今回は 「ChatGPTとPythonを組み合わせて、画像とナレーションから自動で動画を作る方法」 を紹介します。

記事を ChatGPT で要約し、台本化したテキストを gTTS でナレーション音声に変換。その音声とスライド画像を MoviePy で結合すれば、ワンクリックで動画が完成します。

手順はシンプルで、

1. スライドを用意する
2. 原稿を用意する
3. Python スクリプトを実行する
   ──これだけです。

スライド内容の要約や原稿作成は ChatGPT に任せれば、制作スピードは一気に加速。発表のアーカイブや、社内向けの教育・共有コンテンツを短時間で動画化したい場面に最適です。

さらに記事内には サンプルコードとZIPファイル（bat付き） を添付しています。Pythonさえインストールすれば、そのまま実行できる仕組みになっていますので、ぜひ試してみてください。

ライブラリ紹介 — gTTS と MoviePy をかんたん解説

• gTTS：文章→音声への変換が得意。声のイントネーションや句読点もキレイに反映してくれるのが最高。
• MoviePy：動画編集がコードで完結。Slidesスライドの結合〜ナレーションとの合体まで、一気に処理できる優れもの。

どちらも「自動化」「再現性」「テキスト軸」の強みがあって、記事やスライドから動画コンテンツを自動生成したいって人には超おすすめです。

gTTS（Google Text-to-Speech）

Google 翻訳の読み上げ機能を Python から扱えるライブラリで、文章をそのまま MP3音声ファイル に変換できます。
lang="ja" を指定すれば日本語の読み上げも可能で、句読点を多めに入れるとより自然な読み上げになります。
軽量で導入が簡単であり、読み仮名や略語の補正など前処理で発音をコントロールできる点も特徴です。

インストールはターミナルまたはコマンドプロンプトで

pip install gTTS

と入力するだけです。
例えば、以下のコードで簡単に音声ファイルが作成できます。

from gtts import gTTS
tts = gTTS("こんにちは、ブログを音声にします。", lang="ja")
tts.save("output.mp3")

MoviePy（Pythonで動画編集まるごと）

Python で動画編集を自動化できるライブラリです。カット、連結、タイトル挿入、音声合成、速度変更などをスクリプトでまとめて処理できます。
GIF や MP4 など多数のフォーマットに対応し、裏では ffmpeg を利用して高品質な動画を生成します。直感的な API で、数行のコードでも複雑な編集が可能です。

インストールはターミナルまたはコマンドプロンプトで

pip install moviepy

としますが、もし

ModuleNotFoundError: No module named 'moviepy.editor'

というエラーが出た場合は、安定して動くこちらのバージョンを使ってください。

pip install moviepy==2.0.0.dev2

サンプルコード（画像→動画）

まず、ダミー画像をダウンロードして、スクリプトと同じフォルダに置きます。
📷 dummy_image.png をダウンロード

そのうえで、以下のコードを img_to_video.py として保存し、実行します。

# img_to_video.py
from moviepy.editor import ImageClip

# ダミー画像（同一フォルダの dummy_image.png）を5秒の動画に変換
clip = ImageClip("dummy_image.png").set_duration(5)

# mp4として出力（24fps）
clip.write_videofile("result_from_image.mp4", fps=24)

ディレクトリ構成（最小）

moviepy_image_sample/
├─ img_to_video.py # コード
├─ dummy_image.png      # ← ダウンロードした画像をここに置く
└─ result_from_image.mp4  # 実行後に生成

こんな感じのディレクトリ構成でサンプルは動きます。
了解。実装編を「必要なもの」中心に再構成しました。サンプルコードは出さず、**ディレクトリ構成（最小）**だけ掲載しています。

実装編。画像とナレーションテキストを用意して動画をつくろう

実際に画像とナレーションを用意して動画を作る方法を紹介します。サンプルコードも用意しているので試しに動かしてみてください。記事の最後にクリックで動くbat付きZIＰファイルを用意してるので、そちらも参考にしてください。

コードを動かすのに必要なものリスト

• Python 3.11
  本ワークフローは 3.11 系で動作確認しています。
• main_simple.py
  この記事で配布しているスクリプト。narration.txt の本文をそのまま gTTS で読み上げます。
• ナレーションテキスト（input/narration.txt）
  セクションは # で区切り、1行目がタイトル／2行目以降が本文。本文が音声になります。
• 画像（任意）
  input/slide_0.png, input/slide_1.jpg… のように番号付きで置くと、そのセクションの静止画として差し込みます。画像が無いセクションは自動生成のタイトルカード（黒地＋タイトル）になります。

ディレクトリ構成（最小）

project/
├─ main.py
├─ input/
│  ├─ narration.txt      # 原稿（本文）— 「#」で区切り、1行目=タイトル／以降=本文
│  ├─ slide_0.png        # 任意：セクション0の画像
│  └─ slide_1.jpg        # 任意：セクション1の画像…
├─ output/               # 自動出力（final_video.mp4）
└─ temp/                 # 中間ファイル（音声など）

サンプルコード

import os
from gtts import gTTS
from moviepy.editor import (
    AudioFileClip, ImageClip, CompositeVideoClip, ColorClip,
    concatenate_videoclips, vfx
)
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import numpy as np
import contextlib

# ===== 設定 =====
INPUT_DIR  = "input"
OUTPUT_DIR = "output"
TEMP_DIR   = "temp"
SIZE       = (1280, 720)
FPS        = 24

os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
os.makedirs(TEMP_DIR, exist_ok=True)

