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日本語の文字を描ける画像生成AIは?21モデルを比較

路地のラーメン店と京都の夏祭りポスターを題材に、日本語の文字を比較した。写真らしさが高くても、店名や日時が間違っていれば実用には使いにくい。この表は二つの課題での文字の再現性を示すもので、画像生成モデル全体の能力ランキングではない。

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日本語の文字を描ける画像生成AIは?21モデルを比較

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路地のラーメン店と京都の夏祭りポスターを題材に、日本語の文字を比較した。写真らしさが高くても、店名や日時が間違っていれば実用には使いにくい。この表は二つの課題での文字の再現性を示すもので、画像生成モデル全体の能力ランキングではない。

一つ目は「ラーメン 月光」「営業中」「しょうゆ 900円」を含む東京の店先。二つ目は「夏まつり 2026」と花火大会の日付を含むポスターだ。店や催しは架空の設定であり、900円はプロンプト内のメニュー価格で、生成サービスの利用料金ではない。

2026年10月24日のAPIテスト。日本向けに作成した同じ二つのプロンプトを21モデルで比較した。文字の0-10点評価は記録済みの目視評価、USDの費用はAPI応答に記録された実測値で、月額料金やメーカー公式価格ではない。各モデル二枚という小さな標本である。

日本語の文字の結果

店の看板では21モデル中14モデルが文字を正しく描いた。一方、Bria FIBOはローマ字化や別の文字への置き換えがあり、二つの課題の平均は1/10だった。漢字が多いほど必ず失敗するという単純な結果ではない。平均だけでなく、二つの個別スコアを見ると違いを確認しやすい。

モデル 文字 /10 平均費用 USD 個別点
gpt-image-2-5-flare 9 0.0383 9, 9
qwen-image-2-1-pro 9 0.04 9, 9
qwen-image-2-1-turbo 9 0.0141 9, 9
gpt-image-2-5-sunburst 9 0.0383 9, 9
muse-image 9 0.01 9, 9
flux-3-image 9 0.048 9, 9
ernie-image 9 0.0186 9, 9
grok-imagine-image-2-0 9 0.06 9, 9
nano-banana-2-1 8.5 0.0337 8, 9
seedream-5-0-flash 8.5 0.0193 9, 8
qwen-image-3-0-pro 8.5 0.04 8, 9
riverflow-2-5-fast 8.5 0.0325 8, 9
ideogram-4-5 8 0.2 7, 9
krea-2-turbo 8 0.0037 7, 9
luma-uni-1 8 0.0404 8, 8
recraft-v4-1 7.5 0.035 6, 9
qwen-image-3-0 7.5 0.03 9, 6
recraft-v4-1-flash 6.5 0.007 4, 9
flux-3-image-klein 6.5 0.0031 9, 4
wan2-7-image 5 0.03 3, 7
bria-fibo-2-0 1 0.04 1, 1

実際のチラシでは、背景を生成してから確定した文字を別に組む方法が扱いやすい。生成された文字をそのまま使う場合は、店名だけでなく、小さな価格、日付、追加された情報まで確認したい。高解像度化しても誤字そのものは修正されない。二枚の成功例から、あらゆる日本語を正確に描けるとは判断できない。

使用したプロンプト

Photo of a small ramen shop in a narrow Tokyo alley at night. Large wooden sign with the Japanese text "ラーメン 月光", a red paper lantern with "営業中", and a small menu board "しょうゆ 900円".
Poster for a fictional summer festival in Kyoto, fireworks over a river and yukata silhouettes. Title in Japanese: "夏まつり 2026". Subtitle: "花火大会 8月15日 19時から".

確認用の作例

gpt-image-2-5-flare - ja
gpt-image-2-5-flare - 24.10.2026
muse-image - ja
muse-image - 24.10.2026
bria-fibo-2-0 - ja
bria-fibo-2-0 - 24.10.2026
wan2-7-image - ja
wan2-7-image - 24.10.2026

データと方法

看板やポスターを選ぶときの見方

最初に、必ず一致させたい情報と、変化してもよい見た目を分けてください。店舗名、価格、営業時間は正確である必要があります。一方、壁の色、照明、小物の配置などには余地を残せます。写真として魅力的でも、店名が変わっていれば実際の案内には使えません。画像全体の美しさと、文字列の正確さを別々に判断することが重要です。

表の平均だけでなく、個別の評価も確認してください。ここで使ったのは異なる場面のプロンプトであり、同じ条件を大量に繰り返した試験ではありません。大きな看板の文字が読めても、細かい説明が並ぶ場面では崩れる可能性があります。自分の用途に近い場面を選び、掲載した元の画像と指示文を照らし合わせると、平均値だけでは見えない違いを判断しやすくなります。

公開前に行いたい文字の確認

  1. 表示したい文章を別の文書に保存します。漢字、ひらがな、カタカナ、数字、句読点も含めて、その文書を確認用の基準にします。
  2. 最も大きな見出しから一文字ずつ比較します。読みが近い別の漢字や、形が似ているだけの文字を見逃さないようにします。
  3. 次に小さな説明文を確認します。見出しが成功していても、営業時間や商品の説明まで正しいとは限りません。
  4. 指示していない文字が追加されていないか調べます。装飾のつもりで入った小さなラベルが、実際には誤った情報になる場合があります。
  5. 使用する予定の表示サイズでも確認します。拡大した画面で読める文字が、スマートフォンの一覧表示や印刷した小さな部分では読めなくなることがあります。
  6. 正確さが優先される仕事では、画像だけを生成し、文字は編集可能なレイヤーで後から配置する方法も検討します。修正のたびに背景まで再生成する必要がなくなります。

この確認手順は読者向けの提案です。掲載した画像の後に追加実験を行ったという意味ではありません。また、文字が正しく読めることだけで、広告としての効果や印刷品質まで評価できるわけではありません。使用目的ごとに必要な確認を分けると、今回の比較が答えている範囲も明確になります。

費用の数字から分かることと分からないこと

表に示した金額は、このデータセットで記録したAPI呼び出しの実費です。月額契約の料金や、メーカーがあらゆる設定に対して保証する価格ではありません。解像度、パラメーター、その後の料金改定によって実際の請求額は変わり得ます。実務の予算では、不採用になった試行と、手作業で確認・修正する時間も別に考える必要があります。

したがって、一回の呼び出しが最安のモデルが、完成したポスターの総費用でも必ず最安になるとは限りません。この比較では、完成品を得るまで何回の修正が必要かという統計は取っていません。表の費用と文字の評価を組み合わせれば候補は絞れますが、未計測の成功率や制作時間を数値として補ってはいけません。

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結果を一般化しすぎないために

今回の場面だけでは、すべての書体、縦書き、長文、商品パッケージ、看板の素材を代表できません。同じ日本語でも、文字数や文字の大きさ、背景とのコントラストが違えば要求は変わります。ここでの評価は、実際に示した指示と出力の組み合わせについての観察として読んでください。モデル全体の能力に対する万能の順位ではありません。

継続的な制作に使う場合は、次の段階として、自分の業務でよく使う文章を集めた確認用セットを作る方法があります。店舗名、案内文、数字を含む表示など、実際の用途を反映させ、同じ判定基準で候補を比較します。ただし、これは今後の検証方法の提案であり、このページで既に実施した試験の一部ではありません。追加検証を行う際には、日付、設定、費用、出力を記録し、今回の結果とは区別して管理してください。

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