GPT Image 2.5プロンプトガイド：効果的なプロンプトの書き方

実践的なGPT Image 2.5プロンプトガイド：7つのプロンプト構成、12のコピペ可能なプロンプト、編集ルール、重要な設定。Feloで無料体験。

GPT Image 2.5は多くの言い訳を消した。

指示に従う精度が上がった。顔や商品、キャラクターが編集を重ねても認識できる状態を保つ。短いテキストが読める形で描画される。GPT Image 2より最大50%速く生成するため、1つの方向だけでなく5つの方向を試せる。

つまり、生成結果が期待と違う場合、モデルではなく指示内容が原因になる。

OpenAIの公式イメージプロンプトガイドは、たった一行でそのポイントを伝えています。「まず必要な画像を思い描き、次に被写体、構図、スタイル、制約を説明すること」。この説明は読みやすいですが、実際にやってみると意外と難しいものです。そして、プロンプトの細かな部分こそが、価値あるポイントなのです。

そこで今回は、各プロンプトの役割、今日から使える12個のプロンプト例、そして「使える画像」と「偶然できた画像」を分けるルールについて、実践的にご紹介します。

読みながらプロンプトを試したい場合、FeloのGPT-Image 2.5ワークスペースは無料で始められ、ブラウザで動作し、APIキー不要。

本ガイドの全画像はFeloのGPT-Image 2.5で生成。カバーも含め、デザインオーバーレイなし。

GPT Image 2.5で変わったこと

プロンプト作成に関わる4つのアップグレードがある。それぞれが依頼できる内容を変える。

• 自然な光と質感。 肌、布、金属、ガラスが表面ではなく素材として描写される。明確に指定すればその通り返ってくる。
• 参照忠実度。 写真をアップロードすると、被写体の特徴が新しい設定やスタイル、構図でも残る。キャラクターや商品シリーズが成立する理由。
• 安定した複数回編集。 複数回の変更でも、指定しなかった部分はそのまま。以前の編集が崩れなくなる。
• 読めるテキスト。 短いコピー（見出し、ラベル、パッケージ、UI文字列）が正確に描画される。引用して場所を指定すると特に効果的。

APIの裏側には2つのモデルがあり、選択は速度と精度のバランスになる。

Model	Built for	Trade-off
GPT-Image-2.5 Flare	日常生成、SNSや商品コンテンツ、迅速なプロトタイピング、大量生成	GPT Image 2と同等の品質で最大50%低遅延
GPT-Image-2.5 Sunburst	本番クリエイティブ、精密編集、密度の高いディテール、クライアント向け	GPT Image 2より高品質、1枚あたり遅い

どちらもトークン単価は同じ。迷った場合、両方で同じプロンプトを生成し、重視する点（テキスト精度や顔の一貫性など）を比較する。詳細はGPT-Image 2.5 on Feloで解説。

GPT Image 2.5プロンプトの7つの構成

多くのプロンプトは被写体だけを説明し、他を忘れる。モデルは合理的な選択をするが、合理的な結果は望んだものではないことが多い。

この7つの構成を埋めると、結果が偶然ではなくなる。

1. 目的 — 画像の用途。商品写真、イベントポスター、キャラクターシート、スライドなど。1行で構図が変わる。
2. 被写体 — フレーム内の人物や物。年齢、素材、色、使用感、仕上げなど識別できる詳細を記述。
3. 動作・相互作用 — 何が起きているか。手の位置、視線、物の持ち方など。
4. 構図 — フレーミング、カメラアングル、被写体の占有スペース、テキスト用の空白。
5. 光・素材・質感 — 物理的な説明。柔らかな窓光、ブラッシュドアルミ、粗い紙、濡れたアスファルトなど。
6. スタイル・媒体 — 写実的、エディトリアル写真、フラットベクターイラスト、水彩、3Dレンダーなど。写実的な画像が目的なら「photorealistic」や「real photograph」を指定。
7. テキスト・制約 — 正確なコピーを引用し、配置や出現回数、禁止事項（余計なテキスト、ロゴ、ウォーターマーク、過度なレタッチ）を明記。