# ===== タイトル画像生成（スライドが無い場合用） =====
def make_title_clip(title: str, duration: float, size=SIZE):
    w, h = size
    img = Image.new("RGB", size, (0, 0, 0))
    draw = ImageDraw.Draw(img)

    font_candidates = [
        "Yu Gothic UI.ttf", "YuGothR.ttc", "Meiryo.ttc",
        "/System/Library/Fonts/ヒラギノ角ゴシック W6.ttc",
    ]
    font = None
    for path in font_candidates:
        try:
            font = ImageFont.truetype(path, size=64)
            break
        except:
            pass
    if font is None:
        font = ImageFont.load_default()

    max_w = int(w * 0.9)
    lines, line = [], ""
    for ch in title:
        tw, _ = draw.textbbox((0, 0), line + ch, font=font)[2:]
        if tw <= max_w:
            line += ch
        else:
            lines.append(line)
            line = ch
    if line:
        lines.append(line)

    total_h = sum(draw.textbbox((0, 0), l, font=font)[3] for l in lines) + 10 * (len(lines) - 1)
    y = (h - total_h) // 2
    for l in lines:
        _, _, tw, th = draw.textbbox((0, 0), l, font=font)
        x = (w - tw) // 2
        draw.text((x, y), l, fill=(255, 255, 255), font=font)
        y += th + 10

    return ImageClip(np.array(img)).set_duration(duration)

def find_slide_image(index: int):
    for ext in (".png", ".jpg", ".jpeg", ".webp"):
        p = os.path.join(INPUT_DIR, f"slide_{index}{ext}")
        if os.path.exists(p):
            return p
    return None

# ===== 原稿読み込み =====
with open(os.path.join(INPUT_DIR, "narration.txt"), "r", encoding="utf-8") as f:
    raw = f.read()

# 「#」区切りでセクション分割
sections = [s.strip() for s in raw.split("#") if s.strip()]

video_clips = []

for i, section in enumerate(sections):
    lines = section.splitlines()
    if not lines:
        continue

    title = lines[0].strip()
    body = "\n".join(lines[1:]).strip()
    if not body:
        continue

    # 音声生成
    voice_path = os.path.join(TEMP_DIR, f"voice_{i}.mp3")
    tts = gTTS(body, lang="ja")
    tts.save(voice_path)

    audio_clip = AudioFileClip(voice_path)
    duration = audio_clip.duration

    # 画像
    image_path = find_slide_image(i)
    if image_path:
        img_clip = ImageClip(image_path).set_duration(duration)
    else:
        bg = ColorClip(size=SIZE, color=(0, 0, 0), duration=duration)
        title_clip = make_title_clip(title, duration)
        img_clip = CompositeVideoClip([bg, title_clip.set_position("center")], size=SIZE).set_duration(duration)

    clip = img_clip.set_audio(audio_clip)
    video_clips.append((clip, audio_clip))

# ===== 出力 =====
if not video_clips:
    raise RuntimeError("動画にできるクリップがありません。")

final = concatenate_videoclips([vc for vc, _ in video_clips], method="compose")
final = final.fx(vfx.speedx, 1.5)

out_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "final_video.mp4")
final.write_videofile(out_path, fps=FPS)

# 後片付け
with contextlib.suppress(Exception):
    final.close()
for vc, ac in video_clips:
    with contextlib.suppress(Exception):
        vc.close()
        ac.close()

print(f"[done] {out_path}")

メモ（調整ポイントだけ）

• 再生速度は main.py の終盤、vfx.speedx(1.5) の係数を変更（等速=1.0）。
• 出力サイズは SIZE = (1280, 720) を変更（例：縦動画は (720, 1280)）。

以上を揃えれば、原稿と画像を置くだけで動画が書き出せます。

画像ついての注意点

簡単に実行手順

Pythonの知識は不要です。ZIPを解凍して下記の順に進めるだけでOK。

サンプルコードはこちら

1. Python 3.11 をインストール
   • 公式サイトから入手
   • インストール時に「Add Python to PATH」に必ずチェック
   • 確認：python --version → Python 3.13.x と表示されればOK
2. 添付のZIPファイルを解凍
   解凍後のフォルダに main.py、run.bat、input フォルダがあります。
3. ナレーションテキストに原稿を貼る
   • input/narration.txt に動画化したい原稿を貼り付け
   • # 原稿（本文）— 「#」で区切りで
4. スライド画像を入れる
   • input/slide_0.png、input/slide_1.jpg… の形式で置くと、そのシーンに反映
   • 無ければ自動でタイトルカード生成
5. run.bat をクリック
   • 初回は必要なライブラリが自動インストールされます
   • 完成動画は output/final_video.mp4 に出力

ナレーションテキストのルール

1. 区切りは「#」
   • 各セクションは # から始めます。
   • # の行は「スライドタイトル」になり、動画に表示されます。
2. 読み上げは本文のみ
   • # 行（スライドタイトル）は読み上げません。
   • 読ませたい場合は、タイトルを本文にも書きます。
3. 空行は無視
   • 空白行は自動的にスキップされます。
4. 日本語はそのまま書けばOK
   • gTTS が自然に読み上げます。
   • 読みにくい場合は句読点（、。）を増やすと自然になります。

