記事一覧

Adobeの2026年調査から、画像・動画制作の工程別生成AI利用を整理。写真の不要物除去・合成・色調整と動画の利用を対象別に示し、日本の制作判断に使う際の限界を解説します。

入力画像のうちわを和室の畳に置き換える I2I 画像編集タスクで、NanoBanana 2 / FLUX.2 / GPT Image 2 を比較。形状・質感・背景整合性・コスト・商用適性を検証しました。

うちわで扇ぐ中年女性の I2V 動画生成を Veo 3.1 / Veo 3.1 Lite / Kling 3.0 / Seedance 2.0 で3-Runベンチマーク比較。手・うちわ・背景の一貫性、動きの自然さ、コスト、Pass@1/Pass@3を検証しました。

日本の夏の風物詩「うちわ」を題材に、NanoBanana 2・FLUX.2・GPT Image 2 の同一プロンプト3回生成の正式ベンチマーク結果を解説。Pass@1 / Pass@3 / Usable Rate / コストを公開します。

画像・動画生成AIの出力物に著作権は認められるのか？米国 Copyright Office、日本の文化庁、EU の AI法・著作権法を交え、 「AIだけで生成したもの」「AIを道具として使った場合」「人間の創作性が含まれた場合」を整理。2026年7月時点の法務リスクと実務対応を解説します。

画像・動画生成AIで生成したコンテンツに含まれる肖像権・パブリシティ権、商標・ロゴ、AI生成の表記義務について、 米国・日本・EUの法的位置づけと実務リスクを解説。2026年7月時点の最新情報を参照しています。

ChatGPT（GPT Image 2）の画像生成プロンプトの書き方を、公式ガイド＋実務ユースケースから体系的に解説。 5スロットテンプレート・6つのルール・コピーペースト可能な実務例・NGパターン・quality tier・料金まで網羅。

FLUX.2 [dev]/[pro]/[max] の画像生成プロンプトの書き方を、Black Forest Labs 公式ガイドとfal.ai API仕様から解説。4コンポーネント・JSON構造化・HEX色・Multi-Reference編集・実務例・NGパターン・解像度・料金を網羅。

20代・40代・60代の日本人ビジネスパーソン（男女）を題材に、NanoBanana 2、FLUX.2、GPT Image 2 による同一プロンプト画像生成を比較。東京オフィスロビーでのスーツ質感・年齢表現・顔の自然さを評価スコア・コスト・商用適性とともに解説します。

Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）の画像生成プロンプトの書き方を、公式ガイド＋実務ユースケースから体系的に解説。 5コンポーネント構造・Visual Grounding・極端なアスペクト比・Thinking モード・コピーペースト可能な実務例・NGパターン・解像度・料金まで網羅。

OpenAI、Google、Midjourney、FLUX.2、Stable Diffusion、Firefly の生成AIにおける、商用利用の可否、出力の所有権、クレジット表記、賠償責任（インデムニティ）、データ利用を公式規約に基づき整理します。

秋田犬・ポメラニアン・コーギー・フレンチブルドッグの4犬種を、同一プロンプト・同一解像度で NanoBanana 2 / FLUX.2 [dev] / GPT Image 2 の3モデルに T2I 生成させ、コスト・品質・評価スコアを実証比較します。

20代・30代・40代の日本人女性ビジネスパーソンを題材に、NanoBanana 2、FLUX.2、GPT Image 2 による同一プロンプト画像生成を比較。会議・カフェ・オフィスのシーンでスーツ質感・表情・背景の再現力を評価スコア・コスト・商用適性とともに解説します。

三毛猫・茶トラ・黒猫・白猫を題材に、NanoBanana 2、FLUX.2、GPT Image 2 による同一プロンプト画像生成を比較。毛色パターン・和室・桜との組み合わせなど、日本の猫の再現力を評価スコア・コスト・商用適性とともに解説します。

日本の食べ物（ざるそば、天ぷら盛り合わせ、パンケーキ）を題材に、NanoBanana 2、FLUX.2、GPT Image 2 の T2I 画像生成を比較。 コスト・生成時間・実際の生成画像を掲載し、手動評価待ちとして公開します。

日本のオフィス背景を題材に、NanoBanana 2、FLUX.2、GPT Image 2を同一プロンプトで実写比較。背景の日本らしさ、人物との整合性、画質、生成コスト、商用適性を評価し、採用・広報・営業資料など用途別の推奨モデルを解説します。

京都の紅葉と寺、夏祭りと花火を題材に、NanoBanana 2/FLUX.2/GPT Image 2の同一プロンプト画像生成を比較。評価スコア・コスト・商用適性・用途別の推奨を解説します。

