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▶ 動画で見る（0:27〜）

このLIVEが始まってすぐ、ただっちはこう宣言した。「プロでも失敗するんだということを見てほしい」と。ふつうLIVEって、ある程度うまくいく流れで組み立てるものだと思うんだよね。手順を見せて、こう使うと便利ですよ、っていう。でもこの日のただっちは、そこが違った。完成するかどうかわからないまま、「実験」っていう言葉を使ってカメラの前に立ったんだよね。

デザインのプロとAIのプロが並んでる。ただっちはAIの活用に詳しくて、ともみんはデザイナーとしての視点を持ってる。2人の組み合わせは最強に見えるかもしれない。でも実際のサムネ作りって、最強のチームを持ってしても、すんなりいかないんだよね。それを隠さずに見せる——これが今日の実験のスタンス、なんだと思う。

ただっち（0:27〜）

「デザインとAIのプロのガチが、サムネイルは作れるのかという実験をしていきたいと思いますので皆さん楽しんでいただけたらと思います。もう本当にですね僕らもいろんな実験と失敗を繰り返しながらやっておりますのでぜひぜひプロでも失敗するんだというか失敗してもいいんだというのをぜひ皆さんにご覧いただけたらなと思っております。」

「失敗してもいい」。この一言、すごく刺さった。AIを使い始めた頃って、うまくできないと自分の能力のせいにしがちなんだよね。「自分にはセンスがない」「AIが使いこなせていない」って。私も、記事のサムネや画像をAIで作っててうまくいかないとき、つい同じことを思っちゃう。でもただっちが言ってるのは、そこが違う。プロでも失敗する。それが当たり前なんだ、と。「実験と失敗を繰り返しながら」——この言葉、めちゃくちゃリアルだよね。一発でうまくいくはず、っていう期待を外してくれる言葉だから。

実際、AIで何かを作ろうとするとき、最初から完璧なものができるケースってほとんどない。プロンプトを試して、結果を見て、修正して、また試す。この繰り返しこそがAI活用の実態なのに、「一発で出てくるはず」っていう誤解を持ってる人は多いんだよね。ただっちはその誤解を、実験を通してほどいてくれてた。

ただっち（0:27〜）

「でも途中まで作ったらもうともみんすいませんお願いしますって言って毎回はしておりますけどもやっぱりデザイナーの視点と視点が違うなと思っているので」

「途中まで作ったらともみんに頼む」——これ、実はすごく大事な話だと思う。AIで何かを作るとき、どこかで「全部AIがやってくれる」という期待を持ちがちなんだよね。でも実際は、AIが出力したものを「どう仕上げるか」という人間の判断と、専門家の目が必要になる瞬間がある。ただっちはその「ここまでがAI、ここからが人間」という切り替えを、ちゃんと意識してたんだなと思う。

「デザイナーの視点と視点が違う」という言葉も深い。AIを使う人の目線と、デザインを専門とする人の目線は、同じものを見ていても気づくことが違う。生成された画像に対して、「なんかいい感じ」と思うのと、「フォントウェイトがここだけ浮いてる」と見えるのは、まるで別の解像度だ。その違いを自分でカバーしようとするより、ともみんに任せる——この判断が、めちゃくちゃただっちらしいなって思う。

料理で言うと、AI画像生成は「食材の下ごしらえ」まではできる。でも「この一皿をどう盛り付けて、誰に出すか」っていう最後の仕上げは、やっぱり人間の感性と経験が入ってくるんだよね。ただっちはそのことを、LIVEの最初の30秒でさらっと言ってみせた。実験のルールは、実はシンプル。AIツールを使ってサムネイルを作る。うまくいかなかったらどう対処するか。途中で諦めたら、それも含めて見せる。この姿勢があるから、私はこのLIVEを最後まで飽きずに見ていられたんだよね。

▶ 動画で見る（9:49〜）

サムネ制作で最初にぶつかる壁。それが「日本語テキスト」の問題なんだよね。AIに画像を生成させると、日本語のタイトルがちゃんと入るはずが——なぜか英語になってしまったり、文字が途中で切れてしまったり、まったく読めない崩れ方をしたりする。私も、GPTs研究会のサムネをAIで作るとき、しょっちゅうこの壁にぶつかる。やってみた人なら絶対に一度はハマったことがあるはず。

ただっちが作ろうとしていたのは、YouTubeのサムネイル。当然タイトル文字を日本語で入れたい。ところが、生成されてくる画像を見ると——英語。しかもただしい英語じゃない。文法も何もかも怪しい、いわゆる「破綻した英語」が入ってきてしまう。この瞬間の、ただっちの表現がまた絶妙なんだよね。

