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Animagine XL 4.0を使った画像生成チュートリアル：プロンプト例付き解説

2025年9月15日管理者コメントする

AIによる画像生成は進化を続けており、特にアニメ・イラスト系モデルは多くのユーザーから支持を集めています。その中でも 「Animagine XL 4.0」 は、アニメ調・イラスト調に特化した高品質な生成が可能なモデルとして人気です。

本記事では、Hugging Faceで公開されている Animagine XL 4.0デモ（Asahina2K/animagine-xl-4.0）を使い、 実際の使い方・プロンプト例・細かい設定項目 を解説します。

1. Animagine XL 4.0とは？

アニメやイラスト特化のStable Diffusion XL系モデル
高解像度の画像生成に対応
プロンプトの工夫で幅広い作風（ファンタジー、サイバーパンク、日常系など）を表現可能

👉 モデル本体は cagliostrolab/animagine-xl-4.0 にホストされ、Hugging Face SpacesのUIから簡単に利用できます。

2. Hugging Faceデモ（Asahina2K版）の利用方法

アクセス
👉 Animagine XL 4.0（Asahina2K/animagine-xl-4.0）にアクセス
Prompt入力
- Prompt欄に生成したいイラストの内容を入力
- Negative Prompt欄に避けたい要素（例：lowres, blurry, watermarkなど）を入力
設定調整
- アスペクト比やサンプラーなどを選択
- 必要に応じてシード値やガイダンススケールを設定
Generateボタンを押すと数十秒で画像が出力されます。

3. デモで設定できるパラメータ

Hugging Faceの UI では、以下の詳細設定が可能です。

設定項目	説明
Prompt / Negative Prompt	生成内容と除外要素を入力するテキストボックス
Examples	クリックで利用できるプロンプト例が複数用意されている
Aspect Ratio	縦横比を選択（例：768×1344 は縦長、832×1216 は汎用など）
Style Preset	スタイルプリセット（初期値はNone、他のスタイル選択可）
Sampler	Euler a、DPM++ など生成アルゴリズムを選べる
Seed	固定値を入力すれば再現可能。ランダム化も可能
Guidance Scale	プロンプトへの忠実度（5〜7がバランス良）
Inference Steps	ステップ数。多いほど高精細だが時間がかかる

👉 これらを調整することで、生成結果を自分好みに寄せることができます。

0. まず押さえる前提

SDXL系モデルなので、解像度は 64の倍数 が安定。
同じ条件でも Seed が違うと結果が変わる。再現したい時は Seed を固定。
品質への影響度は サンプラー＞ステップ数＞ガイダンス(CFG) の順に大きい（体感）。

1) Quality Tags（品質タグ自動付与）

役割：プロンプトに「high quality」「masterpiece」などの品質系タグを自動で付与。
メリット：初心者でも“映える”方向に寄りやすい。
デメリット：作風が画一化しやすい／独自表現を狙うとき邪魔になることも。
おすすめ：最初はON。作り込みたいときはOFFにして自分のワードで調整。

2) Aspect Ratio（アスペクト比）

プリセット例（SDXL向けの安定解像度）：

1:1 … 1024×1024（正方形。SNSやアイキャッチに万能）
縦長 … 768×1344 / 832×1216（スマホ壁紙・Pinterest・縦動画サムネ）
横長 … 1152×896 / 1344×768（ブログ見出し、横型サムネ）

実用TIP

ブログのアイキャッチ：1024×1024 → WP側でリサイズが楽。
YouTubeサムネ狙い：まず 1152×896 → 外部ツールで1280×720へ縮小。
ディテール不足を感じたら：
1. Steps を+4～+8
2. それでも不足 → Use Upscaler で強化。

3) Use Upscaler（高解像度アップスケーラ）

役割：生成後に1.5倍～2倍で拡大しつつ細部を補完。
使いどころ：印刷用途／大きく切り抜きたい／肌や髪の微細表現を強調したいとき。
注意：アップスケールだけで皺やにじみが出る場合 → サンプラー変更 or Guidance調整してから掛ける。

