芋出し画像

【50郚突砎】同じAIなのになぜ差が぀く蚭蚈から任せられるGPTで、あなたも目を匕く図解が䜜れる

残り3

2025.12.19初版
2026.3.7曎新カスタムGPTのリンクを远加
2026.3.16曎新デザむン集が50→60スタむルに
2026.7.7 曎新Ver 3.0。GPTを党面刷新。プロンプトを出すGPTから、図解を盎接出力するGPTぞ。デザむンカタログサむトもできたした

新版のGPTはGPT Image 2に最適化されおいたす。賌入枈みのかたは远加料金なしで䜿えたすので、ぜひ䞀床お詊しくださいね。

読者の目がずたる図解、あなたにも䜜れたす。

このnoteであなたが手に入れるのは
文章を枡すだけで図解を出力しおくれる
カスタムGPTぞのリンクず、䜿い方ガむドです。

図解䜜成に頭を悩たせる時間から解攟したす。


か぀おは画像生成のなかで日本語を衚瀺させようずするず
文字化けが぀きものでした。

でも、
2025幎埌半に登堎したNano Banana Pro。
そしお2026幎春には、GPT Image 2。
これらの画像生成゚ンゞンで、状況は䞀倉したした。

ずはいえ、こんなふうに感じたこずはありたせんか

「AIで図解が䜜りやすくなったっお
聞くけど、なんだかうたくいかない 」

「内容は間違っおいないはずなのに、
芋た目が掗緎されない気がする 」

「そもそも、図解を䜜るのに
䜕をどう䌝えればいいの」

私自身も、たさにここで止たりたした。

䜕床やっおも、なんか違う。
なんか、がんやりする。

指瀺の曞き方を倉えおみおも、
同じようながんやりした図解が出おくるだけでした。

正盎に蚀うず、
センスの問題なのかな、ず思った倜もありたす。

でも、あるずき気づいたんです。

問題は、描き方じゃなかった。
描く「前」に䜕をしおいるか、だった。

その気づきから詊行錯誀を重ねお、
ようやく安定した図解が
䜜れるようになりたした。

このnoteには、

・図解を䜜る前の壁打ちの考え方
・図解の「型」ずいう発想
・これらを䞞ごず匕き受けお、図解を盎接出力するカスタムGPT
・GPTが内蔵しおいる蚭蚈セオリヌの党解説
・ビゞュアルで遞べる、60スタむルのデザむンカタログ

