同じプロンプトなのに世界が変わる、ChatGPT・Gemini・(M365)Copilotで画像生成おけるAIの解釈差を検証

ChatGPT、Gemini、Copilotで同一プロンプトを用いた画像生成結果を比較検証。モデル間の解釈の違いや癖を、出力結果から考察する。

• ChatGPT、Gemini、Copilot（M365 Copilot含む）で同一プロンプトを用いた画像生成の解釈差を検証している。
• 同じ指示でもモデルごとに解釈や表現形式が異なり、AIの確率的生成という本質を理解する上で比較検証は有効である。
• 風景やポスター作成のプロンプトで、構図、情報量、抽象度、色彩などの違いからモデルのアプローチ差を観察している。
• 特にイベント告知ポスターでは、レイアウト、文字要素、デザイン文脈の理解度といった点で各モデルの特性が顕著に表れた。
• プロンプトの細かな指定に対し、各AIモデルがどのように視覚的構成、文脈、目的、スタイルを統合して描写するかの違いが示されている。