サンプル（input/narration.txt の例）

# はじめに
はじめに
この動画では Python と MoviePy を使って、
画像とナレーションから動画を自動生成する方法を紹介します。

# ライブラリについて
ライブラリについて
まず gTTS で日本語音声を生成し、
MoviePy で動画に合成します。

# まとめ
まとめ
Python と数行のコードで、
スライドつきのナレーション動画が作成できます。

まとめ

ChatGPTで作成した原稿を gTTS で音声化し、MoviePy で画像と結合することで、誰でも手軽にスライド付きの動画を自動生成できます。画像がなくても自動でタイトルカードを生成でき、速度やサイズもコードの一部を変えるだけで調整可能です。発表のアーカイブや社内資料の動画化など、時短に役立つワークフローなのでぜひ活用してみてください。

サンプルコードはこちらから

「AIって流行ってるけど、結局何ができるの？」「自分の仕事には関係ないんじゃ？」と思っている人や、「試してみたけど、あまりうまく使えなかった」という人に向けて、義肢装具士として現場で働きながら感じたリアルな感想をお届けします。

ChatGPT Plusをどう活用？利用環境とスタイルを徹底紹介

使っているAIはChatGPT Plus

ChatGPT Plus（有料版）を使っています。対話の上限数を増やすために課金しました。あとは単純。課金してるから「使わなきゃ損」という気持ちでいろいろ試してきました。

PC・iPad・iPhone別｜ChatGPTが最も“使える”シーン

• PC（Windows）
  自宅や事務所などで、腰を据えて作業するときに使用。マルチモニター環境が一番快適です。
• iPad（第10世代）
  出先や移動中の作業に活用。画面も大きく、軽く使うには十分です。
• iPhone SE（第3世代）
  隙間時間にメモ代わりに使ったり、文章のアイデア出しなど簡易的な用途に便利。Apple Intelligence は使えませんが、GPTで十分です。

ChatGPT便利ワザ5選で業務効率化

【メリット①】メール・報告書を秒速仕上げ！ChatGPT文章術

メールや報告書、ブログ記事など、文章を書く時間が大幅に減りました。
書きたいことをざっと箇条書きにして渡せば、用途に合わせた文体で整えてくれる。
特に「上司向け」「報告書用」「ブログ向け」といった指示で、それっぽく仕上げてくれるのがありがたいです。
義肢装具士の仕事は“文章でお金を稼ぐ”わけではないので、ここが短縮できるのは本当に助かります。

【メリット②】AI壁打ちでアイデア整理がはかどる理由

業務アイデアの整理はもちろん、ブログ運営や引っ越し計画、ダイエット、家族イベントの段取りまで──とにかく何でも ChatGPT に壁打ちしています。やり方はシンプルで、

1. 思考の“素材”をそのまま投げる
   • 例）「来月引っ越すか迷ってる。メリット・デメリットを箇条書きで整理したい」
   • 例）「ブログのネタが渋滞中。カテゴリ別に優先順位を付けて一覧化して」
2. GPTが骨組みを作る
   • 引っ越しなら“家賃／通勤時間／保育園の空き状況”など評価軸をテーブル化
   • ブログなら“検索ボリューム／競合性／自分の得意度”でスコアリング
3. 自分の視点を上書き
   • 「家賃は多少上がっても通勤が楽ならOK」など条件を追記
   • GPTが再度リストを更新、優先順位を再計算

メモリー機能を絡めると、さらに便利

• 過去の計画を自動で持ち出す
  「去年立てた“体脂肪率18％計画”と今回のダイエット案、どこが変わった？」と聞くと、前回の食事スケジュールや運動メニューを引用しながら違いを比較してくれる。
• “思考ログ”としての役割
  週1で「今週やったこと／来週やること」を GPT にメモするだけで、自分用の業務週報が出来上がる。1か月後に振り返ると「先月は勉強時間が足りてなかったですね」と GPT が指摘し、改善案を提案してくれるのが地味に刺さる。
• 家族タスクの進捗管理にも転用
  引っ越し準備リストをメモリーに保存 → 新しい ToDo を投げると「それは『粗大ごみの手配』ステップですね」と紐づけてくれる。妻との共有メモをわざわざ更新しなくても、会話を進めるだけで自分専用の進捗表が育つ感覚。

要は 「頭の中のモヤ → 具体的な文字列」 へ瞬時に変換してくれるので、考える労力より“判断するエネルギー”にリソースを割ける のが最大のメリット。メモリー機能を併用すると、過去の自分との“差分”が見える→PDCAが自然に回る 感覚がクセになります。

【メリット③】コードも丸投げもやり方次第！プロトタイプ生成時短効果

趣味で Web制作や会社のコンテンツづくりもしていますが、GPTがいないともう無理です。
「こういうことをしたい」と投げると、サンプルコードを一瞬で作ってくれる。
そこからちょっとずつ改良していく、という使い方が定着しました。
プロトタイプ（試作品）は丸投げしてもそこそこの形に仕上がるので、スピード重視の時は非常に便利。

例えばこんな感じのプロトタイプも一瞬で作ってくれます。

See the Pen Untitled by ysk tmzw (@ysk-tmzw) on CodePen.

