ChatGPTとClaude Codeの画像生成能力の違い｜image2.0とPillowを見比べた記録

記事に挿絵を入れたいとき、その画像づくりまでAIに任せられたら——そう考えて、文章だけでなく画像もAIにお願いしている方は多いのではないでしょうか。

私も、ブログ記事の挿絵を作るとき、画像生成はAIに任せています。

いつもは Claude Codeにプロンプトを考えさせて、直接 image2.0（ChatGPTの画像生成） に「こんな絵を描いて」とお願いする、という進め方です。

ところがある記事を作っていたとき、image2.0の生成がループに入って完成しなくなってしまいました。

それを判断したClaude Code（クロードコード） が、image2.0に頼まず、自分で工夫して挿絵を用意してきました。

正直に言うと、その画像のクオリティは少し残念なものでした。

ただ、「Claude Codeは、いったいどうやってこの画像を作ったんだろう？」というほうが気になって、調べてみたのです。

結論から書きます。

Claude Codeが使っていたのは、image2.0とは まったく別ベクトルの画像の作り方 でした。

絵としての魅力ではimage2.0に及びませんが、代わりにはっきりとした良さもありました。

この記事では、その2つの作り方を実際の画像で見比べながら、「AIに画像を任せたいとき、どちらがどんな場面に向くのか」を整理してお話しします。

この記事でわかること

• 「ChatGPTの画像生成（image2.0）」と「Claude Codeの画像の作り方」は、そもそも仕組みが違うということ
• イラストや雰囲気のある絵は、image2.0が圧倒的に得意だということ
• 比較図や文字入れ、既存素材の組み合わせは、Claude Codeのやり方が向いていること
• Claude Codeが画像を作るときに使っていた「Pillow」とは何なのか（プログラミングが専門でなくても分かる形で）
• AIに画像を任せるとき、この2つをどう使い分けるとラクになるか

まず結論：絵を「描く」のがimage2.0、正確に「組む」のがClaude Code

先に、いちばん大事なところをひとことで整理します。

イラストやキャラクター、雰囲気のあるアイキャッチを「想像して描く」なら、image2.0の圧勝でした。

絵として自然で、キャラクターの可愛さや世界観が、こちらの指示以上に返ってきます。

一方で、すでにある画像を「正確に並べる・比べる・文字を載せる」なら、Claude Codeのやり方がとても便利でした。

指定した位置・大きさ・色にきっちり収まり、日本語の文字もまったく崩れません。

しかも一瞬で、無料で、何度でも作り直せます。

なぜこんな違いが出るのか。

実際の画像を並べながら見ていきます。

見比べ①　アイキャッチ：情緒やキャラは image2.0 の圧勝

まずは、記事の顔になるアイキャッチです。

同じ「AIで本を作った記録」というテーマで、2つの作り方を並べてみます。

いかがでしょうか。

Claude Codeが作ったほう（左）は、すでにある表紙画像を土台にして、文字を正確に置いた「バナー」です。

破綻はありませんし、情報も整っています。

ただ、「絵」としての魅力や物語性は、正直あまりありません。

image2.0のほう（右）は、机に積み上がった書類の中で人が空を見上げ、AIのロボットがふわりと舞い上がっていく——という場面まで含めて、ひとつの絵になっています。

