HakushiのAIアートラボ 世界最先端！AIアートの”創り方

「AIで画像を生成しているのに、どこか他の人と似たような仕上がりになってしまう…」
「プロンプトをいくら工夫しても、自分らしさが出ない…」

そんなモヤモヤを感じていませんか。

実は、AI画像生成の世界では「どんなプロンプトを打つか」よりも、「どのツールをどう組み合わせるか」が作品の個性とクオリティを決めます。

今回は、利用者数No.1*のAI活用コミュニティ「SHIFT AI」で開催された会員向けオンラインウェビナー「HakushiのAIアートラボ 世界最先端！AIアートの”創り方」の内容の一部を特別公開します。

※ GMOリサーチ&AI株式会社調べ ■調査項目/調査時点（2025年2月）における累計登録者数 ■調査対象/企業が運営するAI活用事例や実践ノウハウなど、ビジネス目的でのAI活用に関する講義を提供するコミュニティサービスを対象とし、講義を行わないネットコミュニティや個人運営のコミュニティ、ビジネス目的以外のコミュニティサービスは対象外とする

【※このウェビナーは終了しました。最新の参加案内はコミュニティ説明会でご案内しています。】

ウェビナー概要

ウェビナー名	HakushiのAIアートラボ 世界最先端！AIアートの”創り方
開催日時	2026年3月13日（金）　20:00～21:30
開催場所	オンライン（Zoom）

このウェビナーの内容は以下のとおりです。

• プロンプト依存の画像生成が抱える限界と課題
• 複数のAIツールを横断して使う「ツール横断型制作」の概要
• 各ツールの強みと弱みの基本的な考え方
• ChatGPTとGemini（Imagen）を使った複数工程での画像生成デモ

AIアートで個性を生み出したい方に向けて、その考え方と基本的なアプローチを見ていきましょう。

プロンプトだけに頼るAI画像生成が抱える限界

「AIで画像を作っていると、どこか他の人と似た仕上がりになってしまう」と悩んでいませんか。

その現象には明確な原因があります。

プロンプトだけに頼った画像生成が抱える3つの限界を見ていきます。

表現の幅がツールに制限される

ChatGPT、MidJourney（ミッドジャーニー）、Stable Diffusion（ステーブルディフュージョン）など、各AIツールには生成できるものとできないものが決まっています。

1つのツールだけで完結しようとすると、そのツールが持つ表現の範囲に縛られ、いくらプロンプトを工夫しても作品の幅が広がりません。

出力の傾向が収束して個性が失われる

同じツールを使い続けると、生成される画像の雰囲気や表現がだんだん似通ってきます。

「ChatGPTっぽい絵」「MidJourneyっぽい絵」という言葉があるように、ツールごとの出力傾向に引っ張られて個性が失われていきます。

手軽に作れる反面、他の作品と差別化しにくくなるのが単一ツール依存の代償です。

著作権の観点からも課題が生まれる

プロンプトを入力してそのまま出力した画像は、著作物として認められにくいという傾向があります。

国の見解としても、プロンプトだけで生成した画像には著作権が宿りにくいとされており、作品に独自性と権利を持たせるためにも、制作プロセスを工夫することが重要になってきます。

AIアート制作は「料理」と同じ

Hakushi氏はウェビナーで「AIアート制作は料理と同じ」と語ります。

プロンプトだけを磨いても限界がある理由を、この料理のアナロジーで理解すると、ツール横断型制作の本質が見えてきます。

プロンプトはレシピ、AIツールは調理道具と考える

この考え方では、プロンプトは「料理のレシピ」、AIツールは「調理道具」にあたります。

どんなに優れたレシピがあっても、フライパン1つしかなければ作れる料理に限界があります。

お刺身を切る包丁も、煮込み料理のための鍋もない状態では、レシピをいくら工夫しても表現の幅は広がりません。

AIアートも同様に、ツールを増やして組み合わせることで初めて自分の作りたいものに近づけます。

ツールの強みだけでなく弱みも活かせる

ここで重要なのは、各ツールの強みだけでなく「弱み」も活かせるという発想です。

例えばあるツールは、他のツールから画像を持ち込むと画質が劣化する傾向がありますが、この「劣化」をあえて利用することで、次の工程でクオリティを上げやすくなるという逆転の発想があります。

弱みを「悪いこと」と捉えず、プラスに変える視点がプロフェッショナルな使い方の核心です。

複数のツールを組み合わせることで個性が生まれる

使うツールの数と組み合わせ方が増えるほど、他の人には再現できない独自の制作プロセスが生まれ、作品に個性と著作権が宿りやすくなります。

制作の工程ごとに「次はどのツールを使うか」を自分で判断しながら積み上げていくことが、AIアートにおける「アーティストの技術」になります。

複数ツールでの画像生成の基本フロー

ウェビナーの後半では、Hakushi氏が実際の画面を見せながら複数のツールを使った画像生成を実演しました。

ChatGPTとGemini（Nano Banana）を往復するシンプルな流れでも、出発点とは大きく異なる仕上がりが生まれることが示されました。

まず好きなツールで1枚の画像を生成する

最初のステップは、ChatGPTや好みの画像生成ツールを使ってベースとなる1枚の画像を作ることです。

プロンプトは短くシンプルで構いません。

大切なのは最初から完成を目指さず、素材として使える1枚を用意することです。

ここが1〜2工程目にあたります。

Nano Bananaが使える環境で構図と背景を調整する

次に、Gemini（Nano Banana）など、画像技術が使えるツールに切り替えます。

Nano Bananaの強みは「現状維持力」で、元の画像のキャラクターや表情をなるべく保ちながら、背景や構図だけを変えることが得意です。

「背景を花畑にする」「引きの構図にする」といった指示を出すと、キャラクターの雰囲気をそのままに画面の見え方を変えてくれます。

ChatGPTに戻して書き込み量を上げる

構図が整ったら、再びChatGPTに画像を持ち込んで書き込み量（ディテールの細かさ）を上げていきます。

ChatGPTは書き込み量を増やすことが得意なツールで、「書き込み量を極限まで上げて」と指示するだけで、ディテールが大きく豊かになります。

Nano Bananaでは補えない部分を、役割を分担して補うのがこのフローの考え方です。

今回の実演では6工程でベースとなる流れを体験しましたが、ウェビナーのゼミではさらに工程数を重ねた応用的な制作手法や、より多くのツールを組み合わせた実践的なテクニックも扱っています。

まとめ：AIアートで個性を生み出すために

今回のウェビナーを通じて見えてきたのは、AI画像生成における「プロンプトの呪縛」から抜け出すことの重要性です。

複数の工程と複数のツールを組み合わせることが、AIアートで個性を生み出す鍵になります。

AI画像生成の入り口はプロンプトですが、そこから一歩進んだ「ツール横断型制作」の考え方を持つことで、自分だけのアートを生み出す可能性が大きく広がります。

SHIFT AIでは、AI活用の最前線にいる実践者によるウェビナーやゼミを通じて、こうした深い知識と技術を会員と共有しています。

AIアートに限らず、幅広い分野のAI活用実践ノウハウを学べるコミュニティです。