はじめに

優れたAI着色プロンプトは、単に「この写真をカラーにして」と言う以上の指示を行うべきです。白黒写真をカラー化したい場合、プロンプトでは何を変更せず残すべきか、そしてどのような色彩結果を求めているかを説明する必要があります。

プロンプトがシンプルすぎると、AIカラー化ツールは、モダンすぎたり、彩度が高すぎたり、歴史的に不正確な色を作成してしまう可能性があります。プロンプトが明確に構築されていれば、古い家族写真、ポートレート、風景、ヴィンテージの思い出に対して、より自然な結果を得ることができます。

基本的なAI着色プロンプトの構成

強力なAI着色プロンプトには、次の5つの要素を含める必要があります：

オリジナルの詳細：変更せず残すべきもの
色彩スタイル：自然、抑えめ、ヴィンテージ、リアル、または温かみのある
人物：肌のトーン、髪、目、服装
背景：空、建物、木々、部屋、風景
テクスチャ：フィルムグレイン、影、古い写真の雰囲気

例：

この白黒写真を、自然でリアルなカラー写真に着色してください。オリジナルの顔、アイデンティティ、ポーズ、服装、背景、光の方向、写真のテクスチャ、フィルムグレイン、ヴィンテージの雰囲気は変更せずに残してください。自然な肌のトーン、柔らかな衣服の色、リアルな背景の色、バランスの取れた彩度を使用してください。

古い家族写真用のプロンプト

古い家族写真の場合、プロンプトはアイデンティティと感情的な詳細を守る必要があります。顔、年齢、ポーズ、表情、服装、オリジナルのヴィンテージテクスチャについて言及してください。

例：

この古い家族写真を、自然で歴史的に説得力のある色で着色してください。すべての人の顔、アイデンティティ、年齢、表情、ポーズ、髪型、服装の形状を変更せずに残してください。リアルな肌のトーン、柔らかな髪の色、抑えめの衣服の色、穏やかな背景のトーンを追加してください。オリジナルのフィルムグレイン、影、ヴィンテージな家族写真の雰囲気を維持してください。

白黒ポートレート用のプロンプト

白黒ポートレートの場合は、肌のトーン、顔の細部、髪、目、服装、およびライティングに焦点を当てます。明るすぎる色を求めないようにしてください。

例：

この白黒ポートレートを、リアルなカラー写真に着色してください。オリジナルの顔の特徴、目の形、表情、髪型、ポーズ、ライティングを変更せずに残してください。柔らかく自然な肌のトーン、リアルな髪の色、控えめな目の色、抑えめの衣服の色、穏やかなヴィンテージの背景を追加してください。画像の彩度を上げすぎないでください。

ヴィンテージ風景用のプロンプト

風景の場合は、空、水、芝生、山、建物、および自然光についてAIを誘導します。

例：

この白黒の風景写真を、自然でリアルな色で着色してください。オリジナルの山、湖、木々、空、反射、ライティング、構図を変更せずに残してください。柔らかなブルーグレーの空、自然な緑の木々、リアルな水面の反射、土っぽい岩、控えめなヴィンテージフィルムのテクスチャを追加してください。現代的なHDRカラーは避けてください。

追加の指示プロンプト

最初のAI着色結果が不自然に見える場合は、最初からやり直すのではなく、追加の指示プロンプトを使用します。

例：

色をより柔らかく、歴史的によりリアルにしてください。彩度を下げ、肌のトーンを自然に保ち、衣服の色をより抑えめにし、オリジナルの古い写真のテクスチャを維持してください。

まとめ

最高のAI着色プロンプトは、明確で、保護的で、具体的です。古い写真を自然に着色するには、何を変更せずに残すか、そしてどのような色彩スタイルを求めているかを常に説明してください。

より良い結果を得るために、アイデンティティ、肌のトーン、服装、背景、ライティング、テクスチャ、および彩度のルールを指定してプロンプトを作成します。これにより、オンラインでの写真着色ワークフローが、家族写真、白黒ポートレート、歴史的な画像、ヴィンテージの風景にとってより有用なものになります。

参考文献

Tom’s Guide (2025) ‘How to colorize black and white photos with Google Gemini — no Photoshop required’. 入手先: https://www.tomsguide.com/ai/google-gemini/how-to-colorize-black-and-white-photos-with-google-gemini-no-photoshop-required (参照日: 2026年7月3日).

Li, B. et al. (2026) ‘ColorFLUX: A Structure-Color Decoupling Framework for Old Photo Colorization’, arXiv. 入手先: https://arxiv.org/abs/2603.28162 (参照日: 2026年7月3日).

Zhang, R., Isola, P. and Efros, A.A. (2016) ‘Colorful Image Colorization’, arXiv. 入手先: https://arxiv.org/abs/1603.08511 (参照日: 2026年7月3日).