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コンテンツマーケティングやオウンドメディア運営において、記事の中身と同じくらい重要なのが「サムネイル（アイキャッチ画像）」です。
しかし、専任のデザイナーがいないチームでは、1枚の画像作成に数十分以上かかったり、デザインのクオリティが安定しなかったりと、多くの担当者が頭を抱えています。
「もっと手軽に高品質なサムネイルを作りたい」
「Microsoft Copilotが画像生成に強いと聞いたけれど、実務でどこまで使えるのか知りたい」
そんな悩みを持つ方に向けて、本記事ではMicrosoftの生成AIサービスであるMicrosoft Copilotを活用したサムネイル作成の実力を徹底検証します。
実際に、サムネイルのタイトル差し替えと、ゼロからのサムネイル作成を行い、リアルな性能をご紹介するので、参考にしてみてください。
本記事は、主に以下のような方におすすめです。
最大の特徴は、OpenAI社の高性能な画像生成モデルを搭載しており、テキスト（プロンプト）で指示を出すだけで高品質な画像を生成できる点です。
サムネイル作成に非常に便利ですが、利用時にはポイントもあります。
■概要
フォームで受信した画像ファイルなどを、一つひとつ手作業でサムネイルに変換し、関係者に共有する作業は手間がかかるのではないでしょうか。このワークフローを活用すれば、フォームが送信されるとCloudConvertのAPIを利用して自動でサムネイルを作成し、Slackへ送信する一連のプロセスを自動化できます。ファイル変換や共有に伴う手作業をなくし、迅速で正確な情報共有を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
■注意事項
それでは、ここからは実際にMicrosoft Copilotを使って、コンテンツ制作の現場でよくある「サムネイル作成」のタスクを試していきます。
今回は、多くの担当者が直面する「既存画像の修正」と「新規画像の作成」の2パターンで検証を行いました。
今回の検証では、誰でも手軽に導入できる環境を想定し、以下の条件で行っています。
検証ポイント：
検証ポイント：
1.画像生成機能を選択
チャット画面を開き、「＋」マークから「画像の生成」を選択します。
検証1では、「画像またはファイルを追加」から原本となるサムネイルを添付します。
2.プロンプトを入力して送信
検証プロンプトを入力して送信します。
「次の画像を作成してください」という箇所は、画像の生成機能を選択すると自動で入力されます。
【検証1プロンプト】
添付した画像にある現在のテキストを消去し、代わりに「【Microsoft CopilotでPDF要約！】使い方やChatGPT・Geminiとの比較検証」という文字を読みやすいフォントで中央に配置してください。
【検証2プロンプト】
あなたは経験豊富なプロのグラフィックデザイナーです。
構成は、画面の左側に信頼感のある30代の日本人ビジネスマンがノートパソコンを前に微笑んでいる姿を配置し、画面の右側には「AIの新常識」という大きなロゴを配置してください。
また、「Microsoft Copilotで爆速！最新のAIビジネス活用術」というタイトルを画面の下側に配置してください。
全体的なスタイルは写実的な写真風を想定し、背景は少しぼかした都会的なオフィスとします。
アスペクト比は16対9で作成してください。
まずは、既存のブログ記事のアイキャッチ画像をアップロードし、タイトルの文字だけを書き換える検証を行いました。
これができれば、過去記事のリライトや、テンプレートの使い回しが劇的に楽になります。
生成結果を以下の検証ポイントで評価しました。
今回の検証では、残念ながらフレームデザインが崩れてしまう結果となりました。
しかし、ここで注目すべきは「画像全体が別物にはならなかった」という点です。
生成AIが登場した初期の頃は、画像の一部修正を指示しても、AIが勝手に解釈して全く異なるイラストに書き換えてしまうことが頻繁にありました。
それに比べれば、現在のMicrosoft Copilotは「元の画像の雰囲気を保つ」という点において、確実に進化しています。
現状では、厳密なブランドガイドラインがあるデザインの修正には向きませんが、個人のブログや、デザインの許容範囲が広いSNS投稿用であれば、許容できるレベルに近づきつつあります。
「実用化まであと一歩」という手応えを感じさせる結果であり、今後のアップデートで細部維持の精度が向上すれば、ノンデザイナーの救世主になることは間違いありません。
今回の検証で最も惜しいと感じたのが、タイトルの書き換え精度です。
正確に文章を反映できたものの、配置が原本から微妙にズレてしまいました。
この結果から、現時点では「文字の調整がいらないレベルの完璧な修正」を期待するのは時期尚早と言えます。
しかし、評価すべき点も多々あります。
これまでの画像生成AIは、アルファベットは得意でも、ひらがな・カタカナ・漢字が混在する日本語の文章を入力すると、文字化けすることが一般的でした。
今回、全ての文字が明瞭なフォントで生成されています。
さらに、元画像に合わせてタイトルを自然な箇所で区切り3行に調整しようとする「AIなりの工夫」も見られました。
これはAIが単に文字をコピペしているのではなく、画像内のコンテキスト（文脈）を理解して再構築しようとしている証拠です。
簡単な修正であれば成功する確率も高いため、何度か再生成を試みる価値は十分にあります。
Webメディア運営者が最も注意すべき点が、この「アスペクト比（画像の縦横比）」の問題です。
今回はブログやSNSで利用される「1200 x 630（1.91：1）」サイズの画像を元にしたにもかかわらず、出力された画像はデジタルカメラの写真などで一般的な「1536 x 1024（3：2）」に強制的に変更されました。
これは、Microsoft Copilotが、入力画像のサイズを厳密に守るよりも、AI自身が学習データに基づいて「最も高品質に描画できるサイズ」を優先して出力する仕様になっているためだと考えられます。
この結果から、そのまま使うと画像の上下が切れたり、左右に余白ができたりする可能性があります。
Microsoft Copilotを導入する場合は、生成された画像をCanvaやPhotoshopなどの外部ツールでトリミングする工程が必須になります。
次に、YouTubeのビジネス系動画を想定し、ゼロからサムネイルを作成しました。
「人物」「具体的なタイトル」「背景」「アスペクト比」という複数の要素を一度に指示し、AIがどこまで理解できるかを試します。