おすすめ運用

通常生成 → 気に入った1枚を 1.5～2.0x で上げる。
破綻が出たら倍率を下げる or サンプラーを DPM++ 2M Karras に変えて再生成 → アップスケール。

4) Style Preset（スタイルの事前設定）

役割：モデル側で用意されたスタイル傾向を一括適用。
None：プロンプトが素直に反映。
既定スタイル：色味・筆致・陰影に変化を与える。

使い分け

最初は None（自由度重視）。
方向性が定まったらPresetを切り替えて色味の調整に利用。

5) Sampler（サンプラー）

生成の“描き進め方”を決めるアルゴリズム。

代表的な選び方（迷ったらこれ）

Euler a：スピード・雰囲気のバランスが良い標準。最初におすすめ。
DPM++ 2M Karras：線が綺麗で破綻が少ない。安定品質を狙うとき。
DPM++ SDE Karras：陰影の滑らかさ・立体感を出したいとき。
Heun / LMS：硬質・シャープ寄りに仕上げたいとき。

小ワザ

Euler a で雰囲気確認 → 同じプロンプト・Seedで DPM++ 2M Karras に替えて仕上げ比較。

6) Seed（シード値）

役割：乱数の初期値。条件が同じならSeed固定で同じ絵を再現可能。
Randomize seed ON → 毎回違う結果、OFF → 固定。

運用ルール

気に入った絵が出たら Seedを固定して控える。
構図固定／衣装や背景だけ変えたい → Seed固定でPromptを微調整。

7) Guidance Scale（CFGスケール）

役割：プロンプトへの忠実度。高いほど“言うことを聞く”が硬さも出る。
目安：5～7（バランス）／8～10（強制力を高めたいとき）。

症状別チューニング

指示が通らない → +1～+2
硬い／無機質 → -1～-2
手や顔が崩れる → +1 ＋サンプラー変更 or Steps増

8) Number of Inference Steps（ステップ数）

役割：描き込み回数。多いほど精緻だが時間も増える。
目安：28～32（標準）／36～48（高精細仕上げ）。
副作用：多すぎると“のっぺり”感。→ CFGを下げる or サンプラー変更で回避。

9) Negative Prompt（除外語）

目的：破綻防止・画面の純度向上。

汎用テンプレ（コピペ用）

追加例

キャラ絵補強：long neck, extra arms, extra legs, fused fingers, bad hands, bad feet
ノイズ防止：text, watermark, signature, username, artifacts

4. 実際のプロンプト例

ファンタジー風のキャラクター：画像生成例

サイバーパンクの街並み：画像生成例

動物と自然：画像生成例

5. 設定の使い分けポイント

用途に合わせてAspect Ratioを選択（SNSアイコン→1:1、スマホ壁紙→9:16）
SamplerはEuler aから試す（作風を変えたい時に他を試す）
Seedを固定すれば再現可能（ランダムなら毎回違う）
Guidance Scaleは5〜8程度が無難
Stepsは28〜32で十分。高品質が欲しい時は40以上

まとめ

Hugging FaceのAnimagine XL 4.0デモは、ブラウザから簡単に使える便利なUIです。

PromptとNegative Promptで方向性を指定
Aspect RatioやSamplerなど細かい設定で品質を調整
SeedやGuidanceで好みの仕上がりをコントロール

初心者でもすぐに使え、細かい設定を学べば上級者向けの使い方もできます。ぜひ試してみてください。

AI, ChatGPT

【AI活用】献立が思いつかない？ChatGPTに1週間分の夕食メニューを丸投げしてみた

2025年9月13日管理者コメントする

毎日の悩みのひとつが「今日の夕食、何にしよう？」ではないでしょうか。
冷蔵庫を開けてもピンと来ず、レシピサイトを眺めても決めきれない…。そんなときに役立つのが AI活用 です。今回はChatGPTに「1週間分の夕食メニューを考えて」と依頼し、その結果を実際の献立としてまとめてみました。