被写体が複数の場合は、構成をラベル付きセクションに分ける。OpenAIのガイドは「シーン／被写体／詳細／制約」構造を推奨し、編集に強い形式。

Scene: 設定、時間帯、環境。
Subject: 画像の主題。
Details: 構図、光、素材、スタイル、正確なテキスト。
Constraints: 変更不可・出現不可の要素。

弱いプロンプトと機能するプロンプト

同じアイデアを2つの詳細レベルで比較。

弱い例:

A premium coffee bag on a table, nice lighting.

コーヒーバッグは生成されるが、あなたのコーヒーバッグや必要なアングル、読めるラベルは得られない。

機能する例:

Product photograph of a 250 g matte kraft-paper coffee bag standing upright on a dark walnut
table. The front label faces the camera straight on and stays fully legible.
Label text (exact): "MORNING BLEND" as the headline, "Dark Roast · 250 g" beneath it.
Composition: centered, three-quarter height, generous negative space above for a headline.
Light: soft directional window light from the left, gentle contact shadow under the bag,
warm neutral color balance.
Style: premium e-commerce photography, shallow depth of field, subtle film grain.
Constraints: no extra text, no logos, no watermarks, no hands, no props crowding the frame.

同じモデル、同じ設定でも、全く異なる成果物になる。

プロンプトに書かない設定

OpenAI APIで生成する場合、サイズ・品質・背景はパラメータであり、文章で指示するものではない。「make it 4K」と書いても提案に過ぎない。sizeを設定すれば確実。

Parameter	設定値	適用場面
model	gpt-image-2.5-flare または gpt-image-2.5-sunburst	速度と精度のバランス
quality	low, medium, high, xhigh, max	小さいテキスト、密度の高い図、最終納品
size	1024x1024, 1536x1024, 1024x1536, 2048x2048, 2048x1152, 3840x2160, 2160x3840, またはカスタム WIDTHxHEIGHT	印刷、スライド、縦型SNSフォーマット
background	auto, opaque, transparent	切り抜き、ステッカー、ロゴ、合成用

カスタムサイズには厳格なルールがある：各辺は16の倍数、最大3840px、長辺と短辺の比は3:1以内、総ピクセル数は655,360～8,294,400。3,686,400ピクセル以上（2560×1440超）は実験扱いなので、納品前に確認。

品質設定を活かす習慣：

• 下書きは低品質、本番は高品質。 構図検討はlowやmedium、最終プロンプトはhigh以上で再生成。品質ランクで出力トークンが変わり、最上位は最下位の約36倍コスト。
• 必要な時だけ上げる。 小さいテキストが潰れる、図のラベルが崩れる時だけランクを上げる。高品質が常に良い画像を保証するわけではない。

Feloではこの層を気にせず、GPT-Image 2.5を選び、フォーマットと解像度を指定して生成。パラメータはワークスペースが管理するので、プロンプトだけに集中できる。

12のコピペ可能なプロンプト

これらは実用的な出発点。被写体を入れ替え、構成を維持。

1. 合成感のない写実的ポートレート

Create a photorealistic candid photograph of a bicycle mechanic in her late 40s,
wiping her hands on a rag in a narrow repair shop.
Visible skin texture: pores, freckles, a small scar on the forearm. Faded ink smudges
on her knuckles. A denim apron worn soft at the edges.
Shot like a 35 mm film photograph, medium shot at eye level, 50 mm lens.
Light: overcast daylight through an open garage door, soft falloff, no harsh highlights.
Color: natural and slightly muted, subtle grain.
Feel: unposed and ordinary, real materials and everyday clutter.
Constraints: no glamorization, no heavy retouching, no studio lighting, no text.

