【開節】
デザインコンテンツやWebアプリの開発をする上で、テキストや画像、コードなど、多様なコンテンツの生成は必要不可欠です。しかし、それらをすべて手動で用意するのは非常に時間がかかるし、スケーラビリティも難しいという問題があります。
そこで本篇では、生成AI(ジェネレーティブAI)を用いたコンテンツ制作の実践使用例を紹介します。
【技術概要】
生成AIは、文章や画像、音声、動画、コードなどを生成できるAI技術の群を指します。特に今回は「文章生成」と「画像生成」にフォーカスします。
現在の主要な技術スタック:
- LLM (Large Language Model): GPT-4, Claude, PaLM, Llama etc.
- 画像生成モデル: Stable Diffusion, Midjourney, DALL•E 3
- Fine-tuning / LoRA / Prompt engineering: ユースケースに合わせたカスタマイズ
【実践使用例】
今回は「新製品のプロモーションサイト」を作りたいというシーンについて、文章生成 + 画像生成でランディングページを一括生成してみます。
Step 1: 文章の生成 (OpenAI GPT-4 API)
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a professional marketing copywriter."},
{"role": "user", "content": "新製品の描述文を作成して。商品は『まるごと果実グラノーラ』。」}
]
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])
Step 2: 画像の生成 (Stable Diffusion API)
import requests
url = "https://api.stability.ai/v2beta/stable-image/generate"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
data = {
"prompt": "realistic photo of fresh fruit granola in a wooden bowl, soft morning light",
"output_format": "png"
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
with open("granola.png", "wb") as f:
f.write(response.content)
【実務Tips & よくある失敗】
- Promptの細かさが起主力: "good photo of granola" だと簡素すぎて、結果が不完全
- LLMに問うときはrole/systemの使い方が重要
- ライセンス周り: API使用時のレート制限、コストに注意
- 画像格式はPNGで美しく見せる、けどサイズ大きめ
【広がる应用】
- CMS(コンテンツ管理システム)への統合
- スライド作成と動画シーケンスへの展開
- 大量のEC商品説明を大量生成 → タイトル、SEO対策
【結論】
生成AIは、デザインやコンテンツ制作に新たなパラダイムを提供します。まだまだ認識線や詳細までは足りない部分もありますが、開発者のセンスを行かせる「本当のブラックボックス」になりつつあります。