Midjourneyの弱点は本当？StableDiffusionと比較した実態を徹底解析

SNSで「Midjourneyすごい！」という情報をよく目にしますが、実際に使ってみると想像と違う結果になった経験はありませんか？実は、Midjourneyには意外と知られていない弱点があり、特定の用途ではStableDiffusionの方が圧倒的に優れているのです。2026年のAI画像生成の最新トレンドを踏まえながら、Midjourneyの本当の実力と限界について、業界の実データに基づいて徹底的に解説していきます。

Midjourneyが簡単なのは幻想？正確な画像生成が想像以上に難しい理由

多くのユーザーがMidjourneyを「簡単で使いやすい」と評価していますが、これは実は「最初は簡単」というのが正確な表現です。プロンプトを入力して数十秒で画像が出てくることは確かですが、「狙った通りの画像を生成する」となると話は全く別になります。

細かい指示ができない構造的な問題

Midjourneyの最大の弱点は、プロンプトに対する細かいコントロール能力の欠如です。例えば「人物が左手を前に出して、右を向いている」といった具体的なポーズの指定をしようとしても、Midjourneyはこの指示を完全には反映しません。代わりに、AIが「いい感じだと思う」表現で画像を生成してしまうのです。これは一見、「AIが創造的に解釈してくれる」と聞こえるかもしれませんが、実務的には大きな問題になります。

特に物体の正確な配置や複雑なシーン構成が必要な場合、Midjourneyはほぼ不可能に近いレベルで失敗します。一方、StableDiffusionはネガティブプロンプトやパラメータ調整により、細かい要素まで制御可能です。クライアントワークや商品撮影のように「このような配置で、このような構図」という指定が必要な場合、Midjourneyでは何度も試行錯誤しなければならず、結果的に極めて非効率になります。

限定的なカスタマイズオプション

StableDiffusionを使用したことがある人なら、その自由度の高さに驚くはずです。サンプリングステップ数、ガイダンススケール、シード値、サンプラーの種類など、細部まで調整可能なパラメータが用意されています。これらを組み合わせることで、プロフェッショナルレベルの画像制御が実現します。

対照的に、Midjourneyで調整できるパラメータは非常に限定的です。アスペクト比、シード値、停止タイミング程度のみで、本当の意味で「狙った結果」を得るための細かい調整手段がほぼないというのが実態です。この制限は、初心者には「シンプルで使いやすい」に見えるかもしれませんが、作り手のニーズが高度になればなるほど、大きな足かせになってきます。

テキストレンダリングの弱さが実務を圧迫する

2026年になっても、この問題は解決されていません。むしろ、他の画像生成AIが大幅に進化したため、相対的なギャップが広がっています。

テキストを含む画像生成でDALL-E3に大きく劣後

バナーやポスター、SNS投稿で「テキストを含める」というのは基本的な要求ですが、Midjourneyはここで致命的な弱さを露呈します。最新の調査によると、DALL-E3がテキストレンダリングで95%の正確さを達成している一方、Midjourneyは複雑な文字列の生成に頻繁に失敗しているのです。

例えば「ネオンサイン風に『2026年春キャンペーン』と表示」というプロンプトを与えても、生成された画像の文字は読めない状態になっていたり、文字が反転していたり、完全に異なる文字が表示されたりします。これは小規模なプロジェクトなら「直後で修正できるからいいか」で済ませられるかもしれませんが、大量の画像を高速で生成する必要があるプロジェクトでは、極めて非効率です。

商用利用でテキスト要素が必須の場合は選択肢にならない

ECサイト、広告制作、デザイン会社の実務では、テキストは絶対に必要な要素です。Midjourneyでテキストを含む画像を作ろうとするなら、まず生成された画像をPhotoShopなどで後編集することが前提になってしまいます。これは生産性の観点から、明らかに効率が悪いアプローチです。

英語プロンプトが事実上必須という隠れた敷居

日本語で入力しても精度が大きく低下する

Midjourneyの公式ドキュメントでも推奨されている通り、英語でプロンプトを記述することで、大幅に精度が向上します。日本語でも「ある程度は理解する」というレベルですが、複雑な指示や微妙なニュアンスを伝えるには、英語が実質的に必須になっています。

