2026 AI デザインコア with ナノバナナ 2
DX AI
¥11,249
入門 / Web Design, Content Creation, gemini, AI
5.0
(3)
ナノバナナ2でどこまで可能でしょうか? 解像度、フォント、カラーなどを一つずつ一緒に実習してみます。 踏み石参照方式で、ロゴからバナー、映像まで実際のコンテンツを作ってみます。
入門
Web Design, Content Creation, gemini
ChatGPT Images 2.0を活用し、ロゴ、製品写真、モックアップ、バナー、ウェディングスナップ、招待状、POP、メニュー表、詳細ページなど、多様なデザイン成果物を制作します。望み通りの結果を得るためのプロンプト作成方法と、繰り返し活用できるテンプレート構造を習得する実習中心の講義です。
受講生 19名
難易度 入門
受講期間 無制限
学習した受講者のレビュー
5.0
jinhee p
体系的に一つひとつ例を挙げて講義が構成されており、理解しやすかったです。Imagen 2.0が得意なことと苦手なことについて明確に知ることができ、それによって実務でより効率的に応用して画像を生成できそうです。
5.0
Sunny Sideup
GPT IMAGE 2.0で可能な部分と限界点を明確に指摘してくださり、例題の実習とともに可能な領域を直接確認・観察できて良かったです。実際に画像生成や修正機能を使っていると、元の画像が修正されてしまうなどの限界を多く感じていましたが、どのようにすればそのような限界を突破できるかについても多くを学ぶことができました。軽い試案から実際に活用できる画像まで多様に生成できるよう方向性をうまく案内してくださり、デザイナーだけでなくブロガーや簡単な試案が必要な一般の方まで、簡単に理解して学べる講義だと思います。
5.0
몽누
画像生成AIを実務にどう活かすべきか、その核心を素早く把握できる講義でした。分量もちょうど良く、負担を感じることなく完走できました。 特に、様々なケースを自分で直接テストしようとすると膨大な時間がかかったはずですが、講師の方がすべて検証した上で、うまくいくものといかないものをスッキリと整理してくださったので、試行錯誤を大幅に減らせそうです。毎回プロンプトを新しく作成するのが面倒でしたが、反復作業にテンプレート構造を活用する方法は知らなかったコツなので非常に有用でした。 他の人が作ったAI画像に比べて、自分の成果物はなぜか物足りなく見えるのがずっと疑問だったのですが、一つのプロンプトに一度に多くのことを要求しすぎていたのだと今回気づかされました。講義で学んだ「踏み石参照技法」を実際に使ってみたところ、望む方向に画像を誘導するのが格段に楽になり、仕上がりも確実にしっかりしたものになったので満足しています。 学んだ内容を自分の作業スタイルに合わせてうまく活用していこうと思います。素晴らしい講義をありがとうございました!
ChatGPT Images 2.0でデザイン成果物を制作する方法
望む画像の結果を得るためのプロンプト構成能力
AI画像モデルの長所と限界を判断する基準
繰り返し作業に活用できるプロンプトテンプレートの活用法
GPT IMAGE 2
ロゴ、製品写真、モックアップ、バナー、ウェディングスナップ、招待状、POP、メニュー表、 詳細ページまで、実際の業務で頻繁に必要となる画像を作りながら、AI 画像モデルをデザインワークフローに活用する方法を学びましょう。
プロンプト
プロンプトの活用
アセット
デザインアセット制作
テンプレート
繰り返し可能な作業構造
ロゴシステム
製品写真
パッケージモックアップ
名刺モックアップ
衣類モックアップ
詳細ページ
ウェディングスナップ
招待状
POP
メニュー表
ブランドバナー
単に画像を生成することを超えて、実際のデザイン作業に活用可能な形として結果物を見極める基準を習得します。
ブランド、製品、人物、メニュー、詳細ページなど、さまざまなタイプの画像を実際に作成しながら、活用の幅を広げます。
毎回最初から新しく作成するのではなく、さまざまな作業に再利用できる形でプロンプトを整理する方法を学びます。
何をAIで素早く作成し、どの部分をデザインツールで仕上げるべきか、その判断基準を習得します。
ChatGPT Images 2.0で作ることができる成果物と、講義全体の流れを紹介します。
希望する結果を得るために、プロンプトをどのように扱うべきか、基本的な流れを学びます。
画像生成モデルがデザイン要素をどのように表現するのか、実習を通じて確認します。
ロゴ、製品写真、モックアップ、バナーなど、ブランドイメージ制作に必要なアセットを作ってみます。
ウェディングスナップ、招待状、POP、メニュー表、詳細ページなど、繰り返し活用可能なデザイン成果物を制作します。
A. 可能です。ただし、出来上がりを見て修正の方向性を判断する過程が含まれているため、実習を進めながら感覚を身につけていく方式で進行されます。
A. 講義で提供されるテンプレートと例題をもとに、さまざまな作業に応用する方法を学びます。
A. 作業目的やクオリティの基準によって異なります。案の作成やコンテンツ用の画像にはそのまま活用でき、精密な作業には後加工を推奨します。
A. ロゴ、製品写真、モックアップ、バナー、ウェディングスナップ、招待状、POP、メニュー表、詳細ページなど、多様な成果物を扱います。
ChatGPT Images 2.0を活用して多様なデザインの成果物を作り、
反復可能なワークフローを作成してみてください。
学習対象は
誰でしょう?
