ブログのアイキャッチとSNS投稿の画像を、自分で用意しなければならなくなった。それで画像生成AIをいくつか触ってみて、結局いま手元に残っているのはGeminiとhiggsfieldの2つです。この記事はその2つを個人利用の範囲で使い比べた実録で、どちらが優れているかという話ではありません。
先に結論を書きます。ブラウザで開いて会話しながら直していく作業にはGemini、雰囲気のある1枚を出したいときはhiggsfield、というのが今の自分の使い分けです。理由は品質そのものより、作業のリズムと、クレジットという仕組みの有無にありました。
私は元調理師で、飲食の現場に10年いました。そこからSNS運用代行のフリーランスとして独立した人間なので、デザインの専門教育は受けていません。プロの目線ではなく、素人が自分のブログとSNSのために画像を用意するという前提で読んでください。
なぜ画像生成AIを触ることになったのか
きっかけは単純で、自分の発信の集客がうまくいっていないことでした。2026年6月からThreadsとXの自動投稿を組んで、毎日5本ずつ流しています。それでも数字は伸びない。Threadsは6月25日から7月27日までに87本を自動投稿して、その間フォロワーは0人のままでした。
7月27日時点で数えたとき、7月のビューは527、いいね7、返信0、リポスト0。返信は一度も来ていません。週ごとの平均ビューは18.2 → 15.9 → 8.4 → 7.9 → 5.0と右肩下がりで、68本のうち13本はビューが0か1のままでした。
noteのほうも似たようなもので、7月27日時点で記事27本、フォロワー2人、全記事の合計いいねが45です。この状態で「投稿の質を上げよう」と考えたときに、真っ先に手が届く範囲にあったのが画像でした。文章はすでに毎日書いている。じゃあ画像はどうか、という順番です。
正直に書くと、画像を変えたら数字が伸びるという確信があったわけではありません。8月4日までの直近7日間でThreadsに24本投稿して、合計ビュー120、いいね1、返信0。ビューが0か1のままだった投稿は8本ありました。この数字を眺めながら、打てる手を探していたというのが実際のところです。
デザインができない人間が画像を用意する方法
飲食にいた10年間、私が業務で画像を作ったことは一度もありません。写真すら撮っていませんでした。独立してSNS運用代行を始めてから初めて「画像を用意する」という工程が仕事に入ってきて、そこで詰まったわけです。
選択肢としては、素材サイトから借りる、自分で撮る、生成する、の3つくらいだと思います。素材サイトの写真は見覚えのあるものが多くて、自分のブログに置くと既視感が出る。撮るのは機材も場所もない。それで生成するを試すことにしました。
Geminiで画像を作る：ブラウザで会話しながら直す
先に触ったのはGeminiです。私はAIを本格的に使い始めたのが独立してからで、最初に触ったのはChatGPTでした。きっかけはYouTubeで動画を見たことです。そこからClaude、Geminiと広げていって、画像はGeminiで試すことになりました。
Geminiの画像生成でいちばん体感が違ったのは、会話の続きとして直せることです。1枚出して、「もう少し暗く」「人物は入れないで」と言葉で伝えると、その文脈を引き継いだ状態で次が出てくる。プロンプトを毎回ゼロから書き直す必要がありません。
これは自分にとってかなり大きい違いでした。私はテキストでのやり取りが昔から苦手です。今でも苦手なままで、正確に伝わる文章を一発で書くのがとにかく遅い。だから一発で決めるのではなく、雑に投げて会話で寄せていけるほうが、結果的に速く終わりました。
ブラウザで完結することの意味
もうひとつ、ブラウザで完結するのが自分には合っていました。私は自動投稿の仕組みをWindowsのタスクスケジューラーとPythonで組んでいるので、ターミナルを開くこと自体に抵抗はありません。ただ、画像を作る作業とコードを書く作業は頭の使い方が違うと感じます。
画像は出てきたものを見て判断する作業なので、生成と表示が同じ画面にある状態が楽でした。CLIから叩いてファイルを保存して、エクスプローラーで開いて確認して、また戻る、という往復が入るとリズムが切れます。