【メリット④】受注データを自動集計！ChatGPT×Python活用例

下肢装具の受注データを集計する作業があり、GPTに具体的な要件を渡して Python スクリプトを書かせたら、なんと動きました。
「担当者別・装具別の月次集計」「法別の集計」など、細かい条件を一つずつ指定し、それを確認させながら進めることで思った通りの表が完成。
これはかなり感動しました。

実際にGPTに投げたプロンプトは、以下のようなものです：

このプロンプトを投げて、GPTの出力内容を確認しながら「条件を理解しているか？」を逐一チェック。
そのうえで Python スクリプトを書かせたところ、想像以上に正確な出力が得られました。

このように、「やってほしいことを明確に言語化する」ことで、AIとのやりとりは格段にうまくいくようになります。
逆に、こちらの曖昧な指示がミスの原因になることも多いので、言葉にする力（プロンプト力）が大事だと感じた事例でした。

【メリット⑤】メモリー機能で“専属AI化”！回答精度が劇的UP

Plus版ではメモリー機能が使えるので、私の職業や住んでいる地域、過去の相談内容などを覚えたうえで会話ができます。
ちょっとしたお出かけの相談でも「その距離なら疲れそうですね」と返ってきたり、転職や家計の見直しも“前提”を踏まえて考えてくれる。
まさに「相棒」的な存在になってくれています。

ChatGPTの落とし穴4つと対策｜ハルシネーション・疲労感ほか

【デメリット①】ハルシネーション対策：嘘を見抜くチェック法

とにかく、真偽が怪しい情報を平気で出してきます。
コーディングでも、文章でも、「一見それっぽいけど中身が違う」ということは日常茶飯事。
人間が最終確認しないと、普通に事故ります。
これはChatGPTだけでなく、他のAIにも共通する課題だと思います。

対策としては：

• 丸投げしすぎない
• 出力を必ず自分の目で確認する
• 必要に応じて別の専門AIを使う

です。

【デメリット②】コピペが意外とめんどくさい

メールの文章を生成して、それをコピペして貼る。
コードを生成して、それをIDEに貼る。
これ、回数が増えると地味に面倒です。
「コピペすらめんどくさい」と感じるくらい、楽に慣れてしまったんですね。

解決策としては、GPTと直結したアプリ（Gmail、Notion、VSCodeなど）やAPIを使うと、かなり楽になります。

【デメリット③】スマホで使いにくい？PCマルチモニター最強説

スマホや iPad でも ChatGPT は動くので「どこでも使える」のは確かです。
ただ──がっつり作業する場面ではデメリットが目立ちます。

• 画面が狭い
  プロンプト欄と回答欄でほぼ画面が埋まり、スプレッドシートや資料を並べて確認できない。結局「戻る→確認→また戻る」の往復でストレス倍増。
• キーボード入力が遅い
  長文プロンプトやコードを打つとき、ソフトウェアキーボードでは指がつってしまうレベル。外付けキーボードを常に持ち歩くなら話は別ですが、荷物が増えて本末転倒です。
• アプリ切り替えの手間
  メール返信→GPT→メールにコピペ──のような流れで、アプリを行ったり来たり。PCならウィンドウを横に並べるだけで済むのに、スマホでは毎回スワイプ祭り。
• マルチモニター不可
  情報量が多いタスクでは「GPT 出力」と「編集対象ファイル」を同時表示できるかが勝負。スマホ画面ではどう頑張っても一望できず、集中力が削がれる一方です。

要するに、“消費”にはスマホが最適でも、“創造”にはPCがまだまだ最強。
私は「下書きのメモ取り」「移動中の簡単な質問」まではスマホで済ませ、本格的なプロンプト作成や結果の精査はPC＋デュアルモニターと割り切っています。

【デメリット④】AIを使うと、めちゃくちゃ疲れる

これは完全に個人的な話なんですが、ChatGPT を使うと脳がめっちゃ疲れます。
仮説→検証→結果確認→再検証、のサイクルが早すぎて、思考体力を消耗してしまうんですね。
あと、意思決定の連続が脳のリソースを奪っていく感覚があります。

私の対策は「意思決定の省略」

• 朝昼は同じメニューを食べる
• 通勤ルートを固定する
• 服装をルーチン化する
  など、“考えないで済む”生活習慣を意識しています。

4. まとめ：ChatGPTは「正しい使い分け」で最強の業務効率化ツールに

ChatGPTは魔法の道具ではありません。
でも「やりたいことを言語化できる人」にとっては、ものすごく便利なツールです。

義肢装具士のように実際に身体を動かす仕事でも、「文章を書く」「考えをまとめる」「事務を効率化する」などの場面では、強力な相棒になってくれます。

使いこなすためには：

• 嘘を前提に、出力を疑う力
• 作業を切り分け、AIに頼れるところを選ぶ判断
• 疲れないための工夫と習慣づくり

こうした視点を持てば、AIは“敵”ではなく、味方になります。
小さな作業から、少しずつ試してみてはいかがでしょうか？

「プロンプトを使って “思考” をテンプレ化し、エネルギーを節約する方法」

をまとめます。
前回までに 「絵本を1冊作る道のり」 は体験済み。やってみて痛感したのは “毎回ゼロから指示を書くと頭がしんどい” という現実でした。そこで、生まれたのが今回のプロンプトです。

これまでの試行錯誤をテンプレにしたプロンプトを作成

第1回・第2回の学びを“ぜんぶ盛り”した決定版プロンプト

今回作成したプロンプトです。

何を根拠に必須項目を決めたのか？Deep Researchを使ったデザイン法

今回の絵本デザインの下敷きは、ChatGPT の Deep Research 機能で作成した
『0〜2歳児向け絵本デザインのための調査レポート（全32 ページ）』。
発達心理・市場動向・ベストセラー分析まで一気に掘り下げた私家版資料です。
“論文レベルの厳密エビデンス” とまでは言えませんが、自分で読んで腑に落ちた ので今回のテンプレに採用しました。

