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目次
- ✨ はじめに
- 📌 1. Nanobananaとは何か？ライブの概要
- 📸 実演スナップ — 登壇・導入シーン
- 🎯 2. なぜAIは「一瞬でフリーズ」するのか（原理）
- 🖼️ スクショ：実演でAIが止まる瞬間
- 🔍 3. デザイン指示で特にAIが混乱するポイント（実務との接点）
- 🛠️ 4. デザイナー向け：Nanobananaを避けるプロンプト設計術（実践テンプレ）
- 📸 実例：アニメ・マンガの話題パート
- ⚙️ 5. AIがフリーズする“ナノバナナ系”プロンプトのパターンと対策
- 🎯 スクショ：Worldwide とパラメータ議論
- 📐 6. デザイン指示を“数値化”するテンプレ（具体例集）
- 🎨 7. 「感覚語」を設計言語に変える方法（デザイナー向けStep）
- 📸 スクショ：パラメータとインパクトの議論
- 🧩 8. 実務で効く“フリーズ回避”チェックリスト（ただっち＆ともみん流）
- 📸 スクショ：色ムラ・インク表現の議論（ビジュアルの壊れ）
- 🔬 9. AIの“止めワード”を実験台にする考え方（失敗は教材）
- 📸 スクショ：イベント告知・今後の展開
- 🧭 10. 実務での応用例（ケーススタディ）
- 📸 スクショ：コミュニティ人数と告知（ラスト）
- 🧾 11. まとめ：AIとデザインを共創するための5原則
- 📸 最後のスナップ — ライブ終盤の雰囲気
- ❓ FAQ（よくある質問）
- 📣 補足 — ただっち＆ともみんからの実践アドバイス（親しみメモ）
- 📬 最後に（連絡とイベント案内）
✨ はじめに
おはよう、ひろくん（田中啓之）だよ。今回はただっち（多田啓二）とともみん（甲斐智美）の対談LIVEを紹介するね。
テーマは「Nanobanana（ナノバナナ）」──AIに与えると一瞬で
思考停止（フリーズ）させてしまう指示の実演と分析だよ。
AIは確かに強力だけど、ちょっとした「やり方」で止まることがあります。
今回のライブでは、デザイナーのともみん（甲斐智美さん）と一緒に、
実際にその瞬間を出してみて、なぜ止まるのか、どこがNGなのか、どう直せば動き出すのかを
デザイン視点で解説しました。ここでは私の視点も交えつつ、Design × Promptingで使える
実践テクニックを余すところなくまとめますよ。読み終わるころには、
AIが止まる理由が肌でわかり、回避方法が手に入ります。ではいってみよう！
📌 1. Nanobananaとは何か？ライブの概要
Nanobananaとは、今回のライブで使われた俗称で、AIに与えると「一瞬でフリーズする指示」のこと。
表層的にはふざけた名称に聞こえるけど、実際は多くの実務で遭遇しうる「致命的に曖昧な命令」
「相互矛盾を含む指示」「無限ループを誘う指示」などが含まれます。
ライブでは、デザインに特化した例（色、ムード、パラメータ指定）をもとに、
どのようなプロンプトがAIを止めるか、そしてどう言い換えれば一気に動き出すかを
実演しました。ここからは具体例とともに、設計図として使えるノウハウを紹介します。
このあたりで「今ので止まるの？」という反応が出ました。
感覚語だけのプロンプトがいかに危険かが直感で分かる場面です。
🔍 3. デザイン指示で特にAIが混乱するポイント（実務との接点）
ただっちがライブで「デザイナーがAIに頼るときにやりがちな失敗」を現場目線で整理してくれたよ。
「再現できる定義」をいかに短時間で作るかを常に考えています。
- ムードだけの指定：「切ない」「和風」「ハイエンド」とだけ言ってしまう。
- 不明確なパラメータ列挙：パラメータ名だけを並べ、値を決めない。
- 複数条件の同時要求：色、構図、ムード、フォント、アスペクト比など全てを一度に細かく求め過ぎる。
- 専門用語の乱用：デザイナー同士なら通じる隠語や業界用語をそのまま投げる。
- 逆説的指示：「シンプルにしつつ情報を全部詰め込んで」といった自己矛盾。
つまり、AIを「自分専属のデザイナー」にするには、感覚語を定量化する習慣が必要。
そのためのテクニックを次で紹介します。
🛠️ 4. デザイナー向け：Nanobananaを避けるプロンプト設計術（実践テンプレ）
ここからは即使えるテンプレートとリライト例を提示します。現場でコピペして使ってください。
