1. はじめに

最近、GPT-5の画像生成機能を試してみたのですが、ある気づきがありました。
万能であるはずのGPT-5でも、画像生成に関しては「特化型AI」には及ばない場面があるのです。

この記事では、私が実際に体験した結果をもとに、汎用型AIと特化型AIの違い、そして賢い使い分け方をお話します。

2. 汎用型AIと特化型AIの違い

簡単にたとえると、こんな感じです。

• 汎用型AI（GPT-5） → 便利屋さん。料理も掃除も修理もそこそこできる。

• 特化型AI（Stable Diffusion / Midjourneyなど） → 専門職人。特定の分野で圧倒的な成果を出す。

万能型は幅広いタスクに対応できますが、特化型は狭い領域に全力を注ぐため、その分野ではより精度が高くなります。

3. なぜ画像生成は特化型が有利なのか

画像生成AIが特化型で強い理由は明確です。

1. 学習データが画像特化

   • 大量の写真、イラスト、構図、色彩パターンで学習。

2. 推論アルゴリズムが描画向けに最適化

   • ノイズ除去や色の補正などが専用設計。

3. 構図・質感の再現が緻密

   • 光の回り込みや細部の描写が自然。

4. ネガティブプロンプトが効果的

   • 「ぼかし禁止」「歪み防止」などの指定が反映されやすい。

4. 実際のワークフロー例

私が試した中で、一番効果があった方法がこれです。

二段構えワークフロー

1. GPT-5でコンセプト設計

   • 世界観、構図、衣装、小物、雰囲気などを言語化。

   • 例：「美しい武家の姫、桜の舞う庭園で、朝日の柔らかい光…」

2. 特化型AIで最終生成

   • Stable DiffusionやMidjourneyに最適化したプロンプトを入力して描画。

この方法だと、一発で高品質な画像を得られる確率が格段に上がりました。

5. 使い分けのポイント

• アイデア出しや構想 → GPT-5（汎用型AI）

• 最終的なビジュアル化 → 画像特化型AI

• それぞれの強みを掛け合わせると、制作の質と効率が大きく向上します。

6. まとめ

• 「万能＝最適」ではない。

• 特化型は、その分野において汎用型を凌駕することがある。

• 両者をうまく使い分ければ、創作の可能性は大きく広がる。