2026 AI デザインコア with ナノバナナ 2
DX AI
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 21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
RyuWoong
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。
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。
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
反復可能な作業構造
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にとどまらず、実際のデザイン作業に活用可能な形として結果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、その判断基準を学びます。
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る形で進行します。
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成果物を作成し、
反復可能なワークフローを構築してみてください。
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
246
受講生
37
受講レビュー
3
回答
4.9
講座評価
4
講座
こんにちは。DX LABのAI実験室です。
DX LABは、開発者とデザイナーが共にAI、デザイン、デジタル制作ツールを実験し、実務に適用するチームです。
現在、オンライン講義はDX LAB所属のデザイナーが直接企画し、進行しています。
講義を担当するデザイナーは、4年目のUI/UXおよびコンテンツデザイナーとして活動しており、デザイン技術ブログの運営やオンライン講義制作の経験を活かして、実務ですぐに活用できるAI・デザインコンテンツを制作しています。
DX LABのAI実験室では、複雑な理論よりも理解しやすい説明を心がけ、実際の成果物を作るプロセスに集中します。AIやデジタル作業に初めて触れる方でも簡単に進められるよう、一歩ずつ丁寧に案内いたします。
全体
23件 ∙ (1時間 54分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
8件
4.5
8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 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。
RyuWoongさん、丁寧な受講レビューをありがとうございます☺️ おっしゃる通り、プロンプトをうまく作成することが重要ですので、プロンプト作成時に守るべき項目を講義に盛り込みました。特に言及された背景知識については、見落としがちですが非常に重要ですよね!ある意味、人に作業を依頼するのと似ていると感じます。特にディテールの限界があるため、プロンプト作成は今のところまだ重要であるようです。お話しいただいた部分に非常に共感しており、これからも良いコンテンツをお届けできるよう努めます。詳しくて素敵なレビューを残していただき、改めて感謝申し上げます!
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 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 4
∙
平均評価 3.0
修正済み
1
この講義は、資料で紹介されている画像生成のための「プロンプトテンプレート」を138,600円で購入する講義です。 講義の内容はこのような感じです。 1) 講義資料に添付されたプロンプトをGPTに入力します。 2) そうすると、この画像が実際に生成されます。 少なくとも、本人がA4用紙2枚分もの分量で作成した複雑なプロンプトについてのレビューや紹介はあるべきだと思いますが、それがありません。ただメモ帳に書かれたプロンプトをGPTに入れて画像が生成されるのを実演するだけが講義の内容です。 プロンプトに関するごく一般的な内容、つまり「要求を明確にすべき」「希望する画角の指示を入れるべき」といった基本的なガイドだけをプロンプト講義のチャプターに入れておき、実際に本人がPOPやウェディング写真出力のために作成した長文のプロンプトについては講義内容がありません。本当にそれを入力して実行すれば画像が生成されるということだけを実演で見せています。そのテンプレートの中で、タイトルや色程度のバリエーション(応用)に言及するくらいですね。 講義がなぜ短いのかと思ったら、こういう理由で短い講義だったのですね。 数学を学ぼうと塾に行ったのに、理論や基礎の説明はなく、数学の公式だけをもらって帰ってきたような気分です。 詳細な内容は必要なく、GPTに入力する画像生成プロンプトだけが必要な方には役立つ講義になるかもしれませんが、テンプレートだけを提供するという趣旨を考えると、14万ウォン相当の受講料はかなり高く感じられます。
hwanさん、こんにちは。講義を最後まで受講していただき、率直なご意見をありがとうございます。 おっしゃるような物足りなさは十分に理解しております。プロンプトを一から設計する過程が不足していると感じられたかもしれません。また、プロンプトの各項目がなぜ必要なのかについての説明も、もっと必要だと感じられたことと思います。 ただ、この講義で重要視して準備した内容の一つは、画像生成モデルの実際の「実装範囲」を確認することでした。解像度、比率、フォント、色、位置、間隔、背景削除などを直接実験しました。何がうまくいくのかを確認しました。 何が近似値としてのみ実装されるのかも整理しました。編集ツールを使用した方が効率的な作業も区別しました。 この基準が整理されていないと、実際の作業で多くの時間を費やすことになります。 モデルが本来苦手とする作業を、プロンプトの問題だと誤解しやすいためです。 文章を何度も書き換え、画像を繰り返し生成することになります。 正確な色数値や座標、字間、透明背景といった作業がその代表例です。 逆に、モデルの可能性の範囲と限界を知っていれば、素早く判断できます。 AIで解決する部分と編集ツールで仕上げる部分を分けることができます。不要な試行錯誤も減らせます。 実験パートは単なる機能紹介ではなく、実際の作業時間を短縮するための「判断基準」を提供することに目的がありました。 「踏み石参照方式(징검다리 참조 방식)」も同じ理由で扱いました。 複雑な成果物を一度に作らない方式です。 前で作った画像を次の作業に活用します。 このように段階を分けることで、画像の整合性を維持しやすくなります。エラーも減ります。 プロンプトテンプレートも、単にコピーして使うための文章として用意したわけではありません。 反復作業において何を固定すべきかを示すための道具でした。 何を作業ごとに変更すべきかも同時にお伝えしようとしました。 プロンプトだけでこれほどの固定力を持たせることができるという例を提示する側面もありました。 私たちは、こうした内容が実際の作業において明確な価値を提供できると考え、講義を準備しました。 しかし、その価値が十分に伝わりきらなかったようで、非常に残念に思っております。 そのため、講義の意図と重要だと考えた部分について、詳しく説明させていただきました。 具体的なフィードバックをいただき、改めて感謝申し上げます。いただいたご意見は、今後の改善に活かしてまいります。
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