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Claude Opus 5.5 に画像生成AIを付けたら、寝ている間にゲームが2本できた ― GPT Image 2.5 スキルの設定方法（画像代3ドル）

    Sinsen

    Claude にゲームを作ってもらったものの、見た目が四角や丸のままで止まってしまったことはないでしょうか。

    私はまさにそこで止まっていました。Claude はプログラムをどんどん書いてくれますが、絵は描けません。仮の図形で動くゲームはできても、人に見せたくなる見た目にはなかなか届かないと感じていました。

    そこで、Claude Opus 5.5 に OpenAI の画像生成モデル「GPT Image 2.5」をスキルとして付けてみました。すると、どんな絵が何枚いるかを考えるところから、絵を描かせ、切り抜いてゲームに組み込むところまで、Claude が自分で進めるようになりました。寝ている間と仕事の間に、綺麗なゲームが2本できています。かかった費用は Claude Pro の定額と、画像代の約3ドルでした。

    この記事では、その設定を最初から最後まで書いておきます。動いているところは動画のほうが伝わりやすいと思うので、先に貼っておきます。

    私は元ゲーム開発者で、いまは Claude Opus 5.5 と一緒に個人でゲームを作っています。

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    澪 ゲーム画面
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    STEEL SQUAD ゲーム画面

    できたもの

    澪 ―蒼の讃歌―

    1本目は、イルカを操作する横スクロールのゲームです。全4章で、生成した絵は22枚あります。

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    奥の景色が何枚も重なって、違う速さで流れていきます。背景を「下だけ描いて上は透明」という形で何層も描かせて、重ねて動かしているそうです。この描かせ方は、私から指示したものではありません。Claude が自分で考えて注文していました。

    イルカの泳ぎも、1枚の絵を背骨に沿って曲げて動かしています。こちらを振り向く動きは、元のイルカの絵を見本にして「同じイルカの30度・60度・正面」を描かせたものです。宙返りや水しぶきは、遊んでみて「もっと躍動的に」と頼んだら足してくれました。

    ソースは公開しているので、中身はこちらで見られます。
    https://github.com/Sinme52/mio

    STEEL SQUAD（仮）

    2本目は、1〜4人で遊べるロボットのアクションゲームです。生成した絵は28枚です。

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    全身の絵を描かせたあと、「同じ機体をパーツに分けて並べて」と頼み、それを切り分けて関節で動かしています。一歩ごとに腰が沈む重い歩きになっていて、ここまで勝手にやってくれるのかと驚きました。生成した絵と注文の記録も、リポジトリに残っています。
    https://github.com/Sinme52/STEEL-SQUAD

    どちらも、Steam のストアに出す各サイズの画像やアイコンまで作ってくれました。作り方の細かいところは動画で触れているので、気になる方はそちらも見ていただけるとうれしいです。

    何がよかったのか

    振り返ると、よかった点は4つあったと思います。

    1. Claude のスキルで付けられる

    Claude だけでは絵が描けません。そこで「スキル」を使いました。スキルは、手順書と道具を入れたフォルダです。一度登録しておくと、「画像を作って」と頼むだけで Claude が自分の判断で使ってくれます。

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    役割としては、Claude が監督、GPT Image 2.5 が絵師という形になります。人間は「こういうゲームを作って」と頼むだけで、絵の注文書も Claude が書いていました。

    2. OpenAI 側は定額のプランに入らなくてよい

    ChatGPT の有料プランには入っていません。OpenAI の開発者向けの API にクレジットを先払いして、使った分だけ減っていく形です。月額の支払いがもう1つ増えないのは、試すうえで気が楽だと感じています。

    3. medium と xhigh を分けて、画像代を抑える

    品質を2段階に分けました。普段は安くて速い medium で下書きを作り、ゲームの形が決まった絵だけ「リリース用に」のひと言で xhigh に描き直します。

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    画像用のプロジェクトの使用額は、2作品と動作確認を合わせて3ドルでした。いちばん多く使った日の約2ドルは、澪の絵を xhigh で仕上げ直した日です。STEEL SQUAD の28枚は medium のまま使っています。

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    並べてみると、xhigh は肌の質感やロゴの文字がかなり細かくなります。全部を xhigh で描くより、決まった絵だけに絞るほうが、費用と待ち時間のつり合いがよいと思います。

