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。
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ChatGPT に「画像を作って」と頼んで、思い通りの画像が出たことは何度ありますか?逆に、何度やり直しても意図と違う画像が出て諦めた経験はありませんか?
2026年4月に OpenAI がリリースした GPT Image 2(ChatGPT Image 2)は、テキストの描画精度・日本語の再現性・編集能力で大きく進化しました。しかし「良いプロンプトの書き方」を知らなければ、この性能を引き出せません。
本記事では、GPT Image 2 の公式プロンプトガイド(fal.ai / OpenAI)と実務での検証に基づき、実務で使えるプロンプトの書き方・実務例・NGパターンを体系的に整理します。コピーしてそのまま使えるテンプレートも収録しました。
本記事の読者
実務で ChatGPT の画像生成を使う方(デザイナー・マーケター・EC運営・広告クリエイター・フリーランサー・小規模事業者等)を想定しています。「とりあえず綺麗な画像が出ればOK」ではなく、仕事のアウトプットとして使える品質と再現性を目指します。
プロンプトは英語推奨・「単語数」は words です
2026年現在、GPT Image 2 は英語プロンプトが最も安定して動作します。公式ガイドも英語前提で書かれています。本記事のプロンプト例もすべて英語で記載します。
また本記事で示す「単語数」は**英語プロンプトの単語数(words)**を指します。文字数(characters)ではありません。例えば "Shot on Sony A7IV, 85mm lens at f/2.8" は 9 単語 = 9 words として数えます。
GPT Image 2 は OpenAI が2026年4月にリリースした画像生成モデルで、ChatGPT に統合されているほか、API 経由でも利用できます。実務で押さえておきたい強みは以下の4点です。
一方で、以下は GPT Image 2 の弱点・注意点です。
GPT Image 2 の公式ガイドが推奨するデフォルトテンプレートは、以下の5スロット構造です。[ ] 内は自分の用途に合わせて書き換えて使います。
5スロットテンプレート
Scene: [where this happens, time of day, background, environment] Subject: [who or what is the main focus] Important details: [materials, clothing, texture, lighting, camera angle, lens feel, composition, mood] Use case: [editorial photo / product mockup / poster / UI screen / infographic / concept frame] Constraints: [no watermark / no logos / no extra text / preserve face / preserve layout]
[ ] 内を書き換えて使います。第5スロット(Constraints)が最も重要です。
5つのスロットは、曖昧になりがちな5つの問題を分離します:
第5スロット(Constraints)が最も重要です。ここを書かないと、モデルが勝手に工夫して後悔する結果になります。
公式ガイドが示す6つのルール(anti-slop rules)を解説します。
NG: stunning, incredible, epic, masterpiece, gorgeous, insane detail
OK: overcast daylight, brushed aluminum, chipped paint, clean kerning, 50mm feel, soft bounce light, slightly worn canvas
「素晴らしい」「傑作」「信じられないほど詳細」等の曖昧な賛辞(vague praise)は、モデルにとってノイズです。代わりに視覚的事実(visual facts)—具体的な照明・素材・質感・レンズ・構図—で指定します。
弱い:
NG例
minimalist brutalist editorial luxury photoreal cinematic modern premium
使える:
OK例
Cream background, heavy black condensed sans serif, asymmetrical type block, one hero object, generous negative space, studio tabletop lighting.
「ミニマリスト」「シネマティック」等のスタイルタグ単独では弱いです。スタイルタグが何を視覚的に指すか(背景色・タイポグラフィ・配置・照明等)まで書きます。
「交通案内キオスク」が必要なら transit kiosk と書きます。「搭乗券」が必要なら boarding pass と書きます。「顔を維持」なら preserve the face と書きます。感情語(mood language)で指示文(brief)を埋めないのがコツです。
編集プロンプトでは「変更点」と「維持点」を分けて書きます。[ ] 内を書き換えて使います。
編集テンプレート
Change: [exactly what should change] Preserve: [face, identity, pose, lighting, framing, background, geometry, text, layout] Constraints: [no extra objects, no redesign, no logo drift, no watermark]
"change only X" と "keep everything else the same" を併用し、維持リストは毎回繰り返し書くことでドリフト(意図しない変化)を減らせます。
画像内にテキストを描画する場合は:
例:
テキスト描画例
Headline (EXACT TEXT): "Fresh and clean" Typography: Bold sans serif, high contrast, centered vertically in the left half, clean kerning, readable from a distance.
小さな反復編集が、1回の巨大な書き直しより良い結果になります。
良い例:
良い例
Make the light warmer. Remove the extra chair on the left. Restore the original wall texture. Keep everything else the same.
悪い例:
悪い例
Make it more premium, more realistic, more stylish, more cinematic, more emotional, more modern, fix the text, change the outfit, improve the background, and also keep everything.
