今日は急遽客先での打ち合わせで終日留守にしていた前野です。このクライアント様は我が家から電車だと片道2時間以上かかるため、今日は車移動となりましたが、車を利用したおかげで、予定外の追加打ち合わせにタイムリーに参加することができ、なんと新たな改修のご案件を頂くことができました。

さて、先日山下が構築したRAGのプロジェクトも先週無事にリリースとなりましたが、技術ネタは読み手にとって内容がチンプンカンプンになりがちです。そこで、今回はNano Banana 2を使って読み手に優しく記事を紹介するチャレンジを行ってみました。

Nano Bananaで解説画像を作る

Nano Bananaの解説はさすがに不要かと思いますが、Googleが得意とする画像生成系のAIで、無償版のNano Bananaの他に、有料版のNano Banana Proや、今回使うNano Banana 2があり、今や誰でも使うNotebookLMにもこの技術が活用されています。

NotebookLM含め、先代のNano Bananaは日本語の文字が入ると途端に文字化けするリスクが高くなりますので、対処法として、日本語を入れてもらう際の指示に「この文章を入れて」とカギ括弧を入れることで文字化けリスクを最小に抑えることはできますが、そのような面倒な考慮が不要なのもこのNano Banana 2の特徴です。

実際に作ってみる（下地作り編）

元となる記事として今回は山下の記事を採用し、Nano Bananaが活用できるよう3コマ漫画用に記事を要約してもらうところがスタートラインです。今回はSuperset経由でClaude Codeを使いました。

以下の内容を元に3コマ漫画を作りたいと思います。プロンプトを考えて

→　構想した3コマ漫画のストーリーと画像生成プロンプト。（以下思考内容）
The user wants to create a 3-panel manga based on the document about low-cost RAG construction on AWS. Let me think of a good narrative for the 3 panels.

The document is about building RAG (Retrieval-Augmented Generation) systems on AWS using Knowledge Bases for Amazon Bedrock and S3 Vectors at low cost.

A good 3-panel manga concept:

Panel 1: Problem setup – An engineer is overwhelmed/worried about building a RAG system, worried about costs Panel 2: Discovery/Solution – They discover AWS Knowledge Bases + S3 Vectors approach, starting small with PoC

Panel 3: The PoC succeeds, the engineer celebrates finding a cost-effective solution that actually works, and they’re ready to move forward with production deployment.

Now I’m thinking through how to translate these narrative beats into manga-style visual prompts that capture the emotional arc—starting with the engineer’s initial concern about expenses, moving through the discovery moment, and landing on that satisfying resolution where everything clicks into place.

webnation.co.jp の読者層に合わせた、技術系ブログらしい3コマ案とプロンプトです。

3コマのストーリー構成

コマ1「依頼」　上司から「社内ナレッジ検索、RAGで作って」と言われたエンジニア。ノートPCを開いてベクトルDBの料金ページを見て青ざめる。「高っ…PoC段階でこの費用は無理だ」

コマ2「発見」　S3 VectorsとKnowledge Bases for Bedrockのドキュメントを見つけ目を輝かせる。「ストレージ課金ベースで小さく始められる…！まず数千文書でループを回そう」とコードを書き始める。

コマ3「成果」　ターミナルに検索結果が返ってきて小さくガッツポーズ。「根拠文書、取れた。あとはプロンプト詰めるだけだ」。背景に積み上がる評価用JSONファイル。

使うツールによる調整ポイント

• Midjourney / DALL-E 3：上記プロンプトほぼそのまま使えます。--ar 3:1 で横長比率に
• Stable Diffusion：manga panel layout タグを追加、LoRAでスタイル固定推奨
• ChatGPT（GPT-4o）：日本語で「3コマ漫画、白黒、chibiエンジニア」と説明しつつ上記構成を渡すと生成できます

セリフや表情など調整したい部分があれば言ってください！

実際に作ってみる（Nano Bananaで作成）

ということで、プロンプトの下地ができたので、Nano Banana 2用に以下のプロンプトをGoogle AI Studioで貼ります。まんまコピペです。

アニメ調のフルカラー3コマ漫画。添付画像のキャラクター。

コマ1「依頼」　上司から「社内ナレッジ検索、RAGで作って」と言われたエンジニア。ノートPCを開いてベクトルDBの料金ページを見て青ざめる。「高っ…PoC段階でこの費用は無理だ」
コマ2「発見」　S3 VectorsとKnowledge Bases for Bedrockのドキュメントを見つけ目を輝かせる。「ストレージ課金ベースで小さく始められる…！まず数千文書でループを回そう」とコードを書き始める。
コマ3「成果」　ターミナルに検索結果が返ってきて小さくガッツポーズ。「根拠文書、取れた。あとはプロンプト詰めるだけだ」。背景に積み上がる評価用JSONファイル。

はっきりした線画、IT系ジャンル・教育的なテーマ。
日本語以外の文字は入れないように。　//これを入れないと勝手に英語の文章が入ります

上記プロンプトに添付する画像は個人プロジェクトでボツにしたseed22のrev3のキャラになります。出来は悪くなかったものの、当時の私の技量ではこの子だけランダム要素が強くてボツにしてしまいましたが、今はもっと良い手法があるのでそのうち紹介したいと思います。

完成品

待つこと約15秒。できたのがこれです。

AIと漫画家はこの先も恐らく犬猿の仲であることは間違いないですが、このような内容が簡単に作れる時代が登場したわけです。

おまけ