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【AI漫画】CodexとChatGPTで最強GPT Imageを使いハイクオリティな漫画を連続量産する方法【NotebookLM併用】

佐藤源彦@MBBS

みなさん、こんにちは。
AI共創イノベーション・ワンダー佐藤です。

今回は、CodexとChatGPTという2つのAIで、現状最強の画像生成AIモデル「GPT Image」を使ってAI漫画を連続生成する方法を、実際にやってみた知見とともに解説します。

ノイズ対策やNotebookLMとの併用など、連続生成ならではのつまずきポイントもまとめました。

キャラクターとストーリーを渡すだけで、20ページ以上の漫画をAIが一気に描き切る時代が来ています。

👇7分かけて24枚のAI漫画を一気に連続生成！（実は、もっと多く描けます）

👇この記事の図解も一気に描いていたりw

「AI漫画版のAIエージェントや〜！」

って感じですね！

プロンプトエンジニアリングがわかると、こんなことも自由自在です。
けど、安心してください。プロンプトが苦手な場合でも、Codexなら連続生成してくれます。

てことで、CodexとChatGPTの使い分けも述べつつ、AI漫画連続生成のやり方をお話していきますね！

【関連動画】


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24ページを一気に描き切る——連続生成のインパクト

まず驚いてほしいのが、その生成量です。
キャラクターを設定し

「1ページから24ページまで描いて」

と指示すると、本当にそのまま24ページをじゃんじゃん描いてくれます。

第3話では28ページ、と話が進むほどページ数も増えていきますが、それでも一気に出力してくれるのが今のAIの実力です。

ちなみに今回の題材は、剣道をやめた大学生の主人公が坂本龍馬に興味を持ち、幕末へタイムスリップして龍馬を助けに行く
——というオリジナルストーリー。
（敵にやられて主人公は何度もロールバックを喰らいますが）

あらかじめ小説として書いておいた本文を渡すことで、AIがそれをコマ割りしながら漫画化していく流れです。

👇AI小説

👇ChatGPTで描いた場合

👇Codexで描いた場合

👇姉妹品ですが、AI図解イラストを連続で描くことも可能！


CodexとChatGPT、どちらで描くべきか

GPT Imageは、CodexでもChatGPTでも使えます。どちらも十分きれいに描けますが、得意分野が分かれます。

Codex：連続生成の安定感が魅力

Codexの強みは、とにかく連続生成が安定していること。「連続で描いて」と頼めば10枚でも20枚でも淡々と出力してくれるので、プロンプトが得意でない方でもまず迷いません。OpenAIによれば、Codexは画像生成スキルを呼び出してアイコンやイラストを直接生成でき、長時間タスクも自走できる設計になっています。

  • メリット：プロンプトの工夫が少なくても連続生成が安定

  • デメリット：クレジットの消費が激しい

  • おすすめプラン：Plusだと少しきつく、本格運用ならPro推奨

ChatGPT：コストのゆるさが魅力

一方ChatGPTの強みは、クレジットの制限がゆるいこと。

  • メリット：クレジット制限がゆるく、コストを抑えやすい

  • デメリット：連続生成にはプロンプトの工夫が必須

  • コツ：序盤でプロンプトエンジニアリングを固めれば、24枚を一気に描き切れる

まとめると、プロンプトが苦手ならCodex、コストを抑えたいならChatGPT。筆者自身はChatGPTで描く派ですが、Codexはアプリ開発などコーディング用途に回す、という使い分けです。

なぜGPT Imageが「最強」なのか

漫画生成において、現状GPT Imageは頭ひとつ抜けています。スコア比較でも1位で、2位以下とは100ほど差が開く圧倒的な強さです。Web上でも、CodexやChatGPTの最新画像モデル（ChatGPT Images 2.0）を使った漫画生成スキルが公開され始めています。

GPT Imageの魅力は、大きく2つあります。

① 文字が崩れない

文字が小さくなっても正確に描いてくれます。セリフや効果音がほぼ崩れないので、修正の手間が激減します。ナノバナナ（Nano Banana）系だと文字が多少間違うため、その修正にかえって時間がかかってしまうのです。1発で決まることの価値は大きいといえます。

② ロジックが強い

コマの企画や構成をきちんと考えてくれます。実際、プロンプトに入れていないのに「世の人は我を何とも言わば言え」という坂本龍馬の歌が、データとして自然に出てきたほどです。

連続生成の最大の敵——「ドロドロ」ノイズ対策

ただし弱点もあります。GPT Imageは自己回帰モデル（水路モデル）的な性質を持つため、連続で描いていくとだんだん画像が「ドロドロ」とノイズっぽく汚れてくるのです。特にカラーで描くとこの劣化が目立ちます。

そこで効くのが、次の3つの実践テクニックです。

  • モノクロで描く：ノイズが入ってもモノクロならある程度ごまかせる。漫画らしさも出て一石二鳥

  • スレッドを変える：ノイズが出てきたら新しいスレッドに移ると画像がリフレッシュされる

  • ストーリーを枝分かれさせる：ドロドロしてきたタイミングで話を分岐させると生成がリセットされやすい

この3つを使い分ければ、長編でも品質を保ったまま描き続けられます。

複雑な話になったらNotebookLMを併用する

話が進んで登場人物が増えてくると、GPT Imageは少し弱くなります。第5話あたりで登場人物が多くなると情報がこんがらがり、「本来このキャラが言うはずのセリフを、別のキャラが話し出す」といったストーリーの破綻が起きやすくなるのです。

