【第4回】AIイラストの「なんか違う」を言葉にする｜ChatGPT×YAMLで構図と透明感を整える

「同じAIを使っているはずなのに、どうして私のイラストは構図がうまく決まらないんだろう」

「ほかの人の作品には、光に包まれたような透明感がある。なのに、私が作ると、どこか重たく見えてしまう」

「noteに図解を入れたいけれど、Canvaを開いて、素材を並べて、文字を入れて、位置を調整して……。考えただけで少し疲れてしまう」

AIイラストを作っていると、こんなふうに立ち止まることがあります。

先に、この記事の結論をお伝えします。

構図や透明感がうまくいかないときは、センスだけで解決しようとしなくて大丈夫です。

YAMLを使って、次の項目を分けてみてください。

• 人物

• 構図

• 光と色

• 背景

• 文字

• 失敗条件

すると、AIへ希望を伝えやすくなります。

生成後も、残す部分と直す部分を判断しやすくなります。

この記事でいう「図解」は、ビジネス資料だけではありません。

オリジナルキャラクターを使ったnote挿絵、SNS画像、説明イラストも含みます。

読み終えるころには、構図と透明感を分けた設計メモ、ChatGPTへの質問文、複数画像の制作リスト、Canvaへの文字仕様、失敗時の修正文を使えるようにします。

私も、ずっと同じところで悩んできました。

かわいいキャラクターを作りたい気持ちはある。

伝えたい内容も、ぼんやりとは頭の中にある。

それなのに、生成された画像を見ると違和感があります。

人物が端へ寄りすぎている。文字を置く場所がない。背景がにぎやかすぎる。

そして、SNSで見かけた作品と比べてしまいます。

「なんで私のは、あんなにキャラクターの透明感が出ないの？」

この言葉の中には、単純な画質の悩みだけではなく、「私にはセンスがないのかな」という不安も混ざっていました。

けれど、AIと何度も相談しながら画像を作るうちに、少しずつ分かってきました。

構図や透明感がうまくいかないとき、足りないのは絵の才能とは限りません。

頭の中にある希望が、まだAIの見つけやすい場所へ分けられていないだけかもしれません。

人物の位置。

視線の方向。

光の入り方。

背景の密度。

どこを一番見てほしいのか。

文字はどこに置くのか。

何を絶対に変えたくないのか。

これらを一つの長い文章に詰め込むと、人間でも読み落とします。AIも、どれが最優先なのか判断しにくくなります。

そこで私が使うようになったのが、YAMLという整理方法です。

YAMLは、難しいプログラムを書くためだけのものではありません。

この記事では、頭の中のイメージに「名札」をつけるために使います。AIと一緒に画像の設計図を作りましょう。

前回は、Markdownを使って「今回作りたいもの」を整理しました。

今回は、その整理をもう一歩進めます。

構図や透明感などの情報を、別々の引き出しへ入れます。

キャラクター、背景、文字も分けます。AIに「どこを考えてほしいか」を伝えるためです。

この記事はAI絵師さんだけでなく、note、SNS、教材、商品紹介の画像を作る人にも使えます。目標はYAMLの専門家になることではありません。「一番伝えたいこと」「残すもの」「今回変えるもの」「失敗条件」を分けられるようになることです。

