【保存版】nano banana Pro(Gemini 3 Pro Image Preview)が「専属グラフィックデザイナー」になる。手書き図解を完全自動化する『YAML構造化プロンプト』を配布します。
はじめに：AI画像生成における「綺麗だけど使えない」問題
MidjourneyやStable Diffusionの進化は目覚ましいものがあります。しかし、ビジネスの現場で「資料に使いたい」と思ったとき、壁にぶつかったことはありませんか？
書き込まれている文字が謎の言語で読めない
画風がアートすぎて、プレゼン資料で浮く
論理構造（矢印や包含関係）が破綻している
結局、パワポやCanvaを開いて、四角と矢印をポチポチ配置する作業に戻ってしまう。これでは「AIによる自動化」とは言えません。
今回配布するのは、そんな悩みを一撃で解決する「手書き風インフォグラフィック生成プロンプト」です。
これは単なる画像生成の指示ではありません。AI（特にGemini 3 Proなどのマルチモーダルモデル）に対し、「プロのグラフィックレコーダーとしての思考回路」をYAML形式でインストールする、高度なエンジニアリング・コードです。
このプロンプトを使えば、複雑な概念を「中学生のノート」のように親しみやすく、かつ論理的に図解させることが可能になります。
第1章：なぜ「YAML」で指示するのか？
通常、プロンプトは自然言語（文章）で書かれます。しかし、複雑な図解を指示する場合、文章だけでは構造を伝えきれません。
そこで採用したのが、開発現場で設定ファイルとして使われる「YAML（ヤムル）」形式です。
このプロンプトの設計思想
今回配布するプロンプトは、以下の4つのレイヤーでAIの脳内を強制的に構造化しています。
Metadata (制約): 日本語の使用、ネスト構造の維持を絶対ルールとして定義。
Global Style (世界観): 「マーカーペン」「紙の質感」「棒人間」など、親しみやすいビジュアルスタイルを固定。
Sequence (物語): 1枚絵ではなく、連続した説明画像として認識させる。
Prompt Template (設計図): 構図、強調箇所、テキスト配置を厳密に定義。
これにより、AIは「なんとなく絵を描く」のではなく、**「定義された仕様書に従って、情報をビジュアルに変換する」**というエンジニアリングタスクとして処理を実行します。
第2章：視覚思考を加速させる「物理環境」
この高度なプロンプトを使いこなす前に、一つだけ確認させてください。 あなたのデスク環境は、クリエイティブな思考をアウトプットするのに十分なスペックを持っていますか？
生成されたインフォグラフィックの細部を確認し、AIにフィードバックを行う。この作業において、狭い画面や粗い解像度は致命的です。AIが生み出す「情報量」を受け止めるための器が必要です。
第3章：プロンプトの解説と配布
それでは、実際のプロンプトを公開します。 このコードをコピーし、Gemini 1.5 Pro（または同等のコンテキスト理解力を持つ最新LLM）に入力してください。その際、末尾にあなたが図解したいテーマを付け加えるだけでOKです。