PDF は記事末尾に置いておくので、数値や引用元を深掘りしたい方はぜひ。
むしろ「ここ違うかも？」という検証コメント、大歓迎です。

7つの必須要素 ― ざっくり解説

1. オノマトペ
   「ワンワン」「ゴロゴロ」など、音と意味が直結した言葉を多用すると、耳に入った瞬間に情景が浮かびやすく、0〜2歳児の語彙取り込みがスムーズになります。
2. 繰り返し構造
   同じ展開を2〜3回くり返し、4回目で変化やオチを入れるパターン。
   先が読める安心感と、“おっ！”という意外性を両取りできるので、最後まで集中が切れません。
3. シンプル背景
   余計な装飾をそぎ落とし、主役だけを大きく配置。
   視線が散らからず、キャラクターや仕掛けにフォーカスできます。
4. 原色＋大図形
   ビビッドな赤・青・黄などを、はっきりした形で示す。
   乳児は高コントラストが大好物。ページをめくった瞬間に興味をグッと引き込めます。
5. 語数ガイドライン
   1ページ3〜13語の短いリズム文にすることで、聴覚への負荷を下げつつテンポ良く読み進められます。長文だと飽きやすいので注意。
6. 大きめの字＋短文
   1ページ1〜2文、フォントは大きく太め。
   親が指でなぞり読みしやすく、子どもも「これが文字なんだ」と気づきやすいレイアウトです。
7. 三の法則的リズム
   「同じ→同じ→同じ→変化！」という4拍子リズム。
   反復で理解を深めたところに変化を差し込むと、最後に「わっ！」と情緒を刺激できます。

これら7項目は、Deep Researchで作成した調査レポートの実験・市場データにもとづいて抽出。テンプレに組み込み、毎回ゼロから悩まずに絵本構成を再現することを狙っています。

なぜテンプレが必要なのか

テンプレを導入すると何がラクになるの？

• ページ構成の確認
  • 都度考えると…
    • 「タイトルは何ページ目？」「おまけページを入れる？」で毎回迷う
  • テンプレ化すると…
    • 固定フォーマットに当てはめるだけ。迷う余地ゼロ
• 画像仕様の指示
  • 都度考えると…
    • dpi／アスペクト比／SEED などをその都度ググってコピペ
  • テンプレ化すると…
    • 指示は最初から埋め込み済み。出来上がった画像の良しあしだけ判断すればOK
• 発達エビデンスの挿入
  • 都度考えると…
    • 論文を探して要約し、文章に手動で差し込む手間が発生
  • テンプレ化すると…
    • 引用文と出典リンクを雛形に格納済み。必要なら項目をON/OFFするだけ

目的は時短ではなく “脳みその省エネ”。
たとえば10冊シリーズを作るなら、最初の1冊で徹底的にテンプレを育て、2冊目以降は “中身の発想” にだけ集中できる――そんな運用を目指してプロンプトを作成しました。

まとめ – 「考えないための考え方」

手間のかかる操作はAIに押し付け、“ここは人間が決めたい” コア部分だけに思考リソースを注ぐ。

シリーズ第1回・第2回で味わった試行錯誤を、テンプレという形で“脳の外”に追い出しました。
これで次に絵本を作るときは 「テーマを差し替える → 走らせる → 目視チェック」 の3ステップでOK。ぜひ皆さんも自分流に改造して、量産フェーズの相棒 にしてみてください。

今回作った調査レポートのPDF

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1ページから3ページまでのイラスト製作

何も考えずに「1ページから3ページまでのイラストを作成して」とお願いしました。

出力された画像です。

メッチャ見切れてる。。。

あまりに見切れているので、スライドすれば見切れているところは勘違いしたほどです。
実はChatGPTの画像生成機能では、よくある現象のようです。

大きめの画像を作成しようとすると、枠内に収まらず見切れる現象が発生してしまいます。
合計3枚の画像を作成してもらうつもりで依頼しましたが、1ページ目から3ページ目をまとめて1枚の画像で出力してくれようとした結果、見切れてしまった…のかなと考察しています。

しかし、キャラクター、ストーリーの進め方は私の狙いどおりの回答だったので、この画像を1枚ずつ出力するように依頼しなおします。

1ページずつ画像を作成するように再依頼

出力してくれた画像が見切れて見えないことと、1枚ずつ出力してほしいことを伝えています。

１枚目

2枚目

3枚目

狙い通りの3枚を作成できました。

探検に出かける → 茂みの中に隠れてる動物に注目する → 動物を見つけるのパターンを完全に理解し、イラストを出力しています。
文言も絵本でよく見かける文言らしくてばっちりです。

ChatGPTで次のシーンをそのまま作っていく

赤いきつねを見つけたので、次は青いペンギンを登場させるシーンを作ることにしました。
ここでもChatGPTに指示を出して、4ページ目「ペンギンを探しているシーン」のイラストを作成してもらいます。

お願いした内容に対して、GPTはちゃんとストーリーの流れを理解してくれていて、
期待通りの「影に隠れているペンギンを探す」シーンを出力してくれました。

続いて5ページ目。

こちらはペンギンが登場して、仲間になるシーンです。少しだけ色味が違いましたが、今回は良しとしています。

そのまま6〜9ページ目も、順調に出力されました。

黄色い動物を探す

黄色いぞうを発見

上空からの集合写真

という流れで、ストーリー構成もイラスト内容もばっちり。
「なにかな？」「〇〇さんだー！」という絵本らしい展開も抜群です。

急に絵柄が変わる！？画風はSEEDで固定せよ

さて、最後の「おしまい」のページを依頼したところ、ここで問題発生。
ChatGPTが急にこれまでと違うタッチのイラストを出力してきました。

ちょっとこれは……違う。画風が一気に変わってしまっています。

このような事態を避けるため、画像生成時の「SEED値」を固定するという方法を使います。
SEEDとは、画像を生成する際のランダム要素を決定する「タネ」のようなもの。
これを固定することで、似た雰囲気のイラストを連続して作成できるようになります。

