CodexとChatGPTでAI図解イラストを連続生成する「最強のAIライティング」徹底解説（GPT Imageを使用）

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。

ブログ記事を書くとき、
「文章は書けるけど、図解を一枚一枚作るのが本当に面倒……」
と感じたことはありませんか。
図を作って、テキストを書いて、また図を作って
——この行ったり来たりが、地味に時間を食うんですよね。

でも、実は、CodexとChatGPTを使えば、図解イラストを連続でじゃんじゃん生成しながら、AIライティングまで一気に進めることができます。
しかも、ほぼコピペするだけで記事が完成するレベルです。

👇Codexだとこんな感じ

👇中身はこんな感じ

👇ChatGPTで連続画像生成する場合

👇この連続画像生成は、以下の記事で採用

ハッキリ言って、めっちゃ便利です！

今回は、GPT Imageを使って

「図 → テキスト → 図 → テキスト」

と交互に組み上がっていく、この連続生成のやり方を徹底解説します。

プロプラン向けの一気通貫パターンと、プラスプラン向けのクレジット節約パターン、どちらも紹介しますね。

【関連動画】

記事だけでは伝わらない部分もありますので、ぜひ、動画も見てください！

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AI図解連続生成のAIライティングとは？

今回お見せするのは、こういう記事の作り方です。
リード文のあと、セクションごとに16:9の図解イラストが入り、その下に本文が続く。次のセクションでもまた図が出てきて、本文が続く。
この「図とテキストの交互構成」を、AIにまとめて作らせてしまおうという話です。

紹介する2つのパターン

ポイントは大きく2つあります。

• Codexを使った一気通貫パターン（プロプラン向け）：たった1つのプロンプトで、図も文章も全部まとめて生成します。爽快ですが、クレジット消費は激しめ。

• ChatGPTを使った連続生成パターン（プラスプラン向け）：図解を一枚ずつ丁寧に作り、クレジット消費を抑えます。コピペのひと手間はありますが、お財布にやさしい。

この発想の出どころ

この発想、実はもともと「AIで漫画を描く」という前回のやり方の応用なんです。いや、正確に言うと逆ですね。先に作ったのが図解のほうで、それを漫画に応用した
——というのが本当のところです。

👇AI漫画を連続生成！（28枚とか一気に生成しています）

いつも使うタスクとして図解生成を組んでいたところに、GPT Imageが登場して「これ、図を一気に作れるな」とひらめいたわけです。

ちなみに、なぜGPT Imageなのか。
実はこれ、画像生成AIの実力を競うアリーナAI（Arena.ai／旧LMArena）の画像ランキングで、現在堂々の1位なんです。

最新のGPT-Image-2はText-to-Imageで1512点を記録し、2位に+242点という過去最大級の差をつけての首位。つまり、いま最も「効く」画像生成エンジンを使って図解を作っていく、というわけです。

👇もちろん、今回の記事の図解イラストも、このやり方で！

Codexで図解とAIライティングを一気通貫する方法

まずはCodexを使うパターンから。これは本当に楽です。1つのプロンプトで、図解もテキストも、記事まるごと一発で書き上げてくれます。

Codexパターンのメリットと注意点

ここがポイントです。Codexのいいところと、気をつけたい点を整理しておきます。

• メリット：結果がそのままファイルで残る。Wordでもなんでも好きな形式で書き出してくれるので、あとからコピペで貼り付けるのも一瞬。手元にファイルが残るのは、それだけで安心感がありますよね。

• 注意点：クレジット消費がかなり激しい。なので正直プロプラン向けです。プロプランの方なら問題なくできるので、ぜひ一気に書き上げる爽快感を味わってみてください。

リサーチはNotebookLMで準備する

具体的な手順はこうです。元になる情報は、NotebookLM（Googleのリサーチ用AIツール）で作っておきます。ここでディープリサーチ——つまりテーマについて深く調べ上げた内容——を用意するのが、すごく大事なポイント。この調査結果がしっかりしているほど、記事の質が上がります。

プロンプトで「イラスト」と明示する

そのリサーチ内容を添付して、Codexにこう打ち込みます。「添付の内容を、図解イラスト入りのブログにして」と。

ここでひとつコツがあります。「インフォグラフィック」という言葉は避けたほうがいいんです。なぜかというと、その単語を入れるとCodexがコーディングを始めてしまうことがあるから。「これはイラストなんだ」と明示的に伝えてあげましょう。

