ChatGPTで作ったLP画像は、文字だけ修正できるのか

前回、ChatGPT の画像作成で架空シャンプーの LP 画像を作ってみたところ、一発目としてはかなり高い品質の画像が出てきました。

商品名、キャッチコピー、価格、CTA、口コミ、悩み訴求まで入っていて、日本語もかなり自然。美容系や化粧品系の LP ラフとしては、十分に「ビジネスで使える段階に近づいてきた」と感じる結果でした。

ただし、実務で本当に大事なのはここからです。

クライアントワークでは、初稿がどれだけ良くても、ほぼ必ず修正が入ります。
そこで今回は、前回生成した LP 画像に対して「コピーだけ変更したい」と指示してみました。

結論から言うと、AIとしてはかなり賢い反応でした。
でも、制作実務の「文字だけ直したい」という目的には合いませんでした。

変更したかったのは、コピー1カ所だけ

今回変更したかったのは、メインコピーの一部だけです。

変更前は、次のコピーでした。

朝、髪がまとまるだけで、1日が少しやさしくなる。

これを、次のコピーに変えたいと指示しました。

夜、寝る前のケアから解放され、翌朝自然と髪がまとまる。

こちらの意図としては、あくまでコピー変更のテストです。

前回の LP 画像の雰囲気、構成、商品ボトル、価格訴求、口コミ、全体レイアウトはできるだけそのままにして、メインコピーだけ差し替えられるのかを見たかったわけです。

Before：前回の生成LP画像

まず、前回出てきた画像がこちらです。

Before: 前回生成されたLP画像

ファーストビューとして、かなり完成度があります。

商品ボトル、モデル、ラベンダー、泡、価格訴求、CTA がまとまっていて、「ナイトリペアシャンプー」の世界観も分かりやすい。もちろん細部の確認は必要ですが、初回提案のラフとしてはかなり強い画像です。

After：コピー変更を依頼した結果

そして、同じチャットの続きでコピー変更を依頼した結果がこちらです。

After: コピー変更指示後に生成されたLP画像

見て分かる通り、コピーは反映されています。

ただし、変わったのはコピーだけではありません。

画像全体の縦横比が変わった
ファーストビューの構成が変わった
モデルのポーズや場面が変わった
商品ボトルの見せ方が変わった
価格訴求やCTAの見た目も変わった
下層セクションの構成も作り直された

こちらの意図は「文字だけ変えたい」でしたが、ChatGPT は新しいコピーの意味をくみ取り、LP 全体を再設計する方向へ動いたように見えます。

これは単純な失敗ではない

ここがおもしろいところです。

今回の結果は、単純に「失敗した」と言い切るには少し違います。

むしろ、新しいコピーから意図を読み取り、ビジュアル全体を作り変えたこと自体はかなりすごいです。

変更後のコピーは、「夜、寝る前のケアから解放され」「翌朝自然と髪がまとまる」という内容です。すると生成画像も、前回よりさらに「夜」「睡眠」「ベッド」「寝ている間のケア」という方向に寄りました。

つまり AI は、単に文字を置き換えたのではなく、コピーの意味に合わせて LP 全体の世界観を再構成したわけです。

これは広告制作の発想としては、かなり自然です。
でも、今回やりたかった作業とは違います。

AIとしては優秀。でも制作修正としては困る

制作現場での修正依頼には、いくつか種類があります。

たとえば、

コピーだけ変えたい
価格だけ変えたい
ボタン文言だけ変えたい
写真だけ差し替えたい
全体の方向性から見直したい

これらは、すべて違う修正です。

今回こちらが求めていたのは、1つ目の「コピーだけ変えたい」でした。
しかし ChatGPT が返してきたのは、どちらかというと「全体の方向性から見直した」画像です。

この違いが、生成画像をビジネスで使うときの落とし穴になります。

やりたいこと	実際に起きたこと
メインコピーだけ差し替えたい	LP全体が作り変わった
前回の良かった部分を残したい	構成や写真まで変わった
修正前後を比較したい	別案として比較する形になった
納品データとして調整したい	画像1枚なので細部の固定が難しい

画像1枚のままだと、修正指示に弱い

この問題の本質は、ChatGPT だけの問題ではありません。

画像生成AIで作った LP は、見た目としては1枚の完成画像です。
しかし、制作データとして見ると、レイヤーが分かれていません。

通常のデザイン制作なら、

背景
商品画像
人物写真
装飾
見出し
価格
CTAボタン
口コミ
注意書き

といった要素が、Figma や Photoshop、Canva、HTML/CSS などで分かれています。

だから「価格だけ変える」「ボタン文言だけ変える」「キャッチコピーだけ変える」ができます。

一方、生成画像を1枚の画像として扱うと、AI はその画像全体を再解釈して描き直します。結果として、指定した文字以外の部分まで変わりやすくなります。

業務で使うなら、最初からレイヤー分けを前提にしたい

今回の実験から分かるのは、生成画像をそのまま納品物にしようとすると、あとで修正にハマりやすいということです。

特に LP やチラシのように、文字情報が重要な制作物では注意が必要です。

業務で使うなら、最初から次のように分けた方がよさそうです。

AIで世界観や背景、商品イメージを作る
キャッチコピーや価格、CTAは別レイヤーで配置する
実際の納品物はFigma、Canva、Photoshop、またはHTML/CSSで組む
修正が入りそうな文字は、画像に焼き込まない
AI生成画像は「完成品」ではなく「素材」または「方向性ラフ」として使う

こうしておけば、コピー変更や価格変更が入っても、画像全体を作り直さずに済みます。

Codexでやるなら、発想が少し変わる

同じことを Codex に頼むなら、画像を再生成するより、制作データとして分解する方向に持っていく方が現実的です。

たとえば、

元画像から文字部分を避けて背景素材として使う
HTML/CSSでLPのファーストビューを再現する
テキストはブラウザ上の文字として配置する
ボタンや価格は編集可能な要素として作る
必要なら画像の一部だけを素材化する

という進め方です。

これは「AIで1枚画像を直す」のではなく、「AI生成画像を参考に、修正に耐えるLPデータへ作り直す」考え方です。

おそらく実務では、この方向の方が安全です。

まとめ

ChatGPT で作った LP 画像は、コピー変更の意図をくみ取って、かなり自然に作り直してくれました。

ただし、今回やりたかったのは「新しいLP案を作ること」ではなく、「前回のLP画像のまま、文字だけ差し替えること」です。

ここに、生成画像を業務で使うときの大きな注意点があります。

AI は、良い案を作るのはかなり得意になっています。
でも、制作現場で必要な「この部分だけ直す」「他は変えない」「修正履歴を保つ」という作業は、画像1枚のままだとまだ難しい。

だから、生成画像を納品物に近づけるなら、最初からレイヤー分けを前提にする。
これが、あとでハマらないための重要なポイントになりそうです。