🔗 参考：
画像生成のSEED値とは？ – romptn.com

「同じ構図・テイストでSEEDを指定した状態で、最後のページを作りたい」と依頼したところ、
再び狙い通りのテイストで画像を生成してくれました。
ややズレた部分もありましたが、これは愛嬌ということで。

表紙も依頼して完成！

最後に、表紙のイラストも依頼しました。

• タイトルは「いろいろ みーつけた！」

• 葵ちゃんは仁王立ちで、首から双眼鏡を下げている

• 動物たちは茂みに隠れて、お尻だけが見えている

といった細かな希望を伝えてみたところ、イメージ通りの表紙が完成しました。

印刷してみた

完成した絵本をコンビニで印刷。
紙芝居風に仕上がった絵本を娘に渡すと、めちゃくちゃ喜んでくれました（そしてすぐ分解されました……笑）。

あとで気づいたのですが、製本を意識した余白調整などは全然できておらず……
「絵本」というよりは「紙芝居」に近い出来でした。
このあたりは今後の課題ですね。

まとめ：ChatGPTで絵本を作るときのポイント

最後に、今回の制作で得られたポイントをまとめます。

• ChatGPTに役割を持たせると、良い回答が返ってくる（例：絵本作家になってもらう）

• 出力の進行はこまめに確認

• 1ページずつ依頼することでミスを防げる

• SEED値を使って画風を固定すると安定する

• 印刷を前提にするなら余白・裁ち落としの配慮が必要

ChatGPTは、まさに「東大卒の新入社員」的な賢さとズレをあわせ持つAIです。
こちらの意図を丁寧に伝えれば、すごいポテンシャルを発揮してくれます。

🧵 引用元：
https://www.threads.net/@tomomi.insta_/post/DIEZqz7TSYS

最後に

絵本を作って、印刷して、娘に見せたとき。
こちらの熱意が伝わったのか、すごくニコニコしてくれて嬉しかったです。

「自分で作ったもので人に喜んでもらう」
これ、義肢装具士（PO）の仕事にも通じるところがありますよね。

前回の記事

第1回 ChatGPTで子供用の絵本を作ってみた：ストーリーとキャラ設定編

ChatGPTで子供向け絵本をゼロから制作！ストーリー構成の考え方や主人公キャラの作成方法を、実際の会話ログとともに詳しく解説しています。AI初心者でも絵本づくりの第一歩が踏み出せる内容です。

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2025.04.06

絵本作成用のプロンプトはこちらの記事を参照

第3回・総仕上げ！Deep Research発の“絵本プロンプト”で思考を省エネ化する

ChatGPTのDeep Researchを活用した「0〜2歳児向け絵本」制作テンプレート術を公開。第3回完結編では、毎回の指示作成を省エネ化し、思考リソースを最大化するプロンプト活用法を解説します。

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2025.04.20

※この記事は全2回の分割構成です。
第1回ではストーリー作りとキャラクター設定までを、
第2回では画像生成から印刷・製本までを紹介しています。

こんにちは、イカPOです。

ChatGPT-4の画像生成機能が大幅にパワーアップして話題になりました。
あちこちで取り上げられています。

参考リンク：
https://chatgpt-lab.com/n/n8447382996d2
https://note.com/subarasikiai/n/nc3914aef9253

さて、我が家には、今年1歳になる娘がいます。毎日絵本を読んで、毎日かじっています。
家賃、食費、雑費、バイクのローン、ChatGPT Plusの月額料金、ポケポケのプレミアムパス、アマプラの年会費…。

欲望まみれの現代社会では節約も難しく、安月給の私には、新しい絵本を買う余裕はなかなかありません。
娘は、自分でかじったボロボロの絵本を楽しそうに読んでいますが、 親としてはやっぱり新しい絵本も買ってあげたい…。

そこで、ひらめきました。

「あれ？せっかくChatGPT Plusに入ってるなら、子供用の絵本を作れって言えば、作ってくれるんじゃね？」

今回は、ChatGPTと一緒に絵本を作った製作の足跡を紹介します。
同じ手順を踏めば、絵本が作れるはずなので、読み終わったあとはお試しください。

ストーリー製作を頼んでみた。

まずはストーリーを考えて、そのストーリーを元にイラスト考える手順で、絵本製作を進めることにしました。（chatGPTは言語で指示を出す必要があるのでその手段が妥当だと判断）

絵本のテーマやイラストのスタイルなど絵本の基本情報を決める

まずは、ものすごく雑に「イラストを作りたい」。と依頼しました。すると、絵本の構成や、イラストのスタイルについて聞いてくれました。

とりあえず絵本を作ることは理解してくれました。
絵本をつくるのに必要な要素について色々と提案してくれたので、その提案に乗っかり次の質問を渡します。

ChatGPTに「売れっ子絵本作家」のロールを持たせて、ストーリーを整理してもらう

次にGPTに特定の役割「売れっ子絵本作家」を持たせて、絵本作家の視点から回答してもらうよう依頼しました。
GPTからの質問には、とにかく思いついたことをどんどん羅列するスタイルで返しました。

