図解を作る画像AIを比較する文字と矢印の正確さを調べる

図解には、アイデアを一枚の画像にする工程と、社内資料やLPへ正確に配置する工程があります。前者は構成案や雰囲気の検討に便利ですが、後者では文字の修正、矢印の向き、図形の整列、色の正本を人が管理できる必要があります。

「日本語を描ける」と「入力した日本語を一字ずつ正しく再現する」は別です。モデルの紹介ページに文字描画の例があっても、自社固有名詞・数字・長い説明文は実素材で確認します。最終成果物が編集可能なSVG、スライド、デザインデータなら、画像AIの出力をそのまま納品物とせず、編集工程を見積もりに含めます。

比較用の入力は、抽象的な「分かりやすい図」ではなく、正本の文言と関係を指定します。以下はサービス説明用の架空ブリーフです。

このブリーフでは、画像AIにすべてを完成させることを求めていません。最初に「文字を画像内へ描く案」と「箱・矢印・文字を後から組む案」を比較し、読み間違いが起きた場合にどの工程で直すかを決めます。

GoogleのGemini 3系の公式ガイドは、画像生成で高解像度の文字や図解を扱う方法を案内しています。複雑な構成を説明する力があっても、文字列の正確さと矢印の関係は別に検証します。会話形式の修正を使う場合も、変更後に元の文字・箱・順序が保持されるかを同じ表で確認します。

Ideogram 4.5は公式ページでテキスト変更、商品・構図の編集、既存画像の一部だけを変えるPrecise Editを示しています。編集範囲を狭くできることは、修正時の確認点を減らす材料になります。ただし、文字の正確さや編集可能なベクターデータの納品可否は別途確認が必要です。

GPT Imageは入力画像とマスクを使う編集経路を持ち、サイズや品質を指定できます。一方、公式ドキュメントには精密な文字配置・構図に苦労する場合があるとあります。読みやすい図解を作るために、文字を生成画像へ焼き付けるか、後工程で組むかを発注前に決めます。

まず文字をテキストファイルや正本資料と突き合わせます。次に図の意味を、ノード・矢印・順序・分岐に分けて確認します。最後に、スマホの表示サイズで読めるかを見ます。

• 文字：固有名詞、英字、数字、単位、句読点が一字ずつ一致するか。似た字や不要な文字がないか。
• 関係：矢印の始点・終点、矢印の向き、分岐、循環、例外が正本の説明と一致するか。
• 配置：箱同士が重ならず、線が文字や箱の中を通らず、凡例と本体が区別できるか。
• 編集：文字と図形を別々に直せるか。修正後に別の文字や矢印まで変わっていないか。

図解は意味が変わる一箇所の誤りを、全体の見た目で隠せません。正本資料の版名と確認者を記録し、生成画像の評価と製品情報の承認を分けます。

文字の誤り、矢印の逆向き、工程数の増減、分岐の欠落、箱の順序違い、未確認の数字や機能の追加、編集対象外の文字の変更があれば採用を見送ります。高解像度であっても、意味が正しくなければ図解として使いません。

図解を広告や営業資料へ使う場合は、画像AIを最終制作に使えるかだけでなく、修正履歴と根拠資料を残せるかで選びます。最終データの編集性が必要なら、画像生成はラフ案に限定し、図形編集を担当する人の工程を確保します。

自作する場合は、正本テキスト、レイアウト案、生成画像、編集後の図形データ、検収用PDFを分けて保存します。外注する場合は、図解の本数、分岐数、文字量、比率、言語、修正段階、納品形式、編集権限を見積もりへ書きます。

「AIで図解を作る」と「編集可能な図解を納品する」は別の依頼です。PNGだけでよいのか、SVGやスライドなどの編集元が必要なのかを先に決め、テキストの正本を誰が提供するか、事実確認を誰が承認するかも分けます。比較候補の機能より、修正できる工程と確認責任の方が購入判断に影響する場合があります。