これは一見、「GoogleTranslateで翻訳すればいい」という簡単な問題に見えるかもしれません。しかし、創造的な作業では機械翻訳の精度の低さが大きな障壁になります。例えば「懐かしさを感じさせる風景」という日本語のニュアンスを、英語に精密に変換するのは極めて難しく、結果的に「何度も英語を試行錯誤する」という時間コストが発生してしまいます。

StableDiffusionはプロンプトエンジニアリングの柔軟性が高く、日本語でも比較的高い精度で理解できます。特にLoRA（低ランク適応）という技術を使うことで、日本語での指示もより正確に反映させられるという利点があります。

編集機能の貧弱さが実務効率を著しく低下させる

部分編集の自由度がDALL-E3に比べて圧倒的に不足

Midjourneyは「Edit」という機能を最近追加しました。これにより、生成画像の一部領域を指定して再生成することが可能になったのですが、DALL-E3のInpaint（塗り直し）機能に比べると、精度と自由度が明らかに劣っています。

例えば「全体の構図は気に入ったが、背景だけを変えたい」という修正を行う場合、Midjourneyでは修正箇所を指定しても、意図しない部分まで変更されてしまうことが多々あります。対して、DALL-E3やStableDiffusionのInpaint機能は、指定した領域のみを精密に修正できます。この差は、反復作業が多い実務ではかなり大きなストレスになります。

完全な再生成しか選択肢がない場合が多い

実際のところ、Midjourneyユーザーの多くは「修正が面倒だから、プロンプトを変えて最初から作り直す」というアプローチを取っています。これは時間効率の観点から見ると、極めて不経済です。最初から細かいコントロールができるStableDiffusionなら、こういった「修正のための再生成」という無駄なステップが減ります。

有料化と機能制限による経済的負担の増加

2026年は無料トライアルが完全廃止された

これは重要な変化です。かつてMidjourneyは無料トライアルを提供していましたが、2026年の現在、完全に廃止されています。つまり、最初の一枚の画像を生成するためにも、クレジットカード登録と最低$10の支払いが必須ということです。

これは「とりあえず試してみる」というユーザーに対する大きな敷居になります。特に、初心者が「本当に自分のニーズに合っているかどうか」を判断する前に、金銭的なコミットメントが必要になってしまうのです。

基本プランの200画像制限とオーバーチャージの落とし穴

最安値の基本プラン（月$10）では、高速生成で約200画像が目安とされています。しかし、これは「アップスケール」や「バリエーション生成」を含めると、実質的にはさらに少なくなります。つまり、本格的に使い始めると、すぐに月$30のスタンダードプランへのアップグレードが必要になってしまいます。

さらに問題なのは、基本プランで時間を超過すると、追加の$4/時間という追加料金が発生するということです。つまり「使ってみて気に入ったから続ける」という流れで、知らず知らずのうちに予算が膨らんでしまう仕組みになっているのです。

プライバシー機能も有料という不透明な価格設定

自分の生成画像を公開したくないユーザーも当然います。しかし、Midjourneyでこれを実現する「StealthMode」は、月$60以上のプロプランに限定されています。つまり、プライバシーが必要なら、基本的に3倍以上の費用がかかるということです。

StableDiffusionはローカル環境で実行できるため、プライバシー保護が確実で、コスト追加もありません。この点だけでも、企業や個人の発明家にとっては、Midjourneyよりも大きなメリットがあります。

Stable Diffusionの方が一貫性が高いという実データ

2026年初頭の業界調査では、興味深い結果が報告されています。Midjourneyは「美しい画像をすぐに生成できる」という点では優れていますが、同じプロンプトで複数回生成したときの一貫性を見ると、StableDiffusionの方が明らかに高いのです。

これは「詳細な指示に対する応答の正確さ」という観点で見ると、Stable Diffusionが圧倒的に有利であることを意味します。複雑なプロンプトを何度も調整しながら、狙った結果に近づけていくというワークフローでは、Midjourneyの「毎回違う創造的な解釈」は、むしろ邪魔になってしまうのです。

