画像生成AIを日本語の納品物で比べる——文字、画風、編集後の確認

成功率を測った試験とは違う

元の報告は10月24日、筆者が契約する有料プランで実施したものだ。短い日本語のチラシ、文字量の多い説明図、英語で細かく指定するドット絵という異なる課題を使い、最初に出た結果を中心に観察している。モデル名やプラン名は画面の表示に基づく。

ただし各課題は基本的に1回の試行で、縦横比もすべて完全には一致していない。Canvaは一度に4案を出すなど、候補数にも違いがあった。ある課題で正しく描けたことは、同じモデルのすべての生成で成功することを意味しない。製品全体の順位や日本語対応率へ置き換えないことが重要だ。

さらに、同じサービスの中でも選ぶモデルが異なり得る。サービス名、モデル名、実行日、プラン、入力条件を分けて記録する必要がある。画面にモデルが表示されていなければ、推測して名前を補わない。無料枠や別のアプリで同じ結果になるとも限らない。

日本語は一文字ずつ、用途に沿って確認する

元報告では、短いチラシと160字の日本語を含む説明図で、ChatGPT、Gemini、Canva Craftの文字が正確だったとされる。一方、Firefly Image 5では、日本語が指定どおり入らなかった。これは試用条件下の観察であり、Fireflyというサービス内のすべてのモデルで日本語を扱えないという意味ではない。

仕事で重要なのは、一度正しい日本語を見た後も確認を省かないことだ。店舗名、価格、開始日、問い合わせ先などは、小さな誤りでも影響が大きい。文字として読めても、別の商品名、存在しない時間、依頼していない特典を追加していないかも見る必要がある。

確認用には、正しい表記の一覧を別に用意し、画像と照合するとよい。画像内の文字をAIやOCRで抽出する作業は補助になるが、読み取り自体が誤る可能性もある。最終の書き出し画像を人が見て、文字切れ、余白、スマートフォンでの読みやすさまで確かめる。

同じ文言でも、商品説明と広告の注意事項では要求が違う。小さくても省略できない条件を画像の雰囲気へ任せず、編集可能な文字で配置する方法も考えられる。美しい画像を生成する工程と、正確な告知を完成させる工程を分けると、確認しやすくなる。

指示の長さと、表現の難しさを分ける

長い英語のドット絵課題では、製品ごとの違いが大きくなったと報告されている。ChatGPTとGeminiは街の表現を作ったが、人物の大きさなどに指定との差があり、Canva Craftは求める画風にならなかった。Fireflyでは、使用した画面の入力上限により、そのまま生成できなかった。

ここで入力を受け付けなかった状態と、生成したが指示に合わなかった状態を分けたい。前者は入力条件への対応、後者は出力の適合性の問題である。どちらも再作業につながるが、改善方法が違う。

指示を短くした追加試行も紹介されているが、これは本番の比較と条件が変わる。短縮で題材や文字量まで変われば、言語だけが失敗の原因だったかを確定できない。自社で試すなら、指示を短くする前後で、何を残し何を削ったかを記録する必要がある。

長い仕様を一度に渡す以外に、構図を決めてから素材を修正し、最後に正確な文字を置く進め方もある。ただし工程を増やせば、時間や利用回数も増える。生成回数だけでなく、完成までにかかった作業を比べる視点が必要だ。

もっともらしい風景を実景と混ぜない

地域を題材にした画像では、きれいな街並みと、その場所の正しさは別の評価になる。元報告も、実際の地理と異なる背景などを指摘している。観光や店舗の案内で使うなら、生成された建物、道、山、看板が実在するかを、写真や公式情報と照合したい。

想像上の街を描く表現なら、自由な構成が価値になる。一方、実在の場所へのアクセスを説明する画像では、見栄えより位置関係の正確さが優先される。用途を明示せずに同じ評価表で比べると、創作としての長所を誤情報として採用することもあり得る。

