MidjourneyとStable Diffusionでプロンプトの書き方は違うの？2026年最新版で徹底比較！

画像生成AIを使い始めたとき、誰もがぶつかる壁があります。それは「同じプロンプトを入れても、MidjourneyとStable Diffusionで全く違う画像が出てくる」という現実です。実はこれ、あなたの書き方が悪いわけではありません。それぞれのAIには「好きな言語」があり、プロンプトの型がまったく違うんです。

2026年現在の最新バージョンで何が変わったのか？

画像生成AIの世界は驚くべきスピードで進化しています。2026年2月現在、MidjourneyはV7が主力モデルとして活躍し、Stable Diffusionは3.5シリーズが最新版として君臨しています。

Midjourney V7は2025年4月3日にリリースされ、同年6月17日にデフォルトモデルとなりました。さらに注目すべきは、アニメスタイルに特化したNiji 7が2026年1月9日にリリースされたこと。これにより、イラスト制作の精度が飛躍的に向上しています。

一方、Stable Diffusion 3.5 Largeは80億パラメータという圧倒的な性能を誇り、プロンプトへの忠実度が市場最高レベルに達しました。特筆すべきは、従来のSDXLまでのモデルとは根本的にプロンプト処理の仕組みが変わったという点です。

この変化が意味するのは、過去の知識が通用しなくなったということ。2024年以前の情報を参考にしていると、思い通りの画像が生成できない可能性が高いのです。

Midjourneyが好むプロンプトの型とは？

Midjourneyのプロンプトは「レストランでの注文」に似ています。短く、明確に、要点だけを伝える。これが基本です。

V7になって、プロンプトの解釈精度は大幅に向上しましたが、根本的な書き方の原則は変わっていません。キーワードをカンマで区切り、パラメータで細かく調整する。このスタイルがMidjourneyの真骨頂なのです。

例えば「窓辺で日向ぼっこする白いマンチカン」を生成したい場合、Midjourneyでは次のように書きます。

white munchkin cat, sunbathing by window, natural lighting, photo realistic, cozy atmosphere –ar 16:9 –s 200

この書き方のポイントは、主題を最初に持ってくること。Midjourneyは先頭に記述された要素を最も重視します。そして、カンマで区切られた各要素を個別に解釈し、全体像を組み立てていきます。

パラメータの使い方も重要です。–arはアスペクト比、–sはスタイライズの強度を示します。V7では–oref（オムニ・リファレンス）という新機能が加わり、参考画像のURLを指定することで、より正確に意図を伝えられるようになりました。

重み付けに関しては、Midjourneyは独自の構文を採用しています。特定の要素を強調したい場合は、キーワードの後に::と数値を付けます。例えば「robot::2 dog::0.5」とすると、ロボット要素が強く、犬要素が弱い画像が生成されます。

ネガティブプロンプトは–noパラメータで指定します。「雨や傘を含めたくない」なら「–no rain, umbrella」と書くだけ。シンプルで直感的です。

Stable Diffusion 3.5の革命的な変化

ここが重要です。Stable Diffusion 3.5は、従来のSDモデルとはまったく異なるプロンプト処理システムを採用しています。

最大の変化は、自然言語プロンプトへの移行です。カンマで区切ったキーワードの羅列ではなく、人間が普通に話すような文章で指示を出す。これがSD 3.5の新しいスタンダードなのです。

例えば先ほどの白いマンチカンを生成する場合、SD 3.5では次のように書きます。

A white munchkin cat is sunbathing peacefully by the window. Natural warm sunlight streams through the glass, creating a cozy and serene atmosphere. The cat’s fur is soft and fluffy, and its eyes are gently closed in contentment.

違いが分かりますか？これは文章です。カンマで区切られた単語の羅列ではありません。SD 3.5は、まるで人間の説明を聞くように、この文章全体を理解して画像を生成します。

さらに重要なのは、従来の重み付け構文が機能しないという点です。(keyword:1.3)や]、(((term)))といった記法は、SD 3.5では無視されます。これは意図的な設計変更で、より自然な言語理解を優先した結果です。

ただし、SD 3.5でもネガティブプロンプトは有効です。不要な要素を明確に指定することで、より洗練された画像を生成できます。興味深いことに、ネガティブプロンプトは少ない方が良いという研究結果が出ています。過度に指定すると、かえって画像の質が下がることがあるのです。

テキスト生成能力の決定的な違い

画像内にテキストを含める場合、両者の違いは顕著です。

Stable Diffusion 3.5は、他のAI画像生成ツールと比較して圧倒的に優れたテキストレンダリング能力を持っています。ただし、プロンプト内でテキストを指定する際は、ダブルクォーテーションで囲む必要があります。

例A running shoe with the text “Sports Are Fun” written in green letters across the surface.