機能する理由：目的（スナップ写真）、光、フィルム参照を明記し、モデルが加えがちなレタッチを明確に拒否。

2. ラベルが読めるEC商品写真

Studio product photograph of a frosted glass 50 ml serum bottle with a brushed gold cap,
standing on a pale stone plinth against a soft beige backdrop.
Label text (exact): "LUMEN" as the brand, "Hydrating Serum · 50 ml" beneath it.
Render the label text once, straight on, sharp and fully legible.
Composition: centered, full bottle in frame, generous empty space on the right.
Light: large softbox from the upper right, gentle gradient falloff, clean contact shadow.
Style: premium beauty e-commerce photography, crisp detail, no props.
Constraints: no additional text, no logos, no watermarks, no reflections of studio equipment.

機能する理由：短いテキストを正確に引用し、配置と回数を指定。画像内コピーが残る要素。

3. 読める見出し付きポスター

Design a bold event poster for an electronic music night.
Headline (exact, once): "CITY LIGHTS FESTIVAL"
Subline (exact, once): "SAT 14 NOV · DOCK 9 · 22:00"
Visual: a duotone night skyline in deep indigo and warm amber, grain texture, strong diagonal
composition with the headline sitting in the calm upper third.
Typography: heavy condensed sans-serif, high contrast against the background, generous kerning.
Format: vertical poster, print quality.
Constraints: no extra text, no sponsor logos, no watermarks, no stock-photo people.

機能する理由：アートワークとタイポグラフィを分け、両方の文字列を明記し、ポスターに収まる短さ。

4. シリーズ用キャラクターリファレンスシート

Create a character reference sheet for an original character.
Character: a young forest ranger with close-cropped dark hair, freckles across the nose,
a moss-green canvas jacket, a burnt-orange scarf, and scuffed leather boots.
Sheet contents: three views — front, three-quarter, and profile — plus one detail close-up
of the scarf knot.
Style: clean concept-art illustration, soft cel shading, consistent line weight,
neutral light gray background.
Layout: evenly spaced figures, same proportions across every view, no overlapping limbs.
Constraints: original design, no copyrighted characters, no text, no watermarks.

機能する理由：リファレンスシートはフォーマット。ビューや固定ディテールを明記することで後のシーン入力に使える。

5. 一貫したヒーローのコミックストリップ

Create a four-panel horizontal comic strip, same character in every panel.
Character consistency: same face, same short red jacket, same black bob haircut,
same proportions and line weight throughout.
Panel 1: she opens the front door and looks back into the apartment.
Panel 2: the door clicks shut; the cat, alone, turns slowly toward the empty room.
Panel 3: the cat sprawls across the sofa in a shaft of afternoon light.
Panel 4: the door opens again; the cat sits primly by the entrance, composed.
Style: clean flat comic illustration, limited palette, thin black outlines.
Constraints: no speech bubbles, no text, no watermarks, no style drift between panels.

機能する理由：パネルを明記し、一貫性の条件を繰り返す。

6. プロセスを説明するインフォグラフィック

Create a clean infographic titled "How a Heat Pump Heats a House" for a general audience.
Show four stages connected by arrows: the outdoor unit absorbs heat from the air →
the refrigerant is compressed → heat is released indoors → the refrigerant expands and loops back.
Label each stage with a short caption, and label the key parts: outdoor unit, compressor,
expansion valve, indoor coil.
Style: flat vector illustration, muted blue and warm orange palette, white background,
consistent icon style, generous white space, readable labels.
Constraints: no tiny text, no decorative clutter, no watermarks.