ただっち（9:49〜）

「ほんとだ。なんか、小学校の入学式に行くみたいな。もう英語も破綻しているよね。そうなんですよね。日本語で書いてって言わないと、このタイトルは書いてくれなかったりするんですよね。」

「小学校の入学式みたいな英語」——この表現、すごくリアルだなと思った。入学式の看板に書いてあるような、片言でちょっとズレた英語。AIが一生懸命だしてくれてるのはわかるんだけど、見た目としてはどうしてもサマにならない。私も自分でサムネを作ってて、意図してない英語がドーンと出てきて「いや、そこ日本語で頼むわ」ってなったこと、正直何度もある。ただっちがこの一言でそのまま言い表してくれてて、思わず「わかる！」ってなった。

じゃあどうすればいいか。答えは実はシンプル。「日本語で書いて」と、プロンプトにちゃんと明示する。当たり前に聞こえるかもしれないけど、これをやらないと、AIは「タイトルを入れるなら英語のほうが自然」って判断しちゃうことがあるんだよね。人間の感覚とAIの判断のズレ——その一例がここに出てた。英語が出てきちゃう問題は、日本語指定を忘れたことにある。逆に言えば、指定さえすればちゃんと良くなる、ってことなんだよね。

ただっちが続けて語ったのが、「プロンプトを読んで学ぶ」っていう話。

ただっち（10:26〜）

「そのプロンプトを見て、こういうふうにプロンプトを書くとAIはわかってくれるなっていうのを学ぶのはおすすめですね。」

これ、地味だけどめちゃくちゃ大事なことを言ってる。AIツールによっては、生成した画像のプロンプトを後から確認できる機能がある。「あ、このサムネはどうやって作ったんだろう」ってプロンプトをのぞいてみると、「日本語で」とか「フォントサイズは大きめで」とか、細かい指示が入っていることがある。そのプロンプトを読み解くことで、「こう書けばAIはこう理解するんだ」という感覚が身につく。

料理で言うと、レシピを読むだけじゃなくて、実際にシェフが書いたメモを見せてもらうようなイメージだよね。完成品を見て「どうしてこの味になったのか」を探るより、「どんな指示を出したか」を見るほうがずっと速く学べる。AIのプロンプトも同じで、うまくいってる画像のプロンプトを参照することが、自分のプロンプト力を上げる最短ルートかもしれない。

日本語テキストの問題は、この日の実験で何度も顔を出した。一度うまくいっても、ツールを変えたり設定を変えたりするとまた崩れる。「また英語になってる」「今度は文字が切れた」——そのたびに対処を考える、っていう繰り返し。でもその繰り返しの中に、AI画像生成の今の特性が見えてくる。すべてのツールが日本語に対して同じように対応できるわけじゃない。どのツールがどんな言語処理をしてるかで、出力がまったく変わってくる。この日の実験でわかったのは、「日本語テキストの品質はツールによって差がある」っていう、実際に使い込んでみないとわからないリアルな差、なんだよね。

▶ 動画で見る（12:28〜）

実験が進む中で、ただっちはひとつの判断ポイントに差し掛かった。「このまま続けても、いい結果が出ないかもしれない」っていう感触。試してみたけど日本語テキストがうまくいかない、人物の顔が変わってしまう、フォントが崩れる——積み重なる失敗を前に、「じゃあ次のツールに行こう」っていう決断が必要になる。AIサムネ制作で大事なのは実は、「どのツールが一番いいか」より「どこで切り替えるかの判断力」なのかもしれない、ってこのシーンを見ながら感じた。

12分台のあたりで、ただっちはともみんに「お願いします」と声をかけた。途中まで自分で作ったが、「デザイナーの目が必要だ」という判断をして、バトンを渡した瞬間だった。この判断、私は正直すごいと思う。自分が頑張り続けることより、「ここからは専門家に」と切り替えられる判断力。AIを使う上で、これは本当に大切な姿勢だ。「全部自分でやらなきゃ」という思い込みを手放せている人が、結果として一番いいアウトプットを出せる。

ともみんが仕上げに入ると、画面の空気が変わった。ただっちが「ここ、どうしたらいいですか」と聞くのに対して、デザイナーとしての視点から答えが返ってくる。同じ画像を見ていても、気づくことがまるで違う。この「視点の違い」を体験できるのも、このLIVEの大きな価値、なんだと思う。1人でAIと格闘してるだけじゃ絶対に見えなかった角度がある。