フューショットプロンプティングでお手本を見せて構造を教え込む

ここ、大事なところです。
AIに思い通りの構造で書いてもらうには、お手本を見せるのが一番効きます。これを

「フューショットプロンプティング」

——つまり「いくつかサンプルを提示して学ばせる」やり方——

と言います。

具体的には、過去に書いた記事をフューショット用のフォルダに入れておきます。お手本の中身は、こういう構造にしておきます。

• リード（導入）部分には図を入れない

• セクションに入ったら、図 → テキスト → 図 → テキスト、と交互に並べる

この順番を、お手本を通して教え込むわけです。

👇こんな感じです！

注目してほしいのは、お手本は2つか3つ用意するということ。
1つだけだと、AIがそのサンプルに強く引きずられてしまうんです。
2つ、3つあると「ああ、こういう構造のパターンなんだな」と理解して、その通りに再現してくれます。

図解の文字を大きく、タイトルを同期させるコツ

図を生成するときは、

「セクションごとに16:9の図解イラストを生成して」

と指示します。
これでセクションの数だけ、1枚ずつ画像を作ってくれます。
ここで効いてくる小ワザが2つあります。

文字は「大きめで」と指定する

プロンプトに「図解の文字は大きめで」と入れておくこと。
これを入れないと、文字が小さくなりがちで、ブログに載せたとき「細かくて読めない」となってしまう可能性があります。
ちょっとしたことですが、地味に効くんですよね。

タイトルを本文と同期させる

もうひとつ便利なのが、タイトルの同期です。
「本文のセクションタイトルと図のタイトルを合わせて」と打つと、文章の見出しと図のタイトルがぴったり一致します。

• 仮にテキストと図を別々に作っても、「どの図をどこに貼ればいいか」が一目でわかる

• Codexなら一気にコピペできるので必須ではないが、作業のしやすさを考えると入れておいて損はない

Codexなら一気にコピペできるので必須ではないんですが、後半のChatGPTパターンではこれが効いてきます。

ゴール設定とエモーショナルエンジニアリングで完走させる

最後の仕上げに、ゴールを設定するのがけっこう大事になります。

スタートとゴールで軸を整える

最近はClaudeでもCodexでも、スラッシュコマンドの「/goal」で目標を決められますよね。ああいうのを使ったり、プロンプト内で明示的にゴールを書いたりします。ここで押さえたいのは、次の2点です。

• スタート＝タイトル：タイトルがスタート地点になる。書いておけば、記事全体がその内容に沿って組み上がっていく。

• ゴール＝到達点：どこに着地させたいかを明示する。

スタートとゴールをきちんと書けば、軸がぶれずに整っていくんです。

エモーショナルエンジニアリングで安心させる

そしてもうひとつ。
「迷っても質問せずに、ゴールまで突き進んで。修正はあとでユーザーがやるから大丈夫」
と添えます。

これは私が

「エモーショナルエンジニアリング（感情設計）」

と呼んでいるアプローチです。
AIに「感情を植え付ける」のではなく、いまのタスクに最もふさわしい感情の状態を選び、引き出してあげる
——という考え方ですね。

ここでは「安心して進んでいいよ」という状態を引き出してあげる。
すると、AIが途中で止まらずに最後まで走り切ってくれます。（このあたりの詳しい話は、私のnote記事でも掘り下げています。）

👇エモーショナルエンジニアリングは以下をご覧ください！

ここまでやれば、Codexがこれだけの記事を一気に書き上げてくれます。
さらに自律的にnoteへのアップまでやりたいなら、Computer Use（AIがパソコンを操作する機能)を使う手もあります。
ただ、これもまたクレジットを使うので、そこはさすがに手作業でいいかな、というのが私の感覚です。

ちなみに「画像生成を連続で行う」＋「ゴールまで駆動する」を埋め込んだのが、SPモデル「AI共創Spud」です。メンバーの方はぜひ、試してみてくださいね！

ChatGPTで図解を連続生成するクレジット節約パターン

さて、ここからはプラスプランの方向け。
クレジットの消費を抑えたい場合は、ChatGPTを使ったやり方がおすすめです。前回の漫画の描き方と、よく似た流れになります。

いきなり全部やらせない

まず大事なのは、工程を分けること。
先にプロンプトエンジニアリング（AIへの指示を設計する作業)をきちんと済ませて、そのあとで図解化に進む
——この順番を守ってください。

「一気にやってもできるんじゃないの?」

と思いますよね。
もちろんできます。
でも、アテンションバジェット
——つまりAIが一度に集中できる注意力の総量
——の関係で、工程を分けたほうが成功率が上がるんです。
最初の段階で注意力を使い切らないように、あえて分けてあげる。これがコツです。

