はじめに：「AIに自分の絵を覚えさせたい！」と思ったあなたへ
「AIでイラストは作れるけど、なんか自分の絵柄と違う…」
「オリジナルのスタイルをAIに覚えさせたいけど、やり方がわからない」
近年の画像生成AI（Stable Diffusion、Midjourney、DALL·Eなど）を使えば、簡単にイラストを作ることができます。
でも、「自分の絵柄を再現したい」「オリジナルの世界観を学習させたい」と思ったとき、AIに学習させる方法が気になりますよね。
この記事では、「ai イラスト 学習させる方法」という検索意図に応え、個人でもできるAIイラストの学習手法をわかりやすく解説します！
そもそも「AIにイラストを学習させる」とは？
AIに画像を学習させることは「ファインチューニング（微調整学習）」や「LoRA（Low-Rank Adaptation）」、「DreamBooth」と呼ばれます。
✅ 目的は？
- 自分の絵柄やキャラをAIに覚えさせ、似たスタイルの絵を自動生成させる
- 商業用途・同人誌表紙・挿絵などで一貫したビジュアルを作る
AIにイラストを学習させる主な方法【3選】
方法①：LoRA（Low-Rank Adaptation）での学習
✔ 概要
Stable Diffusionベースの学習法で、10〜20枚の画像から学習モデルを作成。
「〇〇風のスタイル」というタグで呼び出すことが可能。
✔ 必要なもの
- 学習用画像（10〜30枚程度）
- Google Colab（無料またはPro）
- LoRA学習スクリプト（人気のAUTOMATIC1111やkohya_ss）
✔ メリット
- データが少なくてもOK
- 自分専用のスタイルモデルが作れる
- WebUIで簡単に反映できる
方法②：DreamBoothによる学習
✔ 概要
より深い学習が可能で、特定のキャラやスタイルを忠実に再現可能。
ただし計算資源と作業時間はLoRAより多め。
✔ 準備するもの
- 学習画像（20〜100枚）
- Google Colab Pro推奨（VRAM消費大）
- DreamBooth対応スクリプト
✔ メリット・デメリット
- より精度の高い再現が可能
- 画像ごとの命名や前処理がやや複雑
方法③：プロンプト＋リファレンス画像での簡易再現（学習ではないが有効）
✔ 概要
AIにリファレンス画像（参考画像）を渡して「この絵柄で描いて」と指示する簡易的な方法。
MidjourneyやBing Image Creator、DALL·Eなどで対応。
✔ メリット
- 手軽に試せる
- 学習不要、即日でOK
✔ デメリット
- 完全には再現できない
- 同じ構図・表情になりやすい
実際にLoRAで学習させる手順（Google Colab使用）
- 学習画像を用意
→ PNGまたはJPEG、同じ解像度に統一すると精度UP
→ キャラのポーズや表情はなるべくバリエーション豊かに - Google Driveにフォルダ作成＆アップロード
→ 「lora_training」など分かりやすい名前で - ColabでLoRA学習用ノートブックを開く
→ 例：kohya_ss LoRA - パラメータ設定（学習ステップ、学習率など）
- 学習スタート！（数時間〜半日ほど）
- 完成したLoRAファイルをStable Diffusionに読み込む
→ 「lora:ファイル名:1.0」のようにプロンプトに記述
学習時の注意点・著作権は大丈夫？
✅ 自分の作品なら基本OK
ただし、他人の絵柄・キャラを学習させて販売や公開するのはNG。
商業利用を考える場合、以下に気を付けましょう：
- 学習素材の著作権を自分が持っていること
- 第三者の画像や版権キャラを学習させないこと
- 商用利用時は、AI出力物であることを明記する場合もある（プラットフォーム規約次第）
まとめ：「AIにイラストを学習させる」は個人でも可能！正しく安全に楽しもう
- 自分のイラストスタイルをAIに学習させるには、「LoRA」や「DreamBooth」が有効
- 環境構築は少し手間だが、Google Colabを使えば無料で挑戦可能
- 学習素材は自作 or ライセンス確認済の画像を使うことが絶対条件
- 手軽に始めたいならリファレンス画像×プロンプトでもOK
✅ 今すぐできるアクション
- 自分の絵柄の代表的な画像を10〜30枚ピックアップ
- Google Driveにまとめてアップロード
- 「LoRA 学習 Colab」でノートブックを探して試してみよう！
ご希望があれば、初心者向けLoRA学習ガイドPDFやプロンプトテンプレート集もご提供できます。お気軽にお申し付けください！