不動産・ランドスケープ訴求の「廊下のドリーイン」「山岳の日の出」を題材に、Veo 3.1/Veo 3.1 Lite/Kling 3.0/Seedance 2.0のI2V生成を比較。コスト・品質・カメラ制御・商用適性を解説します。

AI画像・動画生成モデルの料金を1枚・1秒・4秒単位で比較。実測評価スコアからコスパ（pt/$）を算出し、試作・量産・高品質仕上げなど用途別に、業務ROIを最大化するモデル選定と予算設計の考え方を解説します。

日本の広告・店舗・採用動画で使える動画生成AIはどれ？Kling、Veo、Seedanceを実機検証し、品質・コスト・実用性を評価。商用利用の可否と用途別のおすすめモデルを徹底比較します。

雑多な背景の商品写真をクリーンなECスタジオ画像に変換するI2I編集を、NanoBanana 2、FLUX.2、GPT Image 2 で比較。評価スコア・コスト・商用適性・用途別の推奨までを解説します。

柴犬と日本庭園を題材に、NanoBanana 2、FLUX.2、GPT Image 2を同一プロンプトで比較。毛並み、解剖学的な自然さ、庭園表現、画質、生成コスト、商用適性を評価し、広告・観光・ペット関連制作での用途別推奨モデルを解説します。

日本の風景と食べ物を題材に、NanoBanana 2、FLUX.2、GPT Image 2 による同一プロンプト画像生成を比較。評価スコア・コスト・商用適性・用途別の推奨までを解説します。

日本人の人物・日本語テキスト・日本の文化を題材に、NanoBanana 2、FLUX.2、GPT Image 2 による同一プロンプト画像生成を比較。評価スコア・コスト・商用適性・用途別の推奨までを解説します。

参照動画を使った商品PR動画生成をVeo・Kling・Seedanceで比較。料金、画質、動きの再現性、生成時間、操作性を検証し、EC商品ページ、SNS広告、店舗PRなど用途別に量産しやすいモデルとコスト設計を解説します。

iPhoneで撮った風景写真を、雲や水面・木々が自然に動く短い動画にする方法を解説。専用アプリや難しい編集不要で手軽に動く風景写真を作るポイントと注意点を紹介します。

スライドショーと動く風景写真の違いを解説。1枚の写真の中に空・雲・水面の自然な動きを加える新しい写真の楽しみ方と、AIを使った簡単な作り方・おすすめアプリを紹介します。

スライドショーではない、1枚の風景写真の中に空・雲・水面・木々が自然に動く“動く風景写真”の楽しみ方と、AIを使った作り方を初心者向けにわかりやすく解説します。

AI動画生成において重要な「カメラワークの制御性能」を検証。Seedance 2.0やVeo 3.1、Kling 3.0を同一プロンプトで比較し、パン・ティルト・ズームの忠実度を評価しました。失敗例や再生成の頻度も正直に公開。動画制作で最適なモデルを選ぶためのガイドとして活用してください。

背景・環境動画の生成において、Seedance 2.0、Veo 3.1、Klingを同一条件で検証。安定性やパンニングの破綻を比較し、最も実用的なモデルを結論付けます。

AI動画生成における「カメラ制御」の精度を4つの主要モデルで検証。パン、ティルト、ズーム、トラッキングの実装能力を比較し、商用利用に耐えうるモデルを特定しました。

動画生成における「キャラクターの一貫性」を保つ難しさを検証。Veo 3.1とKling 3.0を比較し、同一人物・衣装・表情を維持するためのベストなモデルと注意点を解説します。

動画生成AIで人物の表情や顔の破綻を抑えるにはどのモデルが最適か？Kling 3.0やVeo 3.1を実際に検証し、成功率とコスト、実務での使いやすさを徹底比較します。

動画生成AIにおける「手」と「小物」の操作精度を比較検証。Seedance 2.0、Kling 3.0、Veo 3.1等の性能を実データで解説し、最適なモデル選びをサポートします。

日本市場の広告・店舗・YouTube制作で動画生成AIは実用レベルか？Kling、Veo、Seedanceを同一条件で検証し、品質・コスト・実務への適合性を徹底比較します。

複数人物の相互作用や接客シーンを生成する際の動画生成AIの性能を徹底検証。Kling 3.0やVeo 3.1の生成クオリティ、コスト、実務での活用法をプロ視点で解説します。

商品画像や広告素材に最適な動画生成AIを徹底比較。Seedance 2.0、Kling、Veoなど主要モデルの商用性、形状維持能力、コストを実際に検証した結果を解説します。