以下は GPT Image 2 で実務的に使えるプロンプト例です。各例の右上にある「コピー」ボタンからそのままコピーして使えます。
実務例 4.1
Scene: A narrow side street in Istanbul just after light rain at blue hour. Subject: A florist locking up for the night. Important details: Wet pavement reflections, metal shutter half closed, green apron, tired posture, a paper bundle of unsold tulips in one hand, mixed cool street light and warm shop light, 50mm documentary feel, slight film grain, realistic skin texture, no posed glamour. Use case: Editorial newspaper feature photo. Constraints: No watermark, no logos, no tourist postcard color grading.
ポイント: 冷たい空気・濡れた路面・具体的な照明・具体的なレンズを指定。実写感は「自然な不完全さ(believable imperfection)」—濡れた路面・半閉じのシャッター・疲れた姿勢—で出ます。
実務例 4.2
Extract the product from the input image. Output: plain white opaque background, crisp silhouette, clean edges, no halos, no fringing. Preserve the bottle geometry, cap shape, label text, label colors, and print sharpness exactly. Optional: a very subtle realistic contact shadow on the plain background. Do not restyle the product. Do not change proportions.
ポイント: GPT Image 2 は background: "transparent"(透明背景)をサポートしていません。OpenAI 公式ドキュメント(Image generation | OpenAI API)および Cloudflare AI docs(GPT Image 2 (OpenAI))で明記されています。また OpenAI Cookbook(GPT Image Generation Models Prompting Guide)でも「不透明背景で生成し、下流で背景除去処理を行う」ことが推奨されています。本プロンプトで白や単色の不透明背景として生成した上で、下流の背景除去処理(rembg・Photoshop 自動切り抜き等)で透明化するのが実務アプローチです。
実務例 4.3
Create a realistic roadside billboard at sunset using the product from the input image. Headline (EXACT TEXT): "Fresh and clean" Typography: Bold sans serif, high contrast, centered vertically in the left half, clean kerning, readable from a distance. Layout: Product on the right, headline on the left, lots of empty space. Constraints: Render the text verbatim. No extra words. No duplicate text. No watermark. No extra logos.
ポイント: テキストは EXACT TEXT で囲み、Render the text verbatim(テキストをそのまま描画)を制約に書くことで、モデルが勝手にテキストを変えるのを防ぎます。
実務例 4.4
Create a color documentary photograph of a fishmonger unpacking crates of mackerel onto crushed ice at a small coastal market just after dawn. Steam from breath in the cold air, rubber boots, wet concrete floor, incandescent work lamp spilling warm light, a paper ledger with handwritten prices clipped to a wooden post. Realistic skin texture and fish scales, shallow depth of field, 35mm feel. No commercial styling, no watermark.
ポイント: 冷たい息・濡れた床・名前付きの照明・名前付きのレンズ。それぞれの詳細を指定することで実写の写真として読めるようになります。
実務例 4.5
Create a museum archive photograph of two perfectly recognizable wireless earbuds carved from worn gray stone and placed on neutral conservation foam under soft overhead museum light. Accession card next to the pieces reads "ACC. 2126.04 - EARLY 21C PERSONAL ACOUSTIC IMPLEMENT". Flat even lighting, no dramatic shadow, neutral beige backdrop, shallow depth of field, the material reads as carved stone not plastic. No watermark, no brand logos.
ポイント: ミュージアムアーカイブのフレーミング・アクセッションカード・保存用フォーム・平坦な照明。すべての要素がプロンプトで指定されているため、デッドパンな美学が一貫します。
実務例 4.6
Create a reflection self portrait in a night train window showing a young traveler with headphones and a tired expression, while the landscape outside blurs past at speed. Cool overhead train light mixed with warm town lights outside, ghosted double reflection on the glass, condensation at the edge, a thermos and a book on the tray table. Cinematic but believable. No watermark.
ポイント: ゴースト反射・ガラスの結露・トレイ上の本とサーモス・寒色と暖色の混色照明。具体的な小道具と照明のコントラストがシーンを支えます。
GPT Image 2 は編集・合成に強いモデルです。実務で頻出する3パターンを解説します。
オブジェクト置換・服装変更・不要物除去・ライティング変更・背景スワップ等に使います。[ ] 内を書き換えて使います。
編集テンプレート
Change: [exactly what should change] Preserve: [face, identity, pose, lighting, framing, background, geometry, text, layout] Constraints: [no extra objects, no redesign, no logo drift, no watermark]
実務例: ボトルを維持して背景だけ変える
実務例 5.1
Change: Replace the background with a seamless paper backdrop in warm cream. Preserve: the bottle geometry, cap shape, label text, label colors, lighting on the bottle. Constraints: No extra objects, no redesign, no logo drift, no watermark.
バーチャル試着・スタイル転送・合成・挿入等に使います。入力画像それぞれに役割ラベルを付けるのがコツです。
実務例 5.2
Image 1: base scene to preserve. Image 2: jacket reference. Image 3: boots reference. Instruction: Dress the person from Image 1 using the jacket from Image 2 and the boots from Image 3. Preserve the face, body shape, pose, background, lighting, and framing from Image 1. No extra accessories.
GPT Image 2 は最大16枚の参照画像を受け取れます。ラベル付けすることで、モデルが「どちらがコンテンツでどちらが参照か」を推測しなくて済むようにします。
実務例 5.3
Extract the product from the input image. Output: plain white opaque background, crisp silhouette, clean edges, no halos, no fringing. Preserve the product geometry, label text, colors, and print sharpness exactly. Do not restyle the product. Do not change proportions.