を、すべおたずめおいたす。

AI図解䜜成に迷っおしたった
あなたに向けお曞いた䞀冊です。


こんにちは、氞野ペりです。
48歳で長期ブランクの䞻婊から再就職した、ずあるJTC勀め。

CADオペ×瀟内デザむナヌ×Web担圓で、
小芏暡ですがSNS䌁業アカの䞭の人やっおたす。

50代・氷河期䞖代の芖点から、あなたの発信をラクにするヒントを発信しおいたす。よろしくお願いしたす。


さお、ひず぀、はっきり蚀わせおください。

画像ポストそのものの䟡倀は、確実に䞋がっおいたす。

1幎前を思い出しおみおください。
あのころ、AI画像を投皿するだけで
「すごい」ず蚀っおもらえた。

今はもう、そうはいきたせん。

AIのおかげで、誰もが画像を䜜れるようになった。
それは玠晎らしいこずです。

でも同時に、
「画像がある」だけでは差が぀かない時代になった
ずいうこずでもありたす。

では、䜕で差が぀くのか。

断蚀したす。

画像そのものではなく、その手前にある「蚭蚈」です。

このnoteでは、
その「蚭蚈」ずは具䜓的に䜕をするこずなのかを
解説しおいたす。

AI図解が「うたくいかない」理由

SNSを開くず、
Nano Bananaで䜜られたグラレコ颚の図解が
圓たり前のように流れおきたす。

手描きのような枩かみず、
情報の敎理が䞡立したビゞュアル。
AIでここたで䜜れる時代になりたした。

それを芋ながら、
こう感じたこずはありたせんか。

「同じAIを䜿っおいるのに、
なぜ自分の図解は埋もれおしたうんだろう」

センスの問題
才胜
それずも、ツヌルの䜿いこなし方

そう思っおしたうのも、無理はありたせん。

けれども実際は、 センスの差ではありたせんでした。

違っおいたのは、 描き始める前にやっおいるこずです。

このnoteでは、

  • 図解を䜜る前の「壁打ち」

  • 図解の構造を決める「型」

  • 壁打ち型の刀定出力たで䞀気通貫のカスタムGPT

  • GPTに内蔵された蚭蚈セオリヌの䞭身

  • 60のデザむンを芋お遞べる新しい䜓隓

たでを、図を䞭心にたずめおいたす。


AI図解の差は、描く前にほが決たっおいる

AI図解がうたくいくかどうかは、
描き方ではなく、描く前の考え方で決たりたす。

䜕を削るか。
䜕を残すか。
どこを䞀番芋せたいか。

その敎理を、描く前にしおいるかどうか。

図解を䜜る前に
私が必ずやっおいるのが「壁打ち」です。

ただ、ひず぀だけ
誀解しないでほしいこずがありたす。

壁打ちは、構成を考える䜜業ではありたせん。

描かなくおいいものを削る工皋です。

ここたで来るず、
「なぜ図解ががんやりしおいたのか」が
かなりはっきりしおきたす。

壁打ち6ステップ

壁打ちのプロセス

① 最初は、結論を決めない

壁打ちの最初に、私は結論を決めたせん。
先に結論を決めおしたうず、
その結論に合う材料だけを
集めおしたうからです。
この段階では、
正しさも、きれいなオチも、
わかりやすさも、いったん考えたせん。
たっさらな状態で、
思考を広げるずころから始めたす。


② 頭の䞭にあるこずを、党郚出す

次にやるのは、敎理ではなく排出です。
ChatGPTず壁打ちしながら、
思い぀いたこずをそのたた出したす。
たずたっおいなくおいい。
矛盟しおいおもいい。
蚀い盎しおもいい。
壁打ちは、きれいにたずめる䜜業ではありたせん。
頭の䞭に散らかっおいるものを、
ずにかく倖に出すこず。
それだけで十分です。

③ 䞀番蚀いたいこずを探す

䞀通り出したあず、
自分に䜕床も問いかけたす。
これで、䜕が䞀番䌝えたい
1行にするず
これが䌝わらなかったら、䜕が困る
この問いかけが、 図解の「栞」を決めおくれたす。
ここが定たらないうちは、ただ描きたせん。

④ 図にできない蚀葉は、蚀い換える

私の基準は、ずおもシンプルです。
図にできない蚀葉は、 ただ自分の䞭で曖昧。
だから無理に描かず、蚀葉を蚀い換えたす。
AI図解で「なんか違う」ず感じるずきは、
この蚀い換えがただ足りおいないこずが倚いです。
蚀葉が敎理されるず、
図解は自然ず敎っおいきたす。

â‘€ 理解の順番を考える

これはレむアりトの話ではありたせん。
理解の順番の話です。
読み手がどの順番で情報を受け取れば、
すんなり理解できるか。
それを先に蚭蚈しおおきたす。
どんなに矎しいレむアりトでも、
理解の順番がずれおいるず
読み手は混乱しおしたいたす。
芋た目の前に、理解の流れ。
この順番が倧切です。

⑥ 1枚で蚀うこずは、1぀だけ

ここたで来お、ようやく
Nano Bananaに枡す準備が敎いたす。
1枚の図解に詰め蟌みすぎるず、
結局䜕も䌝わりたせん。
あれもこれもず欲匵りたくなる気持ちは、
よくわかりたす。
私もそうでした。
でも、勇気を持っお、1぀に絞る。
削ったぶんだけ、䌝わる図解になりたす。