構成 → 図解化の2ステップで進める

具体的な流れはこうです。

1. まず構成だけ作る：「以下のセクションを図解イラストにする構成を考えて。まだ画像化はしないで、構成のみ」と打つ。「画像化しないで」と釘を刺すのは、放っておくと先に画像を作ってしまうことがあるから。すると、セクション1ではこの図、セクション2ではこの図……という構成案が出てきます。

2. 次に図解化する：「上を図解イラストにして。セクションの数だけ書いて。デザインは内容に合わせて」と指示する。

こうやって一気にではなく、徐々に徐々に作っていく。これで成功率がぐっと上がります。

マークダウン形式でセクションをAIに認識させる

文章のほうは、ChatGPTで書いてもいいんですが、今回はCoworkを使いました。Coworkの何がいいかというと、ボタンひとつでマークダウン形式で出力できることです。

👇こんな感じ

なぜマークダウンだと図解化が通りやすいのか

ここに秘密があります。マークダウンにすると、「これがセクションですよ」という区切りが記号できちんとつくんです。

• H2タグ（大見出し）、H3タグ（小見出し）と、構造がはっきり見える

• AIが「セクションがいくつあって、どういうセクションなのか」を理解しやすくなる

• だから「セクションごとに図解を書いて」というプロンプトが、すごく通りやすくなる

マークダウンで構造を見せてあげる——たったこれだけで、AIの理解度が変わってきます。

なお、Coworkを使わなくても大丈夫。

ChatGPTでも、プロンプトで「mdで書いて」「マークダウン形式で書いて」とお願いすれば、ちゃんとマークダウンで出力してくれます。

文章を生成したあとに

「この文章をマークダウンにして」

と一言添えるだけ。
ひと手間ですが、たいした手間ではありませんよね。
あるいは、最初からマークダウンで書いてもらってもOKです。

手作業でコピペして記事を組み上げる

最後に、手作業での組み上げ方です。といっても、やることはシンプル。手順はこれだけです。

※手作業の様子は冒頭の動画の後半をご覧ください。

1. Cowork(やChatGPT)で書いた本文をコピーして、noteなどの記事エディタに貼り付ける。これで記事本体は完成。

2. タイトルを入れたり、目次を作ったりする。

3. そこに図解を1枚ずつ入れていく（右クリックを用いてコピペ）。

タイトル同期で貼り付け先に迷わない

ここで効いてくるのが、さっきのタイトル同期です。

• 最初のセクションが「OpenAI Daybreakとは」なら、図のほうも「OpenAI Daybreakとは」

• 次が「防御を機械速度へ引き上げる構想」なら、図も同じタイトル

だから貼り付け先で迷わないんです。
本文のセクションと図の内容がずれていないかを確認しながら、順番にコピペしていくだけ。
「GPT-5.5サイバーの実力とアクセス制御」のセクションなら、対応する図をコピーして貼る。少し表現が変わることもありますが、ほぼ一致しているので、ずれをチェックしながら進めればOKです。

このやり方ならクレジットが減らない

これくらいの手作業なら、悪くないですよね。
コピペを挟むひと手間はありますが、その代わりお財布にやさしい。

• 図解にはクレジットがほぼ使われないので、じゃんじゃん作っても制限が来にくい

• 文章生成も、普通に進める分にはそうそう制限にかからない

まとめ：自分のプランに合った連続生成スタイルを

今回は、CodexとChatGPTを使って、図解を連続的に生成しながら文章も一気に書き上げる方法を解説しました。セクションごとに図をじゃんじゃん作っていく——そういうやり方です。

プランごとのおすすめパターン

• プロプランの方：Codexで一気通貫。1つのプロンプトで記事まるごと完成します。クレジット消費は激しいですが、その爽快感は格別です。

• プラスプランの方：ChatGPTで図解だけを連続生成し、別途用意したテキストと統合。コピペのひと手間はありますが、クレジットはほぼ消費しません。

ChatGPTパターン成功の3つのコツ

1. マークダウンにしてセクションを認識させる（ChatGPTなら「mdで書いて」でOK）

2. セクションタイトルと図のタイトルを合わせる

3. 一気に書かず、まず構成を作ってから図解化する

この方法なら、1日にブログを2本、3本書いても全然痛くない——そんな感覚で記事を量産できます。どちらのパターンも、ぜひお好きなほうで試してみてください。

それではまた。お疲れさまでした。

【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。

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✅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
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