人物の参考画像を使う場合には、利用許諾と公開範囲も確認する。特徴が引き継がれたこと、本人と同じ人物として扱えること、商用公開できることは別の問題だ。架空の人物やイメージ画像は、実際の社員や利用者の写真として掲載しない。

編集可能な形への変換も確認が要る

CanvaのMagic Layersは、一枚の画像を編集できる複数の要素へ組み直す機能として説明されている。Canvaの公式発表は、フラットな画像から文字や物体、背景などを扱える設計を示す。Canva Craftも、この編集への接続を特徴として挙げている。Craftの公式説明

ただし、変換は元の制作ファイルを完全に復元することとは違う。画像を認識して構成し直す以上、要素の分かれ方や、文字の扱いを実物で確認する必要がある。元の比較報告でも、画像によって分離の細かさが違い、変換後に文字の一部が変わった場面が記録されている。

このため、確認する版を二つに分けるとよい。最初に生成された画像の確認と、編集・変換して書き出した納品版の確認である。最初の画像が正しくても、編集後の署名、価格、日付、改行が同じとは限らない。再編集しやすさだけでなく、変換後に必要な点検も作業量へ含めたい。

印刷や複数サイズへの展開では、画像一枚の中にすべてを焼き込むより、背景、商品写真、文字を別々に扱う方が修正しやすい場合がある。生成モデルの能力だけでなく、普段使う編集ツールとの接続までが選定対象になる。

製品名より、実際のモデルと条件を記録する

FireflyにはAdobe製だけでなく、他社のモデルを選ぶ構成もある。AdobeのFAQを含め、選択するモデルに応じた条件を確認する必要がある。同じ画面で生成したから、学習データ、利用条件、商用利用時の保護まで同じと判断しない。

一般的な商用利用の案内があっても、入力素材の権利、生成した人物やブランドに似た表現、契約固有の条件まで自動で解決するわけではない。採用時には、実行したモデル、日時、入力素材、指示、確認した条件を残す。担当者が後で説明できるようにするためである。

料金も月額だけでは比べにくい。使える回数や解像度、出力枚数、修正の回数、必要な編集機能はプランや時期で変わる。元報告の契約名を現在の全利用者の条件とせず、自社で使う時点の管理画面と公式案内を確認したい。

小さな評価表を、自社の納品条件から作る

当サイトの提案として、比較を始める前に、文字の正確さ、指定していない内容の追加、構図、画風、人物・地理の整合、修正性、利用条件、最終サイズを評価項目にする。すべてに同じ重みを付けず、用途に必要な条件を必須項目として扱う。

例えば日本語の価格告知なら、価格と条件の正確さは必須であり、背景の装飾より優先する。創作のコンセプト画なら、画風や構図の提案力を重視できる。編集前提の資料なら、同じ箇所を直した後に別の文字が変わらないかも確かめたい。

複数回試す際は、初回の結果、修正後の結果、作業時間を分けて保存する。失敗した画像を除外して最良の一枚だけを比べると、普段の再作業の多さが見えなくなる。モデルが更新された際にも、同じ自社の題材で再確認できる記録が役に立つ。

納品時は、確認したファイルと、実際に公開・印刷へ渡したファイルが同じ版かも確かめたい。編集用のファイル、書き出し、圧縮した配信画像では、文字の見え方や余白が変わることがある。ファイル名だけで判別しにくければ、更新日と承認した版を記録し、担当者間で受け渡す。

今回の試用報告から学べるのは、一つの順位よりも、文字が正しくても画風や編集後の状態まで同じにはならないということだ。制作を仕事にするなら、生成から納品までの確認を含めて選びたい。当サイト運営のRO合同会社では、企業のAI制作と確認工程の設計に関する相談を受け付けている。

参考報道：イノベトピア。比較の観察は同記事の筆者によるもの。編集機能と利用条件はCanva、Adobeの一次資料を確認し、本記事の選定方法は当サイトの考察として記載した。