X社のAI「GROK」の画像生成の実力は？（ご当地キャラ）

今回は、X社のAI「GROK」の「画像生成」機能を使ってプランを練っていきます。

架空の市のご当地キャラを作ることがテーマです。

• 「画像生成」機能の実力は？
• 修正はどこまでできるのか？

に着目していきます。

GROKのについての概要は、こちらです。

今回は、対話型の通常機能でご当地キャラを作っていきます。

前回までのプランニング記事は、こちらです。

• 架空の市のご当地キャラを作る
• みかんや古民家での民泊が魅力
• それを加味したご当地キャラを作っていく

という概要になっています。

X社のAI「GROK」の「Think機能」でプランニングをする。ーご当地キャラ施策①ー

画像生成

古民家っぽくなりました。

みかんは、お腹に無いですが右のデザインに仮決定しようと思います。

Point

なかなかコントロールが難しいです。

通常の指示だと、着ぐるみっぽくなるようです。

いわゆるイラストに近い画像は、生成されませんでした。

突然和装になったり、柄がリアルになったりします。

2個画像を作ってくれます。

2種類は、パターン違いになるようです。

デザインに対するAIの評価

回答

このご当地キャラ「たたみかんちゃん」のデザインについて、

X市の特徴（自然豊か、みかんが特産品、古民家での民泊）

を踏まえて評価します。

以下に、デザインの各要素を分析し、総合的な感想と改善点を述べます。

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デザインの評価

1. 地域性の表現

• みかんの要素（頭部）:
  • 頭がみかんで、鮮やかなオレンジ色とへたが付いたデザインは、X市の特産品であるみかんをしっかりとアピールしています。色味も明るく、視覚的に印象的で、地域のシンボルとして機能しています。
  • 評価: ★★★★★（5/5）
    みかんの特徴が分かりやすく、特産品を効果的に表現できています。
• 古民家の要素（お腹のイラスト）:
  • お腹に描かれた古民家のイラストは、民泊の雰囲気をよく表しています。窓から見える小さなみかんのイラストが、さりげなく地域性を補強しており、細部までこだわりを感じます。
  • 古民家のデザインも、木の質感や屋根の形状がリアルで、X市の古民家での民泊体験を連想させます。
  • 評価: ★★★★☆（4/5）
    民泊の要素がしっかりと反映されていますが、古民家のイラストがやや小さめで、遠目だと細部が見えにくい可能性があります。
• 自然の要素（体の色と背景）:
  • 体が緑色で、自然を感じさせる色合いが採用されており、X市の自然豊かな環境を表現しています。背景の桜や緑の風景も、自然との調和を強調し、全体の雰囲気を高めています。
  • 評価: ★★★★★（5/5）
    自然豊かなX市のイメージが、色と背景でしっかりと伝わります。

2. 親しみやすさとデザインの魅力

• 表情とポーズ:
  • 頭のみかんのゆったりとした笑顔が、癒しと優しさを与えており、民泊でのリラックスした時間を連想させます。目が大きく、頬にピンクのチークがあることで、女の子らしい可愛らしさも加わっています。
  • ポーズはシンプルで、正面を向いた立ち姿が安定感があり、グッズや看板に使いやすいデザインです。
  • 評価: ★★★★☆（4/5）
    表情は非常に親しみやすいですが、もう少し動きや仕草（例えば、手でみかんを差し出すなど）を加えると、さらに愛らしさが増すかもしれません。
• 全体のバランス:
  • 頭のみかんと体の緑色、お腹の古民家のイラストがバランスよく配置されており、色使いもオレンジ、緑、茶色で統一感があります。視覚的にごちゃごちゃせず、シンプルで覚えやすいデザインです。
  • 小さなみかんのキャラクターが添えられているのも、親子のような可愛らしさを演出しており、観光客や子供たちにアピールする要素として効果的です。
  • 評価: ★★★★★（5/5）
    全体のバランスが良く、シンプルながらも印象に残るデザインです。

3. 実用性とPRへの活用

• グッズやイベントでの使いやすさ:
  • シンプルな形状と色使いは、ぬいぐるみ、ステッカー、キーホルダーなどのグッズにしやすいデザインです。また、正面を向いたポーズは看板やポスターにも適しており、PRに活用しやすいです。
  • 小さなみかんのキャラクターを一緒に使うことで、親子セットのグッズやストーリー展開も可能です。
  • 評価: ★★★★★（5/5）
    実用性が高く、さまざまな場面で活用できるデザインです。
• 地域住民との共感:
  • みかん、古民家、自然というX市の特徴をしっかりと取り入れており、地元住民が「自分たちの街を表している」と感じやすいデザインです。名前「たたみかんちゃん」も語呂が良く、親しみやすいです。
  • 評価: ★★★★☆（4/5）
    地域性が強く反映されていますが、畳の要素が名前に入っているもののデザインには直接反映されていないため、少しだけ名前の印象とデザインにギャップがあるかもしれません。