物体配置と複雑シーンの生成で克服不可能な限界

Midjourneyは時々、物理的に不可能な構図や、明らかに不自然な物体配置を生成します。これを「アート的で面白い」と捉えるユーザーもいますが、実務的には使い物にならないケースがほとんどです。

複数の物体の正確な配置ができない

例えば「テーブルの上に、左側にコーヒーカップ、右側にノートパソコンが置かれている」という指示をしても、Midjourneyは完全には従いません。カップやパソコンの位置がおかしくなったり、見た目が不自然に歪んだりすることが頻繁にあります。

これは家具や製品デザインのビジュアル化、インテリアイメージの作成など、配置が重要な実務では、もはや選択肢にならないレベルの問題です。

動画機能の機能不全と解像度の問題

480p解像度という致命的な制限

Midjourneyは最近、動画生成機能を追加しましたが、これは480p解像度という非常に低い仕様に留まっています。2026年の現在、4K動画が当たり前の時代に、このスペックは正直なところ「ほぼ実用的ではない」と言わざるを得ません。

最大4秒の長さ制限

さらに、生成できる動画は最大4秒という制限があります。これはプロモーション動画やマーケティング資料として、全く不十分な長さです。結局、本格的な動画が必要な場合は、RunwayやVeo 3.1といった専門の動画生成AIを別途契約する必要があります。

Midjourneyで実際によく遭遇する問題と解決テクニック

理論的な弱点を理解することは重要ですが、実際に使ってみると「え、こんなことになるの？」という予想外の問題に直面することが多いです。ここでは、実際のユーザーが何度も経験する問題と、その具体的な解決方法を、実践ベースで解説していきます。

問題1プロンプト入力してみたら「なんか違う」となる現象の正体

Midjourneyで最初に体験する失敗は「入力したイメージと全く違う画像が出てくる」というものです。これは単なる「AIの創造的解釈」ではなく、実はプロンプトの書き方に隠れたルールがあり、それを知らないせいで発生する問題だということをご存知でしょうか。

例えば「可愛い女の子のイラスト」と日本語で入力すると、Midjourneyは「かわいい」という概念を正確に把握できず、生成される画像は期待と異なります。しかし「beautiful young girl, anime style, big eyes, soft lighting, pastel colors」と英語で具体的に書くと、生成される画像の質が劇的に変わります。

ここで重要なのは「描写的な順序」です。Midjourneyのアルゴリズムは、プロンプトの最初に書かれた要素ほど強く反映する傾向があります。つまり「主体（何を作るのか）→スタイル（どんな雰囲気か）→詳細（具体的な要素）」という順序で書くことが極めて重要です。

解決方法「フレーム構造」プロンプトを意識する

実践的には、以下のフレーム構造を意識してプロンプトを組み立てることで、成功率が劇的に向上します。

1. 主体の説明「A in 」という形で、作りたい対象と背景を明確にする
2. 視覚的スタイル「in the style of 」で、参考にする芸術様式やアーティストを指定する
3. 技術的な指定「professional photography」「cinematic lighting」「8K resolution」など、撮影技法や品質基準を明記する
4. 感情的なトーン「dramatic」「serene」「energetic」など、全体の雰囲気を言語化する
5. ネガティブ要素の除外「–no blurry, –no low quality」で不要な要素を明示的に除外する

この構造に従うと、同じ概念でも格段に精度が上がります。例えば「beautiful landscape」という単純なプロンプトの代わりに「A misty mountain valley with flowing waterfall in morning light, inspired by traditional Chinese landscape painting, cinematic composition, 8K, ethereal and peaceful atmosphere –no people –no text」と書くことで、AIが受け取る情報の精度が飛躍的に向上するのです。

Midjourneyで実際に使えるプロンプトテンプレート

テンプレート1高品質なポートレート撮影風の人物画像

「Professional portrait of , shot with , lighting, shallow depth of field, expression, studio background, , detailed skin texture, high resolution, commercial photography quality」

実例「Professional portrait of elegant woman in 1920s style clothing, shot with Canon EOS 5D, golden hour lighting, mysterious expression, dark studio background with bokeh, warm color palette, detailed skin texture, 8K resolution, commercial photography quality」