「描いて」とお願いしただけで、ここまでの世界観が返ってくるのです。

人物やキャラクター、感情が乗った一枚を作りたいときは、image2.0に軍配が上がります。

これは何度並べても同じ結論でした。

見比べ②　役割の図：可愛さは image2.0、整理して伝えるなら Claude Code

次は、本文で使った「文章担当と画像担当、2つのAIが相棒になって本を作る」という図です。

image2.0のほう（右）は、鉛筆とノートを持つロボットと、絵筆とパレットを持つロボットが並んでいて、とても可愛らしく描けています。

キャラクターとしての魅力は、やはりimage2.0が得意です。

ただ今回は、この図に「どちらが文章担当で、どちらが画像担当か」という役割のラベルを、きちんと入れたい場面でした。

image2.0にお願いすれば文字を入れることもできます。

ただ、こういう整理された図解なら、Claude Codeに組み立てまで任せてしまうのも手です。

そこでClaude Codeのほう（左）です。

カードの中に、ツール名と役割の日本語が、位置もそろって読みやすく並んでいます。

可愛さでは image2.0 に譲りますが、「役割がひと目で伝わる図」としては、こちらが向いています。

見比べ③　情報を整理した図：Claude Codeに任せてもいい場面

もう一枚、「AIに任せて強いこと」と「人がコントロールすること」を対比した図でも見比べてみます。

image2.0のほう（右）は、絵としては本当にきれいです。

ロボットがたくさんの書類を生み出し、天秤をはさんで、人が一枚を選んでボタンを押す——という流れが、雰囲気として伝わってきます。

ただ、この図で本当に伝えたかったのは「量産はAI、最終判断は人」といった 具体的な項目の一覧 でした。

今回のimage2.0版は、あくまで雰囲気を描いたイラストとしてお願いしたので、その項目までは載せていません。

（もちろん、文字を入れてほしいと頼めばimage2.0でも入れられます。）

Claude Codeのほう（左）は、「量産する」「下書きをつくる」「方向の判断」「数字と事実の確認」といった項目が、そのまま文字で並んでいます。

絵の華やかさはありませんが、これは正真正銘の「情報を伝える図（インフォグラフィック）」になっています。

ここで、使い分けの目安が見えてきました。

創造的で魅力的な絵がほしいならimage2.0。きっちり整理された絵や図解がほしいなら、Claude Codeに生成まで任せてしまってもいい。

同じ「図」でも、狙いが違えば、任せる相手を変えると考えるとよさそうです。

Claude Codeのやり方が便利だった場面：既存の素材を「組む」

ここまでは「1枚の絵を作る」話でしたが、Claude Codeのやり方が本当に活躍したのは、すでにある画像を組み合わせて、比較図や並べ画像を自動で作る場面でした。

たとえば、アイコンをimage2.0で作り直したときの「修正前」と「修正後」の見比べです。

手描き風のアイコンと、刷新後のアイコンを、左右に並べています。

表紙の案を3つ並べて見比べる、という使い方もしました。

「イラスト主役の案」「数字で見せる案」「実践ノート風の案」を、それぞれ別に用意しておいて、1枚のシートに並べています。

本の中身を少しだけ見せる「立ち読み」風の並べ画像も、同じやり方で組みました。

表紙と数ページを横一列に配置して、それぞれに見出しを載せています。

これらに共通しているのは、次のような良さです。

• 日本語のテキストが崩れない：座標を指定して置くので、文字化けや欠けが起きません（今のところ崩れゼロです）
• 一瞬で、無料で、何度でも作れる：プログラムで作るので、数字を1つ直したいときも作り直しが一瞬です
• 結果が毎回同じ：生成AIのように「たまに止まる」「毎回少し違う絵になる」がありません

クオリティは残念でも、Claude Codeのこの作り方が「正確さと繰り返し」に強い理由が、調べてみてよく分かりました。

そもそも「Pillow」とは何か

では、Claude Codeはどうやって画像を作っていたのでしょうか。

調べてみると、Pillow（ピロー） という道具を使っていました。

名前は聞き慣れないかもしれませんが、仕組みが分かると使い分けがぐっと腑に落ちます。

Pillowは、Pythonというプログラミング言語で画像を「描く・切る・貼る・文字を載せる」ための部品集（ライブラリ）です。

もともとPIL（Python Imaging Library）という道具があり、その後継として広く使われています。

ここが大事なのですが、Pillow自体は生成AIではありません。

ゼロから絵を想像することはできません。

指示された図形・文字・既存の画像を、機械的に配置していくだけの道具です。

つまり、今回起きていたのは「Claude Code（AI）が、Pillowという道具を使って、画像をプログラムで組み立てていた」ということでした。

ChatGPTが絵を想像して描くのとは、まったく別の道筋だったわけです。

Pillowでできること

• 図形を描く（四角・角丸・円・線など）
• フォントを指定して、狙った座標に文字を入れる（位置がぴったりで、崩れない）
• 既存の画像を拡大・縮小・切り抜き・貼り合わせする（複数枚を1枚に組むモンタージュ）
• 影を付ける、半透明に重ねる、といった簡単な加工
• 同じ処理を何十枚にも一括で適用する（量産）