AI画像生成物をデザイン作業に活用したい方
ロゴ、モックアップ、詳細ページのデザイン案を素早く作成したい方
AI画像モデルの可能性と限界を知りたい方
効率的にプロンプトを作成したい方
238
受講生
35
受講レビュー
3
回答
5.0
講座評価
4
講座
こんにちは、DX LABのAI実験室です。
AI情報が溢れかえる昨今、もっと簡単かつシンプルにアプローチしてみるのはいかがでしょうか?
簡単に望む結果物を作れるよう、私がお手伝いします。
DX LABのAI実験室に遊びに来てください!
全体
23件 ∙ (1時間 54分)
講座資料(こうぎしりょう):
5. 踏み石参照
01:01
6. プロンプト作成ガイド
05:14
7. 直感 VS. 思考
01:53
全体
6件
5.0
6件の受講レビュー
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
修正済み
5
画像生成AIを実務にどう活かすべきか、その核心を素早く把握できる講義でした。分量もちょうど良く、負担を感じることなく完走できました。 特に、様々なケースを自分で直接テストしようとすると膨大な時間がかかったはずですが、講師の方がすべて検証した上で、うまくいくものといかないものをスッキリと整理してくださったので、試行錯誤を大幅に減らせそうです。毎回プロンプトを新しく作成するのが面倒でしたが、反復作業にテンプレート構造を活用する方法は知らなかったコツなので非常に有用でした。 他の人が作ったAI画像に比べて、自分の成果物はなぜか物足りなく見えるのがずっと疑問だったのですが、一つのプロンプトに一度に多くのことを要求しすぎていたのだと今回気づかされました。講義で学んだ「踏み石参照技法」を実際に使ってみたところ、望む方向に画像を誘導するのが格段に楽になり、仕上がりも確実にしっかりしたものになったので満足しています。 学んだ内容を自分の作業スタイルに合わせてうまく活用していこうと思います。素晴らしい講義をありがとうございました!
モンヌ様、こんにちは。このように詳細で心のこもった受講レビューを残していただき、心から感謝申し上げます。今回の講義は、AI画像生成を実際の作業に適用する際、不必要な試行錯誤を減らし、効率的に活用できる方法をお伝えすることに最も力を注ぎました。その部分を汲み取っていただけたようで、とても嬉しく感謝の気持ちでいっぱいです。特に「踏み石参照技法」を実際に試してみて役に立ったとのこと、講義を一生懸命作った甲斐があったと感じております。講義で扱った内容が、モンヌ様の実際の作業において今後も役立ち続けることを願っております。これからもより良いコンテンツでお会いできるよう努めてまいります。素敵なレビューをありがとうございました。☺️
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
体系的に一つひとつ例を挙げて講義が構成されており、理解しやすかったです。Imagen 2.0が得意なことと苦手なことについて明確に知ることができ、それによって実務でより効率的に応用して画像を生成できそうです。
jinhee pさん、こんにちは!貴重な受講レビューをありがとうございます 👍 理解を深めていただくために画面設計にかなり力を入れたのですが、それが伝わったようで本当に嬉しいです 😆 これからもお役に立てるコンテンツをお届けしていきます。良い週末をお過ごしください!
受講レビュー 5
∙
平均評価 5.0
修正済み
5
AI画像生成の方法について、建前をすべて排除し、核心だけを凝縮して解説した講義です。講義料が高い割に動画の長さが短いため、首をかしげるかもしれませんが、核心と例だけを的確に説明してくれるので、逆に時間を節約できます。 この講義の大きなポイントは2つあります。 プロンプトをうまく作成することが重要です。 人間は無意識のうちに、自分が知っている背景知識を他人に説明せずに話してしまうことが多いです。これはプロンプトを作成する際も同様です。プロンプトを作成するときに背景知識が抜けてしまうと、望む結果を得るのが難しくなります。プロンプトをよく見ると、かなり詳細に作成されていることがわかります。 AIの限界について理解することも重要です。 AIがどんどん発展し、その結果も良くなっているとはいえ、依然として限界は存在します。大まかなものはうまく生成しますが、細かい部分でいわゆる「ミス(不具合)」があります。こうした部分の限界を突破するためには、より詳細なプロンプトを提供するか、あるいはその部分を避けるのが得策です。 単なる画像生成の講義だと思われがちですが、プロンプトをどう書き、どのようなアプローチで取り組むべきかについても学べる内容だと思います。
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
5
GPT IMAGE 2.0で可能な部分と限界点を明確に指摘してくださり、例題の実習とともに可能な領域を直接確認・観察できて良かったです。実際に画像生成や修正機能を使っていると、元の画像が修正されてしまうなどの限界を多く感じていましたが、どのようにすればそのような限界を突破できるかについても多くを学ぶことができました。軽い試案から実際に活用できる画像まで多様に生成できるよう方向性をうまく案内してくださり、デザイナーだけでなくブロガーや簡単な試案が必要な一般の方まで、簡単に理解して学べる講義だと思います。
Sunny Sideupさん、こんにちは!詳しい受講レビューを残していただき、本当にありがとうございます😊 おっしゃる通り、予想に反して元の画像が変わってしまったり、思うような結果が出なかったりすることが多々あります。そのため、どの部分までが可能なのか、またどのような点に注意が必要なのかを直接確認していただけるよう講義を構成してみたのですが、実際にお役に立てたようで、嬉しくもあり感謝の気持ちでいっぱいです。これからも多くの方の役に立つ良いコンテンツをお届けできるよう努めてまいります。素敵な一日をお過ごしください✨
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
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