    4. クラウド環境で動くので、寝ている間に進む

    いちばん大きかったのはここだと感じています。Claude Code のクラウド環境で動かしているので、頼んだら Mac を閉じても、Claude はクラウドの中で作り続け、絵も向こうで描かせてくれます。

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    実際の流れはこうでした。

    • 10/27（火）午前3時ごろ：ロボットのゲームを頼んで、Mac を閉じて寝る

    • 朝：1ステージ遊べる版ができている。出来を確かめて「もっと重く歩いて」「ブースト移動を足して」と頼み、Claude の残りの使用量を確認

    • 午前8時ごろ：まだ使えそうだったので、急きょイルカのゲームを頼んで出社

    • 仕事の間：イルカのゲームが進み、昼前には絵を xhigh で仕上げ直すところまで進む

    • 夜：イルカを遊んで「もっと躍動的に」と頼むと、宙返りや水しぶきが入る

    Claude は Pro プランの定額の範囲で使っています。週の使用量がリセットされる火曜のお昼12時までに、使い切るつもりで回しました。

    ここからは、実際の設定の手順です。準備は、OpenAI・スキル・クラウド環境の3つです。

    設定1：OpenAI の API 課金

    画面の名前は変わることがあるので、2026年10月時点の表記で書いています。

    開発者向けのサイトにログインする

    ChatGPT とは別の、開発者向けのサイト（platform.openai.com）を使います。ChatGPT のアカウントでもログインできます。

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    支払い方法を登録して、クレジットを買う

    左のメニューの Billing を開き、Payment methods でクレジットカードを登録します。そのあと Overview の Buy credits から、先払いのクレジットを買います。最初は少額で十分だと思います。

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    同じ画面に、残高が減ったら自動で買い足す設定（Auto-reload）があります。慣れるまではオフのままにしておくほうが安心だと感じています。

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    画像用のプロジェクトを作る

    Projects から、画像用のプロジェクトを作っておきます。私は「Image Studio」という名前にしました。分けておくと、画像にいくら使ったかをプロジェクトごとに確かめられます。先ほどの3ドルも、このプロジェクトで絞り込んだ金額です。

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    プロジェクトに月の予算を決める

    プロジェクトの設定の Limits で、月の予算を決めます。私は50ドルにして、50%・80%・100%に達したら通知が来るようにしています。

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    API キーを作る

    画像用のプロジェクトを選んだ状態で、API keys から新しいキーを作ります。キーは作ったときに一度しか表示されないので、すぐに控えておきます。キーはチャットには貼らないようにしています。会話の記録に残ってしまうからです。

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    組織の本人確認

    画像のモデルを使うときに、組織の本人確認（Verification）を求められることがあるようです。私の環境では本人確認をしないまま使えましたが、求められた場合は Organization settings の画面の案内に沿って進めればよいと思います。

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    設定2：Claude のスキル

    いちばん大事なのがこのスキルです。中身はとても小さくて、次のようになっています。

    gpt-image-2-5/
  SKILL.md              手順書（いつ・どう使うか）
  scripts/gpt_image.py  OpenAI の画像 API を呼ぶ道具
  .env.example          キーの書き方の見本

    SKILL.md の最初に「いつ使うか」を書く

    SKILL.md の先頭には、名前と説明を書きます。

    ---
name: gpt-image-2-5
description: OpenAI の GPT Image 2.5 を API で呼び出して画像を生成・仕上げするスキル。「画像を作って」「イラストを生成して」「バナー／サムネ／アイキャッチを作って」など、画像の新規生成を頼まれたら必ずこのスキルを使うこと。通常は品質 medium で下書きを作り、「リリース用」「本番用」「最終版」「高品質で仕上げて」「xhigh で」と言われたら、受け取った medium 画像を xhigh 品質で再出力する。
---

    説明の中に「画像を作って」「リリース用」のような、実際に使いそうな言い方を並べておくのがコツだと思います。こうしておくと、Claude が自分の判断でこのスキルを呼び出してくれます。