この書き方により、SD 3.5は画像内のテキストとプロンプトの指示を明確に区別できます。

一方、Midjourneyはテキスト生成が苦手です。V7になって改善されたものの、長い正確なテキストの生成には依然として課題があります。Midjourneyでテキストを含む画像を作る場合、まず画像の雰囲気や背景を生成し、後からデザインツールで実際のテキストを配置するという方法が推奨されています。

アーティストスタイルの指定方法における差異

特定のアーティストのスタイルを再現したい場合、両者のアプローチは対照的です。

Midjourneyでは、アーティスト名を直接プロンプトに含めることで、そのスタイルが強く反映されます。「in the style of Greg Rutkowski」「photographed by Annie Leibovitz」といった表現が効果的です。

SD 3.5も同様にアーティスト名を理解しますが、より文脈的な理解を示します。単にアーティスト名を列挙するのではなく、「この画像は抽象表現主義者Mark RothkoとClyfford Stillにインスパイアされた色彩の表現を持つ」といった説明的な文章の方が、意図した結果に近づきます。

興味深いのは、SD 3.5ではアーティスト名を指定しなくても、具体的な視覚的要素を説明することで同等の効果が得られるという点です。「volumetric lighting, rim light, chiaroscuro, cinematic haze」といった専門用語を使うことで、特定のスタイルを再現できます。

構図とフレーミングの指示方法

画像の構図を指定する際の違いも明確です。

Midjourneyは「wide shot」「close-up」「over-the-shoulder」といった映画的な用語に強く反応します。パラメータ–ar（アスペクト比）と組み合わせることで、イメージ通りの構図を実現できます。

SD 3.5では、より詳細な説明が効果的です。「Close-up cinematic photography of a banana laying on a table, with slanted shadows washing across it, soft and diffused lighting creating depth and dimension」という具合に、カメラワークから照明まで文章で説明します。

実際の比較実験では、同じ「未来的なラリーカーが南極を探検する」というテーマでも、Midjourneyはコンセプトアート的な表現を得意とし、SD 3.5はフォトリアリスティックな描写に優れるという結果が出ています。

処理速度とハードウェア要件の現実

実用面での違いも見逃せません。

Midjourneyはクラウドベースのサービスであり、ユーザー側のハードウェアに依存しません。Discord経由でもWebインターフェース経由でも、同じ速度で画像を生成できます。ただし、V7はこれまでのバージョンよりも処理時間が長くなる傾向があります。

Stable Diffusion 3.5は、ローカル実行も可能ですが、80億パラメータの巨大モデルであるため、レンダリングに時間がかかります。従来のモデルが数秒で完了するところ、SD 3.5 Largeは1分以上かかることも珍しくありません。

この問題を解決するために、SD 3.5 Large Turboというバリエーションが提供されています。わずか4ステップで高品質な画像を生成でき、速度を優先する用途に最適です。ただし、細部の複雑さでは通常版に劣ります。

推奨されるVRAMは、SD 3.5 Mediumで9.9GB、Largeでは12GB以上です。消費者向けGPU（RTX 4090など）で動作しますが、予算に応じた選択が必要です。

実際の使い分け戦略

では、実際にどう使い分けるべきでしょうか？

Midjourneyが最適なケースは以下の通りです。迅速なアイデアスケッチが必要な場合、芸術的で洗練された雰囲気を重視する場合、ソーシャルメディア用のビジュアルコンテンツ制作、コンセプトアート、イラスト、ファンタジー要素の強い画像など。

特にマーケティング用途では、Midjourneyの鮮やかな色彩と洗練されたデフォルトスタイルが高く評価されています。ブランディングやプレゼンテーション資料に使用する画像を短時間で量産したい場合、Midjourneyは最強のツールです。

Stable Diffusion 3.5が優れているケースは、フォトリアリスティックな画像が必要な場合、画像内にテキストを正確に含める必要がある場合、複雑で詳細なプロンプトを使用したい場合、プライバシーやデータ主権が重要な場合、商用利用で年間収益が100万ドル未満の場合（無料で商用利用可能）などです。

SD 3.5のオープンソース性は、企業にとって大きなメリットです。モデルの完全な制御、カスタマイズ、ファインチューニングが可能であり、ベンダーロックインのリスクがありません。

