✓この記事でわかること
- 1AI画像プロンプトは「被写体・画風・光・構図・品質・カメラ」の6カテゴリで考えると安定する
- 2初心者は光と構図の指定が抜けやすく、結果が単調になりやすい
- 3カテゴリ別に組み立てるツールを使うと、足りない指定をその場で確認できる
AI画像生成で「思っていた絵が出ない」「同じ呪文を貼ってもバラバラ」と感じたことはありませんか。多くの場合、原因はプロンプトの長さや英単語の選び方ではなく、構造が抜けていることです。被写体・画風・光・構図・品質・カメラの6カテゴリで整理すると、結果が安定し、改善ポイントも見えやすくなります。
1. 「いい呪文を真似してもブレる」のはなぜか
配布されているプロンプトをそのまま貼り付けても、自分の環境では同じ雰囲気が出ない、ということがよくあります。これはモデルやサンプラーの違いに加え、プロンプトに含まれているカテゴリが偏っていることが原因のひとつです。
たとえば「1girl, cute, smile」だけだと、被写体（Subject）はあっても、画風・光・構図・品質の指定がほぼ抜けています。残りはモデル側の癖で勝手に決まるため、生成のたびに違う光と構図になりがちです。
2. プロンプトを構成する6カテゴリ
Stable Diffusion系のプロンプト解析ツールでよく使われる分類が、以下の6カテゴリです。
Subject（被写体）
何を描くか。1girl, landscape, cat, cityscape など。最初に決める。
Style（画風）
anime, realistic, watercolor, oil painting など。方向性を決める柱。
Lighting（光）
soft lighting, cinematic lighting, golden hour など。雰囲気を大きく左右する。
Composition（構図）
close-up, wide shot, portrait, rule of thirds など。画角と構成。
Quality（品質）
masterpiece, best quality, highly detailed など。底上げ用の定番。
Camera（カメラ）
35mm lens, bokeh, shallow depth of field など。写実寄りで効きやすい。
すべてのカテゴリを必ず入れる必要はありません。ただしSubject・Style・Lightingの3つは外しにくく、ここが抜けるとモデルの癖で結果が大きくぶれます。
3. 初心者が抜けやすいカテゴリ
プロンプトを添削していると、傾向としてLighting（光）とComposition（構図）が抜けやすいことが分かります。被写体と画風だけ書いて満足してしまうケースが多いためです。
具体的には、次のような差が出ます。
- 光の指定がない: 平坦な明るさになりがち。雰囲気のあるシーンが出にくい
- 構図の指定がない: 顔のアップになったり全身になったりが安定しない
- 品質指定だけ豪華:
masterpiece, best qualityだけで残りが薄いと、見た目が「無難な平均値」に寄りやすい
4. 組み立て手順の例
慣れないうちは、以下の順で1つずつ足していくと管理しやすくなります。
被写体（Subject）を決める
「誰・何を」描くか。人物なら性別・年齢層、風景なら主要な要素まで指定する。
画風（Style）を1つ選ぶ
anime / realistic / watercolor のように1つに絞る。複数入れるとぶつかりやすい。
光・構図・カメラを足す
soft lighting + close-up のように1〜2語ずつ。入れすぎると主役の被写体が薄まる。
品質指定とNegative Promptで仕上げる
masterpiece, best quality を入れる前にまず構造を整える。破綻防止はNegative Promptでカバーする。
5. 競合タグに気を付ける
複数のスタイルや構図を同時に入れると、モデルが「どっちつかず」になりやすくなります。よくある衝突パターンは次のとおりです。
realisticとanime: 写実とアニメ調は両立しにくいclose-upとwide angle: クローズアップと広角は競合するdayとnight: 時間帯は片方に絞るmonochromeとvivid color: 色のトーンが両立しない
こうした組み合わせは、結果がブレやすくなる原因の上位です。1カテゴリ1指定を基本にすると、改善のたびに何が変わったか追えるようになります。
6. カテゴリ別に組み立てるツールを使う
頭の中だけで6カテゴリを整理するのは大変です。Tool Factoria のAI画像プロンプト生成・ビルダーは、大カテゴリ（人物・風景・動物・建物/室内・プリセット・その他）→中カテゴリ→小カテゴリの階層で組み立てられるため、足りていないカテゴリがすぐに分かります。
辞書900語以上から選べる手動モードも併用でき、構造スコア・不足カテゴリ・重複・競合タグの警告も同時に出ます。組み立てたプロンプトはそのままコピーするか、AI画像プロンプト確認・分析ツールに送って構造を確認できます。
7. まとめ
AI画像のプロンプトは長く書くより、6カテゴリで構造を整える方が結果が安定します。完成したプロンプトをAI画像プロンプト確認・分析ツールでスコア化すれば、どのカテゴリが弱いか客観的に把握できます。プロンプトを変えたら、何を変えたか1つずつ控えておくと、改善が積み重なります。
なお、生成した画像をそのまま公開すると、プロンプトがメタデータとして残ることがあります。公開前のチェック方法はAI生成画像の「プロンプト」は消すべき？で詳しく解説しています。