子供は淡い色よりも原色のほうが認識しやすいって、以前保健師さんが言ってたのを思い出して、原色を使ってほしいとも伝えています。
あと、子供が「いないいないばあ」を喜ぶ理由について、『センスの哲学』に書かれてた理論を思い出して、「隠れて→出てくる」っていう仕組みを取り入れたら、娘への受けもよくなるんじゃね？と思って、そんな原案を提出しています。

ザックリとしたタイトル案や、ストーリーの流れをつくってくれました。
大体の流れは概ね気に入ったのと、GPTがポイントとして提供してくれた「色・動物・隠れる→見つかる→仲間になる という反復構造で、赤ちゃんにとって覚えやすく、安心感のある展開」ってやつが、まさに自分の意図通りだったので、「GPT、これは狙いを理解してくれてる……！？？」ってなりました。
ということで、ストーリーの流れは修正せず、そのまま次の質問でイラストのスタイル指定に進めることにしました。

娘の写真をベースに絵本の主人公のキャラクターを作成

娘の写真GPTに渡して主人公のキャラクター作成を依頼しました。
イラストのテイストも指定してます。特に子供はアンパンマン様のような丸い形のデザインを視認しやすいと、保健師さんが言っていたので、それを参考にGPTにデザインを依頼しています。
後は原色重視かつできるだけシンプルであること、ダメ押しで対象年齢も指定しています。
後々に印刷することも踏まえて、印刷する旨も伝えています。大きめの画像を作ってもらうことを指示しています。

大体狙い通りのキャラクターができあがりました。服装を再現しつつ色だけ変更してくれているのに凄みを感じます。

キャラクター・構成の理解をGPTに整理してもらった

このキャラクターが気に入ったのと、GPTがこれまでの会話を理解しているか、不安になったので、会話の流れの整理を依頼しました。

GPTは、丸いデザイン、原色重視の配色、いないいないばーの原理（＝発見とよろこびの連続）、動物と色のリンクなど、絵本作りで自分が大事にしていたポイントをすべて理解してくれていました。
ここから先は、いよいよ本格的にイラスト制作を進めていく流れになります。

第1回まとめ：ChatGPTにここまでお願いしたこと

第1回では、絵本づくりの準備段階として、ChatGPTに以下のことをお願いしました。

• 絵本制作の相談（テーマ・ページ数・スタイル）
• 「売れっ子絵本作家」ロールでストーリー構成を整理
• 娘の写真を元にした主人公キャラクターの作成
• 構成・色使い・表現コンセプトの再整理と理解チェック

この段階では、ChatGPTは「構成ディレクター兼絵本作家」的な役割で動いてくれてます。
次回は、いよいよ画像生成から印刷・製本まで！

第２回はこちらの記事

第2回：ChatGPTで子供用の絵本を作ってみた：画像生成編

※この記事は前回の続きです。前編ではストーリーとキャラ設定を紹介しています。イラストの製作を依頼してみた基本設定やストーリーを元に、イラスト製作の依頼をしてみます。早速問題発生。1ページから3ページまでのイラスト製作何も考えずに「1ページか...

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2025.04.13

絵本作成用の記事はこちらから

第3回・総仕上げ！Deep Research発の“絵本プロンプト”で思考を省エネ化する

ChatGPTのDeep Researchを活用した「0〜2歳児向け絵本」制作テンプレート術を公開。第3回完結編では、毎回の指示作成を省エネ化し、思考リソースを最大化するプロンプト活用法を解説します。

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2025.04.20

はじめに

ChatGPT、使ってますか？超便利ですよね。この記事では、私がChatGPTを使ってブログを効率的に運営している方法を紹介します。既にChatGPTを使っている人向けというよりは、まだ使ったことがない人に向けて（初心者）、その便利さを伝えたいと思います。AIを使って文章作成を楽にしたい方、ぜひ参考にしてみてください。

ChatGPTを使い始めたきっかけと現状

2024年4月ごろからChatGPT Plusに加入し、ChatGPT-4の便利さ（賢さとは言っていない）に衝撃を受けました。それ以来、まるで脳に電流が走ったかのように創作意欲が爆発し、現在は週1ペースでブログ記事を書いています（少し遅いペースですが）。さらに、久しぶりにWeb制作にも手を出し、週末は楽しく頭を悩ませる生活を送っています。

ChatGPTを活用したブログ記事作成のコツ

第一稿作成が爆速で編集作業に集中できる

私が最もChatGPTの恩恵を感じているのは、第一稿の作成スピードです。文章の編集は好きですが、第一稿を書くのが苦手で、これまではそこで挫折していました。でもChatGPTを使えば、書きたいことを箇条書きにしておくだけで、第一稿を自動的に作成してくれるので、編集に体力と時間を割けるようになりました。

ChatGPTを使った文章作成の手順

1. 見出しを考える（大枠を決める）
2. 大枠に基づいて書くことを箇条書きで羅列する
3. ChatGPTに箇条書きを文章にしてもらう（第一稿完成）
4. 第一稿を編集して完成させる

特に3のステップが格段に早くなり、文章作成のストレスが大幅に軽減されました。

見出しやタイトルのアイデア出しが簡単

見出しやタイトルは文章の肝の一つですが、考えるのにエネルギーを使います。ChatGPTを使えば、完成した文章から見出しやタイトルのアイデアをいくつも提案してくれるので、そこから選ぶだけで済みます。もちろん、気に入らなければ容赦なく改変することも可能ですし、足りない要素についてもアドバイスをもらえるのがありがたいところです。