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総合評価

• 総合点: 9/10
  このデザインは、X市の特徴である「自然豊か」「みかんが特産品」「古民家での民泊」をバランスよく表現しており、親しみやすさと実用性も兼ね備えています。ゆるキャラとしての役割を十分に果たせるデザインです。

良い点

1. みかんと古民家の要素が、地域性をしっかりとアピール。
2. 緑色の体と背景が、自然豊かなX市の雰囲気を強調。
3. シンプルで可愛らしいデザインが、子供から大人まで幅広い層に受け入れられそう。
4. 小さなみかんのキャラクターが、親しみやすさとストーリー性を追加。

改善点

1. 畳の要素の追加: 名前が「たたみかんちゃん」なので、畳の要素をデザインに少し取り入れると、名前とデザインの一貫性が高まります。例えば、古民家の窓の周りに畳の模様をさりげなく入れるのはどうでしょうか？
2. 古民家の視認性: お腹の古民家イラストがやや小さめなので、少し大きくするか、背景の緑とのコントラストを強めて目立たせると、より民泊の要素が強調されます。
3. 動きの追加: ゆったり感をさらに出すために、手でみかんを差し出すポーズや、座っている姿など、動きを加えるとキャラクターに活気が生まれます。

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結論

「たたみかんちゃん」は、X市の魅力を効果的に表現した

素晴らしいご当地キャラです。

地域性、親しみやすさ、実用性のバランスが良く、

観光PRや地域活性化に大いに貢献できるデザインだと思います。

細かな改善点を加えることで、

さらに愛されるキャラクターになる可能性があります。

全体として、とても魅力的なデザインだと評価します！

何か追加の調整や意見があれば、ぜひお聞かせください。

Point

かなり長い回答になりましたが、内容として納得できないような点はありませんでした。

要素や表情の魅力に言及してくれました。

別で良い点と改善点も回答しています。

まず、「たたみかんちゃん」だけど畳要素が無いという最もな意見をもらいました。

和風なひとときを表現したい、古民家から畳を連想させることが目的でしたが、

やはり分かりづらいことを再認識しました。

畳をテーマにした時、畳の鎧のようになってしまい断念した経緯があります。

また、PRについても先読みしている記述がありました。

ぬいぐるみ、ステッカー、キーホルダー等にグッズにしやすいデザインになっているとのことです。

実際にご当地キャラを作った後、PRについての話をしようと考えていました。

これは、推察して回答する力が見えた点です。

イラスト風も作る

Point

先程までの生成が３Dだったために、完全な二次元のイラスト作成を試みました。

分かりやすくサンリオ風、ムーミン風としてみました。

サンリオ風は、かなりクオリティーが高くかわいく仕上がりました。

サンリオの様々なキャラのデザインイメージを読み取り、

生成されたのだと思います。

みかんや古民家の要素もしっかり残っています。

特別に何のキャラに似ているとは言えないバランスだと思います。

ムーミン風については、ほぼムーミンになってしまいました。

「表情や雰囲気をムーミン風にして」と言わなかったのもありますが、

要素を覆してムーミンに似通ってしまいました。

サンリオとの指示の違いは、ムーミンが固定のキャラであったこともあるかもしれません。

ムーミン（キャラ全般）の中でムーミン（単体）の読み取り方が強くなったのかもしれません。

実はムーミンには、かなり系統が違うキャラがたくさんいるので

キャラ全般と読み取ってもデザインが崩れていたかもしれません。

総評　☆4

・画像生成の力について

AIっぽさは、やはり残る印象です。

プロンプトの試行錯誤が必要で的確な指示でないと、

なかなか上手くはいかないという所感です。

準備の無い状態で、再生成を繰り返すよりも

具体的なイメージ（今回で言えばサンリオ）を伝えることが重要だと感じました。

人物に近い画像程、AIっぽさを感じやすい画像が作られると思います。

反対にアメコミ風、ディズニー等、テイストが

イラストに近いと使いやすいデザインに仕上がると思います。

・GROK内で完結できる点

GROKでは、対話から画像を生成することができます。

今回で言うと下記の記事のプランニングから同じチャットルームで画像生成をすることができました。

これは、話していた内容を学習して、画像生成を行える可能性があります。

※そういったデータはなく、仮説です

通常は、画像生成単体のAIが多く、指示が最初からというのが当たり前です。

もし流れとして、画像の指示の前のプランニング内容も読み取れていたら、

より的確な画像生成を行えるのではないか？と感じました。