Geminiで詰まったところ
うまくいかなかった点も書きます。細かい指定を積み重ねていくと、途中で前の指示が抜けることがありました。「文字は入れないで」と言ったのに、3回後の生成でまた文字らしきものが入っている。会話で直せる代わりに、会話が長くなると指示が薄まる感覚があります。
これは画像に限った話ではなくて、テキスト生成でも同じことに遭いました。投稿文をAIに書かせていたときに、実際とは違う数字を書いてきたことがあります。本当は68本なのに62本と書いていて、しかも文章としては自然だから読んでも気づけない。指示は出していたのに、通っていなかったわけです。
そのときの対策は、実際に起きたことと実測値だけを書いた台帳を作って、そこに載っている数字しか使わせないようにすることでした。ただ台帳を足しただけでは直りませんでした。前から書いてあった「毎回、具体的な出来事を必ず入れる」という指示と噛み合わなくて、台帳のネタが尽きるとやっぱり作り話をする。「無ければ書かなくていい」と言い直して、やっと止まりました。
画像でも構造は同じだと思っています。指示が増えるほど、指示同士がぶつかる。だから今は、Geminiで作るときは条件を3つか4つに絞って、それ以上は増やさないようにしています。増やしたくなったら、新しい会話を立て直したほうが早い。
higgsfieldで画像を作る：クレジットという制約
higgsfieldはあとから触りました。こちらで最初に意識が変わったのは、1回生成するごとにクレジットが減るという仕組みです。回数に限りがあると、生成ボタンを押す前に一度考えるようになりました。
Geminiのときは、とりあえず出してから考えていました。higgsfieldでは、出す前にどういう絵が欲しいのかを言語化してから押す。同じ「AIで画像を作る」でも、作業の順番が逆になります。
結果として、higgsfieldのほうが1枚あたりに時間をかける使い方になりました。これは良し悪しではなく、性質の違いです。何十枚も出して選びたいときには向かないし、決め打ちで1枚欲しいときには向いている。
雰囲気を出したいときはこちら
出てくる絵の傾向としては、higgsfieldのほうが雰囲気寄りだと感じました。光の入り方や質感に癖があって、そのまま置いても「素材サイトの写真」に見えにくい。ブログのアイキャッチとして、記事の内容そのものを説明するのではなく、トーンを作る役割の画像には向いていると思います。
逆に、指示どおりの構図を正確に出させたいときは、私の腕では思ったところに着地しませんでした。ここはプロンプトの書き方の問題も大きいはずなので、higgsfieldの限界というより自分の練度の問題として書いておきます。
クレジットの考え方
クレジット制のツールを使うときに自分が気をつけているのは、1枚あたりいくらかかっているかを、なんとなくでも把握しておくことです。金額はプランによって変わるのでここには書きませんが、有料プランがあるサービスなので、無制限に押していい前提では考えないほうがいいと思っています。
私は自動化にかけている費用も同じ考え方で管理しています。XのAPI利用料が1日5本の投稿で月350円ほど、ThreadsのAPIは無料、タスクスケジューラーはWindows標準機能なので0円。合計でいくらかかっているかを言える状態にしておくと、判断が楽になります。
画像生成も同じで、月にどれくらい生成するのかを先に決めてからプランを見たほうがいい。ブログのアイキャッチだけなら本数は限られますし、SNS用に毎日となると桁が変わります。私の場合、Threadsは1日5本、Xも同じ時間に1日5本を自動投稿していますが、全部に画像をつけるのは現実的ではないと早い段階で判断しました。
ブラウザ生成とCLI生成、どちらが自分に合うか
この2つを触って、いちばん考えたのは品質差ではなく生成のインターフェースでした。ブラウザで会話しながら作るのか、コマンドから叩いて自動で回すのか。ここが分かれ目だと思っています。
