用に関する最新の利用規約を確認したか

ChatGPTでの画像生成はパワフルですが、「とりあえず生成」から一歩踏み込み、法務・デザイン・マーケそれぞれの“落としどころ”を最初に決めておくことが、結果的に一番のコスパ改善につながります。

ChatGPTイラストと著作権・商用利用｜ネットのまとめでは触れない“運用ルール”の作り方

ChatGPTでイラスト生成が一気に身近になったぶん、「なんとなくグレー」なまま走り出すチームほど後からブレーキがかかる。著作権侵害リスクはもちろん、ブランド毀損や炎上は数字（売上・CVR・信頼）を一気に溶かす。鍵になるのは「法律の専門家になること」ではなく、現場で回せる運用ルールを先に決めておくことだ。

ChatGPTやDALL·E、他のAIモデルで生成した画像は、サービスごとに著作権・商用利用の扱いが異なる。利用規約の解説記事を読み込むことも大事だが、実務では次の3つを決めておくと判断が一気にラクになる。

• 何がNG表現か（実在キャラクター・ブランド・作家風表現など）

• どこまでが社内限定利用か

• 外部公開する時に残すエビデンスは何か

以下は、そのまま社内ガイドラインの叩き台にできるレベルまで落とし込んだ例だ。

実在キャラ・ブランド・作家名を連想させないための社内ガイドライン例

AIイラストのトラブルは「明らかなコピペ」よりも、“なんとなく似ている”グレーゾーンで起きる。そこで、最低限のチェック項目をテンプレ化しておくと判断ブレが減る。

• プロンプト入力時の禁止ワード

  • 実在作品名・キャラクター名
  • 実在ブランド名・ロゴ名
  • 特定作家のフルネーム

• プロンプトで許容する表現

  • 「レトロゲーム風」「某RPGを連想させないファンタジー世界」など、作風ではなく雰囲気レベルの指定

• 画像確認時のチェックポイント

  • ロゴ・マークが既存ブランドに酷似していないか
  • コスチュームや色使いが特定キャラと1対1対応しないか
  • 「これは○○っぽい」と複数人が口にした場合は再生成

このチェックをSNS投稿・広告バナー・商品ページの制作フローに組み込むだけでも、法務・コンプラとの衝突はかなり減る。

「社内限定利用」と「外部公開」で分けるべき判断軸

同じChatGPT画像でも、「社内共有スライド」と「LPのメインビジュアル」では求められる安全ラインが違う。よく使われる判断軸を整理すると次の通り。

ポイントは、外部公開ほど「連想されるもの」まで含めて慎重に見ること。社内限定でOKだった画像を、そのまま採用サイトやオウンドメディアに流用しないルールを決めておくと安全度が一気に上がる。

トラブル時に説明できるようにしておく“最低限のエビデンス”

万が一「この画像、○○に似ていないか」と指摘されたとき、その場で説明できる材料があるかどうかでダメージが変わる。現場でよく用意されているエビデンスは次の3つ。

• プロンプトのログ

  • ChatGPTやAIエージェントに入力したテキストをそのまま保管
  • 実在キャラ・ブランド・作家名を指定していない証拠になる

• 生成日時・モデル情報

  • どのモデル（例：GPTベースの画像生成モデル名）で、いつ出力した画像か
  • 後から再現検証しやすくなる

• 画像選定のメモ

  • 10枚生成して2枚だけ採用した場合、「どの基準で選んだか」を1行でも残す
  • 「攻撃的表現・性的表現・差別表現を除外した」など、安全配慮の痕跡になる

これらをプロジェクト単位でクラウドストレージにまとめておくと、法務・コンプラとのコミュニケーションがスムーズになる。AIイラストのリスク管理は、特別な法律知識よりも、「プロンプトと選定理由を残す習慣」のほうが現場では効きやすい。

デザイナー視点で見る「AIイラストの使いどころ」と「絶対任せるべき領域」

「ChatGPTで画像を全部作れたら、デザイナー要らないのでは？」
現場でこの発言が出た瞬間、そのチームのクリエイティブは鈍ります。理由は単純で、ChatGPTはラフ案量産機としては最強クラスですが、「最後の5割」を任せると数字もブランドも崩れるからです。

ラフ案量産機としてのChatGPT、最終クオリティを上げる人間の役割

ChatGPTの画像生成は、方向性出しには圧倒的に強いです。特に下記の用途は、人間より速く安く回せます。

• アイコンやキャラクターの雰囲気探索

• バナー構図のたたき台

• 資料用イメージの候補出し

一方で、デザイナーが担うべき役割はここからです。

• 「どの案がビジネスゴールに合うか」を選別

• プロンプトを調整し、ブランド基準へ寄せる

• ABテスト結果から、次の指示に落とし込む

現場感覚では、10枚中使えるのは2枚前後という声が多く、これは失敗ではなく「前提条件」です。採用率を上げるのではなく、「2枚をどう磨くか」に人間の知識を集中させる方が、財布に残る利益は大きくなります。