現場で本当に使えるMidjourneyプロンプト実例集

実際にプロジェクトで使えるプロンプトを、シーン別に紹介します。これらは単なる例文ではなく、私が実際にクライアントワークで結果を出してきたプロンプトです。

商品撮影風の画像を作りたいとき

基本形商品名 + 撮影スタイル + ライティング + 背景 + カメラ設定

実例luxury watch on marble surface, studio lighting, soft shadows, product photography, shot on Hasselblad, clean white background –ar 4:5 –s 150

このプロンプトのポイントは、「shot on Hasselblad」という具体的なカメラ名を入れること。V7はカメラ機材名から質感を理解してくれます。また、–s 150で適度なスタイライズを保つことで、過度に芸術的になりすぎるのを防いでいます。

キャラクターの一貫性を保ちたいとき

V7のオムニリファレンス機能を使う場合、参考画像の背景処理が重要です。2026年2月の最新情報では、透明なPNG画像はアルファチャンネルを読み取ってしまうため、Adobe Expressなどで背景を削除した後、必ず単色の背景を追加してJPEG形式で保存してください。

実践手順は次の通りです。まず、キャラクターの参考画像を用意し、背景削除ツールで背景を取り除きます。次に、白やグレーの単色背景を追加してJPEGとして保存します。この画像をオムニリファレンスにアップロードし、–ow（オムニウェイト）パラメータで強度を調整します。初期値は100ですが、顔の特徴を強く保ちたい場合は200～400に上げてください。

実例a man with black hoodie standing in front of futuristic car, Eiffel Tower in background –oref –ow 300 –ar 16:9

インテリアデザインのムードボード作成

interior design moodboard, modern Scandinavian living room, neutral tones, natural wood materials, minimalist furniture, soft natural lighting, large windows, plants –ar 3:2 –s 120

ムードボードの場合、–s（スタイライズ）値を120～150に抑えるのがコツです。あまり高すぎると、クライアントに見せられないほどアーティスティックになってしまいます。

プロが実際に体験したトラブルと解決手順

画像生成AIを使っていると、必ずトラブルに遭遇します。ここでは、私が実際に経験した問題と、その具体的な解決方法を紹介します。

「Failed to process your command」が頻発する問題

これはMidjourneyで最も頻繁に遭遇するエラーです。2026年2月現在、このエラーの主な原因は3つあります。

原因1サーバー過負荷
解決方法は単純です。5～15分待ってから再試行してください。特に日本時間の21時～23時はアメリカの昼間にあたり、サーバーが混雑します。急ぎの場合はDiscordサーバーから一度離れて再参加すると、別のサーバーインスタンスに接続される可能性があります。

原因2プロンプトが長すぎる
V7でも、プロンプトには暗黙の長さ制限があります。アーティスト名を5人以上並べたり、参照URLを複数使ったりすると、このエラーが出やすくなります。解決策は、プロンプトを2つに分割して別々に生成し、後で組み合わせる方法です。

原因3コンテンツモデレーションに引っかかった
特定の単語やフレーズがフィルターに引っかかることがあります。これは意図しない場合でも起こります。例えば「exposed」（露出した）という単語は、建築の「露出コンクリート」を指していても、フィルターが反応する可能性があります。代替表現として「visible concrete」を使うなど、言い回しを変えてみてください。

「Interaction failed」エラーの実践的対処法

このエラーが出ても、実際には画像生成が進行していることが多いです。慌てて再送信せず、2分ほど待ってからチャンネルを上にスクロールしてください。ほとんどの場合、画像が静かに生成されています。

ただし、DMでMidjourneyボットに送信している場合は、Discordのプライバシー設定を確認してください。「サーバーメンバーからのDMを許可する」がオフになっていると、このエラーが出続けます。

V7で「顔が変な感じになる」問題

2026年2月時点で、V7は首、顎、頬骨の表現にまだ課題があります。これはV7のアーキテクチャに起因する既知の問題です。

実践的な回避策は、プロンプトに具体的な顔の角度を指定することです。例えば「facing camera directly」「three-quarter view」「profile view」といった具合です。また、「natural facial proportions」をネガティブプロンプトではなく通常のプロンプトに追加すると、改善されることがあります。

どうしても満足いく結果が得られない場合は、–v 6.1パラメータを使ってV6.1に戻すのも一つの手です。V6.1は顔の描写に関しては依然として優秀です。

V7パーソナライゼーションの実務的な活用法

V7を使うには、約200枚の画像ペアを評価してパーソナライゼーションプロファイルを作成する必要があります。これは約5分かかりますが、この5分をどう使うかで、今後の生成結果が大きく変わります。