よくある“止まる”パターンと、そのワークアラウンドをパターンごとに示します。
パターン A：無限列挙要求
例：「すべてのアイデアを100個出して、各々の実行コストまで算出して」。
対策は分割。まずは上位10案、その中から詳細化を順次依頼する。
パターン B：相反する制約の併記
例：「最小限でありながら情報を完璧に詰め込む」。
対策は優先順位を与える。必須条件（MUST）と希望条件（WANT）を分ける。
パターン C：曖昧な感覚語の連発
例：「もっと“hadou（波動）”を高くして」など主観語のみ。
対策は数値か参照に置き換える。色はHEX、明度は%で、参照画像のURLを添える。
🎯 スクショ：Worldwide とパラメータ議論
ここでは「ワールドワイド」や「ChatGPT」など大きなテーマの言及があり、
言葉の定義がいかに重要かを強調していました。AIにとっては「世界」も具体化が必要なんです。
📐 6. デザイン指示を“数値化”するテンプレ（具体例集）
すぐ使えるテンプレをいくつか用意しました。デザイナーはこれをコピーしてプロンプトに貼ってください。
テンプレ A：ランディングヘッダー（画像生成向け）
Role: professional visual designer.
Goal: Create 3 hero images for a SaaS landing page.
Constraints:
- Canvas: 1920x1080 px
- Palette: #0F172A (bg), #06B6D4 (primary), #F97316 (accent)
- Mood: optimistic, professional
- Elements: left-aligned headline, right-side illustration, CTA colored #F97316
Output: For each variation give (1) 1-sentence rationale (2) color hex list (3) alt text (max 15 words).
テンプレ B：アイコンセット（UI用）
Role: icon designer.
Goal: 8 consistent line icons for onboarding.
Constraints:
- Stroke: 2px, rounded caps
- Size: 64x64 px
- Stroke color: #111827
- Style: minimal, 12px padding inside viewport
Output: Provide SVG path data and a short usage note for each icon.
こうしたテンプレは「感覚」を数値化し、AIの参照可能領域を増やします。特に色とサイズは
具体化するだけでアウトプットの質が跳ね上がりますよ。
🎨 7. 「感覚語」を設計言語に変える方法（デザイナー向けStep）
デザイナーは言葉で伝えるのが得意でも、それがAI伝達だとズレることが多いです。そこで実践フロー。
- 参照画像を用意する
自分が思う「切ない」「hadou」などに近い画像を3枚用意してURLを添付する。
- 数値に落とす
色はHEX、明度は%で。余白はpx、フォントの比率はremまたはpxに。
- 優先順位を決める
MUST/WANT/OPTIONALの3段階で条件を整理する。
- 分割して指示
一度に全部求めない。まずラフ→選択→ブラッシュアップという順番。
📸 スクショ：パラメータとインパクトの議論
ただっちがLIVEで紹介してくれた簡単チェックリスト。案件の冒頭で必ずこれを通すだけで失敗率が劇的に下がるらしいよ。
- 目的を1文で明示：AIに「何を成し遂げて欲しいか」を一行で。
- 出力形式を指定：リスト、表、JSON、SVGなど。
- 制約を明確化：サイズ、色、数量、所要時間など。
- 優先順位を提示：MUST/WANT/OPTIONAL。
- ステップ分割：まず要件整理→次にラフ→最後に微調整。
- 参照を添付：参考画像URLやキーワード。
- 応答長をコントロール：要約が欲しいか全文が欲しいか指定。
📸 スクショ：色ムラ・インク表現の議論（ビジュアルの壊れ）
ライブで「インクが入った」「黒い霧のような表現」といった話題が出たパート。
