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「画像が作れないから副業できない」と思っていた頃の話
正直に言いますね。1年前の私、デザインスキルがゼロでした。
イラストレーターもフォトショップも触ったことがない。でも「AI副業で稼げる」という話を耳にして、どうにかしたいと思っていたんです。
最初は「ai画像生成ツールサイトって結局どれ使えばいいの？」という状態からのスタート。MidjourneyもStable Diffusionも名前は知っていたけど、どこで何ができるのかサッパリわかりませんでした。
Photo by Orlando García on Unsplash
そこから約6ヶ月、いろんなai画像生成ツールサイトを渡り歩いて、実際に副業収入を得るまでに至った。その過程をぜんぶ正直に書きます。
失敗談もたっぷりあるので、これから始めたい方には特に参考になるはずです。
なぜ「Midjourney v7 × Stable Diffusion」の組み合わせを選んだか
最初に試したのはCanvaのAI機能でした。使いやすかったんですが、商用利用の制限が複雑すぎてすぐ諦めました。
次にAdobe Fireflyを試してみたんですが、月額コストがけっこう重くて。副業で稼ぐ前から支出が増えるのはキツいですよね。
そこで行き着いたのがMidjourney v7とStable Diffusionの併用スタイルです。
2026年現在、Midjourney v7はリリースから数ヶ月が経過して安定運用ができるようになっています。以前のv6と比べると、プロンプトの解釈精度が段違い。「こういう雰囲気の画像」みたいなふわっとした指示でも、かなり意図通りの結果が出るようになりました。
Stable Diffusionは逆に「細かく制御したいとき」に使います。ローカルで動かせるので、コスト面でも優秀。
この2つを使い分けることで、スピードと品質を両立できるというのが選定理由です。
実際にどう設定してワークフローを作ったか
ここが一番苦労したところです。最初の1ヶ月は本当にひどかった。
MidjourneyはDiscordで使うんですが、コマンドの書き方がよくわからなくて。最初に生成した画像、今見返すと恥ずかしいくらいピンボケした謎のイラストばかりでした（笑）。
転換点になったのが「AIプロンプト テクニック」を体系的に学んだことです。具体的にやったこと：
- スタイル指定を必ず入れる（
--style rawやcinematic lightingなど） - ネガティブプロンプトで「出てほしくないもの」を明示する
- アスペクト比を用途に合わせて事前に決めておく
これだけで出力品質がガラっと変わりました。同じプロンプトでも、修飾語の順番で全然違う画像になるのがAIの面白いところ。
Stable Diffusionの設定では、最初はデフォルトのモデルを使っていましたが、Civitaiというai画像生成ツールサイト（モデル共有プラットフォーム）でコミュニティ製モデルをダウンロードしてからは、完成度が3段階くらい上がりました。
Photo by Bernd 📷 Dittrich on Unsplash
6ヶ月間の具体的な成果と数値
ここ、一番気になるところだと思うので正直に書きます。
月別の収益推移（副業収入のみ）:
- 1ヶ月目：0円（ひたすら練習）
- 2ヶ月目：3,200円（初めて売れた！）
- 3ヶ月目：12,800円
- 4ヶ月目：28,500円
- 5ヶ月目：41,000円
- 6ヶ月目：52,300円
主な販売先はSKIMAとBOOTHです。依頼を受けてカスタム画像を作るスタイルが中心で、ブログ用アイキャッチやSNS投稿用のビジュアルが特に需要ありました。
作業時間の変化も大きかったです。
最初は1枚の納品用画像を作るのに2〜3時間かかっていた。今は品質チェックを含めても30〜40分が平均。これはプロンプトのテンプレート化と、ai画像生成ツールサイトの使い分けフローが確立できたおかげです。
ChatGPTを使ってプロンプトの下書きを作り、それをMidjourneyに流す、というハイブリッドな使い方も効率化に貢献しました。最近の「GPT-5.2」はプロンプト生成の精度が上がって、よりスムーズになっています。
やってみてわかった「意外な事実」
これ、他のブログにはあまり書いてないと思うんですが、ai画像生成ツールサイトの本当の価値は「完成品」ではなく「素材」にあるんです。
どういうことかというと、AIが一発で完璧な画像を出してくれることはほぼない。でも「素材として使える画像のパーツ」は大量に生成できる。
それをPhotoshopや無料のCanvaで組み合わせて「完成品」にする。この発想に切り替えてから、クライアントの満足度が一気に上がりました。
「AIで作ったような雰囲気がどうも嫌」という方でも、AI生成をベースに人間が手を加えた作品なら受け入れやすい。これはデザイン副業での重要なポイントです。
