AIイラストでキャラクターを統一する方法｜Nanobananaで同じ女の子を何度でも描く実践ログ
Nanobananaで女性キャラクターの立ち絵を作ったのはいいものの、次の日に「同じ子」を出そうとしたら微妙に顔が違う……。そんな経験、AIイラストを触ったことがある人ならほぼ全員あるんじゃないでしょうか。筆者もVtuberや個人ブログのアイコン制作を手伝う中で、この「キャラクターがブレる問題」に何度もぶつかってきました。
今回は、実際にNanobananaで若い女性キャラクターを使いながら検証した、キャラクター統一のやり方を実践ベースでまとめてみました。プロンプトの組み方から、参照画像の使い方、崩れたときの直し方まで、実際に使ってみて効果があった方法だけを載せています。
なぜAIイラストはキャラクターが崩れるのか
そもそもの話ですが、AI画像生成モデルは基本的に「毎回ゼロから絵を描いている」状態です。「茶色いロングヘアで丸メガネの女の子」とプロンプトに書いても、モデルはその説明に一致する“もっともらしい絵”を都度生成しているだけで、昨日描いたキャラクターを覚えているわけではありません。だから同じ文章を打っても、髪型は合っているのに顔の輪郭が違う、みたいな微妙なズレが毎回発生します。
これはNanobananaに限った話ではなく、Midjourneyでも Stable Diffusionでも共通の課題でした。ただNanobanana（Gemini系の画像生成機能）は、この“同一人物として認識させる”仕組みがモデル側にかなり作り込まれていて、参照画像を渡すだけでかなり精度良く同一キャラクターを再現できます。ここが他のツールと比べてもアドバンテージだと感じている部分です。
キャラクター統一の基本戦略は「参照画像＋固定ワード」
結論から言うと、Nanobananaでキャラクターを統一する方法は大きく2つの軸の組み合わせになります。
1. 参照画像（リファレンス）を必ず渡す
Nanobananaは1回のプロンプトで複数枚の参照画像を読み込ませることができ、それらを一つのキャラクターとして統合してくれます。テキストだけで「茶色い髪、丸メガネ、そばかす」と説明するより、実際の画像を1枚渡した方が圧倒的に再現度が上がります。筆者も最初はテキストだけで頑張ろうとして30分くらい微調整に費やしていたんですが、参照画像を渡した瞬間に一発で顔が安定して拍子抜けしました。
やり方としては、まず「基準となる1枚」をしっかり作り込みます。正面を向いた、表情や髪型がはっきりわかる高解像度のポートレートが理想です。この1枚を今後すべての生成で参照画像として使い回すのが基本戦略になります。
2. プロンプトの「固定ワード」を毎回同じにする
参照画像を渡していても、プロンプト側の説明が毎回バラバラだとモデルが混乱することがあります。なので、キャラクターの特徴を表す言葉（髪色、髪型、目の色、服装、体型など）は一字一句変えずに使い回すのがコツです。筆者は毎回コピペできるように、キャラクター設定用のテキストファイルを別で用意して、そこから貼り付けるようにしています。地味ですが、これをやるかやらないかで再現率がかなり変わってきました。
実際に使ったプロンプト例
今回は「明るいオレンジのショートボブ、猫目、丸メガネ」の若い女性キャラクターを軸に検証しました。まずはベースとなる参照画像を作るためのプロンプトです。
【日本語プロンプト】
20代前半の日本人女性キャラクター。明るいオレンジ色のショートボブヘア、猫目でつり気味の目元、丸いベッコウ柄のメガネを着用。カジュアルなオーバーサイズパーカー、正面を向いたバストアップ、白背景、スタジオ照明、アニメ塗り、高解像度、表情は柔らかい微笑み
【English Prompt】
Young Japanese female character in her early 20s, bright orange short bob hairstyle, cat-like slightly upturned eyes, round tortoiseshell glasses, casual oversized hoodie, front-facing bust shot, white background, studio lighting, anime cel shading style, high resolution, soft gentle smile expression
このベース画像ができたら、以降はこの画像を参照画像として添付しつつ、シーン部分だけを変えていきます。例えば「カフェで本を読んでいるシーン」を作りたい場合はこんな感じです。
【日本語プロンプト】
参照画像と同じキャラクターを、顔立ち・髪型・メガネ・服装をすべて変えずに、カフェの窓際の席で本を読んでいるシーンに描いてください。柔らかい午後の光、木目のテーブル、コーヒーカップを手に持つ、リラックスした雰囲気
【English Prompt】
Same character as the reference image, keep the face, hairstyle, glasses, and outfit identical. Depict her reading a book at a window seat in a cafe, soft afternoon light, wooden table, holding a coffee cup, relaxed atmosphere