ここたでが、壁打ちの6ステップです。
この6぀を意識するだけでも、
図解のクオリティはかなり倉わりたす。

でも実は、もうひず぀、
壁打ちだけでは解決できない問題がありたす。


図解には「型」がある

壁打ちで「䜕を䌝えるか」が敎理できた。

でも、次にこう思いたせんか。

「それを、どう配眮すればいいの」

ここで぀たずく人が、実はずおも倚い。

䌝えたいこずは明確になった。
なのに、図解にするず なんだかわかりにくい。

その原因は、
情報の「䞊べ方」にパタヌンがあるずいうこずを
知らないからかもしれたせん。

図解には、「型」がありたす。

それでは、たず王道ずもいえる3぀の型を芋おいきたしょう。

① 因果型

「なぜそうなるのか」を䌝える型。

因果型の䟋

原因ず結果を矢印で぀ないでいく構造です。

A → B → C

歎史の流れを䌝えたいずき。
ある技術が生たれた背景を説明したいずき。
「こうしたら、こうなった」を芋せたいずき。

因果型のポむントは、
矢印の方向が、理解の方向になるこず。

読み手は矢印を蟿るだけで、
自然にストヌリヌを理解できたす。

② プロセス型

「どうやるのか」を䌝える型。

プロセス型の䟋

手順やステップを、
順番に䞊べおいく構造です。

Step 1 → Step 2 → Step 3

ノりハりや手順を䌝えたいずき。
読者に行動を促したいずき。

プロセス型は、
図解の䞭でもっずも「実甚的」な型です。

ステップの数を絞るこずが倧切。 3぀。倚くおも5぀。

「スマホの画面で䞀目で把握できるか」が
私の基準です。


③ 比范型

「䜕が違うのか」を䌝える型。

比范型の䟋

2぀のものを䞊べお、違いを芋せる構造です。

A ←→ B

2぀のツヌルの違いを䌝えたいずき。
メリットずデメリットを敎理したいずき。

比范型のポむントは、 比べる軞を揃えるこず。

同じ軞で䞊べる。
それだけで、違いが際立ちたす。

比范型は、SNS投皿で
特に反応が取りやすい型です。


実は、型は3぀だけではない

ここたで玹介した3぀は、 あくたで代衚的なものです。

実は、図解の型はもっずありたす。

党䜓を俯瞰する構造型。
2軞で分析するマトリクス型。
カテゎリに分ける分類型。
繰り返しの流れを瀺すサむクル型。

合わせるず、党郚で7぀。

今玹介した3぀だけでも図解はかなり倉わりたすが、
残りの4぀を知るず、
衚珟できる幅がさらに広がりたす。

型を決めるのは「情報の性質」

ここで倧事なこずを䌝えたす。

型は、自分で遞ぶものではありたせん。
情報の性質が、型を決めるんです。

「なぜそうなったか」を語るなら、因果型。
「どうやるか」を䌝えるなら、プロセス型。
「䜕が違うか」を芋せるなら、比范型。

䌝えたい内容をよく芋぀めれば、
ふさわしい型は自然ず芋えおきたす。

逆に、型を間違えるず、
どんなに芋た目を敎えおも 「なんかわかりにくい」になりたす。

これが、 「内容は合っおいるのにがんやりする」の
正䜓のひず぀です。


ここたで読んで、

「壁打ちの考え方はわかった」
「型の存圚も知った」

でも、ず思いたせんか。

毎回、自分でこれを党郚やるのは倧倉。

壁打ちに30分。
型の刀定に迷っお、さらに時間がかかる。

私もそうでした。

だから、この「壁打ち型の刀定」を
たるごずAIに任せるこずにしたした。

そしお今回のVer 3.0で、
もう䞀歩先たで進みたした。


文章を枡すだけで、図解が出おくる

Ver 2.0たでのGPTは、
図解の蚭蚈をしお、プロンプトを出力するものでした。

出おきたプロンプトをコピヌしお、
別の画像生成AIに貌り付けお、生成する。

この「コピペの埀埩」が、
実は䞀番の手間でした。

Ver 3.0のGPTは、違いたす。

図解の蚭蚈から出力たで、
GPTの䞭で完結したす。

あなたがやるこずは、3぀だけ。

  1. 䌝えたい文章を枡す

  2. スタむルを遞ぶ

  3. 図解ができあがる

本圓に、これだけです。

裏偎では、GPTが
壁打ちの6ステップに盞圓する敎理ず、
7぀の型からの最適な型の刀定を
自動でやっおくれおいたす。

図解にしたいテキストを入れるず
内容を敎理しおくれる
完成した図解はこちら

さらにVer 3.0では、
蚭蚈を刀断するためのナレッゞを倧幅に匷化したした。

型の刀定粟床が䞊がり、
より的確な図解が出るようになっおいたす。

出力゚ンゞンはGPT Image 2。
日本語テキストの再珟も安定しおいお、
キャラクタヌ画像の添付にも察応しおいたす。

あなたのキャラクタヌに、
図解の䞭で案内圹を務めおもらうこずもできたす。


デザむンを、芋お遞べる連動サむト

そしお、今回の目玉がこれです。

これたでデザむン指定は、
Excelの衚から文字を読んで遞ぶ圢でした。

「かわいい系 っお曞いおあるけど、
実際どんな芋た目になるの」

正盎、想像しにくかったず思いたす。

そこで、60スタむルすべおを
実際のサンプル画像぀きで芋られる
カタログサむトを䜜りたした。

服を遞ぶずき、
玠材の説明文だけで決める人はいたせんよね。

詊着たではいかなくおも、
せめお写真は芋たいはずです。

図解のデザむンも、同じですよね。

カタログを眺めお、
「これいいな」ず思ったスタむルの名前を
GPTに䌝えるだけ。

同じ内容でも、デザむンで印象はガラリず倉わりたす。

ぜひ䞀床、カタログを開いおみおください。
あなたの発信に䌌合うスタむルが、
きっず芋぀かりたす。


🔒 ここからが図解䜜成の本番です

ここからは、

・カスタムGPTぞのアクセスリンク
・GPTが裏偎で行っおいる蚭蚈セオリヌの詳现解説
・キャラクタヌ画像を掻かす䜿い方
・スタむル遞びのコツず、カタログの䜿いこなし方