私は自動投稿の仕組みを自分で組んでいます。毎朝6時台にAIが投稿文をまとめて生成して、Googleドライブにテキストで保存する。投稿スクリプトはそれを読んで投げるだけ。失敗したらログに残ってDiscordに通知が飛ぶ、という作りです。テキストは完全に自動で回っています。
それなら画像も同じように自動化すればいい、と最初は考えました。でも実際にやってみると、テキストと画像ではチェックのコストが全然違う。テキストは目で読めば内容の異常に気づけますが、画像は出てきたものが良いか悪いかを毎回自分で判断しないといけません。判断を挟む工程は、自動化しても結局そこで止まります。
自動化しても手が止まる場所がある
これは自分の反省でもあります。自動化を作っているのに、結局そのつど自分の手を動かしてしまっているという状態がずっと続いています。仕組みを組んでも、判断が必要な工程は残る。画像生成はまさにそこでした。
だから今のところ、画像はブラウザで手作業のまま置いています。無理に自動化して、変な画像がそのまま投稿されるほうが痛い。自動化する価値があるのは、結果の良し悪しを機械が判定できる工程だけだと考えるようになりました。
エラーが表に出ない失敗がいちばんこわい
自動化の話をもう少しだけ書きます。2026年8月4日にXの自動投稿を組んだとき、タスクは全部「準備完了」と表示されていたのに、実際は一度も動いていませんでした。原因は登録スクリプトで変数名にPowerShellの予約語を使っていて、タスクに渡す引数が丸ごと空になっていたことです。
エラーもログも残らないので、気づくのに時間がかかりました。それ以来、タスクを登録したあとは「準備完了」の表示だけで安心せず、渡している引数が空になっていないかを毎回確かめるようにしています。
似た失敗は他にもあって、日付を整える処理でパソコンによって使える書き方と使えない書き方があるのを知らずに書いて、機能がまるごと無言でスキップされていたこともありました。エラーが表に出ない失敗がいちばんこわいというのが、この2ヶ月で得た実感です。
画像生成をCLIやAPIで自動化するなら、ここは必ず引っかかると思います。生成に失敗したのか、そもそも呼ばれていないのかが分からない状態は、本当に時間を溶かします。私はまだ画像生成をスクリプトに組み込んでいませんが、やるなら失敗通知を先に作ると決めています。テキストのほうは投稿が失敗したらログに残ってDiscordに通知が飛ぶようにしてあるので、同じ作りにするつもりです。
使い分けの結論と、失敗した使い方
今の使い分けはこうなっています。ブログのアイキャッチで内容に沿った具体的な絵が欲しいときはGemini。会話で寄せていけるので、細かい修正が効きます。SNSの投稿でトーンだけ作りたいときはhiggsfield。1枚を決め打ちで出す使い方です。
失敗した使い方も書いておきます。1枚の画像で全部を説明させようとしたときは、どちらでもうまくいきませんでした。記事の内容を要素として全部盛り込もうとすると、指示が増えて破綻します。これはGeminiの指示が薄まる話とつながっていて、要素を減らすほど成功率が上がるというのが実感です。
もうひとつ、文字を画像の中に入れさせようとしたのもうまくいきませんでした。日本語のテキストを画像内に生成させるのは、私が試した範囲では安定しませんでした。今は文字が必要なら画像は背景として生成して、文字はあとから別で載せる方針にしています。
速度だけ変えても解決しないことがある
関連する失敗として、動画のほうでも似たことがありました。動画のナレーションを速くしたら、今度は各カットの後ろに無音が残って、かえって間延びしたんです。速度だけ変えても尺は直らなかった。
画像でも同じで、生成回数を増やせば良いものが出るわけではありませんでした。出したい絵が自分の中で決まっていないまま何十枚出しても、選ぶ基準がないので決まらない。手を動かす量より、先に決めておくことのほうが効く工程だと思います。
これから画像生成AIを触る人へ、自分が思うこと
私はまだ触り始めて日が浅い側の人間なので、断定はできません。そのうえで、いま同じところにいる人に伝えるとしたら次の2つです。