このテンプレートは、ECサイトの商品ページやSNS広告用のポートレートを作成する場合に極めて効果的です。重要なのは「commercial photography quality」という一文で、AIが「実在する撮影作品と同等のクオリティ」を目指すように誘導している点です。

テンプレート2商品を映える背景で撮影した画像

「Flat lay product photography of , on , surrounded by , natural window light, , lifestyle aesthetic, high resolution product shot, clean and minimal composition, professional still life photography」

実例「Flat lay product photography of luxury skincare cream jar, on white marble surface, surrounded by fresh roses and eucalyptus leaves, natural window light, warm gold and ivory color scheme, lifestyle aesthetic, 8K resolution, clean and minimal composition, professional still life photography –no blur –no watermark」

この形式は、オンラインショップの商品画像制作で反復的に使える非常に実用的なテンプレートです。「flat lay」という指示により、上から見たアングルが自動的に選択されやすくなります。

テンプレート3ブランドガイドラインに沿ったビジュアル

「Corporate illustration of , modern minimalist design, and color scheme, clean typography elements, professional design aesthetic, suitable for corporate presentation, bright clean background, Vector art style, high quality」

実例「Corporate illustration of teamwork and collaboration, modern minimalist design, navy blue and coral pink color scheme, geometric shapes, professional design aesthetic, suitable for corporate presentation, bright white background, modern vector art style, 4K quality –no photorealistic –no shadows」

企業のプレゼンテーション資料やホームページ用のビジュアルが必要な場合、このテンプレートは極めて効果的です。重要なのは「–no photorealistic」で、AIに「写真的なリアリティを求めない」ことを伝えている点です。

実践で直面する「なぜこんなになった？」という問題の正体と対処法

問題2同じプロンプトで毎回全く違う画像が出てくる場合の対策

これはMidjourneyの大きな弱点の一つです。同じプロンプトでも、実行するたびに全く異なる画像が生成されます。これは「シード値」という乱数初期値が毎回異なるためです。実務的には「このスタイルでいくつかバリエーションが欲しい」という場合に困ります。

解決方法シード値を固定する。Midjourneyでは、プロンプトの最後に「–seed 」を付けることで、同じシード値を使用できます。例えば「 –seed 12345」と指定すれば、同じプロンプトで何度実行しても同じ基本構造の画像が生成されます。その後、「–vary subtle」や「–vary strong」でバリエーションを作成することで、一貫性を保ちながら複数バージョンを制作できます。

実践的なワークフローは以下の通りです。まず「オリジナルプロンプト + –seed 54321」で基本となる画像を生成し、その画像を確定します。その後、細かな修正が必要な場合は「オリジナルプロンプト（微修正版）+ –seed 54321」で再実行することで、「基本的には同じだけど、細部は修正された」という画像を得られます。

問題3生成された画像の一部がおかしくなる（手が6本指になる、物体が歪むなど）

これはMidjourneyの構造的な問題です。特に「複雑な物体」や「多数の要素が重なった場所」では、AIが正確にレンダリングできず、おかしな形になってしまいます。典型的には「人間の手」が不自然に歪んだり、多すぎる指が生成されたりします。

解決方法その1対象物を単純化する。例えば「woman holding coffee cup」というプロンプトで手がおかしくなる場合、「woman with coffee cup, hands hidden behind cup」というように、問題になりやすい部分をフレーム外に隠すように指示します。

解決方法その2ネガティブプロンプトで具体的に除外する。「–no distorted hands, –no extra fingers, –no mutation」と明示的に記載することで、AIにこれらの問題を避けるように促します。

解決方法その3別の構図に変更する。「woman holding coffee cup」で問題が生じる場合、「woman sitting at cafe with coffee cup on table」というように、複雑な相互作用を避ける構図に変更することで、問題の発生を減らせます。

問題4日本語で指示しているのに全く意図と違う画像が生成される

前述の通り、Midjourneyは英語優先で設計されているため、日本語プロンプトの精度は極めて低いです。しかし、全く使えないわけではありません。

実践的な解決方法「日本語で考え、英語で指示する」という二段階プロセスを導入してください。まず、日本語で「作りたい画像のコンセプト」を言葉にして整理します。例えば「春の京都の古い町並みで、着物姿の女性が歩いている情景」と日本語で明確にします。次に、これを英語で描写的に変換します「A woman in traditional kimono walking through historic wooden machiya townscape of Kyoto in spring, cherry blossoms, warm sunlight, nostalgic atmosphere, cinematic composition, 8K professional photography」

