イラスト作成でのChatGPTの得意・不得意を見分ける

 

ChatGPTの得意・不得意を見分ける ― 猫のイラストから見えたこと

先日、ChatGPTに「いらすとや風の猫」を描かせてみました。
すると驚くほど「いらすとや」らしさが出ていて、人間の目から見てもかなり納得できる仕上がりでした。ちなみに、本家「いらすとや」からダウンロードした「バスケットボールをするネコ」はこちら

では「ジブリ風」「ディズニー風」ではどうか？

完全ではないけれど、雰囲気は出ている。

「シュルツ風（スヌーピーの作者）」では？

ちょっと違いますね。

さらに、手塚治虫風・さざえさん風では。

手塚治虫風では、全体の輪郭はともかく、少しすました座り方をする前足、瞳の描き方、横目になっている目のようすが手塚治虫の画風を伺わせます。

一方、「サザエさん風」では、いらすとや風に寄ってしまいました。イラスト界、生成AI界における「いらすとや」さんの偉大さ、影響力が伺えます。さざえさんを凌駕しているのですから。また、ジャングル大帝はじめ動物ものを描いている手塚治虫に比べ、サザエさんの作者長谷川町子およびそのアニメ化後のキャラクターとして流布しているネコの画像は限定的であると想像できます。シュルツ風も雰囲気が出ませんでしたが、シュルツが描くのはネコではなくイヌですから。

この実験から見えてきたのは、ChatGPTが得意とする領域は、ネットにどれだけ大量に流布しているかで決まるということです。

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得意・不得意のパターン

議論を整理すると、おそらくこういうことだと思います。

1. 古い作品 × ファン多い → 得意
   　例：クラシック音楽、浮世絵、夏目漱石やシェイクスピア
   　（著作権が切れており、ネットに大量の資料がある）

2. 新しい作品 × ファン多い → 中程度
   　例：ジブリ、ディズニー、村上春樹
   　（著作権で厳しく管理されているが、二次資料や解説が豊富）

3. 古い作品 × ファン少ない → 弱い
   　例：無名の明治作家や地方歌謡
   　（著作権は切れているが、データが少なく再現度は低い）

4. 新しい作品 × ファン少ない → ほぼ不可
   　例：マイナーな現代小説、同人音楽
   　（流布も少なく、AIが学習していない）

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活用の指針

この分類から導ける実用的な指針はシンプルです。

• 画風を二次創作に活かすなら「古い＋ファン多い」ゾーンを狙う
  　（例：漱石の英訳教材、クラシック音楽の和声分析、北斎の浮世絵解説）

• 雰囲気だけで良いなら「新しい＋ファン多い」ゾーンをうまく使う
  　（例：「ジブリ風のイラスト」で子ども向け教材を作る）

• マイナー領域は人間が一次資料を調査し、AIは補助にとどめる

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まとめ

猫のイラストから始まった実験は、最終的に「ChatGPTは世界のデータ分布を映す鏡だ」という結論に行き着きました。
つまり、AIを使いこなす鍵は、どのゾーンが得意で、どのゾーンが不得意かを見極めることです。

ChatGPTを活用するとき、このマッピングを参考にしてみてください。