こうした視覚効果は具体的に「グラデーション角度」「乗算ブレンド」「透明度%」で指示すると良いです。
🔬 9. AIの“止めワード”を実験台にする考え方（失敗は教材）
Nanobananaのような「AIが止まる指示」は、悪いことだけではありません。
僕は「失敗は最高の教材」だと考えていて、わざと止める実験をすることで逆に強い設計力が身につきます。
実験のやり方はシンプルです。
- まず「止まる」プロンプトを投げて挙動を観察する。
- どの部分が原因か仮説を立てる（曖昧、矛盾、量的過剰など）。
- 仮説をもとにプロンプトを一部分修正して再実行する。
- 修正前後の差を記録して、チームの“設計ルール”に取り込む。
こうして作った社内テンプレートは、プロジェクトが増えても再現性の高い品質を生みます。
失敗を無駄にしないための循環ですね。
📸 スクショ：イベント告知・今後の展開
ライブの終盤では今後のイベントやGPTs研究会の活動紹介がありました。
実務と学びを掛け合わせる場として、こうしたコミュニティは非常に有用です。
🧭 10. 実務での応用例（ケーススタディ）
ただっちがLIVEで紹介してくれた、具体的にどう現場で使うかのケーススタディだよ。
ケース A：ECサイトのバナー改修（速攻改善）
- 課題：売上の落ちているバナーの改善
- 手順：
- 1. 現状バナーのスクリーンショットを参照材料としてAIに渡す
- 2. 目的を「CTRを上げる」に限定
- 3. MUST条件：CTAはオレンジ#F97316、フォントはゴシック系、CTAは左下固定
- 4. AIに3案出してもらい、ABテストで勝った案を微調整
- 結果：改善案はすぐに実装可能で、2週間後CTR+12%を確認
ケース B：ブランドブランディング（ゼロからの作成）
- 課題：新規ブランドのトンマナ設計
- 手順：
- 1. 参照画像3枚、キーワード5つを添付
- 2. AIにムードボード（10枚想定）を作らせる
- 3. 人が2案に絞って、AIにカラーパレットとフォントセットを固定で出力させる
- 結果：AIの提案は短時間で複数案が出て、最終決定に要する時間が大幅短縮
📸 スクショ：コミュニティ人数と告知（ラスト）
最後に、私が日常的に心がける“共創の原則”をシンプルにまとめます。
収録後の軽い雑談と告知。学びあり笑いありの30分でしたね。
❓ FAQ（よくある質問）
Nanobananaって本当に使う価値あるの？
Nanobanana自体を“常用”するのはおすすめしません。ただし、実験教材としては価値大です。
故障モードを理解するとプロンプト設計が格段に上手くなるので、テストケースとしては有効です。
AIがフリーズしたときすぐにやるべき対処は？
まずプロンプトを分割します。目的を一文に絞り、出力形式や制約（サイズ/色/数）を明示して再実行。
なるべくステップ・バイ・ステップで命令するのが早い復旧方法です。
デザイナーがプロンプトで必ず指定すべき項目は？
最低限は目的（何のため）／キャンバスサイズ／カラーパレット（HEX）／要素の数／出力形式の5つ。
これだけで出力の再現性が大きく改善します。
AIに任せきりで品質が落ちるのでは？
AIはツールです。最終判断やブランドの一貫性は人間が担保するべきです。
AIは速度とアイデア出しで勝負。品質管理は人が行う、この分業が最強です。
📣 補足 — ただっち＆ともみんからの実践アドバイス（親しみメモ）
ただっちがいつも言ってる「失敗は宝」。NanobananaでAIが止まる瞬間を見て
「うわ、これはヤバい」って笑うのが上達の第一歩だよ。仕事でも家でも同じで、
失敗をネタにして次を作れば、いつの間にか強くなってる。AIは味方にするも敵にするも
使い方次第だよね😊
📬 最後に（連絡とイベント案内）
GPTs研究会では引き続き実践的なセッションをやってます。興味ある方は、
まずは今回のタイムスタンプ付きスナップから該当シーンに飛んでみてください。
実験して、失敗して、そしてテンプレ化する。これがただっちのすすめる最短上達ルートなんだって。
それじゃあ今日はこのへんで。次の実験も楽しみにしてるよ。ひろくんより👋
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今回のLIVEに出演したともみん（甲斐智美）のホームページはこちらからチェックできるよ。そして多田啓二（ただっち）のホームページはこちらからチェックしてね。