生成を待つ時間に、利用環境と安全を確認しながら、別の作業へ移れる場面もあります。

リプを返す。明日の投稿を考える。記事の続きを書く。画像制作だけに一日の時間を吸い取られず、大切な作業へ戻れるようにすることも、この記事で届けたい価値です。

第1章　まず、自分は「何に20分かけているのか」を見える化する

私は以前、Canvaで図解イラストを作っていました。

Canvaは、文字を正確に入れ、細かな位置を整えるのに今も頼りになる道具です。

ただ、ゼロから図解を作る作業は、私にとって軽いものではありませんでした。

「Canvaで図解イラストを一枚作ると、だいたい20分ぐらいかかっていました」

サイズ、背景、キャラクター、情報枠、文字、余白を決め、スマートフォンでも読めるか確認します。

20分ほどかけても、納得できるとは限りません。

「時間をかけたのに、完成した画像を見て“なんか違うな……”と思うことも多かったです」

文字は読めても絵が固い。キャラクターと情報が馴染まない。情報を詰めると文字が小さくなり、大きくすると窮屈になる。そんな迷いが残りました。

AIに相談しながらCanvaを操作しても、最後にマウスを動かすのは人間です。

位置を決め、何度も見比べる必要があります。

「AIが出てきてからは、相談しながら作れるようになりました。それでも、一枚15分ぐらいはかかっていました」

AIに質問できる分、迷う時間は減りました。

しかし、Canva上で素材を動かす作業は残ります。

noteでは、アイキャッチ、章の挿絵、図解、漫画、SNS画像が必要です。一枚ごとの小さな判断が積み重なります。

「今日は画像だけで終わってしまった」

そんな日もありました。

AIへ任せると、どの作業が数分まで短くなったのか

AIで画像を作るようになって、私が便利だと感じたのは、描画の速さだけではありません。

「参照イラストを添付して、“こんな感じで図解イラストを作って”と頼むと、AIがレイアウトまで考えてくれました」

人物位置、情報枠、見出し、視線、背景の密度。以前は一つずつ決めていたことに、AIが最初の案を出してくれます。

もちろん、最初から完璧ではありません。

文字が崩れることもあります。情報が多すぎれば、AIも一枚へ詰め込もうとします。人物の手や小物が不自然になることもあります。

それでも、真っ白なキャンバスの前で「どこから始めよう」と止まる時間が減りました。

「AIなら、一枚がほんの数分で出てきます」

これは、すべての環境で同じ時間になるという意味ではありません。

指示の複雑さや混雑で時間は変わります。使用するサービスや修正回数にも左右されます。

それでも私の体験では、Canvaでゼロから構成を考えるより、最初のレイアウト案へ早くたどり着けました。

さらに大きかったのは、生成中に別のことができる点です。

「画像を作ってもらっている間に、私はリプを返したり、明日のポストを考えたりできます」

AIへ任せた後の数分を、人との交流や次の記事を考える時間へ戻せます。制作を丸投げするのではなく、人間が本当に考えたいことへ時間を戻すためにAIを使う感覚です。

私はなぜ、文章ではなくYAMLを使い続けるようになったのか

「私がYAMLを知ったきっかけは、YouTubeでした」

最初から、図解を作るために覚えたわけではありません。

ChatGPTで4コマ漫画を作るとき、YAML形式の指示を使ってみました。

「当時は、YAMLで指示しても、漫画の文字がよく崩れていました」

構図を細かく決めても、日本語が正確に描かれるとは限りませんでした。

吹き出しの文字が読めない。似た文字へ変わる。改行が意図と違う。

YAMLを使えば、すべて解決するわけではないと分かりました。

そこで、同じ考え方をSeaArt.AIでも試してみました。

「SeaArt.AIでYAMLを使ってみたら、私の体験では希望に近い構図を出しやすくなりました。それ以来、プレーンテキストよりYAMLを使うことが増えました」

人物の位置、背景、光、避けたいものを分けると、欲しい構図を確認しやすくなりました。

ただし、YAMLの方が必ず速いわけではありません。

「YAMLを生成して、そのYAMLからイラストを作ると、プレーンテキストより時間がかかっている印象があります。時間を測ったわけではありません」

この点は、感覚と実測を分ける必要があります。

プレーンテキストなら、思いついた言葉をそのまま送れます。

YAMLでは、項目を決め、内容を確認してから生成します。

その準備時間は増えます。

「プレーンテキストでも、画像を作るだけなら問題ありませんでした。でも、私が欲しいと思った以上のイラストには、なかなか届きませんでした」

だから私は、速く一枚欲しいときと、構図を細かく作り込みたいときで使い分けています。

• 簡単な一枚を早く試す：プレーンテキスト

• 条件が多い画像を設計する：YAML

• 複数画像を管理して修正する：YAML＋制作台帳

YAMLは時短だけを目的にした道具ではありません。

準備へ少し時間を使い、欲しいものを言葉にする道具です。

第2章　次に、ChatGPTとCanvaへ任せる仕事を分ける

文字崩れが減っても、どこを人間が確認するのか

「私が現在使っているChatGPTでは、以前より文字崩れが減ったと感じています」

そのため、私は必要なプロンプトだけをメモしています。

参照画像を添付し、必要な図解イラストを順番に作ります。

ただし、文字が一度うまく描けたからといって、確認を省略はできません。

誤字、文字の重なり、読みにくい大きさがないかを見ます。

本番画像では、640px幅でも読めるか確認します。

正確さを最優先にする画像は、Canvaで最終文字を確定します。

ChatGPT Imagesは、画像の新規作成、アップロード画像の編集、文字の追加、縦横比などの指定に対応しています。ただし、編集や文字が毎回意図どおりになるとは限りません。利用できる機能や結果は時期・プラン・環境でも変わるため、本記事では私が執筆時点で使った環境の体験として扱います。