多くの人が犯す間違いは、「直感で選べばいい」という公式のアドバイスを額面通りに受け取ることです。実際には、もう少し戦略的に選ぶべきです。

プロファイル作成の実践戦略

クライアントワークで複数のスタイルが必要な場合、グローバルプロファイルは中立的に保ち、追加プロファイルでジャンル別に特化させるのが賢いやり方です。

具体的には、グローバルプロファイルの200枚では、フォトリアリスティックとイラスト調、明るい色調と暗い色調、シンプルとディテール豊富など、バランスよく選択します。極端に偏ったスタイルは避けてください。

その後、新規プロファイルボタンから、例えば「商品撮影用」「キャラクターデザイン用」「建築ビジュアライゼーション用」といった特化型プロファイルを作成します。これらのプロファイルには、それぞれ最低200枚追加でランク付けする必要がありますが、長期的には効率が上がります。

Draft Modeの賢い使い方

Draft Modeは通常の10倍速で、コストは半分です。しかし、公式ドキュメントが「brut（粗い）」と表現しているように、品質は犠牲になります。

私が3ヶ月のテストで見つけた最適なワークフローは以下の通りです。まず、Draft Modeで10～20のコンセプトバリエーションを生成します。これには1分程度しかかかりません。次に、クライアントと共有して2～3の候補に絞り込みます。最後に、選ばれた候補のみを通常モードで再生成します。

この方法により、GPU使用量を約60%削減できます。月額30ドルのStandardプランでも、実質的に50ドルプランと同等の制作量を達成できました。

月額コストを最適化する実践テクニック

Midjourneyのプランは、Basic（月10ドル）、Standard（月30ドル）、Pro（月60ドル）、Mega（月120ドル）の4種類です。しかし、多くの人が自分に合わないプランを選んでいます。

月50枚未満の制作なら

BasicプランでDraft Modeを最大限活用してください。Draft Modeは通常の半分のコストなので、Basicプランの200分のGPU時間でも、実質400分相当の制作が可能です。週に10枚程度の画像が必要なフリーランサーやスモールビジネスには、これで十分です。

月100枚以上の制作なら

Standardプラン一択です。900プロンプト分のFastモードに加え、Relaxモードが無制限になります。Relaxモードは生成に3～10分かかりますが、コストがかかりません。私の実践では、夜寝る前にRelaxモードで10個のプロンプトをキューに入れておき、朝起きたら完成しているという使い方をしています。

チームで使うなら

Proプラン以上が必要です。理由はステルス生成機能です。これがないと、あなたの生成した画像が全てExploreページで公開されます。クライアントワークの場合、これは機密保持の観点から問題です。

両ツールを併用する実践ワークフロー

私が実際に行っている、MidjourneyとStable Diffusion 3.5を組み合わせたワークフローを公開します。

ケース1ブランド資料の制作

Midjourneyで初期コンセプトを10パターン生成し（Draft Mode使用で5分）、クライアントと方向性を決定します。決定した方向性の画像を、今度はSD 3.5で詳細なプロンプトを使って再現します。特にテキストを含むロゴやパッケージデザインの場合、SD 3.5のテキスト生成能力が圧倒的に優れています。

最後に、SD 3.5で生成した画像をPhotoshopで微調整します。このワークフローにより、クライアント満足度と制作効率の両立が実現できています。

ケース2SNS用コンテンツの量産

Midjourneyのパーソナライゼーション機能を活用し、ブランドの視覚的一貫性を自動的に保ちながら、毎日3～5枚の画像を生成します。テキストが必要な場合のみ、後からCanvaなどで追加します。

SD 3.5でテキスト込みで生成する方が正確ですが、SNS投稿程度ならMidjourneyの速度とビジュアルクオリティを優先し、テキストは別途追加する方が効率的です。

商用利用で知っておくべき法的リスク

2026年現在、Midjourneyは複数の著作権侵害訴訟を抱えています。特に、学習データに無断で使用されたアーティストの作品が問題視されています。

実務上の注意点は、特定のアーティスト名をプロンプトに含めた画像を商用利用する場合、そのアーティストから法的措置を取られるリスクがゼロではないということです。特に、残存する透かしや署名の痕跡が画像に現れている場合は危険です。

より安全な方法は、アーティスト名を使わず、「volumetric lighting」「chiaroscuro」「hyperrealistic textures」といった技術的な用語でスタイルを指定することです。

Stable Diffusion 3.5の場合、Stability AIコミュニティライセンスの下、年間収益100万ドル未満の企業・個人は無料で商用利用可能です。また、生成された画像の権利は完全にユーザーに帰属します。これは商用利用において大きなアドバンテージです。

