X（旧Twitter）で画像を投稿するたびに、「この作業、面倒くさすぎる……」と感じていました。
毎回、透かし画像を重ねて、ファイル名を整えて、保存フォルダを分けて……そんな単純だけど繰り返し発生する作業。ひとつひとつは大したことがないのに、気づけばまとまった時間を奪っていく。
「これ、自動化できたらいいのに」と思ったのが、今回の取り組みのはじまりでした。
自動化といえば、まず頭に浮かんだのはAPI開発でした。Pythonで画像を扱った経験もあったので、「いっそ画像生成も含めてバッチ処理にしてしまえばいい」と考えたのです。
でも、実際に取り組み始めると、ある問題にぶつかりました。
「人の目で最終確認したい」
「投稿に使う画像だから、細かい選別もしたい」
こうした“人の手が入る”作業との相性が悪かったのです。
そこで私は方向転換しました。APIではなく、GUIを持ったデスクトップアプリを作ることに。
そして、相談相手として選んだのが、ChatGPTでした。
この前編では、なぜアプリにしたのか、どんなやりとりを経て方向が固まったのかを記録しておきます。
後編では、実際にどんなアプリをChatGPTと一緒に作ったのかをご紹介します。
第1章：なぜ最初にAPIを考えたのか？
画像加工を自動化したい！まずはAPIを検討
きっかけは「X投稿のルーチンが面倒すぎた」
X（旧Twitter）に画像を投稿する際、毎回発生する「透かしの追加」「ファイル名の変更」「保存フォルダの整理」などの手間が積もり積もって、大きな負担になっていました。
そこで、「この一連の作業、なんとか自動化できないか？」と考え始めたのが出発点です。
Pythonや自動化ツールにある程度慣れていた私は、まずAPIによる処理の自動化を検討しました。
APIで自動化する構想とそのメリット
構想したAPIは、次のような処理を一括で行うものです。
-
フォルダ内の画像を一括読み込み
-
透かし画像（PNG）を指定位置に重ねる
-
ファイル名を自動で統一（例：
sukasiForX_日付_連番） -
加工済み画像を別フォルダに保存
こうした機能をPythonで関数化し、FlaskやFastAPIで外部から呼び出せるAPIとして構築すれば、自動処理のスピードと拡張性の両立が可能になります。
特に魅力だったのが、以下のようなポイントです：
-
再利用性が高く、今後の自動化ワークフローにも組み込みやすい
-
画像生成やX自動投稿など、別プロセスとの連携が容易
-
ノーコードツールやZapierなどからもアクセス可能
この時点では、「これはいけるかも」と手応えを感じていました
API構成の弱点に気づいた瞬間
ところが、具体的な処理フローを詰めていくうちに、ある問題が浮かび上がりました。
それは、「人間の判断を挟む場面が多すぎる」ということ。
たとえば、
-
「今日は猫の画像だけ使いたい」
-
「この透かしは別のデザインにしたい」
-
「投稿前にサムネイル一覧でざっと確認したい」
こうしたニーズは、APIでの一括処理には不向きです。
逐一パラメータを指定するのも煩雑で、最終的に「結局手作業が要るじゃん」となる可能性がありました。
APIからアプリへ、発想を切り替えた理由
UIのあるツールが必要だった
「見る・選ぶ・触る」――画像加工には人の直感的な判断が必要です。
であれば、APIではなくGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）を持ったアプリの方が向いている。
こう考えて、私はAPI開発の方向から、Pythonでのアプリ開発（GUIツール）へと舵を切ることにしました。
この切り替えが、結果的に「自分にとって使いやすいアプリ」につながっていくことになります。
このように、「API開発」を真剣に検討したうえで、「GUIアプリ開発」のほうが実用的だと判断したプロセスを第1章で描きました。
次章では、どのようにアプリ開発の構想を具体化し、ChatGPTを活用したのかを詳しく掘り下げます。