仕組みのイメージ

イメージとしては、「まっさらなキャンバスに、座標を指定して部品を1つずつ置いていく」感覚です。

だからこそ、思いどおりの位置・大きさ・色に「正確に」仕上がります。

その代わり、「いい感じに描いておいて」という曖昧なお願いは効きません。

置く場所と大きさを、こちらが決めてあげる必要があります。

挿絵のクオリティが残念だったのは、まさにこの「絵を想像する力はない」という性質のためでした。

得意なことと、苦手なこと

整理すると、こうなります。

• 得意：正確な合成、比較図、表、図解の骨組み、文字入れ、量産、そして「毎回同じ結果」という再現性
• 苦手：人物やキャラクターのイラスト、質感の表現、「なんとなく雰囲気のある絵」

image2.0 と Pillow は、何が「別ベクトル」なのか

2つを並べると、違いは「絵を想像するか／指示どおりに組むか」に集約されます。

• image2.0（ChatGPTの画像生成）：絵を「想像して描く」タイプ。創造的で魅力的なイラストが得意。
• Pillow（Claude Codeが使っていた道具）：絵を「指示どおりに組む」タイプ。正確・高速・無料で、結果が毎回同じ。ただし、ゼロから絵を想像することはしない。

ひとつ、たとえ話をさせてください。

image2.0は「絵の上手いイラストレーター」のような働き方です。

「こんな雰囲気で」とお願いすると、発想の自由さを活かして、素敵な一枚を描いてくれます。

Pillowを使うClaude Codeは「設計図どおりに正確に組み上げる」ような働き方です。

絵を想像することはできませんが、「ここに、この大きさで、この文字を」と決めれば、寸分違わず組み上げます。

何度やっても、まったく同じ精度で仕上がります。

どちらが優れている、という話ではありません。

頼みたい仕事が違うのです。

使い分けのまとめ：AIに画像を任せたいとき

今回の見比べで、私の中の基準はこう整理できました。

• 絵を「想像して描いてほしい」とき（アイキャッチ、キャラクター、情緒的なイラスト）→ image2.0のような画像生成AI
• 既存の素材を「正確に組む・並べる・文字を載せる」とき（比較図、Before/After、案の並べ、表、インフォグラフィック）→ Pillowのようなプログラムでの組み立て

Claude Codeが用意してくれた挿絵は、絵としては残念でした。

けれど、その裏側を調べたことで、「AIに画像を任せる」と言っても道筋がまったく違う、ということがよく分かりました。

絵の魅力では画像生成AIに敵いませんが、正確さと「止まらない安定感」では、プログラムでの組み立てにしっかり良さがあったのです。

どちらか一方だけ、と決める必要はありません。

絵は画像生成AIに、正確な組み立てはプログラムに。

その2枚看板でいくのが、いちばんラクだと感じています。

おわりに

あなたの手元にも、「毎回この画像を、少しだけ差し替えて作り直している」という作業はないでしょうか。

比較画像、料金表、Before/After、複数案の並べ——こういった「正確さと繰り返し」が求められる画像は、実はプログラムで自動化できる余地が大きい部分です。

逆に、記事の顔になるイラストは、画像生成AIに任せたほうが早くて魅力的に仕上がります。

「うちの場合、どこをAIに任せて、どこを自動化できるんだろう？」——そう思われたら、いちど棚卸しをしてみるところから始めてみてください。

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今日の見比べが、あなたの画像づくりの使い分けのヒントになればうれしいです。

最後まで読んでいただき、ありがとうございました。