機能する理由：画像を説明設計として扱い、対象、段階、ラベル、ビジュアルシステムを指定。

7. 実数値入りピッチデックスライド

Create one pitch-deck slide titled "Market Opportunity" in the style of a clean Series A deck.
Layout: title top-left, a TAM/SAM/SOM nested-circle diagram in muted blues and grays,
a bar chart beneath it showing growth from 2021 to 2026, and a quiet footer line.
Use exactly these numbers: TAM $42B, SAM $8.7B, SOM $340M.
Footnotes (exact): "Source: internal analysis"
Style: white background, modern sans-serif typography, generous margins, crisp data hierarchy,
no shadows and no gradients.
Constraints: no clip art, no stock photos, no decorative elements, no extra text.

機能する理由：成果物（1枚）、キャンバス、階層、実データを指定し、フッターをテキスト扱いにすることでモデルの即興を防ぐ。

8. リリース済みのようなアプリUIモックアップ

Create a realistic mobile app UI mockup for a neighborhood farmers market.
Screens: a simple header, a short vendor list with small photos and category labels,
a "Today's specials" section with two items, and a footer with location and opening hours.
Style: white background, subtle natural accent colors, clear type scale, minimal decoration,
realistic spacing and touch targets. It should look like a real, usable, well-designed product.
Present the screen inside a modern phone frame, straight on, on a plain light background.
Constraints: no concept-art styling, no invented brand logos, no watermarks.

機能する理由：既存プロダクトとして記述し、コンセプトアートではなくUIのリアリズムを求める。

9. 透明背景の商品切り抜き

Extract the product from the input image and isolate it on a fully transparent background.
Output: centered product, crisp silhouette, clean alpha edges, no halos or fringing.
Preserve product geometry, proportions, and label legibility exactly.
Add only light polishing. Do not add a solid backdrop, checkerboard, scenery, floor, or shadow.
Do not restyle the product.
Constraints: transparency must be real alpha, not a painted background.

機能する理由：被写体の切り抜きと透明背景を求め、失敗例（チェッカーボードやハロー）を事前に指定。

10. 新しい被写体へのスタイル転送

Use the visual style from the input image — its palette, texture, and rendering medium —
and apply it to a new subject: a lighthouse on a rocky coast at dusk.
Keep the style's color range, brush treatment, and level of detail.
Change only the subject. Do not copy the original composition or reuse its objects.
Constraints: no text, no watermarks, no signature, no frame border.

機能する理由：参照画像の役割（パレット、質感、媒体）を明確にし、「同じスタイル」ではなく具体的な要素を指定。

11. 精密な局所編集

In this room photo, replace only the white dining chairs with chairs made of light oak.
Preserve everything else exactly: camera angle, wall color, rug pattern, table, pendant light,
window light direction, floor shadows, and surrounding objects.
Match the existing perspective and soft daylight; add realistic contact shadows and wood grain.
Constraints: change nothing outside the chairs, no added decor, no text.

機能する理由：1つの変更と長い保持リスト。結果がずれる場合、リストの抜けが原因。

12. デザインを壊さず翻訳

Translate the text in the infographic from English to Spanish.
Do not change any other aspect of the image: layout, icons, colors, typography,
line weights, spacing, and illustration style all stay exactly as they are.
Match the original type size and alignment so the translated text fits the same areas.
Constraints: no leftover English words, no added text, no watermarks.

機能する理由：翻訳プロンプトはレイアウトを再設計しがち。「翻訳のみ、再設計不可」と固定要素リストで資産を再利用可能にする。

実際に描画されるテキストの書き方

テキストはAI画像を偽物に見せる最速の方法だった。今は改善したが、適切な指示が必要。

• コピーを正確に引用。 headline reads "CITY LIGHTS FESTIVAL"は「イベントテキストを追加」より効果的。
• 出現回数を指定。 「タグラインを1回だけ描画」で重複やエコーを防ぐ。
• 特殊なものは綴りを明記。 ブランド名や珍しいスペルは文字列を指定し、出力を1文字ずつ確認。
• タイポグラフィを指定。 太字の凝縮サンセリフ、中央配置、広めの字間、高コントラスト。
• 短くまとめる。 見出し、ラベル、価格、短いコールアウト。段落はレイアウトツールで扱う。
• 余計なテキストを禁止。 「no extra text, no watermarks, no logos」でモデルのキャプションや看板生成を防ぐ。
• 小さいテキストは品質を上げる。 密度の高いラベルや凡例、軸、脚注はhigh以上と横長サイズで余裕を持たせる。