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    本文には約束ごとを書く

    本文には、Claude に守ってほしいことを書いています。主なものはこのあたりです。

    • 普段は medium で下書きを作る

    • 「リリース用」「本番用」「最終版」「仕上げて」と言われたら xhigh で描き直す

    • 大きさは用途に合わせて選ぶ（正方形・横長・縦長・16:9）

    • キャラクターなど、切り抜いて使う絵は透明背景で描く

    • 画像と同じ名前の JSON に、注文の内容を残しておく

    • API キーは会話に表示しない。チャットに貼ってもらうことも避ける

    • エラーが出たら、原因ごとに案内する（キーが無い、通信できない、残高不足など）

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    medium と xhigh の使い分けを手順書に書いておくと、毎回「安いほうで」と言わなくても、Claude が勝手に節約してくれます。ここがいちばん効いていると感じています。

    道具の gpt_image.py

    道具のスクリプトは、Python の標準の機能だけで動くようにしてあります。追加でインストールするものはありません。

    # 下書き（medium）
python3 scripts/gpt_image.py generate --prompt "..." --size 1536x1024 --background transparent

# リリース用（xhigh）：下書きを見本にして、構図や色はそのままに描き直す
python3 scripts/gpt_image.py release --image 下書きの画像.png

    release は、下書きの画像をそのまま渡して xhigh で描き直します。構図や色を保ったまま細かいところだけ綺麗になるので、気に入った下書きを仕上げるのに向いていると思います。この記事の見出し画像も、作った下書きをこの release で仕上げたものです。

    claude.ai に登録する

    フォルダを ZIP にして、claude.ai の設定から登録します。設定の Skills を開き、「追加」から「Skills をアップロード」を選びます。

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    登録したスキルは、このあと使う Claude Code のクラウド環境のセッションでも使えます。

    スキルを自分で書くのは難しそうだと感じる方もいると思います。同じメニューに「Claude と作成」があるように、スキル自体も Claude に頼んで作ってもらえます。SKILL.md の全文は、記事の最後に載せておきます。

    設定3：Claude Code のクラウド環境

    最後はクラウド環境です。Claude Code の入力欄の下にある環境のメニューから「新しい環境」を選び、「クラウド」のタブで作ります。設定するのは2つだけです。

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    ネットワークで api.openai.com を許可する

    ネットワークアクセスを「制限付き」のまま、許可されたドメインに api.openai.com を1行追加します。パッケージマネージャーを許可するチェックはそのままにしています。これで、クラウドの中から OpenAI に画像を頼めるようになります。

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    環境変数に API キーを入れる

    環境変数に、先ほど作ったキーを入れます。

    OPENAI_IMAGE_API_KEY=sk-...

    スキルはここからキーを読みます。

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    設定画面には「この環境を使うすべてのユーザーがこれらの値を見られるので、シークレットは追加しないでください」という注意があります。私は自分しか使わない環境なので、ここに入れています。ほかの人と共有する環境では、入れ方を考えたほうがよいと思います。

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    『設定は新しいセッションから効くので、設定したあとはセッションを新しく始めます。』とClaudeは案内しますが、実際はクラウドのコンテナが起動するタイミングで環境変数として読み込まれます。なので環境変数を設定したら10分ほどClaudeを触らないようにしコンテナが一旦落ちるのを待ちます。その後「環境変数〇〇は見えますか？」などと聞いてやると読み込めるかと思います。

    頼み方と、寝ている間に進めるコツ

    あとは、ゲームのリポジトリと環境を選んで、作りたいものを書くだけです。イルカのゲームは、次の依頼文で頼みました。クオリティを上げるコツはOpus5.5でエフォートを中、高あたりにすることです(2026年10月ごろの話)。

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    2Dスクロールで美しい海の中をイルカを操作して自由自在に動けるゲームを作成してください。簡単なストーリーとパズル的要素も追加したいです。イルカショーのように水中からジャンプできるようにしたいです。特に実現したいのは多重スクロールと半透明の海中の美しさです。Steamで販売できるようAAAタイトルとして作成してください。画像が必要な場合はgpt-image-2.5スキルを使ってください。

    「画像はスキルで作って」と書いておくと確実だと思います。送ったら、Mac を閉じて寝てしまって大丈夫でした。

    朝になったら出来を確かめて、気になるところを普通の言葉で伝えます。たとえばSTEEL SQUADでは「もっと重く歩いて」と頼むと、歩き出すまでの時間や足音、砂ぼこり、画面の揺れまで足してくれました。ゲームの形が決まったら、「リリース用に仕上げて」で絵を xhigh に描き直してもらいます。