オリジナルキャラクターがいるかで、使うAIを選ぶ

「普通の図解イラストだけなら、NotebookLMでも作れます」

NotebookLMには、ノートブック内の資料をもとにインフォグラフィックを生成し、詳細度・向き・見た目・追加指示を選べる機能があります。ただし、公式にもAI生成物には視覚的・事実上の誤りが含まれる可能性があると案内されています。ここでいう「作れる」は、確認不要の完成品が自動的に得られるという意味ではありません。

オリジナルキャラクターを使わず、情報を分かりやすく整理したい場合です。

一方、絢音ちゃんや琴音ちゃんのようなキャラクターを登場させる場合は、私はChatGPTを使う方が早いと感じています。

「オリジナルキャラクターを使うなら、ChatGPTで作るのが早いです」

そのとき、参照イラストはChatGPTだけで用意する必要はありません。

「自分が気に入る絵は、ツールによって変わります。だから、オリジナルキャラクターの参照イラストは、自分が好きな絵を作れた別のツールから持ってくる方がいいと思っています」

参照画像で外見を伝え、YAMLで構図や今回の変更点を伝えます。

役割を分けると、自分の好きなキャラクターと、今回欲しい成果物を両立しやすくなります。

私は、この関係を次のように考えています。

漫画家は、実際に絵を描きます。

編集者は、読者、構成、見せ場、必要な修正を整理します。

ChatGPTやCodexも、画像を作るだけではありません。

何を伝えるかを質問し、構図を整理します。複数画像の順番や修正点も管理できます。

人間は、作品で届けたい感情と、最終的な採用判断を持ちます。

第3章　「いい感じ」の中で、AIに何を決めさせているか気づく

たとえば、次のようにお願いしたとします。

気持ちは、とてもよく伝わります。

しかし、この中にはAIが自由に決めなければならない部分がたくさんあります。

「透明感」とは、色が薄いことでしょうか。

逆光でしょうか。

白い背景でしょうか。

髪が光を透かしている状態でしょうか。

「かわいい」は、丸い目でしょうか。淡い色や柔らかい表情でしょうか。デフォルメされた体形かもしれません。

「構図がいい」も複数の意味を持ちます。

人物が中央にいる。文字を置く余白がある。視線が自然に流れる。

「分かりやすい」も同じです。

情報量が少ない。

読む順番が明確。

色分けされている。

一番大切な言葉が大きい。

人物の表情だけで意味が伝わる。

どれも「分かりやすさ」です。

AIが悪いのではありません。私たちの希望が悪いわけでもありません。

まだ、選択肢が多い状態なのです。

YAMLは、その選択肢を項目ごとに分けるために使います。

頭の中の希望を、修正できる項目として外に出す

まずは、短い例を見てみましょう。

purpose: "note記事の図解"
main_message: "構図はセンスではなく分解できる"
character:
  position: "左側"
  expression: "安心させる微笑み"
composition:
  information_blocks: 3
  text_space: "右側を広く空ける"
light:
  direction: "左上からの柔らかい光"

今は、記号を全部覚えなくても大丈夫です。

見るところは、左側の項目名と、右側の内容だけです。

`purpose`は用途。

`main_message`は一番伝えたいこと。

`character`は人物。

`composition`は構図。

`light`は光です。

文章で一気にお願いしていた内容が、別々の箱へ入りました。

これがYAMLの便利なところです。

難しいコードを人間が一から書く必要はありません。

ChatGPTへ普通の言葉で話し、最後にこう頼めます。

すると、会話で決めた内容を項目別に整理してもらえます。

人間がするのは、出来上がった設定を読み、「これは残したい」「ここは違う」と選ぶことです。

第4章　構図の違和感を、5つの観察項目へ分ける

ここから、実際に一枚の画像を設計してみます。

構図がうまくいかないとき、私は「構図」という一語を、少なくとも五つへ分けて考えます。

観察1：この一枚の主役は誰か

最初に見るものは何か。

キャラクターでしょうか。

大きな見出しでしょうか。

商品の写真でしょうか。

図解の結論でしょうか。

一枚の中に主役が三つあると、視線が迷います。

まずは一つ決めます。

visual_priority:
  primary: "キャラクターの表情"
  secondary: "三つの情報枠"
  tertiary: "淡い教室の背景"

観察2：人物の位置と文字の余白は両立しているか

人物を中央に置くと、安定した印象になります。

一方で、文字を横へ置きたい場合は、人物を少し左右へ寄せた方が余白を作りやすくなります。

character:
  position: "左3分の1"
  gaze: "右側の情報枠を見る"
  body_direction: "少し右向き"