出力フォーマットの注意: GPT Image 2 は background: "transparent"(透明背景出力)をサポートしていません(OpenAI API ドキュメント・Cloudflare AI docs)。透明 PNG / WebP が必要な場合は、不透明背景で生成した上で下流の背景除去処理(rembg 等)で透明化してください。
NG:
NG例
A stunning, incredible, epic, masterpiece image of a gorgeous coffee cup with insane detail.
OK:
OK例
Scene: A coffee shop counter at 7am, soft overcast light through the window. Subject: A ceramic coffee cup with a slight chip on the rim. Important details: Brushed aluminum espresso machine behind, steam rising, 50mm lens at f/2.8, shallow depth of field, realistic ceramic texture. Use case: Editorial product photo. Constraints: No watermark, no logos, no extra text.
NG:
NG例
minimalist brutalist editorial luxury photoreal cinematic modern premium
OK:
OK例
Cream background, heavy black condensed sans serif, asymmetrical type block, one hero object, generous negative space, studio tabletop lighting.
NG:
NG例
Make it more premium, more realistic, more stylish, more cinematic, more emotional, more modern, fix the text, change the outfit, improve the background, and also keep everything.
OK:
OK例
Make the light warmer. Remove the extra chair on the left. Restore the original wall texture. Keep everything else the same.
NG:
NG例
A moody, emotional, nostalgic scene of a person remembering their childhood.
OK:
OK例
Scene: A 40-year-old woman sitting at a wooden kitchen table in a 1980s Japanese farmhouse, late afternoon golden light through the shoji screens. Subject: The woman looking at an old photo album. Important details: Faded kimono-pattern cover, yellowed pages, dust particles in the light beam, 35mm lens at f/2.0, shallow depth of field, slight film grain. Use case: Editorial documentary photo. Constraints: No watermark, no logos, no posed glamour.
NG:
NG例
A billboard that says Fresh and Clean.
OK:
OK例
Create a realistic roadside billboard at sunset. Headline (EXACT TEXT): "Fresh and clean" Typography: Bold sans serif, high contrast, centered vertically in the left half, clean kerning, readable from a distance. Layout: Product on the right, headline on the left, lots of empty space. Constraints: Render the text verbatim. No extra words. No duplicate text.
GPT Image 2 は quality(low / medium / high) と 解像度 の2軸で料金・品質が決まります。実務ではこの2軸の使い分けがコスト効率を大きく左右します。
| 解像度 | quality=low | quality=medium | quality=high |
|---|---|---|---|
| 1024x1024 | $0.006 | $0.053 | $0.211 |
| 1024x1536 | $0.005 | $0.042 | $0.165 |
| 4K | $0.012 | $0.101 | $0.401 |
OpenAI 公式の推奨: 「まず quality=low でテストし、問題なければ medium / high に上げる」(OpenAI API ドキュメント)
quality パラメータで low/medium/high を明示指定(OpenAI API ドキュメント・fal.ai GPT Image 2 API)。ただし background: "transparent"(透明背景)は GPT Image 2 では未サポート(OpenAI・Cloudflare)。透明背景が必要な場合は不透明背景で生成し、下流で背景除去処理を行う。新しくプロンプトを書く際は以下を確認します。
A1. 英語プロンプトを推奨します。2026年現在、GPT Image 2 は英語プロンプトが最も安定して動作し、公式ガイドも英語前提で書かれています。日本語も処理可能ですが、再現性・制御精度の面で英語が上回ります。本記事のプロンプト例もすべて英語で記載しています。
A2. 目安は 50-80 単語(words・英語プロンプトの単語数)です。文字数(characters)ではありません。GPT Image 2 は詳細歓迎のモデルですが、冗長すぎると意図がぼやけるため、5スロットテンプレート(Scene / Subject / Important details / Use case / Constraints)に沿って簡潔にまとめるのがコツです。
A3. OpenAI 公式は「まず quality=low でテストし、問題なければ medium / high に上げる」ことを推奨しています。実務では medium を基準にし、最終仕上げのみ high に上げるのがコスト効率良く使うコツです。
A4. プロンプトの Constraints スロットに "no logos, no brand logos, no trademarks" を明記し、さらにネガティブプロンプト(対応APIの場合)にブランドロゴ・商標禁止の接尾辞を付与します。ただし完全防止は保証されないため、商用利用時は必ず出力を目視確認してください。
A5. テキストは引用符("EXACT TEXT")または大文字(ALL CAPS)で囲み、フォントスタイル・サイズ・色・配置を明示します。難しい単語は1文字ずつスペルアウトすると精度が上がります。GPT Image 2 は日本語テキストの描画にも強いですが、長文は崩れやすいので短く確実な文案にします。
A6. 以下を試してください:
Preserve: face, identity, pose, lighting, framing, background, geometry, text, layout を毎回書く。quality: "high" を使う: 編集精度は quality が高いほど安定します。