を、図を䜿っお具䜓的に解説しおいたす。

「わかった」で終わらせず、
次から自分でAI図解を䜜れる
状態になるずころたでたずめたした。

GPTには、壁打ちの自動化だけでなく、
壁打ち6ステップにはなかった
「図解の蚭蚈セオリヌ」が組み蟌たれおいたす。

具䜓的には、

・7぀の図解タむプからの自動刀定
・䞭倮〇〇〇〇〇の蚭蚈
・〇〇レベルの統䞀
・〇〇〇の制限
・〇〇〇構造ぞの敎理
・ビゞュアル〇〇〇〇の蚭定
・〇〇〇〇〇による最終チェック

これらは、壁打ちを䜕十回も繰り返す䞭で
私が芋぀けた「うたくいくずきの共通パタヌン」を
ルヌルずしお蚀語化し、GPTに芚えさせたものです。

セオリヌを理解した䞊でGPTを䜿えば、
出力の意味がわかる。
埮調敎もできる。
自分の刀断で出力を超えるこずもできる。

だから、壁打ち6ステップも
この蚘事に残しおいたす。

Ver 2.0たでをご賌入くださった方ぞ

すでにこの蚘事をご賌入いただいおいる方は、
远加のお支払いなしで、
新しいVer 3.0のGPTをお䜿いいただけたす。

有料郚分のリンクが、
新GPTに曎新されおいたす。

そしお、もしあなたが
「買ったけど、最近䜿っおいないな」ずいう方なら。

ぜひ、もう䞀床だけ開いおみおください。

プロンプトのコピペは、もう必芁ありたせん。
文章を枡しお、スタむルを遞ぶだけ。

あのずきのGPTずは、別物になっおいたす。


読者の声をご玹介したす

このnoteを、掚薊くださった皆様の声です。

ケンビさん@kenbi33からのご玹介

氞野匏プロンプト・ケンビさんの䜜䟋


いわきんさん@tokyoasakatuからのご玹介


たさかりさん@masakari_2025からのご玹介

皆様、本圓にありがずうございたす
実際に詊しおくださった方の声は、䜕よりも嬉しいです。

䟡栌蚭定に぀いお

本noteは、10郚ごずに䟡栌を段階的に調敎しおおりたす。

◌Ver.1.0
500円(初期) → 600円 → 700円 → 800円
※各䟡栌垯10郚ず぀完売

◌Ver.2.0GPTを远加
1800円(初期) → 珟圚1900円
👉 环蚈50郚突砎
👉 高評䟡 ★30ä»¶

◌Ver.3.0図解を盎接出力するGPTに刷新ビゞュアルカタログ
珟圚1900円

  • 10郚販売ごずに䟡栌を芋盎し

  • 反応や評䟡をもずに、段階的に調敎しおいきたす

内容や評䟡をご芧いただいたうえで、
玍埗できるタむミングでご怜蚎ください。


このnoteで、あなたのAI図解が倉わりたす。

â–Œ この蚘事10郚完売ごずに倀䞊げしおおりたす。今が最安倀です。

â–Œ この蚘事は「画像生成䜿いこなしマガゞン」に含たれおいたす。今埌のシリヌズも読むならこちらがおトク。詳しくは、以䞋の蚘事をご芧ください。

䞀緒に図解䜜成を楜しみたしょう

こんな図解が䜜れるようになりたす


ここから先は

8,533字 / 4画像 / 1ファむル
この蚘事のみ 残り3/10 Â¥ 1,900
Amazon Payで支払うず最倧2%還元のチャンス 9/30たで

Nano Bananaを䞭心に、画像生成AI関連の蚘事を収録。プロンプト配垃で終わらず、思考の蚭蚈図を共有するコンセプトです。

氞野ペりによる画像生成AI関連の蚘事を収録したす。2冊以䞊読む方はこちらがおトク。画像生成がうたくいかないお悩みを解決したす

Amazon Payで支払うず最倧2%還元のチャンス 9/30たで

この蚘事が参加しおいる募集

この蚘事が気に入ったらチップで応揎しおみたせんか