ConoHa AI Canvasでアプリ素材を作る実践手順｜商用利用の判断基準とプロンプト定型テンプレ

結論：素材コストは下がるが、商用可否は「サービス」ではなく「モデル」で決まる

個人開発でいちばん地味に時間を食うのが、アプリアイコン・ストア掲載画像・OGP画像の用意である。外注すれば数万円、自分で描けば数時間。ここをAI生成に置き換えると、初期リリースの素材準備は現実的に1〜2時間まで縮む。

ただし最初に押さえるべき前提がある。ConoHa AI Canvasを契約したこと自体が商用利用の許可にはならない。AI Canvasは Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111）系の環境をブラウザから使えるようにしたGPUクラウドであり、生成物の権利関係は「そこに載せて動かすモデルのライセンス」に従う。この切り分けを最初に理解しておかないと、リリース後に素材を全部作り直すことになる。

なぜAI Canvasを選ぶのか：ローカル構築を丸ごと省ける

Stable Diffusion系をローカルで動かす場合、GPU・CUDA・PyTorchのバージョン整合で半日溶けることが珍しくない。AI Canvasの実利は次の3点に集約される。

項目	ローカル構築	AI Canvas
環境構築	ドライバ・依存解決が必要	ブラウザから即利用
初期費用	GPU購入（数万〜数十万円）	月額/時間課金
使わない月	資産が遊ぶ	停止して抑制できる
モデル追加	自由	ストレージ範囲で追加可

料金プラン・GPU種別・ストレージ容量は改定されることがあるため、契約前に必ず公式の最新情報を確認してほしい。とくに「時間課金なのか常時課金なのか」は、月数回しか使わない個人開発者にとってコスト差が大きい部分である。

商用利用のチェック手順（ここを飛ばさない）

実務では次の順で確認する。

サービス側の利用規約：AI Canvas自体の禁止事項（第三者権利侵害、公序良俗など）を読む
モデルのライセンス：SDXLベースは CreativeML Open RAIL++-M 系が多いが、派生・マージモデルには「非商用のみ」「クレジット表記必須」のものが混在する
LoRA・VAE・埋め込み：本体が商用可でも追加パーツが非商用ということがある。全部個別に確認する
配布元の記載日：ライセンスは後から変更されることがあるため、ダウンロード時点の記載をスクリーンショットで残す

この4点は assets/LICENSES.md のようなファイルにモデル名・配布URL・ライセンス名・確認日を書いて、リポジトリに残しておくとよい。数ヶ月後の自分が確実に忘れるからだ。

他サービスとの費用感や商用条件の比較はAI画像生成の商用利用と料金を比較：個人開発のアイキャッチ・アイコン素材はどれで作るかにまとめてあるので、選定段階ならそちらも併読してほしい。

実践手順：アイコン→ストア画像→OGPの順で作る

順番には理由がある。アイコンで世界観（色・形状・質感）を固定してから展開すると、素材間のトンマナが自然に揃う。

手順1：アイコン原画を1024pxで量産する

解像度：1024×1024（正方形）
Sampling steps：25〜30、CFG Scale：6〜8 から調整
Batch count を上げて一度に8〜16枚出し、良いものだけ残す

アイコンは縮小して視認できるかが全て。生成直後に64px相当まで縮めて確認する癖をつける。

手順2：ストア掲載画像はAI生成を「背景」に限定する

スクリーンショット本体はAIで作ってはいけない。実画面と異なる表示はストア審査でリジェクト対象になり得る。AIに任せるのは背景・装飾フレーム・グラデーションのみとし、実機スクショと訴求テキストは後段で合成する。

手順3：OGPは1200×630で構図に余白を作る

SNSカードは中央がトリミングされる場合がある。文字を載せる想定なら、生成時点で中央部を意図的に空けたプロンプトにしておく。

コピペで使うプロンプト定型テンプレ

以下をテキストファイルで持っておき、{{ }} の部分だけ差し替えて使う。

# --- アプリアイコン ---
Positive:
app icon, {{主題: a friendly robot / a leaf / a coffee cup}},
flat vector style, minimal, bold silhouette, centered composition,
solid {{背景色: deep navy}} background, soft gradient, rounded shapes,
high contrast, no text, 1:1 square, clean edges

Negative:
text, letters, watermark, logo, signature, realistic photo,
cluttered, busy background, drop shadow, low contrast, blurry

# --- ストア掲載画像の背景 ---
Positive:
abstract gradient background, {{ブランド色: teal and purple}},
subtle geometric shapes, soft bokeh light, wide empty center space,
modern UI presentation backdrop, no text, no device mockup

Negative:
text, ui elements, smartphone, hands, people, watermark, noise

# --- OGP画像 ---
Positive:
wide banner illustration, {{テーマ: productivity tools}},
flat design, muted pastel palette, left-side visual focus,
large empty area on the right for text overlay, 1200x630 aspect

Negative:
text, typography, watermark, cropped subject, dense composition

ポイントは no text を必ずNegativeに入れること。画像生成モデルは日本語はもちろん英字も崩れた形で描き込むため、文字は後段のツールで載せる方が確実である。

生成後のサイズ展開はスクリプトで一発

1024pxの原画から各サイズを作る作業は手でやらない。ImageMagickで済む。

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
SRC=${1:?usage: gen-icons.sh source.png}
OUT=dist/icons
mkdir -p "$OUT"

# iOS App Store / Google Play / favicon 用
for size in 1024 512 180 120 64 32; do
  magick "$SRC" -resize "${size}x${size}" "$OUT/icon-${size}.png"
done

# OGP は横長にクロップして書き出す
magick "$SRC" -resize 1200x630^ -gravity center -extent 1200x630 "$OUT/ogp.png"
echo "generated:"; ls -1 "$OUT"

アイコンにアルファチャンネルが残っているとApp Store Connectのアップロードで弾かれるため、提出用は -background white -alpha remove -alpha off を挟んで平坦化しておくと安全である。

OGP画像を静的サイトで配信する場合の設定はAstroでやるべきSEO対策まとめ｜静的サイトで検索流入を伸ばす設定側にまとめている。

正直に書いておく注意点とデメリット

GPU課金は使った分だけ確実に乗る：起動しっぱなしの放置が最大の事故要因。作業後の停止をルーチン化する
既存キャラ・実在ロゴの混入リスク：学習データ由来で見覚えのある意匠が出ることがある。ストア提出物は画像検索で類似チェックしてから使う
ブランドの一貫性は出にくい：同じプロンプトでもseedが変われば別物になる。採用した画像のseed・モデル名・プロンプトは必ず記録する
文字入りバナーは苦手：日本語テキストは実用にならない。合成前提で設計する
審査での説明責任：AI生成であること自体は問題になりにくいが、素材の権利根拠を説明できる状態にしておく

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まとめ

ConoHa AI Canvasは「環境構築を飛ばして画像生成に入れる」点で個人開発と相性が良い。一方で商用利用の可否はサービス側ではなくモデル側のライセンスで決まるため、モデル・LoRA単位での確認とその記録が必須になる。

進め方はシンプルだ。アイコンで世界観を固定し、ストア画像は背景のみをAIに任せ、OGPは余白付きで生成する。あとはImageMagickでサイズ展開して終わり。プロンプトはテンプレ化して手元に置き、採用素材のメタ情報を残す運用にしておけば、2本目以降のアプリではこの工程が30分で終わるようになる。料金体系や提供スペックは変わりやすいので、契約前には必ず公式の最新情報を確認してほしい。