そして、ただっちが次に向かったのがSolan（ソラン）。Genspark（ゲンスパーク）ではどうしても日本語がうまく入らず、諦めざるを得なかったんだよね。

ただっち（14:20〜）

「日本語はね、タイトルの文字は日本語でお願いしますみたいのは入れたりとかしたけど、もうダメだ、もうこれはちょっとGensparkはちょっと諦めようと思って、ソランに行ったんですね」

「もうダメだ」って言える潔さ。私はこれ、すごく好き。うまくいかないツールに固執して時間を溶かすより、「このツールはこの用途には向かなかった」って判断して次に行く。私自身、分身AIの仕組みを作ってて、同じことをよくやる。ダメなアプローチに固執するより、見切りをつけて別のやり方に切り替えたほうが、結局早い。ただっちのこの言葉、ビジネスのあらゆる場面でも通じるなって思う。何かがうまくいかないとき、粘り続けることが正解とは限らない。「諦める」っていう選択肢を持っておくのも、実は立派な戦略だよね。

料理で言うと、フライパンで焼こうとしてたけど「この食材はオーブンのほうが合ってる」って気づいて調理器具を変える感じ。使う道具を変えることは、失敗じゃなくて正しい判断だよね。Gensparkで日本語がうまくいかなかったっていう体験があったから、「Solanならどうか」っていう比較ができる。失敗したから、次が見えてくる。

このシーンで私がいちばん学んだのは、「AIツールの得意と不得意は使ってみないとわからない」っていう、当たり前のようで忘れがちな事実。スペック表を見て「これが良さそう」って選んでも、実際に自分のユースケースに当てはめてみると全然違う結果になることがあるんだよね。ただっちはその「当てはめる」作業を、ライブ配信の場でやってみせてくれた。視聴者にとっては、30分で複数のツールの実態を見ることができる、かなり贅沢な体験だったと思う。

▶ 動画で見る（16:17〜）

複数のツールを試し続ける中で、ただっちは「SeaDream（シードリーム）」っていうツールについて深く語り始めた。日本語テキストの精度、他のツールとの違い、そして何より「どんな場面に向いているか」っていう実感値が、実験を通じて浮かんできた。このセクション、私はこのLIVEの中でいちばん情報密度が高いなと感じた部分。

まず、2人の検証の途中経過について、ただっちが正直に言語化した。

ただっち（16:17〜）

「2人の検証、今現時点ですねまだまだ日本語って難しいんでしょうね。シードリームは中華系なんで漢字はもともと強いはずなんですけど、強すぎて中国寄りの漢字になっちゃうっていうのが欠点ですね。」

「中国寄りの漢字になっちゃう」——これ、実際に見た人じゃないと想像しにくい現象だよなあ。SeaDreamは中国系のAIツールで、漢字の扱いは元々得意なはずなのに、その「得意」が逆に働いてしまう。日本語の漢字として出力してほしいのに、微妙に中国語っぽい字体になる、あるいは繁体字に近い字形が出てくる。「強すぎて裏目に出る」っていう現象は、他の分野でもよく起きることだけど、AIにもそれがあるのが面白いなと思った。

そしてただっちは、Ideogramっていうツールについても、このLIVEの中で触れてた。日本語テキストを画像に入れるツールとして、SeaDreamとIdeogramを比較する場面があって、それぞれの特性の違いが見えてくる。

Ideogramが日本語テキストをうまく出力した場面と、SeaDreamで漢字が中国寄りになる場面——この対比が、「どのツールをどんな場面に使うか」っていう選択眼を育てる上でとても参考になった。一つのツールがすべてに万能なわけじゃない。用途によって使い分けることが大切、っていう話が、実験を通じてリアルに伝わってきたんだよね。

ただっち（21:03〜）

「そうだね、学習してるのは得意かなと思って、YouTubeのサムネなんかは結構学習している感じがするのでLPはあんまり学習できてないのかな、SeaDreamに関してですけど。」

「YouTubeサムネは学習している、LPはあまり学習できていない」——SeaDreamに関するこの実感値、すごく具体的だと思う。AIの画像生成モデルは、どんなデータで学習したかによって、得意なビジュアルスタイルが変わる。YouTubeのサムネイルは世界中に大量に存在していて、学習データとして入りやすい。一方でLPのデザインは、様式が多様すぎたり、クローズドな環境に多かったりして、学習データが相対的に少ない可能性がある。