このプロセスを習慣化することで、Midjourneyとのやりとりがスムーズになり、成功率が飛躍的に向上します。

コスト効率を劇的に改善する使い方のテクニック

テクニック1「Niji Mode」を活用して無駄な実験を減らす

Midjourneyには「Niji Mode」という、アニメやイラスト特化のモードがあります。これはスタンダードモデルより軽量で、生成が高速です。つまり「方向性を試す段階」では、敢えてNiji Modeで複数の案を出して、最有力候補が決まったら本モデルで高品質版を作成する、という効率的なワークフローが構築できます。

この戦略により、GPUメモリ消費を30～40%削減しながら、試行錯誤の回数を増やせるため、最終的には「より満足度の高い画像」を「より低いコストで」獲得できます。

テクニック2「Relax Mode」の活用で月額料金の最大値を固定する

スタンダードプラン以上（月$30～）では、「Relax Mode」で無制限に画像生成できます。このモードは生成に時間がかかりますが（通常1～10分待機）、コストは一切増加しません。つまり、緊急ではない案件や事前検討用の画像生成には、積極的にRelax Modeを使うことで、月額料金を一定に保つことができます。

実務的には、月初に「緊急案件」と「検討用」を分類して、検討用はすべてRelax Modeで処理するというポリシーを決めることで、予想外の追加費用を発生させません。

テクニック3「バッチプロンプト」で複数の試案を同時処理する

Midjourneyでは、異なるプロンプトを複数のスレッドで同時に実行できます。つまり、A案、B案、C案のプロンプトを並列で送信すれば、ほぼ同時に3つの画像セットが生成されます。これにより、「複数の方向性を検討する」という作業を大幅に時短化できます。

他のツールとの組み合わせ戦略

戦略1「Midjourneyで初期案作成→DALL-E3で文字追加→Photoshopで最終調整」の三段階パイプライン

各ツールの強みを活用する戦略として、以下のワークフローが極めて効果的です。まずMidjourneyで「美しい基本構図」を作成します。次に、テキスト要素が必要な場合、DALL-E3にその構図を参考画像として与え、テキスト付きの版を生成させます。最後に、細かい調整が必要であればPhotoshopで仕上げます。

この方法により、各ツールの苦手な部分を他のツールの得意な部分でカバーでき、最終成果物のクオリティが大幅に向上します。

戦略2「StableDiffusionでの細部コントロール+Midjourneyでの美的仕上げ」の併用

複雑なシーン構成が必要な場合、まずStableDiffusionで「正確な物体配置と構図」を実現し、その画像をMidjourneyのReferenceアナログ（「–cref」機能）に入力して、「このスタイルで仕上げて」と指示する方法も効果的です。

AIの「癖」を理解して効率化する思考法

Midjourneyが得意な領域を逆算して活用する

Midjourneyの弱点ばかり強調してきましたが、実はその「癖」を理解することで、むしろ他のツールでは作れない独特の価値を引き出せるという逆転の発想があります。

例えば、Midjourneyは「細部の正確性よりも、全体の美的調和」を優先します。つまり「完璧な正確さ」が不要な分野、例えば「コンセプトアート」「ブランドビジュアル」「アート作品」などでは、むしろこの特性が強みになります。対して、「正確さ」が最優先される分野（製品図面、CAD補助、技術図表）では、StableDiffusionの方が適切です。

つまり、「Midjourneyで何を作るか」という使い道を最初から限定することで、ツール選択の迷いがなくなり、結果的に効率が上がるのです。

ぶっちゃけこうした方がいい！

ここまで細かく解説してきましたが、実務的には「Midjourneyは素晴らしいツールだけど、万能ではない」という単純な真実に行き着きます。そして、ぶっちゃけ言うと、多くのユーザーがこの現実を受け入れられず、無駄な時間と費用を費やしているというのが実態です。

