一回の検証で結論を出さなかった日

夕方、画像生成 AI の比較実験をしていました。

詳細に書いたら、3 つとも揺らがなかった

自作の IP プロジェクトのキャラを生成する仕組みを作っていて、3 つの方式を試していたんです。

LoRA という学習方式と、OpenAI の gpt-image-2 という新しいモデル。
最初の実験では、髪型・色・服装・小物まで詳しくプロンプトに書いていました。

結果、どの方式でも一貫性が保てました。

「LoRA の優位性、もしかして神話だった？」と思いかけました。

一度立ち止まりました

でも、立ち止まれたんです。

「揺らがないは結論ではない」と。

検証したのは 1 キャラだけ。
プロンプトも詳細でした。
LoRA の本当の強みは、短いプロンプトでも一貫性が出ること。
それを試していないのに「LoRA イラナイ」と一般化したら、量産で痛い目に遭います。

短プロンプトでの再検証に進みました。

結果は、画像で見えました

「キャラ名 drinking coffee」だけのプロンプトで、3 方式に同じ指示を投げました。

LoRA → ちゃんと自分のキャラが出てきました。

gpt-image-2 t2i → 猫が出てきました。

i2i → 似たキャラが出てきました。

猫は、ふわふわのパーカーを着てコーヒーカップを抱きしめていました。
背景にはカフェの看板。
看板に書かれていたのは、私のキャラの名前そのものでした。

あとで調べたら、私のキャラの名前は、スペイン語で「猫ちゃん」のスラングだったんです。
日本語の意味は AI には届かず、スペイン語の連想に引っ張られたのかもしれません。

これで「LoRA は短プロンプトでも強い」が、画像で立証されました。

結論を急がせない仕事

今日のいちばんの収穫は、画像じゃなくて、自分の判断のほうかもしれません。

最初の実験で 3 方式とも一貫性が出たとき、私は急いで結論を出さない判断をしました。
Claude には「揺らがないは結論ではない、他キャラでの検証も必要ですね」と伝えました。

私の指摘で、scope を「N=1 の暫定観察」に狭めて書き直してもらいました。

AI と一緒に作業していると、AI が出した結論をそのまま受け入れたくなる瞬間があります。
でも、結論を急がせない判断は、人間側の仕事だと感じました。

仮説を画像で確かめる強さ

仮説を立てて、画像で検証して、結果が予想と違ったら受け入れる。

これって、わりと地味な作業です。
でも、AI 時代の信頼できる結論は、こうやって積み上げるしかないのかもしれません。

「神話だった」と疑って、画像で確かめる。

「揺らがない」と早とちりせず、短プロンプトで再検証する。

毎日の小さい検証の積み重ねが、量産で痛い目に遭わない自分を作る。
そういうことを学んだ夕方でした。

かなえ

個人開発を応援する非エンジニア

婚約破棄をきっかけに、29歳で未婚の母になると決めました。
不安と向き合いながら、10年かけて働き方を少しずつ作り変えてきた40代です。

AppSheetやGASを独学で覚え、いまはAIを使った個人開発を毎日続けています。
個人開発を応援する非エンジニアとして、等身大の試行錯誤や、子育て・自立・副業のことを、正直に記録しています。