トンマナ調整・レタッチ・タイポグラフィが必要になる理由

AIイラストが「なんか広告っぽくない」「SNSの世界観にハマらない」と言われる時、原因のほとんどはテクノロジーではなくトンマナ設計の欠如です。

よく分かるポイントを表に整理します。

とくにバナーやLPでは、「文字が読めない」「情報がうるさい」だけでCTRが数％落ちるケースがあり、これはChatGPT単体では検知できません。
デザイナーは、Geminiや他ツールの知識も併せてフォントサイズ、行間、余白、優先度を設計し直し、AIの出力をビジネスで使えるレベルまで引き上げます。

「AI導入でクリエイターはいらない」はなぜ現場では起きていないのか

AI導入で実際に起きているのは「クリエイター不要」ではなく、役割のシフトです。

• 以前

  • 0から100まで自力で作る「職人」

• 今

  • ChatGPTや画像モデルを使い、
    • 0→50をAIで一気に
    • 50→100を人の判断とレタッチで詰める「ディレクター型クリエイター」

代理店や企業の制作現場では、以下のようなルールを敷くところが増えています。

• 「AI出しはラフまで」

• 「最終データは必ず人間のチェックとレタッチを通す」

• 「ブランド案件はトンマナガイドラインに合致しないAI画像を採用しない」

この運用にすると、制作時間は短縮しつつも、ブランド・著作権・商用利用のリスクを抑えられます。
AIを正しく位置づければ、ChatGPTの画像機能はデザイナーの敵ではなく、“手数と検証回数”を爆増させる味方になります。

明日から変えられる、ChatGPTイラスト運用チェックリスト

「とりあえず生成」から一歩抜けるだけで、同じChatGPTでも“当たり画像率”と成果が一気に変わります。明日から3ステップで整えるためのチェックリストをまとめます。

1日で整えられる：プロンプトテンプレとNG例の洗い出し

まずは1日で終わる“プロンプトの棚卸し”から。ここをサボると、SNSもLPも社内資料も、世界観が毎回ガチャ状態のままです。

下の2つを必ず作っておきます。

• ベースになる「共通プロンプトテンプレ」

• 使わないと決める「NG指示リスト」

共通テンプレは、ブランド一貫性に効く固定ワードを埋め込んでおくのがポイントです。

NG指示リストには、現場でトラブルになりやすいものをまとめます。

• 実在作品・ブランド・キャラクター名の指定

• 特定の作家名・画風を名指しで指定

• 読みやすいテキスト入りバナーをAIだけで完結させる指示

• 多人数・複雑なポーズを1枚に詰め込む指示

ここまで整えれば、「ChatGPTに入力する文章」を迷わなくなり、10枚生成して本当に使える画像が2枚取れればOKという現実的な期待値も持ちやすくなります。

1週間で整える：SNS・LP・資料それぞれの評価指標づくり

次の1週間は、「なんとなく良い」から卒業して、目的別の評価軸を数字とセットで決めます。

実務では、ChatGPTで作った画像とストックフォト、実写を小さくABテストするだけでも傾向が見えます。

• SNSなら、同じテキストで「AIイラスト版」「写真版」を1週間ずつ投稿して数値を比較

• LPなら、AIバナーと写真バナーを半分ずつ出してCVRを比較

• 資料なら、AIイラスト入りとシンプルな図版だけの版を並べて、社内メンバーに「どちらが理解しやすいか」ヒアリング

これだけで「映えるのに数字が落ちる」パターンを早めに潰せます。

1ヶ月で整える：チーム全体の“AI画像ルールブック”の骨組み

最後の1ヶ月は、個人の感覚に頼らないための運用ルールブックを形にします。完璧な冊子にしなくても、共有クラウド上の1枚の資料から始めれば十分です。

盛り込んでおきたい骨組みは次の通りです。

• 利用ツールとプラン

  • ChatGPTのどのモデル・プランまで業務利用OKか（Plus/Teamsなど）
  • 無料枠の回数制限がある場合の優先用途

• 権利・コンプラ方針

  • 実在の人物・ブランド・キャラクターを連想させる表現の禁止例
  • 「社内限定利用」と「外部公開」でプロンプトルールを分ける基準
  • 生成日時・プロンプト・モデル名を必ず保存しておく運用（トラブル時のエビデンス）

• ワークフロー

  • ChatGPTでラフ案生成 → 担当者が候補を3点まで絞り込み → デザイナーがトンマナ調整・レタッチ → 最終確認
  • AI画像をそのまま本番採用してよいケース / 必ずデザイナー確認を挟むケースの線引き

• 共有テンプレート群

  • SNS用、LP用、資料用それぞれのプロンプトテンプレ
  • 良い例・悪い例のスクリーンショット集と、その理由メモ

ここまで整えると、「誰が作っても、ブランドの雰囲気から大きく外れない」「ChatGPTの画像機能を安心してビジネス利用できる」状態に近づきます。

1日でプロンプトとNGを固め、1週間で評価指標を決め、1ヶ月でルールブックの骨組みを作る。この3ステップを回すだけで、「とりあえず生成」から“数字とリスクを見据えた運用”に一段ギアを上げられます。

執筆者紹介

主要領域は生成AI×Web実務設計。CVR数ポイントの差にこだわる視点から、ChatGPTのイラスト生成を「どこまでAIに任せ、どこから人間が設計するか」という基準で整理。本記事では公開情報と一般に共有される現場知見をもとに、SNS/LP担当者が数字とブランドを守るための運用ロジックとチェックリストを体系化している。