料理で例えると、SeaDreamはYouTubeサムネ料理のレシピをたくさん持っているけど、LP料理のレシピはまだ少ない状態。同じ調理器具でも、慣れている料理とそうでない料理では仕上がりが違う——そういうことなんだよね。

この「ツールごとの学習偏り」っていう視点は、サムネ制作に限らず、AI画像生成を使うすべての人に役立つ話。「このツールはこんな画像が得意で、こんな画像は苦手」っていう実感を持っておくだけで、最初にどのツールを選ぶかの判断が変わってくる。ただっちとともみんがこの実験でやっていたのは、実はそういう「ツールの特性マップを体験的に作っていく」作業でもあったんだと思う。

▶ 動画で見る（23:02〜）

実験の後半に入ると、ただっちの話は「技術」から「感覚」の話へとシフトしていった。何をどのツールで作るかより、「なぜうまくいかないのか」「なぜ悩んでしまうのか」っていう、もっと人間的な部分に踏み込んでいったんだよね。ここが私にとって、このLIVEで一番刺さった部分。

まず、ただっちはLP制作における「何を伝えるか迷子になる問題」を語り始めた。これ、サムネに限らず、広告やLP、SNS投稿を作ったことがある人なら絶対に共感できる話だよね。

ただっち（23:02〜）

「そうですね、LP講座の受講生さんも、やっぱ作ってみるんだけども納得いかないとか、何を伝えればいいかのがちょっとぼんやりしちゃってる方とか、いろいろ伝えたくなりすぎちゃって、結局何伝えたらいいんだかわかんないっていうのはあるあるですね。」

「いろいろ伝えたくなりすぎちゃって、結局何伝えたらいいんだかわかんない」——これ、まったくその通りだと思う。私も記事やLPの文章を書くとき、伝えたいことを詰め込みすぎて、結局何がいちばん言いたいのかわからなくなること、正直よくある。作り手になると、伝えたいことが山ほど出てくるんだよね。あれも入れたい、これも入れたい。でもそれを全部入れようとすると、受け取る側には何も刺さらなくなる。絞ることへの怖さと、絞ることの必要性が同時に存在するジレンマ。ただっちのLP受講生さんの話は、実はサムネイル作りにもそのままつながってくる。

そしてただっちは、自分自身の「失敗談」を語り始めた。余白を見ると埋めたくなってしまうという、作り手特有の衝動について。

ただっち（23:40〜）

「そうなんですよね。空白があったら埋めたくなる欲求、この作り手として。そう、なんかね、余白が気になってね、埋めたくなっちゃったんですよ。僕の失敗というかね話よもう迷子になります迷子になってともみんにお願いしてめちゃくちゃいいなと思って。僕も悩みながら皆さん作ってますので安心してください。」

「余白が気になって埋めたくなっちゃった」——これ、めちゃくちゃわかる。私も記事のバナーやスライドを作ってて、余白があると不安になって、つい文字や装飾を足しちゃうことがある。デザインって、余白が息をするスペースなのに、作り手の目線だと「何もないところが不安」に見えちゃうんだよね。情報を詰めれば詰めるほど、見る人には何も残らなくなる。でもそれがわかってても、ついやっちゃう。ただっちが「僕の失敗」って言って、それを隠さず話してくれてるのが、このLIVEの正直さの核心だよなって思う。

「迷子になってともみんにお願いして、めちゃくちゃいいなと思って」——ここが好き。迷子になることは恥じゃない。迷子になって、でもそこで止まらずに「助けを借りる」っていう次の一手を打てること。それが大事なんだ、って話に聞こえた。そして最後、ただっちが語ったLIVE全体のまとめともいえる一言が、とても力強かったんだよね。

ただっち（33:00〜）

「いかに挑戦して遊んで失敗してでダメだったら諦めて自力でもやるっていうところがポイントかなとは思ってます。でもこの01僕の場合は01が特に苦手なので01のアイデアをもらうのはもうめちゃくちゃいいなと思ってますのでぜひ皆さまAIですね活用いただけたらと思います。」

「挑戦して、遊んで、失敗して、ダメだったら諦めて、自力でもやる」——このサイクルが、AIとの正しい付き合い方なんだと思う。どれか一つだけじゃない。全部やる。そのうえで、「0→1が特に苦手だから、アイデア出しにAIを使う」という自分の弱点の把握と活用法のセットが、ただっちの言葉の中にある。弱点をわかっているから、AIをどこで使えばいいかが見える。自分を知ることと、AIを使いこなすことは、つながってるんだなって感じた。