ポイントは「参照画像と同じキャラクターを」「顔立ち・髪型・服装をすべて変えずに」という一文を毎回入れること。これを入れるか入れないかで、地味に再現率が変わってきます。……本当に地味なんですが、効果はバカにできません。
表情差分・アングル違いを一気に作る方法
ブログのアイコンやSNS投稿用に、同じキャラクターの表情違いをまとめて欲しい場面も多いと思います。そういうときは「キャラクター表情シート」を作るプロンプトが便利でした。
【日本語プロンプト】
参照画像のキャラクターの表情差分シートを作成してください。同じ髪型・メガネ・服装を維持したまま、笑顔、驚き、照れ、困り顔、真剣な表情の5パターンをグリッド状に配置。それぞれ胸から上のバストアップ、白背景
【English Prompt】
Create a character expression sheet based on the reference image. Keep the same hairstyle, glasses, and outfit throughout. Arrange 5 expressions in a grid: smiling, surprised, shy/blushing, troubled, and serious. Each expression shown as a bust-up shot from the chest up, white background
アングル違い（正面・横・後ろ姿）が欲しい場合も、同じ考え方で「ターンアラウンド」を指定するプロンプトが有効です。
【日本語プロンプト】
参照画像のキャラクターの全身ターンアラウンドを作成。正面・斜め45度・真横・後ろ姿の4アングルを横並びで、髪型・服装・体型はすべて統一。白背景、キャラクターデザイン資料風
【English Prompt】
Create a full-body character turnaround based on the reference image. Show 4 angles side by side: front view, 45-degree angle, side profile, and back view. Keep hairstyle, outfit, and body proportions identical throughout. White background, character design reference sheet style
それでもキャラクターが崩れるときのチェックポイント
ここまでやっても「あれ、今回だけ顔違うな……」ってなることが正直あります。そういうときに筆者が確認しているポイントをまとめておきます。
- 参照画像の解像度が低くないか（不鮮明だとモデルが特徴を拾いきれません）
- 参照画像の顔が正面を向いているか（横顔や俯き気味の画像は情報量が少なくなりがち）
- プロンプトの固定ワードに表記ゆれがないか（「丸メガネ」と「丸眼鏡」を混在させると微妙に伝わり方が変わることがあります）
- 一度に変えようとしている要素が多すぎないか（シーンも服装も髪型も同時に変更すると崩れやすい印象です）
筆者の体感ですが、一番効果があったのは「参照画像の質を上げること」でした。ベースの1枚がブレていると、そこから派生するすべての画像がブレます。伝家の宝刀は結局「最初の1枚に時間をかける」ことだったというのが、遠回りした末の結論です。
海外での活用トレンドも見ておく
Nanobananaのキャラクター一貫性機能は、海外のクリエイターコミュニティでも「キャラクターバイブル（character bible）」という概念で語られています。イラストレーターが昔から使ってきた「キャラクターの外見をすべて記録した設定資料」をAIでも再現しようという考え方で、コミック制作やブランドマスコットのシリーズ展開などに活用されているケースが目立ちました。特に、1枚の参照画像から顔・服装・特徴を保ったまま複数シーンを生成する使い方は、海外の解説記事でも基本戦略として紹介されています（Framia「Nano Banana 2 Character Consistency」）。
また、動画制作の文脈では、参照シートを事前に作ってから動画生成AIに渡すという2段階のワークフローも紹介されており、静止画の一貫性をそのまま動画にも波及させる工夫が進んでいるようです（invideo「AI Filmmaking」FAQページ）。日本国内ではまだブログ用アイコンやSNS投稿程度の使い方が中心ですが、今後は動画やコミック制作にも応用が広がっていきそうです。
まとめ
Nanobananaでキャラクターを統一する方法は、突き詰めると「質の良い参照画像を1枚作り、それを毎回渡す」「プロンプトの固定ワードを一字一句変えない」というシンプルな2点に集約されます。表情差分やアングル違いも、参照画像さえしっかりしていれば一括生成が可能で、思っていたよりずっと手軽にキャラクターシートが作れました。崩れが気になる場合は、まず参照画像の解像度と正面性を疑ってみるのがおすすめです。VtuberアイコンやSNS投稿用の立ち絵づくりに、ぜひ今回のプロンプトを叩き台として使ってみてください。
