CNETの記事によると、AI画像生成ツールで良質な画像を作成するには効果的なプロンプト作成が重要である。記事の著者は過去1年間、Google のGemini 2.5 Flash Image（Nano Bananas）、Midjourney、Dall-Eなどのサービスで数百の画像を生成し、テストとレビューを実施した。
プロンプト作成には3つの必須要素がある。シーン内のキャラクターと要素、設定または場所、縦向き・横向きまたは特定の比率（3:2、16:9など）の寸法指定である。スタイル指定では、フォトリアリスティック、ストック写真、商品機能、漫画、イラスト、ゲーム/ゲームUIの6つの主要カテゴリーが存在する。
美学や雰囲気の指定では、抽象的、アニメ、中世、レトロ、サイケデリック、グロー・ネオン、幾何学的、絵画・筆跡・油絵、コミック、ノワール、ビンテージ、印象派、シンプル・ミニマリスティック、ファンタジー・SF、ハイテク、シュルレアリストなどの選択肢がある。編集ツールの充実度は、Adobe Fireflyが最も多く、次にLeonardo、Midjourney、Canvaの順となっている。
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Writing a Good AI Image Prompt Isn’t Hard, but You Need These Essential Elements
【編集部解説】
AI画像生成におけるプロンプトエンジニアリングは、2025年に入ってますます重要性を増しています。今回のCNETの記事は、技術者でなくても実践できる実用的なガイドラインを提供しており、非常にタイムリーな内容です。
特に注目すべきは、プロンプト最適化に関する最新の研究動向です。独立した調査研究によると、適切に構造化されたプロンプトは成功率を73％向上させ（52％から89％へ）、生成試行回数を平均67％削減することが判明しています。これは、単なるコツではなく、科学的根拠に基づく手法であることを示しています。
CNETの記事で推奨される「3つの必須要素」は、業界標準として確立されつつあります。しかし、より高度なアプローチとして「3層アーキテクチャ」という手法も注目されています。これは、基盤層（ソース認識とコンテキスト）、コア層（変換指示）、洗練層（制約と調整）に分けてプロンプトを構築する手法です。
興味深いことに、従来のテキスト生成AIとは異なり、画像生成では「長いプロンプト（50-100語）が短いプロンプト（10-20語）を一貫して上回る」という研究結果が出ています。これは複雑な変換において特に顕著で、詳細な記述がAIの理解度を大幅に向上させることを示しています。
一方で、シンプルなプロンプトの価値を強調する専門家もいます。短縮プロンプトは、AIの創造的な想像力を最大限に活用し、人間の詳細な記述によって制約されない驚くべき結果を生み出すことがあります。この相反する見解は、用途に応じた使い分けの重要性を示唆しています。
技術的な観点から見ると、記事で言及されているGoogle Nano Bananas、Midjourney、DALL-Eは、それぞれ異なる強みを持ちます。最新の研究では、各プラットフォーム固有の最適化により45％の改善が見込めることが分かっています。また、ネガティブプロンプトの適切な活用により、不要なアーティファクトを81％削減できることも明らかになっています。
この技術の普及により、クリエイティブ業界では新たな職種「プロンプトエンジニア」が生まれ、従来のデザインワークフローが大きく変化しています。一方で、著作権や知的財産権に関する議論も活発化しており、規制の枠組み整備が急務となっています。
長期的な視点では、AI画像生成技術は単なる制作ツールを超えて、創造性の民主化を推進する可能性を秘めています。しかし、記事でも指摘されているように、これらのツールは「クリエイターの代替品ではなく」、むしろ創造性を拡張する手段として位置づけることが重要です。
【用語解説】
プロンプトエンジニアリング
AI生成システムに対して、望ましい結果を得るための効果的な指示文（プロンプト）を設計・最適化する技術である。単純な文章入力とは異なり、AIの理解特性を考慮した体系的なアプローチを指す。
フォトリアリスティック
写真のように実物に忠実で現実的な画像表現のことである。AI画像生成においては、実写に近い質感や光の表現を目指すスタイル指定として使用される。
ネガティブプロンプト
生成したくない要素や特徴を明示的に排除するための指示文である。意図しない結果を避けるために有効ですが、多用しすぎると他の指示と干渉する可能性もあるため使用には注意が必要。
アスペクト比（縦横比）
画像の幅と高さの比率を表す数値である。3:2は横長、16:9は動画標準、1:1は正方形を意味し、用途に応じて指定することで適切な構図が得られる。
【参考リンク】
Midjourney公式サイト（外部）
サンフランシスコを拠点とする独立研究所が開発したAI画像生成サービス
OpenAI DALL·E 3（外部）
OpenAIが開発したテキストから画像を生成するAIモデルの最新版
Adobe Firefly（外部）
アドビが開発した商用利用可能な生成AI。Creative Cloud統合対応
【参考記事】
How to write AI image prompts like a pro（外部）
2025年9月最新のプロンプト作成ガイド。長短プロンプトの効果比較
Understanding AI Image Generation（外部）
各プラットフォーム固有の最適化について解説した技術記事
【編集部後記】
皆さんはAI画像生成を実際に行ってみたことはありますか？今回の記事を読んで、「自分でも試してみたい」と感じた方も多いのではないでしょうか。私自身、最初は「難しそう」と思っていましたが、実際に使ってみると想像以上にシンプルで、何より面白いと感じました。
皆さんは普段、どんな場面で画像が必要になりますか？ブログの挿絵、プレゼン資料、SNS投稿など、きっと様々なシーンがあると思います。もしよろしければ、お気軽に無料のツールから始めてみてください。そして、うまくいった作品や面白い発見があれば、ぜひ私たちにも教えてください。一緒にAI画像生成の可能性を探っていけたら嬉しいです。