視線と体の向きまで決めると、人物と情報が別々に見えにくくなります。

観察3：目線はどの順番で動くか

図解では、視線の順番が重要です。

上から下。

左から右。

中央の結論から周囲の補足。

どの順番でも構いません。ただし、一枚の中で混ぜすぎないようにします。

reading_flow:
  start: "上部の短い結論"
  middle: "中央の3ステップ"
  end: "右下の小さな行動提案"

観察4：余白にどんな役割を持たせるか

余白は、何もない場所ではありません。

文字を読ませる場所であり、人物を呼吸させる場所です。

AIへ「余白を作って」とだけ言うより、用途を添えます。

safe_areas:
  title: "上部15パーセント"
  body_text: "右側40パーセント"
  protect:
    - "顔"
    - "目"
    - "手"
    - "髪飾り"

観察5：一枚で伝える量を制限できているか

情報をたくさん入れれば、親切になるとは限りません。

スマートフォンでは、画像が小さく表示されます。

一枚に五つも六つも説明を入れると、文字を小さくしなければ収まりません。

そこで、最初から上限を決めます。

information_design:
  single_message: "構図を5項目へ分ける"
  max_blocks: 3
  max_lines_per_block: 2
  split_if_overflow: true

五項目あるなら、二枚に分けても構いません。

一枚目で「主役・位置・視線」、二枚目で「余白・情報量」を伝える方が、読者は理解しやすくなります。

ここまでできたら、構図は「いい感じにして」という曖昧なお願いではなくなりました。

主役、位置、読む順番を確認できるようになりました。

余白と情報量も確認できます。

第5章　「透明感がない」を、5つの確認項目へ言い換える

次は、私が悩んでいた透明感です。

「なんで私のは、あんなにキャラクターの透明感が出ないの？」

透明感は、単独のスイッチではありません。

また、「透明感」は人によって意味が変わる主観的な言葉です。この記事では、白く飛ばすことではなく、柔らかな光、色の差、背景の奥行き、髪や肌の反射、余白によって軽やかに見える状態を「透明感」と呼びます。

いくつかの要素が重なって、そう見えます。

確認1：光はどこから入っているか

正面から均一に照らすと、情報は見やすくなりますが、立体感が弱くなることがあります。

横や斜め後ろから柔らかい光を入れると、髪の輪郭や空気を感じやすくなります。

lighting:
  key_light: "左上からの柔らかい拡散光"
  rim_light: "髪の輪郭に淡い逆光"
  shadow: "薄く、硬い境界を避ける"

確認2：色は冷たいか、温かいか

全体を青くすれば透明になるわけではありません。

肌と髪、背景の色が近すぎると、平らに見えることがあります。

淡い寒色を基調にしながら、肌や小物へ少し暖かい色を残すと、人物が背景から浮かびやすくなります。

color:
  base: "白、淡い水色、薄いラベンダー"
  warm_accent: "頬と小物に薄いコーラル"
  saturation: "低めだが、主役の瞳だけ少し鮮やか"

確認3：背景が主役を押しつぶしていないか

背景を細かく描き込みすぎると、人物の輪郭が埋もれます。

透明感を出したいときは、背景を何も描かないのではなく、描く場所と休ませる場所を分けます。

background:
  detail_level: "低〜中"
  focus: "人物の周囲はぼかし、外側にだけ淡い小物"
  atmosphere: "薄い光粒と柔らかな空気遠近"

確認4：髪と肌に光のつながりがあるか

髪を一色で塗ったように指定すると、重く見えることがあります。

ただし、光沢を強くしすぎると、プラスチックのようになります。

material_expression:
  hair: "細いハイライト、毛先に光が透ける表現"
  skin: "自然な血色、過度な陶器肌を避ける"
  eyes: "小さな反射光、白飛びさせない"

確認5：空気を感じる余白が残っているか

透明感は、人物の中だけではなく、周囲の空間にもあります。

光が通る場所、背景が少しぼける場所、何も置かない場所を作ります。

atmosphere:
  depth: "前景はごく薄く、人物へ焦点、背景は柔らかくぼかす"
  negative_space: "人物の視線方向を広く空ける"
  effect: "光粒は少量、顔の上には置かない"