ChatGPTにリクエストしてみた

依頼内容はシンプルです。

和洋中をバランスよく
栄養バランスを意識
できれば食材が使い回せる

と条件を伝えたところ、以下の1週間分メニューが提案されました。

1週間の夕食メニュー例

月曜日

鶏の照り焼き
ほうれん草のおひたし
味噌汁（豆腐とわかめ）

火曜日

サーモンのムニエル
ポテトサラダ
コンソメスープ

水曜日

麻婆豆腐
春雨サラダ
中華スープ（卵入り）

木曜日

豚の生姜焼き
キャベツ千切り
なめこの味噌汁

金曜日

カレーライス
野菜サラダ
ヨーグルト

土曜日

ハンバーグ（デミグラスソース）
マカロニサラダ
コーンスープ

日曜日

鯖の塩焼き
冷ややっこ
味噌汁（なすと油揚げ）

実際に使ってみた感想

買い物が楽になった
あらかじめ1週間の食材をリスト化できるので、スーパーで迷わなくなりました。
食材の無駄が減った
ほうれん草やキャベツなど、複数回登場する食材がうまく使い回せます。
献立疲れから解放
「何を作るか」で悩む時間がなくなり、調理そのものに集中できます。

まとめ

AIを活用すると、日常のちょっとした悩みが一気に解消できます。
ChatGPTは「献立を丸ごと任せる」だけでなく、余った食材からアレンジレシピを提案してもらうことも可能です。

忙しい人ほど、こうしたAIの力をうまく生活に取り入れてみると良いかもしれません。

AI, ChatGPT, ブログ

【AI活用】旅行プランに悩んだらChatGPTに丸投げ！東京から日帰りで楽しむ絶品グルメ旅を自動作成してもらった結果

2025年9月12日管理者コメントする

「週末にどこか行きたいけど、計画を立てるのが面倒くさい…」そんなときに役立つのがAIです。
今回は、ChatGPTに「東京から日帰りで楽しめる絶品グルメ旅を作って」と依頼してみました。
実際にAIが提案してくれた旅行プランを紹介します。

ChatGPTに依頼した内容

依頼内容はシンプルに以下の通り。

「東京から日帰りで行けるグルメ旅のプランを作って。移動手段や観光スポットも含めて提案してほしい」

条件は 日帰り可能・食事をメインに楽しめること の2点。さてAIの答えは？

AIが作成した日帰りグルメプラン

1. 出発

朝8:00頃に東京駅を出発（JR特急または新幹線）

2. 行き先は「小田原」

ChatGPTは、歴史ある街並みと海鮮グルメが有名な小田原を提案。

東京駅から新幹線で約35分
移動時間が短いので、日帰りでもゆったり過ごせる

3. 午前中：小田原城観光

まずは小田原のシンボル「小田原城」へ
天守閣からの眺めや資料館で歴史に触れることができる

4. ランチ：新鮮な海鮮丼

駅前や漁港周辺にある人気の海鮮料理店へ
「地魚の刺身盛り合わせ」や「特製海鮮丼」がイチオシ
ChatGPTのおすすめは「漁港直送の店 ○○」という設定（実際にはGoogleマップで確認が必要）

5. 午後：鈴廣かまぼこの里

小田原といえばかまぼこ！
工場見学や手作り体験もできる
お土産に買うのも楽しみ

6. カフェタイム：小田原レモンケーキ

ご当地スイーツ「レモンケーキ」で一休み
レトロな喫茶店や和モダンカフェが点在

7. 夕方：東京へ帰路

17:00頃の新幹線で東京駅へ
18:00には帰宅できるゆったり日帰りプラン

実際に使ってみた感想

AIにプランを任せてみて驚いたのは、短時間で現実的な旅行プランを提示してくれること。
行き先の選定からグルメ、観光スポット、お土産まで一通り網羅されており、旅行サイトを何時間も調べる手間が省けました。