納品前の2つのチェック：画像内の全単語と全数字を再読。チャートや図は見た目が正しい誤りが残りやすい。

参照画像には役割を与える

複数画像をアップロードする場合、番号を付けて役割を割り当てる。「Use the references」では全てが混ざる。役割指定で混合を防ぐ。

Image 1は人物のアイデンティティ参照—顔、特徴、プロポーションを保持。
Image 2は服装参照—この衣服を着せる。
Image 3は背景参照—この環境に配置。
Image 3の光と色温度を合わせ、Image 1のポーズを保持。
Constraints: 顔、体型、髪型を変更不可。アクセサリー、テキスト、ロゴ追加不可。

信頼性を高める2つのルール：

1. 動くものと固定するものを明記。 「Image 2の犬をImage 1の女性の隣に配置し、既存の光に合わせる」は合成指示。「Combine these」は願望。
2. アンカーを毎回再記述。 シリーズ作業では識別要素（チュニック色、顔特徴、プロポーション、パレット）を毎回記述。制約が途切れるとモデルがずれる。

繰り返しキャラクターや商品には、基準画像を承認し、毎回入力として使う。後のバージョンがずれても基準画像が残る。

ドリフトしない編集

GPT Image 2.5は複数回編集に強くなったが、「強い」は「自動」ではない。維持するパターン：

1. 1回につき1つだけ変更。 光、背景、コピーなど。複数変更すると効果が分からなくなる。
2. 変更のみ式を使う。 「Change only X」と保持リスト。ピクセル単位で同一が必要な領域は、プロンプトに頼らず元画像と合成。
3. 前回出力を再入力。 承認済み画像を編集し、シーンを再記述しない。
4. 承認バージョンを保存。 編集で構図が崩れた時、戻れるバージョンが必要。
5. 細かいタイポグラフィは別ツールで。 字間やスペースの微調整はレイアウトツールの方が速い。

15分のイテレーションループ

使える画像を得る人と偶然得る人の違いはプロンプト語彙ではなくループ。

1. 基準作成（2分）。 7つの構成を書く。ドラフト品質で1枚生成。
2. 監査（2分）。 被写体、構図、光、テキスト、制約の5点を確認。最大の問題を声に出して指摘。
3. 1つだけ変更（2分）。 問題の原因となった構成だけ書き直す。他はそのままにして比較が意味を持つようにする。
4. ロック（1分）。 納得できるレンダーが出たら保存し、どのプロンプトバージョンか記録。これが基準になる。
5. 仕上げ（5分）。 勝ちプロンプトを高品質・フル解像度で再生成。最終サイズで確認—スマホフィード、スライド、印刷など、モニター拡大ではなく。

多くの人はステップ3を飛ばし、毎回プロンプト全体を書き直す。それが1時間かけてもモデルの反応を学べない理由。

よくある失敗と対策

症状	実際の原因	対策
肌や表面がプラスチック風	「perfect」「polished」と指定し、質感を指定しなかった	肌、毛穴、使用感、素材を明記。「no heavy retouching」「no glamorization」を追加
テキストが崩れる・重複	コピーが要約され、回数指定なし	文字列を引用し、「exactly once」と指定。小さい文字は品質を上げる
キャラクターが画像ごとに変わる	一貫性要素の再記述が途切れた	承認画像を入力に使い、識別要素を毎回記述
編集で意図外の部分が変わる	保持リストがなかった	固定する要素を列挙し、ピクセル同一領域は合成
同じディテールが毎回間違う	毎回プロンプト全体を再生成	1つだけ変更し、他は同一。比較する
「透明」PNGがグレーのチェッカーボード	背景が描画された	透明を明記し、PNGやWebPで出力。アルファチャンネル確認
4K出力で細かい文字がぼやける	小さい文字をドラフト品質で生成	テキスト多い画像はhigh以上で生成し、最終表示サイズで確認
全画像がストックフォト風	カテゴリだけを記述し、具体的な瞬間なし	目的、場所、時間帯、注目すべき具体的ディテールを追加