このように分けると、「透明感を出して」というお願いを、後から点検できます。

光が硬すぎたのか。

背景が細かすぎたのか。

彩度が全部同じだったのか。

髪の反射が強すぎたのか。

原因の候補を見つけられるようになります。

透明感の設定を残しておくと、別の場面でも同じ雰囲気を呼び戻しやすくなります。

雨の窓辺、朝の光、静かな夜など、場面だけを変えることもできます。

「前の一枚で気に入った、ふわっとした空気を次の画像にも残したい」

そんなときは、光、色、背景密度を共通設定にします。人物の動作や場所だけを今回の差分として変更します。

YAMLは、画像を完全に同じにする機能ではありません。

それでも、気に入った雰囲気の条件を見失わず、シリーズとして続ける助けになります。

第6章　分からないことは、ChatGPTの質問で外へ出す

ここまでの内容を、最初から自分で入力する必要はありません。

次の文章をChatGPTへ送ってください。

note記事に入れる図解イラストを作りたいです。

私へ一度に一問ずつ質問し、次の内容を決めてください。

- 一枚で伝えること
- 読者
- キャラクター
- 構図
- 情報を読む順番
- 文字を置く余白
- 光と透明感
- 背景
- 入れたくないもの

回答がそろったら、画像制作用のYAMLへ整理してください。
専門用語を使った場合は、普通の日本語でも説明してください。
決めていない内容を勝手に確定せず、未定と書いてください。

質問に答えた後、作られたYAMLを見て、三つだけ確認します。

1. 一番伝えたいことが一つになっているか。

2. 人物と文字の場所がぶつかっていないか。

3. 透明感が、光・色・背景へ分かれているか。

全部理解する必要はありません。

分からない項目があれば、こう聞きます。

AIに作らせたYAMLを、AIに説明してもらってよいのです。

私たちが大切にするのは、記号を暗記することではありません。

出てきた画像を見たときに、「ここは合っている」「ここは変えたい」と判断できることです。

無料部分の振り返り：今の自分に必要なのは最小YAMLか

無料部分では、構図と透明感を分解しました。

• 構図は、主役・人物の位置・読む順番・余白・情報量へ分ける

• 透明感は、光・色・背景・髪や肌の反射・空気へ分ける

• 一枚一メッセージにする

• YAMLはChatGPTに作ってもらってよい

• 分からない項目は普通の日本語で読み上げてもらう

一枚だけ試すなら、ここまでで十分です。

しかし、noteの記事には一枚だけでは足りないことがあります。

アイキャッチ。

章の挿絵。

図解。

漫画。

締めのイラスト。

XやInstagramへ載せる告知画像。

枚数が増えると、別の問題が始まります。

どの画像に、何を描くのか。

同じ説明を二度入れていないか。

キャラクターの衣装が全部同じになっていないか。

記事用とSNS用の比率が混ざっていないか。

どこまで作り終わったか。

文字入れを待っているのはどれか。

修正が必要なのはどれか。

ここから先は、一枚のプロンプトを作る方法ではありません。

複数の画像を迷子にせず、AIへ順番に任せ、人間の時間を別の作業へ戻すための実践編です。

有料部分は、note図解を作る人だけのための内容ではありません。

同じキャラクターで、雨の日、朝、夜、季節違いの作品を続けたいAI絵師さんにも使えます。

気に入った光と空気感を共通設定へ保存し、構図や場面だけを差し替えられるようにします。

一枚の成功を、次の一枚やシリーズへつなげるための方法です。

先に、比較検証の結論も正直にお伝えします。

ChatGPTでは、同じ情報を十分詳しく伝えると、YAML版と普通の文章版に大きな画質差は見つかりませんでした。文章版の方が余白を守れた画像もあります。

それでも私がYAMLを使うのは、画像を必ず美しくするためではありません。条件を見返し、守られなかった場所を特定し、修正内容を次の画像へ再利用しやすいからです。

ここから先では、その「直し方」と「使い回し方」を、制作台帳・症状別修正文・Canva引き継ぎ仕様としてまとめます。

980円で次の実用品を持ち帰れます。

• 構図用YAML

• 透明感用YAML

• 図解用YAML

• Canva引き継ぎYAML

• 複数画像の制作台帳

• 症状別の修正文

• AI絵師以外にも使える用途別テンプレート

テンプレートを眺めるだけではなく、どこを最初に埋めるか、失敗したらどの一文を直すか、複数枚をどう管理するかまで、実例と一緒に説明します。

一枚を偶然うまく作るためではありません。次の一枚でも迷いにくい制作方法を手元へ残すための有料部分です。

第7章　一枚の成功から、複数画像を管理する視点へ

購入後、最初から七つ全部を開かなくて大丈夫です。