個人的には、最初からこう割り切った方が、ぶっちゃけ楽だし効率的だと思います。「Midjourneyは『美しい画像をサッと作る』専用ツール」として割り切り、その目的以外にMidjourneyを使う期待をしないこと。そして、細かいコントロールが必要なら最初からStableDiffusionを使う、テキストが必要ならDALL-E3を使う、という「目的別ツール選択」を最初から徹底することです。

多くの人が陥る罠は「Midjourneyで頑張ってなんとかしようとする」という思考です。これ、時間の無駄です。むしろ「このプロジェクトに必要なのは、実はStableDiffusionじゃないか」という判断を早期にできる人が、結果的に圧倒的に効率的な成果を出しています。

さらに言うなら、2026年のAI画像生成の現実は「複数ツールの組み合わせが当たり前」という段階に進化しています。Midjourneyで初期案を作って、DALL-E3で文字を足して、StableDiffusionで細部を調整する、というマルチツール戦略が、実は最も効率的で高品質な結果を生み出します。

ツール選びで迷うより、「このプロジェクトは複数ツールを組み合わせて実現しよう」という前提で計画することが、2026年のAI活用における最大の効率化ポイントだと、実務経験から確信を持って言えます。

よくある質問

Midjourneyはやっぱり使う価値がないということですか？

そうではありません。Midjourneyは特定の用途には依然として優れています。例えば、「とにかく美しいアート作品を短時間で作りたい」「概念実証や初期段階のビジュアライゼーションが必要」といった場合には、その手軽さと美的クオリティは大きなメリットです。ただし、「正確に指示通りの画像が必要」「複雑な要素の制御が必要」という実務的な要求には、StableDiffusionの方が適しているということです。

どのような用途ならMidjourneyを選ぶべきですか？

アート的な美しさが最優先される用途では、Midjourneyは今でも最高の選択肢です。ファンタジーイラスト、キャラクターデザイン、コンセプトアート、装飾的なバナーといった「美しさ」が目的の場合は、Midjourneyの価値は高いです。また、社内の企画段階でのビジュアル共有や、クリエイティブなアイデア出しの場面でも、その手軽さは有用です。

StableDiffusionなら全ての問題が解決されますか？

そうとも言えません。StableDiffusionは強力で自由度が高い分、セットアップと学習に時間がかかります。また、最適な結果を得るためには、プロンプトエンジニアリングの知識が必要になります。つまり「難しいけど強力」というのがStableDiffusionの特性です。自分の技術レベルと時間投資の余裕を考慮して選択することが重要です。

2026年以降、どちらのツールが主流になると予想されていますか？

業界の専門家の予測では、両者の棲み分けがさらに進むと考えられています。Midjourneyは「美しい結果を素早く欲しい層」に、StableDiffusionは「細かいコントロールが必要なプロ層」に、それぞれ収束していくだろうというのが共通の見方です。同時に、Adobe FireflyやDALL-E3といった他のツールも急速に進化しており、用途に応じた最適な選択肢が増える状況になっています。

まとめ

Midjourneyは確かに素晴らしいツールです。美しい画像を短時間で生成できる能力は、今でも業界で高く評価されています。しかし、「簡単で完全」というわけではなく、様々な弱点があります。特に細かいコントロール、テキストレンダリング、編集機能、英語プロンプトの必須化、有料化による敷居の上昇という5つの主要な問題は、実務的には非常に重要です。

2026年の時点で、AIツール選択はもう「どれか一つに統一する」のではなく、「用途に応じて使い分ける」という段階に進化しています。Midjourneyは依然として美しいアート作成に優れていますが、正確な指示制御が必要な場合はStableDiffusionを、テキスト要素が重要な場合はDALL-E3を選ぶなど、柔軟な選択が求められます。

最終的に重要なのは、各ツールの特性を正確に理解した上で、自分の目的に最適なものを選ぶことです。「有名だから」「評判がいいから」という理由だけで選んでしまうと、想像以上に非効率で、結果的に高いコストを払うことになりかねません。このタイミングで、改めて各ツールの実態を把握し、最適な選択をすることが、2026年のAI活用で成功するための鍵になるでしょう。