    Pro プランの使用量には上限があるので、1本目の出来と残りの使用量を見てから、2本目を頼むようにしていました。

    気をつけていること

    • API キーはチャットに貼らないようにしています。OpenAI 側では、予算の上限も決めています。

    • 売ることを考えるなら、既存の作品に似すぎていないか、人の目で確かめたほうがよいと思います。ロボットは定番のデザインに寄りやすいと感じました。名前や設定もオリジナルにしています。

    • Steam で売る場合は、AI で生成したコンテンツを使っていることを申告する必要があります。

    • 画像の API がサーバーのエラーで失敗することがありました。もう一度実行すると通ることが多かったです。

    おわりに

    【元ゲーム開発者としてのひとこと】

    これまでOpus5.5のゲーム作成能力は凄いけどChatGPTのGPTImage2.5から画像を渡さないといけないのが手間で連携も上手くいかずもどかしい思いをしていました。ところが、スキルを1つ足しただけで2つがしっかりと機能するようになりました。同じところで止まっている方の参考になればうれしいです。

    次は、作ってほしいゲームのジャンルを、YouTube か note のコメントで教えていただけるとうれしいです。「どんな絵柄で」まで書いていただけたら、そのまま依頼文に使わせてもらおうと思っています。いちばん多かったものを、次の動画と記事で、また寝ている間に作らせてみるつもりです。

    最後までお読み頂きありがとうございました。

    動画はこちらです。

    作ったゲームのソースです。
    澪 ―蒼の讃歌―：https://github.com/Sinme52/mio
    STEEL SQUAD（仮）：https://github.com/Sinme52/STEEL-SQUAD

    付録：SKILL.md の全文とリポジトリ


    ---
name: gpt-image-2-5
description: OpenAI の GPT Image 2.5 (gpt-image-2.5-sunburst / flare) を API で呼び出して画像を生成・仕上げするスキル。「画像を作って」「イラストを生成して」「バナー／サムネ／アイキャッチを作って」「GPT Image で」「OpenAI で画像生成」など、画像の新規生成を頼まれたら必ずこのスキルを使うこと。通常は品質 medium で下書きを作り、「リリース用」「本番用」「最終版」「高品質で仕上げて」「xhigh で」と言われたら、受け取った medium 画像（または直前に作った画像）を xhigh 品質で再出力する。Use this skill for any image generation request, and for upgrading a draft image to release quality.
---

# GPT Image 2.5 画像生成

OpenAI の Image API を `scripts/gpt_image.py` から呼び出して画像を作る。Python 標準ライブラリだけで動くので pip install は不要。

ワークフローは 2 段階になっている。理由は、xhigh は medium より大幅に時間とコストがかかるため、構図やアイデアを medium で安く詰めてから、確定したものだけを xhigh で仕上げるのが効率的だから。

| 段階 | 品質 | 使う場面 |
|---|---|---|
| 下書き (generate) | `medium` | 通常の画像生成依頼すべて |
| リリース (release) | `xhigh` | 「リリース用」「本番用」「最終版」「仕上げて」と言われたとき |

## 前提

- API キーは環境変数 `OPENAI_IMAGE_API_KEY` から読む。無い場合はスキルフォルダ直下の `.env`、次にスクリプトを実行したディレクトリ（プロジェクトのルートなど）の `.env` を読む（書式は `OPENAI_IMAGE_API_KEY=sk-...`）。プロジェクトの `.env` を使う場合は、そのディレクトリで実行すること。キーの値は会話に表示しないこと。ユーザーにチャットへキーを貼ってもらうのも避ける（会話履歴に残るため）。
- claude.ai で使う場合、`api.openai.com` へのネットワーク通信が許可されている必要がある。接続エラーが出たら、設定 > 機能 のネットワーク通信（ドメイン許可リスト）に `api.openai.com` を追加するよう案内する。
- スクリプトのパスはこの SKILL.md と同じフォルダの `scripts/gpt_image.py`。以下 `$SKILL` はこのスキルのフォルダを指す。