もちろん、実際の店舗情報や最新の営業時間はGoogleマップなどで確認が必要ですが、骨組みとしては十分使えるレベルです。

まとめ

今回のAI旅行プラン作成では、

東京からすぐ行ける小田原を提案
グルメ（海鮮丼・かまぼこ・スイーツ）を中心に
観光と食事をバランスよく楽しめる内容

「旅行に行きたいけど計画するのが面倒」という方には、ChatGPTを旅行コンシェルジュとして使うのは大いにアリだと感じました。

AI, ChatGPT, ブログ

【時短術】会議の議事録が面倒？ChatGPTで録音データから要約を作成する方法

2025年9月12日管理者コメントする

会議が終わった後に必ずついて回る「議事録作成」。
内容を思い出しながらまとめるのは手間がかかり、時間を大きく消費します。特に複数の会議が重なると「議事録地獄」に陥ることも…。

そこで役立つのが ChatGPTを使った自動要約術 です。
録音データをもとに議事録を効率的にまとめれば、会議後の作業時間を大幅に削減できます。

本記事では、録音データからChatGPTで要約を作成する具体的な方法を紹介します。

録音データを活用するメリット

正確性の向上：人の記憶に頼らず、録音内容を元にすることで漏れや誤解を防止。
時短効果：議事録の「ゼロから書き起こし」が不要。
誰でも再利用可能：音声を残しておけば、後から別の担当者が議事録化できる。

ChatGPTを活用した要約作成の流れ

1. 会議を録音する

スマホやPC、Zoom・Teamsなどの録画機能を利用して会議を録音しておきます。
※社内規定やコンプライアンス上の確認は必須です。

2. 音声を文字起こしする

ChatGPT単体では直接音声ファイルを処理できないため、まずは文字起こしツールを使います。
おすすめの方法：

Whisper（OpenAI提供）：精度が高く無料で利用可能
Google Meet / Zoom の自動字幕機能：会議と同時に自動で文字化
Otter.ai / Notta：日本語対応の文字起こしSaaS

3. ChatGPTで要約を依頼

文字起こししたテキストをChatGPTに入力し、以下のようなプロンプトを使います。

例：

すると、数分で「読みやすい議事録要約」が生成されます。

ChatGPTを使うときのコツ

フォーマットを指定する
「箇条書き」「表形式」「決定事項とタスクを分ける」など、希望する形を明確に伝えると精度が上がります。
長文は分割して入力
長時間の会議では文字起こしが数万文字になることも。ChatGPTに入れる際は分割して要約→最後に統合要約を依頼すると効率的です。
機密情報の扱いに注意
クラウドにアップロードする場合は、機密性の高い情報は伏せ字や編集をしてから利用しましょう。

実際のアウトプット例

入力（抜粋）

ChatGPT要約例

議題：来月のイベント準備
- デザイン：完了、印刷は今週末入稿予定
- 会場：予約済み
- 備品レンタル：未確定、次回会議までに確認
アクションアイテム
- Cが備品レンタルを確認

このように、数行で分かりやすい議事録が完成します。

まとめ

議事録作成は「録音データ × ChatGPT要約」で大幅に効率化できます。

録音で正確性を担保
文字起こしツールでテキスト化
ChatGPTで要約 → 決定事項・タスクが即整理

これまで1時間以上かかっていた作業も、わずか数分で完了。
会議後の時間を、よりクリエイティブな業務に充てられるようになります。

「議事録が面倒だ」と感じている方は、ぜひ今日からこの時短術を試してみてください。

AI, ChatGPT, Excel, ブログ

ChatGPTにExcelマクロを書かせてCSVを自動処理｜初心者でもできるフィルタリング自動化

2025年9月9日管理者コメントする

はじめに

業務でCSVデータを扱う機会は多いですが、毎回手作業でフィルタリングするのは大変です。
そんなときに便利なのが Excelマクロ（VBA）による自動処理。

しかも今は、ChatGPTに「CSVを読み込んでフィルタリングするマクロを書いて」と依頼するだけで、即座にマクロコードを生成してくれます。

この記事では、その手順を実際の例で紹介します。

手順①：ChatGPTに依頼する

ChatGPTに次のように入力します。

プロンプト例：

CSVファイルを読み込んで、列Bが「完了」のデータだけを新しいシートに表示するExcel VBAマクロを書いてください。

👉 条件（例：「列Bが完了」）は自由に変更できます。

手順②：ChatGPTが生成したマクロコード

ChatGPTは以下のようなコードを生成してくれます。

Sub ImportAndFilterCSV()
    Dim ws As Worksheet
    Dim importWs As Worksheet
    Dim filePath As String
    Dim lastRow As Long
    Dim i As Long
    Dim outputRow As Long
    