また、最近のニュースでは話題の「Sonnet 4.6」とChatGPTの比較記事が多く出ていますが、テキストAIとai画像生成ツールサイトを組み合わせた「マルチAIワークフロー」こそが今の稼ぎ方の主流になっています。
画像だけ、テキストだけではなく、複数のAIを連携させることで付加価値が生まれるんです。
正直に言う：うまくいかなかったこと3つ
成功体験だけ書くのは信用できないので、失敗も書きます。
1. 著作権・利用規約の理解が甘かった
最初の2ヶ月、各ai画像生成ツールサイトの利用規約をちゃんと読んでいませんでした。商用利用可能かどうかの確認を怠って、一度納品した後に「これ使えないかも」と焦ったことがあります。
Midjourneyは月額プランによって商用利用可否が変わるので、必ず確認を。
2. 生成速度を過信して納期を詰めすぎた
AIは速いんですが、「クライアントのイメージと合わない」という修正が入ると逆に時間がかかります。ヒアリングをサボると後で痛い目を見ます。
3. 同じai画像生成ツールサイトだけに依存した
最初はMidjourneyしか使わなかったんですが、サーバーがダウンしたり急に仕様が変わると詰みます。今は必ず複数のツールを使える状態にしておくのが鉄則です。
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Cursor AIとの意外な相性
ここは少し脱線しますが、AI副業の話として重要なので書かせてください。
画像生成と並行して、Cursor AIによるコーディングも試しました。Cursorはエディタ自体にAIが組み込まれているので、コードを書きながらリアルタイムで補完・修正してくれます。
私がやったのは「ai画像生成ツールサイトへの自動投稿ツール」を作ること。プロンプトを管理して、定期的にPinterestやnoteに画像を投稿するシンプルなスクリプトです。
Cursor AIのおかげで、プログラミング経験ほぼゼロの私でも2日でプロトタイプが完成しました。Notion AIで作業メモを整理して、Cursorでコードを書く、という組み合わせが地味に効いています。
NotionのAI自動化機能は、プロジェクト管理とクライアントとのやり取りをかなりスッキリさせてくれました。タスクの自動振り分けと進捗トラッキングをAIが補助してくれるので、「あの案件どうなったっけ」みたいな凡ミスがゼロになりました。
AI動画生成ツールへの展開も検討中
2026年現在、AI動画生成の分野も急速に進化しています。
RunwayやSoraを使った動画制作がクリエイターの間でトレンドになっていて、静止画だけでなく「動く画像」の需要が増えています。
私はまだ本格的には手を出していませんが、画像生成で培ったプロンプトの知識がそのまま活かせるという話を聞いています。次のステップとして研究中です。
Gemini 2.5の動画理解・生成機能も面白い方向に進んでいて、テキスト→画像→動画という一気通貫のワークフローが現実的になってきた感じがします。
同じ成果を出すための3つのポイント
最後に、これから始める人へ。私が「これをやっておけば最初からもっと早かった」と思うことを正直に書きます。
ポイント1：最初の1ヶ月は収益を諦めて練習に徹する
ai画像生成ツールサイトは触っているだけで上達します。でも上達前に副業を始めようとすると品質が追いつかなくてクレームになります。最初の1ヶ月は純粋に楽しみながら使い込んでください。
ポイント2：プロンプトをストックする習慣をつける
「いい感じの画像が出た！」と思ったときのプロンプトは必ずメモしておく。これがのちに自分だけのテンプレートライブラリになります。Notionで管理するのがおすすめです。
ポイント3：利用規約は必ず最初に読む
繰り返しになりますが、商用利用可能かどうかの確認は最優先事項です。各ai画像生成ツールサイトによってルールが違うので、使う前に必ずチェックを。
まとめ：ai画像生成ツールサイトは「センス」より「ワークフロー」
デザインが苦手でも、プログラミングができなくても、ai画像生成ツールサイトを使いこなして稼ぐことはできます。
大事なのは「どのツールが最強か」ではなく、自分の目的に合ったツールをどう組み合わせるかというワークフローの設計です。
ChatGPT・Gemini・Claude・Midjourney・Stable Diffusion。最近は「GPT-5.2」や「Sonnet 4.6」など次々と新モデルが登場していますが、全部を追いかける必要はないんです。
自分のワークフローに合ったものを深く使いこなすほうが、ずっと効果的です。
最初の一歩は今日からでも踏み出せます。まずは無料で使えるai画像生成ツールサイトを1つ開いて、「これ、なんか作れそうかも」という感覚を掴んでみてください。
Photo by Muhammad Zain Ahsan on Unsplash