Feloでプロンプトを実行

本ガイドの内容はOpenAI API経由で動作し、APIキーや課金、パラメータ管理が必要。プロンプトに集中したい場合、FeloならGPT-Image 2.5をブラウザで利用可能：

• 無料で開始。 日次クレジット、クレジットカード不要、APIキー不要。
• ウォーターマークなし、商用利用権あり。 無料プランも対象。
• 最大4K出力。 ネイティブ3840×2160、初回レンダーが最終成果物になる。
• 50+ビジュアルスタイル、50+言語のテキスト。 ポスター、パッケージ、メニュー、多言語キャンペーンに便利。
• 主要モデルを1ワークスペースで。 GPT-Image 2.5、GPT-Image 2、Nano Banana Pro、Nano Banana 2 Lite、Grok Imagine 2.0、Gemini 3.1 Flash Imageなど。用途に応じてモデル切替。
• ガイド付きワークフロー。 ストーリーボード、表情シート、タイトルシーケンス、スプライトシートなど、機能するプロンプト構成でスタート。

ワークスペース内にはすぐ使えるプロンプト棚もあり、6パネルストーリーボード、イベントポスター、商品パッケージ、コミックストリップ、説明グラフィック、広告バリエーションを即発射可能。校正用に使い、結果を読んで7つの構成を自分のプロジェクトに適用。

FAQ

GPT Image 2.5への最適なプロンプト方法は？ デザイナーへの指示と同じように画像を説明する：用途、被写体、動作、構図、光と素材、スタイル、正確なテキストと制約。複雑な画像はラベル付きセクションにまとめ、イテレーション時は1つずつ変更。

GPT-Image-2.5 FlareとSunburstどちらを使うべき？ 速度重視で迅速レビューならFlare。制作クリエイティブや密度の高いディテール、精密編集ならSunburst。価格は同じなので品質と遅延で選ぶ。

AI画像で読めるテキストを得るには？ 正確なコピーを引用し、配置と出現回数を指定、タイポグラフィを明記、短くまとめ、「no extra text」を追加。出力の全単語を確認し、小さい文字は高品質設定を使う。

キャラクターや商品を画像間で一貫させるには？ 基準画像を承認し、各シーンの参照としてアップロード、明確な役割を割り当て、識別要素を毎回プロンプトに記述。一貫性は繰り返し制約と固定参照から生まれる。

編集で意図外の部分が変わる理由は？ 変更だけを記述し、保持リストがなかったため。「change only X」とし、カメラアングル、光、形状、ラベル、背景物など保持要素を明記。

これらのプロンプトにOpenAI APIは必要？ 不要。プロンプト技術はモデルレベルであり、FeloのGPT-Image 2.5ワークスペースはAPIキーなしでブラウザで動作。ガイドのプロンプトを貼り付けて即生成可能。

GPT Image 2.5で生成した画像は商用利用可能？ Feloでは可能—ウォーターマークなし、商用利用権あり。無料プランも対象。

願望ではなく指示を書く

平凡なレンダーと使える成果物の差は魔法の言葉ではない。仕事内容、構図、光、素材、引用コピー、変更不可リスト。

7つの構成を1度書けば違いが分かる。その後1つずつ変更し、モデルの反応を見る。

ワークスペースを開き、本ガイドのプロンプトを貼り付け、GPT-Image 2.5が本物の指示で何を返すか確認。

GPT-Image 2.5をFeloで無料体験 →

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