## 1. 下書きを作る（通常）

```bash
python3 $SKILL/scripts/gpt_image.py generate \
  --prompt "<英語または日本語の詳細なプロンプト>" \
  --size 1024x1024
```

- 品質は指定しなければ `medium`。ユーザーが明示的に別の品質を指定したときだけ `--quality` を変える。
- サイズ: 正方形 `1024x1024`、横長 `1536x1024`、縦長 `1024x1536`。16:9 なら `1536x864` や `1920x1088` のようなカスタム値も可（幅・高さは 16 の倍数、比率は 1:3〜3:1、長辺 3840px 以下）。用途（バナー、スマホ壁紙、サムネなど）から適切なものを選ぶ。
- 透過背景が必要なら `--background transparent`（png / webp のみ）。
- 複数案が欲しいと言われたら `--n 2` など。
- モデルは既定で `gpt-image-2.5-sunburst`（高品質・編集精度重視）。「速く」「たくさん試したい」と言われたら `--model gpt-image-2.5-flare`。
- 出力先は claude.ai では `/mnt/user-data/outputs`、それ以外ではカレントの `gpt-image-outputs/`。`--out-dir` で変更できる。
- 画像と同じ名前の `.json`（サイドカー）にプロンプト・モデル・サイズなどが保存される。リリース時にこれを使うので、画像と一緒に保管するよう伝える。

### プロンプトの書き方

ユーザーの依頼が短くても、そのまま投げずに具体化する。被写体、構図、画風（写真／イラスト／3D など）、光と色、雰囲気、画像内に入れる文字（あれば正確な文言を引用符で）を盛り込む。画像内の文字は日本語より英語のほうが崩れにくいので、日本語の文字入れを頼まれた場合は崩れる可能性があることを一言添える。

## 2. リリース用に xhigh で仕上げる

ユーザーが medium 画像をアップロードした、または直前に作った下書きを「リリース用にして」と言われたら:

```bash
python3 $SKILL/scripts/gpt_image.py release --image <medium画像のパス>
```

- 既定の `--mode edit` は、medium 画像そのものを edits API に入力し、構図・被写体・色・文字を保ったまま `xhigh` で描き直す。ユーザーが気に入った下書きを「そのまま綺麗にしたい」ケースに合っているので、基本はこれを使う。
- サイズは元画像から自動で引き継ぐ。プロンプトはサイドカー JSON から自動で読む。
- **サイドカーが無い場合**（ユーザーがチャットに画像だけアップロードした場合など）は `--prompt` が必須。画像を自分で見て内容を詳しく記述したプロンプトを作って渡す。claude.ai でアップロードされたファイルは通常 `/mnt/user-data/uploads/` にある。
- 「同じプロンプトで作り直して」と言われたときだけ `--mode regenerate`（元画像を使わずプロンプトから xhigh で再生成。構図は変わる）。
- 「max で」と明示されたら `--quality max`。

xhigh は 1 枚あたり数十秒〜数分かかることがある。実行前に「xhigh で仕上げ中です（少し時間がかかります）」と一言伝えるとよい。

## 3. 結果の返し方

スクリプトは成功時に JSON（`files`, `model`, `quality`, `size`, `elapsed_sec`, `usage`）を標準出力に出す。生成した画像ファイルをユーザーに提示し、使ったモデル・品質・サイズを短く伝える。下書きの場合は「気に入ったら『リリース用に』と言ってください」と次の一手を添える。

## エラー時

スクリプトは失敗時に `{"ok": false, "error": "..."}` を標準エラーに出して終了コード 1 を返す。

- `API key not found` → 環境変数または `.env` の設定方法を案内する。
- `Could not reach` → ネットワーク通信の許可（`api.openai.com`）を案内する。
- `OpenAI API error 400` → メッセージを読み、サイズ指定やパラメータを直して再実行する。コンテンツポリシーで拒否された場合はその旨を伝え、プロンプトの調整案を出す。
- `OpenAI API error 401/403` → キーが無効か、組織の認証（Organization verification）が必要な可能性を伝える。
- `OpenAI API error 429` → レート制限か残高不足。少し待つか、OpenAI の課金設定を確認するよう伝える。

    #Claude #ClaudeCode #生成AI #画像生成AI #個人開発 #ゲーム制作 #GPTImage #OpenAIAPI

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