    ' CSVファイルのパスを指定
    filePath = "C:\Users\YourName\Documents\sample.csv"
    
    ' 新しいシートを作成
    Set importWs = Sheets.Add
    importWs.Name = "CSV_Import"
    
    ' CSVファイルを読み込み
    With importWs.QueryTables.Add(Connection:="TEXT;" & filePath, Destination:=importWs.Range("A1"))
        .TextFileParseType = xlDelimited
        .TextFileCommaDelimiter = True
        .Refresh BackgroundQuery:=False
    End With
    
    ' フィルタリング結果を出力するシートを作成
    Set ws = Sheets.Add
    ws.Name = "Filtered"
    
    lastRow = importWs.Cells(importWs.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
    outputRow = 1
    
    ' 列Bが「完了」の行だけコピー
    For i = 2 To lastRow
        If importWs.Cells(i, 2).Value = "完了" Then
            importWs.Rows(i).Copy ws.Rows(outputRow)
            outputRow = outputRow + 1
        End If
    Next i
End Sub

Sub ImportAndFilterCSV()

Dim ws As Worksheet

Dim importWs As Worksheet

Dim filePath As String

Dim lastRow As Long

Dim i As Long

Dim outputRow As Long

' CSVファイルのパスを指定

filePath = "C:\Users\YourName\Documents\sample.csv"

' 新しいシートを作成

Set importWs = Sheets.Add

importWs.Name = "CSV_Import"

' CSVファイルを読み込み

With importWs.QueryTables.Add(Connection:="TEXT;" & filePath, Destination:=importWs.Range("A1"))

.TextFileParseType = xlDelimited

.TextFileCommaDelimiter = True

.Refresh BackgroundQuery:=False

End With

' フィルタリング結果を出力するシートを作成

Set ws = Sheets.Add

ws.Name = "Filtered"

lastRow = importWs.Cells(importWs.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row

outputRow = 1

' 列Bが「完了」の行だけコピー

For i = 2 To lastRow

If importWs.Cells(i, 2).Value = "完了" Then

importWs.Rows(i).Copy ws.Rows(outputRow)

outputRow = outputRow + 1

End If

Next i

End Sub

手順③：Excelに貼り付ける

Excelを開き、Alt + F11でVBAエディタを起動
「挿入」→「標準モジュール」を選択
上記コードを貼り付け
CSVファイルのパス（filePath）を自分の環境に合わせて変更

手順④：マクロを実行する

Excelに戻り、Alt + F8を押して「ImportAndFilterCSV」を実行
新しいシート「Filtered」に、列Bが「完了」のデータだけが表示される

これでCSVのフィルタリングが自動化できました！

応用ポイント

条件を「完了」以外に変えることで、自由にフィルタリング可能
複数条件もIf文を追加すれば対応できる
定期的に同じCSVを処理する場合は、処理時間を大幅に短縮できる

まとめ

ChatGPTを活用すれば、複雑に思えるCSV読み込み＋フィルタリング処理も、たった1行の依頼でマクロコードが完成します。

毎日の業務で繰り返しCSV処理をしている方は、ぜひChatGPTにコード生成を任せてみてください。

👉 次回は「条件付きでセルに色をつけるマクロ」をChatGPTで生成する方法を紹介予定です。

AI, ChatGPT, Excel, ブログ

👉 ChatGPTでできるExcel自動化の基本4ステップ｜列A＋Bを合計して列Cに表示する方法

2025年9月9日管理者コメントする

毎日のExcel作業で「同じ計算を繰り返すのが面倒…」と感じていませんか？
実はChatGPTを使えば、数行の依頼だけでExcelマクロを自動生成でき、作業を一気に効率化できます。