原因は情報量。前のストーリーをすべて引き受けたうえで画像を生成しようとするため、AIがいっぱいいっぱいになってしまいます。

なぜNotebookLMが効くのか

ここで頼りになるのがNotebookLM（ノートブックLM）です。NotebookLMはGoogleのGeminiとRAG（検索拡張生成）を基盤としており、必要な分だけ情報を抽出して使えるため、情報過多になりません。Web上の解説でも、NotebookLMは生のストーリーをパネルやシーンへ構造化し、キャラクターの一貫性やストーリーの連続性の崩れを防ぐのに有効だと紹介されています。

NotebookLMに入れておくべき要素

NotebookLMで描くときは、次の要素をしっかり入れておくのがコツです。

  • ストーリー本文（RAGなので想像で補完せず、忠実に再現してくれる）

  • 小回り（コマ割り）の方法

  • キャラクター設定（中岡慎太郎、坂本龍馬、山田統吉、岡本健三郎など名前も明記）

  • 間取り（物の配置がぶれず、世界観が保たれる）

  • 横読み・縦読みのロジック（フューショットで読み順を教える）

RAGは想像で補完しない分、指定したストーリーとキャラクターに忠実です。「想像力が強すぎて余計なことをしてしまう」状況には、このNotebookLM併用が効きます。

仕上げ——変換して縦長漫画にする

変換からアップロードまでの流れ

NotebookLMで生成したページは、すべてダウンロードして変換にかけます。手順はシンプルです。

  1. NotebookLMから全ページをダウンロード

  2. 変換アプリでPNG／JPEGに一括変換し、ZIPでまとめて取得（筆者は自作アプリを使用）

  3. ChatGPTに投げ、「モノクロで縦長、9:16の漫画にして」と指示

これで縦スクロール向けの漫画がダーッと出てきます。NotebookLMで整えた画像を再度GPT Imageに通すことで、ロジックの破綻が少ないまま、きれいに仕上がるわけです。

他モデルの使いどころ

  • Reve 2.0：画像自体は強いが、文字を入れると破綻しがち。部分修正に使うのがおすすめ

  • ナノバナナ（Nano Banana）：タッチの良さが魅力。好みで選ぶとよい

👇NotebookLMで生成したAI漫画

👇ChatGPT・GPT Imageで変換

👇NotebookLMで漫画を生成する方法はコチラ

連続生成の極意

連続生成の極意の極意は以下にまとめました。

まとめ——量産と品質を両立させる現実解

最後に、今回のポイントを整理します。

  • 基本：漫画を一気に量産するなら、現状GPT Imageが最強

  • 環境選び：プロンプト不要のCodex（Pro向き）か、コストがゆるいChatGPT（工夫が前提）

  • ノイズ対策：ドロドロしてきたらモノクロ・スレッド変更・枝分かれで対処

  • 複雑化対策：登場人物が増えたらNotebookLMのRAGで忠実に出力

  • 仕上げ：最後にChatGPTで縦長（9:16）変換

この流れが、量産と品質を両立させる現実的なワークフローです。

1枚ずつ丁寧に描けば品質は上がりますが、時間がかかります。だからこそ、一気に描いて崩れたところだけ補正する。AIの圧倒的な生成力を味方につければ、あなたのストーリーも今日から「描き切れる」はずです。ぜひ試してみてください。

【プロフィール】

ワンダー・佐藤源彦（さとう もとひこ）
1977年生まれ
MBBS & AI共創イノベーション主催。
医療系の研究所、心理学の研究所の勤務を経て独立し、現在は生成AI（ChatGPT、Claude、Geminiなど）と心身に関する研究をしている。
主著『かんたんプロンプト』（芸術新聞社）『東洋医学と潜在運動系』（たにぐち書店）、2年間専門誌に連載、論文執筆などの執筆業を行いつつAI共創ライティングを開発中。
心理学・カウンセリング・コーチングをAIに技術転用し、AI共創プロンプトエンジニアリングを開発している。
AIスクール・AI企業研修・AIアプリ開発などを行う。

✅ワンダー佐藤総合リンク
https://linktr.ee/motohiko.sato

✅ワンダー佐藤源彦・著『かんたんプロンプト』（芸術新聞社から刊行）
※プロンプトエンジニアリングの基本から応用、タスク実行までを網羅
https://amzn.asia/d/80zVtv8

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※ChatGPT・Claude・Gemini・NotebookLM・Perplexity・Genspark・Feloなどの記事あり
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https://www.youtube.com/@mindbody_ai

参考：Image generation | OpenAI Developers ／ Codex | OpenAI Developers ／ How to Use NotebookLM to Create Long-Form AI Manga ／ How I Created an AI Comic Using Gemini 3 and NotebookLM

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