1つめは、ツールを比べる前に、何枚必要なのかを決めること。月に数枚ならクレジット制でも困りませんが、毎日となると話が変わります。私はThreadsとXで1日5本ずつ投稿していますが、全部に画像をつける前提だと最初から成立しないと判断しました。
2つめは、画像を変えても届くとは限らないということ。これは自分の実測から書いています。自動投稿を続けて分かったのは、自動投稿は「続ける力」はくれるが「届く力」は別物だったということでした。投稿の質を上げる前に、そもそも誰にも見られていないことのほうが問題だった。
7月のThreadsは82本投稿して、合計ビュー582、いいね8、平均ビュー7.1でした。ビューが0か1のままだった投稿が18本あります。この状態で画像だけ変えて劇的に変わるとは、正直あまり思っていません。それでも触っているのは、手応えが無い時期がしばらく続いたあとで急に来るのを一度経験しているからです。
引き継いだクライアントの案件を、コンセプトから作り直したことがあります。それが最近になって伸びました。素直にうれしかったし、クライアントも驚いていましたが、正直、自分でも驚きました。伸びるまで手応えは一切ありませんでした。やっている最中は、効いているのかどうか分からないままです。
だから今も、反応が無い期間をすぐ失敗とは思わないようにしています。画像生成AIを触っているのも、その延長です。効いているか分からないものを、分からないまま続けている状態だと正直に書いておきます。
自分が実際に使っているツールだけ書きます
この記事で名前を出したツールのうち、私が実際に使ったことがあるのはChatGPT・Claude・Gemini・higgsfield・Windowsタスクスケジューラー・Discordだけです。他にも画像生成のサービスは多くありますが、私は使っていないので、比較対象としては出しません。
一般に、画像生成AIはモデルの更新が速く、少し前の使用感がそのまま当てはまらないことがあると言われています。この記事の内容も、私が触った時点での話として読んでください。
まとめ
- 個人利用の範囲で、GeminiとhiggsfieldをブログとSNSの画像用に使い比べた。優劣ではなく性質の違いだった。
- Geminiは会話の続きとして直せるのが強み。一発で決めなくていいので、文章を書くのが遅い自分には合っていた。
- ただしGeminiは指示を積み重ねると前の指示が抜けることがあった。条件は3〜4個に絞り、増えたら会話を立て直すようにしている。
- higgsfieldはクレジット制なので、押す前に考えるようになった。1枚に時間をかける使い方に向いていた。
- 雰囲気を作る1枚はhiggsfield、内容に沿った具体的な絵はGemini、というのが今の使い分け。
- 1枚で全部を説明させようとすると、どちらも破綻した。要素を減らすほど成功率が上がった。
- 日本語の文字を画像内に生成させるのは安定しなかった。背景だけ生成して文字は別で載せている。
- 画像生成は判断を挟む工程なので、テキストのようには自動化できていない。判断が必要な工程は自動化しても結局そこで止まる。
- 自動化するならエラー通知を先に作る。2026年8月4日に、タスクが「準備完了」と表示されているのに一度も動いていなかったことがあり、エラーが表に出ない失敗がいちばん時間を溶かした。
- 費用は「1枚あたりいくらか」を把握してから決める。参考までに自分の自動化はXのAPIが月350円ほど、Threads APIは無料、タスクスケジューラーは0円。
- 画像を変えても届くとは限らない。7月のThreadsは82本で合計ビュー582・いいね8・平均7.1、うち18本はビュー0か1のままだった。
- それでも続けているのは、手応えの無い期間が続いたあとで急に伸びた経験が一度あるから。反応が無い期間をすぐ失敗とは考えないようにしている。
- 実際に使ったことがあるのはChatGPT・Claude・Gemini・higgsfield・Windowsタスクスケジューラー・Discordだけ。他のツールは未検証なので比較していない。
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