この記事では、列Aと列Bを合計して列Cに表示するシンプルなマクロをChatGPTに作らせる手順を紹介します。
初心者でもコピペで使えるので、今日からすぐに実践可能です。

手順①：ChatGPTに依頼するプロンプト例

まずはChatGPTを開き、次のように指示を入力します。

プロンプト例：

手順②：ChatGPTが生成したマクロコード

ChatGPTからは以下のようなコードが返ってきます。

Sub SumColumns()
    Dim lastRow As Long
    lastRow = Cells(Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
    
    Dim i As Long
    For i = 1 To lastRow
        Cells(i, 3).Value = Cells(i, 1).Value + Cells(i, 2).Value
    Next i
End Sub

Sub SumColumns()

Dim lastRow As Long

lastRow = Cells(Rows.Count, "A").End(xlUp).Row

Dim i As Long

For i = 1 To lastRow

Cells(i, 3).Value = Cells(i, 1).Value + Cells(i, 2).Value

Next i

End Sub

このコードは、

列Aの最終行を取得
1行目から最終行まで繰り返し
列A＋列Bの値を列Cに出力

という処理を自動で行ってくれます。

手順③：Excelに貼り付ける

Excelを開き、Alt + F11 を押してVBAエディタを開く
「挿入」→「標準モジュール」を選択
ChatGPTが出力したコードを貼り付ける
Ctrl + Sで保存

手順④：マクロを実行する

Excelに戻り、Alt + F8 を押す
「SumColumns」を選択して実行
列Cに、列A＋列Bの合計が自動で入力される

これで完成です！

まとめ

ChatGPTを活用すれば、たった1行の依頼でExcelマクロを自動生成できます。
今回の例では「列A＋列Bの合計 → 列Cに表示」というシンプルな処理でしたが、応用すればデータ加工やレポート作成も自動化できます。

👉 さらに詳しい応用例（CSV加工や条件付き処理など）は別記事で紹介予定です。

業務の時短にぜひ活用してみてください！

1. Animagine XL 4.0とは？

2. Hugging Faceデモ（Asahina2K版）の利用方法

3. デモで設定できるパラメータ

0. まず押さえる前提

1) Quality Tags（品質タグ自動付与）

2) Aspect Ratio（アスペクト比）

3) Use Upscaler（高解像度アップスケーラ）

4) Style Preset（スタイルの事前設定）

5) Sampler（サンプラー）

6) Seed（シード値）

7) Guidance Scale（CFGスケール）

8) Number of Inference Steps（ステップ数）

9) Negative Prompt（除外語）

4. 実際のプロンプト例

ファンタジー風のキャラクター：画像生成例

サイバーパンクの街並み：画像生成例

動物と自然：画像生成例

5. 設定の使い分けポイント

まとめ

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ChatGPTにリクエストしてみた

1週間の夕食メニュー例

月曜日

火曜日

水曜日

木曜日

金曜日

土曜日

日曜日

実際に使ってみた感想

まとめ

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ChatGPTに依頼した内容

AIが作成した日帰りグルメプラン

1. 出発

2. 行き先は「小田原」

3. 午前中：小田原城観光

4. ランチ：新鮮な海鮮丼

5. 午後：鈴廣かまぼこの里

6. カフェタイム：小田原レモンケーキ

7. 夕方：東京へ帰路

実際に使ってみた感想

まとめ

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録音データを活用するメリット

ChatGPTを活用した要約作成の流れ

1. 会議を録音する

2. 音声を文字起こしする

3. ChatGPTで要約を依頼

ChatGPTを使うときのコツ

実際のアウトプット例

入力（抜粋）

ChatGPT要約例

まとめ

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はじめに

手順①：ChatGPTに依頼する

手順②：ChatGPTが生成したマクロコード

手順③：Excelに貼り付ける

手順④：マクロを実行する

応用ポイント

まとめ

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手順①：ChatGPTに依頼するプロンプト例

手順②：ChatGPTが生成したマクロコード

手順③：Excelに貼り付ける

手順④：マクロを実行する

まとめ

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「駑馬十駕」を信念に IT系情報を中心に調べた事をコツコツ綴っています。

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