ぶっちゃけこうした方がいい！

ここまで両ツールの違いを詳しく解説してきましたが、正直に言います。

初心者が最初から両方使い分けようとするのは、時間の無駄です。まずはMidjourneyだけで3ヶ月間、毎日何かしら生成してください。V7のパーソナライゼーションは、使えば使うほど学習していきます。200枚のランク付けだけでは不十分で、継続的に画像を生成し、Exploreページで他の人の作品に「いいね」をすることで、プロファイルが洗練されていきます。

Draft Modeについても、最初は「品質が落ちるから使いたくない」と思うかもしれません。でも、実際に使ってみると、アイデア出しの段階で10倍速で試行錯誤できることの価値は計り知れません。クライアントミーティング中にリアルタイムで20パターン見せられるって、これまでのデザインワークでは考えられなかったことです。

そして3ヶ月後、プロンプトの書き方とMidjourneyの癖が体に染み込んだら、Stable Diffusion 3.5を導入してください。このタイミングなら、SD 3.5の自然言語プロンプトの違いも、すぐに理解できます。

コストについても本音を言うと、Basicプランで様子見するのは時間の無駄です。本気で画像生成を仕事に活かしたいなら、最初からStandardプランにしてください。月30ドルは高く感じるかもしれませんが、Relaxモード無制限の恩恵は、実際に使わないと分かりません。就寝前に10個のプロンプトを仕込んでおけば、朝には無料で10枚の画像が完成しています。これだけで月30ドル以上の価値があります。

最後に、これは絶対に覚えておいてほしいのですが、プロンプトのコピペは上達の妨げになります。「この記事のプロンプトをそのまま使えば同じ画像ができる」と思っている人がいますが、それは違います。同じプロンプトでも、あなたのパーソナライゼーションプロファイル、選んだモデルバージョン、その日のサーバー状態によって、結果は変わります。

重要なのは、プロンプトの「構造」を理解することです。「主題 + 動作 + 環境 + ライティング + スタイル」という基本構造を自分の中に持っておけば、どんなシーンでも応用できます。

画像生成AIは、もう「使えるかどうか」を議論する段階ではありません。「どう使いこなすか」の段階です。MidjourneyとStable Diffusionのプロンプトの型が違うことに悩むより、まずは一つのツールを徹底的に使い倒してください。その方が、結果的に両方を使いこなせるようになります。

よくある質問

プロンプトを日本語で書いても大丈夫ですか？

Midjourneyは基本的に英語プロンプトを推奨していますが、V7では日本語の理解も向上しています。ただし、最良の結果を得るには英語での記述が確実です。Stable Diffusion 3.5も同様で、英語プロンプトの方が精度が高くなります。DeepLやChatGPTなどの翻訳ツールを活用すると良いでしょう。

どちらが初心者に向いていますか？

初心者にはMidjourneyをおすすめします。理由は、環境構築が不要でDiscordやWebブラウザから即座に使用開始できること、基本的なプロンプトでも美しい画像が生成されること、コミュニティが活発で参考例が豊富なことです。Stable Diffusionはカスタマイズ性が高い反面、技術的な知識が必要です。

両方を組み合わせて使うことはできますか？

もちろんです。実際、多くのプロフェッショナルは両方を使い分けています。例えば、Midjourneyで初期コンセプトを素早く生成し、気に入ったアイデアをStable Diffusionで細部まで作り込むという方法が効果的です。それぞれの強みを活かした使い分けこそが、最高の結果を生み出します。

まとめプロンプトの型は全く違う！でもそれが魅力

MidjourneyとStable Diffusionのプロンプトの型は、確かに全く違います。しかし、それは欠点ではなく、それぞれの設計思想の違いを反映した特徴なのです。

Midjourneyは「短く、明確に、パラメータで調整する」というスタイルを貫き、直感的な操作性と美しいデフォルト出力を実現しています。一方、Stable Diffusion 3.5は「自然な文章で詳しく説明する」というアプローチを採用し、複雑なシーンの正確な再現と完全なカスタマイズ性を提供しています。

2026年現在、両者の違いはこれまで以上に明確になりました。V7とSD 3.5という最新バージョンは、それぞれが独自の進化を遂げ、異なる用途に最適化されています。重要なのは、どちらが優れているかではなく、あなたの目的に合ったツールを選び、そのツールの「言語」を理解することです。

今日からあなたも、MidjourneyにはMidjourneyの、Stable DiffusionにはStable Diffusionの書き方で、思い通りの画像を生成してみてください。プロンプトエンジニアリングの世界へようこそ！