誤字脱字もチェックしてくれるので頼もしい

誤字脱字のチェックって面倒ですよね。でも、それがあるだけで印象が悪くなってしまうので、できるだけなくしたいものです。そんなときもChatGPTに頼めば、効率的にチェックしてくれます。修正箇所を教えてもらえるので、ダブルチェックも簡単にできます。これにより、自分一人では見落としがちなミスを減らし、もし誤字脱字があったとしても、すぐに修正できるので、とても有用です。

マインドマップとChatGPTの連携

マインドマップを使ってメモを取るのが好きな方には、ChatGPTとの連携がおすすめです。作成したマインドマップをChatGPTに読み込ませると、その内容をもとに文章を生成してくれます。メモから第一稿を作成し、編集するという流れがスムーズに進むので、最近はこの方法で文章を書くことが増えています。

プロンプトを使った作業指示

具体的な作業を依頼したいときには、プロンプトを使います。デジタル庁が公開しているプロンプトを参考に、自分のニーズに合わせて改変しながら活用しています。ただし、普段は対話形式で利用することが多いです。プロンプトを学ぶコストをなかなか払えず、まだ対話メインで使っていますが、対話メインの運用方法は効率が悪いと感じることもあります。

ChatGPTの注意点と限界

ChatGPTの回答には誤情報が含まれることがあります。そのため、ChatGPTが提供する情報をすべて鵜呑みにするのは危険です。特に、義肢装具に関する情報はネット上でも限られており、信頼できる回答が得られないことが多いです。例えば、「ゲイトソリューションについて教えて！」と聞いても、あたかも正確そうなそれっぽい誤情報が返ってくることがあります。GPTを「先生」として丸投げするのではなく、自分が持っている知識を強化するためのツールや作業のアシスタントとして活用するのが、個人的には最も適切な使い方だと感じています。

実は、義肢装具関連のブログを始めた理由の一つが、ネットに関連情報が少なすぎてChatGPTがまともな回答をしてくれないことに気づいたからです。少しでもGPTを賢くするために、自分で情報を発信しようと思ったのがきっかけでした。しかし、ブログの記事を書くことが直接GPTを賢くするわけではありません。インターネットに情報を公開することで、その情報が将来的にGPTの学習データの一部になる可能性はありますが、それがいつ、どのように取り込まれるかは保証されていません。

でもやってみる価値はあると思っています。いつかChatGPTがPOの疑問にも答えてくれるようになれば、日々のお仕事が少し楽になるはずです。

実例編

脊髄損傷レベル別！適応装具のまとめ（改訂版）

脊髄損傷のレベル別に適応する装具を解説。義肢装具士国家試験対策として役立つポイントをわかりやすくまとめています。ただし、この記事はあくまで国家試験対策としてまとめたメモであり、臨床現場での適用や判断には直接役立つものではないことにご注意くだ...

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大腿義足のソケットについてまとめています。

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この３つの記事は学生時代に作成した記事をChatGPTで再編集したものです。

よくよく読んでみるとAIが作成した記事だな。。。というのが伝わると思います。

およそ人が書いたと思えないきれいな文章が生成されています。

ChatGPTの学習プロセスと期間

番外編です。ここで説明する内容は、GPT自身が完全に回答していることです。

まず、ChatGPTはインターネット上の情報をリアルタイムでクロールして学習しているわけではありません。そのため、最新の情報やリアルタイムの出来事についての知識は反映されていません。

1. 事前学習（Pre-training）: GPTは、大量のテキストデータを使って、言語のパターンを学習します。この学習プロセスは数週間から数ヶ月にわたって行われ、膨大な計算リソースを使用します。しかし、学習が一度完了すると、その時点での知識が固定され、それ以降の情報は追加されません。
2. 微調整（Fine-tuning）: 特定のタスクや用途に対応するため、モデルはさらに訓練されることがありますが、これも新しい情報をリアルタイムで学習するタイミングではありません。既存のデータを基に調整されるだけです。
3. モデルの更新: ChatGPTの新しいバージョンが必要とされる場合、過去に収集された新しいデータを基に再トレーニングが行われます。この更新は通常、数ヶ月から1年ごとに実施されます。

このプロセスからもわかるように、ChatGPTは常に最新の情報を反映しているわけではないため、特に専門的な分野においては、ChatGPTが生成する情報を信頼する前に、他の信頼できるソースで確認することが推奨されます。

結論：ChatGPTは頼れる相棒

ChatGPTを使って作業していると、まるで誰かと一緒に何かを作っている感覚があり、孤独に戦うことがなくなります。ChatGPTは先生にはなりませんが、作業を手伝ってくれる相棒として非常に優秀です。ブログ記事の作成だけでなく、メールの文言やちょっとしたアイデア出し、コードのレビューや解説まで、幅広くサポートしてくれる相棒を、月3000円のコストで雇えている、今の現状にとても満足しています。

まだChatGPTを試したことがない方も、ぜひ一度使ってみてください。楽しいですよ。

知的好奇心の満足感と製作意欲上昇が見込めるかもしれません。

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▶︎ [イカPO]（@ikaikapo）

この記事には筆者の個人的な解釈も一部含まれています。一つの参考としてお読みいただきつつ、最終的にはご自身や担当の方としっかり相談の上で判断いただけますと幸いです。

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