画像加工アプリを選んだ理由｜自動化より大事だった“操作性”と“見やすさ”
投稿前に「目で確認したい」という実務上のニーズ
APIによる自動化は便利ですが、画像投稿の現場では「最後に人の目でチェックしたい」瞬間が多く存在します。
たとえば、「この画像は暗いから別の透かしにしたい」「今日は猫の画像だけ選びたい」など、直感的な判断が不可欠です。
完全自動では柔軟な対応が難しく、確認や差し替えを手動で行う必要が出てきます。
これが、「APIだけでは運用に向かない」と判断した最初の理由でした。
GUIアプリなら“操作しながら確認”できる強みがある
視覚的なUIを持つアプリには、APIにはないユーザー操作のしやすさがあります。
とくに今回欲しかったのは以下のような機能です：
-
ドラッグ＆ドロップで画像を一括追加
-
マウスで透かし画像を選べる
-
保存先やファイル名をGUIから設定できる
-
処理状況やエラーをリアルタイムで表示
こうした「見る・選ぶ・操作する」一連の作業が、GUIアプリではすべて直感的に完結します。
とくにX投稿のように人の目に触れる画像では、最終確認ができる安心感が重要です。
ChatGPTとの対話がアプリ開発の後押しに
GUIアプリを作ると決めたとはいえ、私は専門的なプログラマーではありません。
「どこにボタンを置く？」「画像をどう読み込む？」「透かしってどう合成する？」など、技術的な壁はいくつもありました。
そんな中で強い味方になったのが、ChatGPTです。
たとえばこんな会話を重ねました：
-
私：「ドラッグ＆ドロップで画像を追加したい」
-
ChatGPT：「ではTkinterの
drop_target_registerとdnd_bindを使いましょう」 -
私：「保存先フォルダを指定したい」
-
ChatGPT：「
filedialog.askdirectory()を使うと便利です」
こんな風に、「こうしたい」を日本語で言うだけで、実装案を提示してくれるのがChatGPTのすごさです。
バグが出たときも相談すれば一緒に解決策を考えてくれ、まるで共同開発しているような感覚で作業が進みました。
このように、GUIアプリに切り替えたことで、操作性・確認性・柔軟性の面で大きなメリットを得ることができました。
次章では、実際にどんなアプリをChatGPTと一緒に開発したのか、機能や画面構成を具体的にご紹介します。
第3章：画像加工アプリの構想をChatGPTと具体化した流れ
必要な機能をリストアップして優先順位をつけた
GUIアプリ開発に方向転換してから最初に行ったのは、**「本当に必要な機能は何か？」**を洗い出すことでした。
単に透かしを入れるだけでなく、運用の効率を最大化するために、次のような要素が必要だと感じていました：
-
任意の画像をまとめて選択・追加（ドラッグ＆ドロップ対応）
-
拡大・縮小スケールを簡単に調整
-
加工後の画像を指定フォルダへ一括保存
-
ファイル名は「sukasiForX_日付_通し番号」形式で自動生成
-
保存フォルダ名も指定可能（例：「投稿用_20250716」）
これらをすべて自動化するだけでなく、直感的に操作できる画面構成にすることがポイントでした。
「できるか不安」な部分もChatGPTが補ってくれた
アイデアはあっても、「実際にPythonでどう作るか？」となると、初期の私は正直かなり不安でした。
特に以下のような処理にはハードルを感じていました：
しかし、これらの不安はChatGPTとの対話で次々と解消されていきました。
「こうしたい」と言えば、「こういうコードになります」とすぐに提示してくれます。
思っていた動きにならなくても、エラー内容を貼り付ければ、その原因と改善案まで教えてくれる。
まさに対話型エンジニアのような存在で、安心して構想を具現化することができました。
「自分専用だけど誰かの役にも立ちそう」と思えた瞬間
開発中ふと感じたのは、「これは自分用に作ってるけど、同じ悩みを持つ人は他にもいるんじゃないか？」ということでした。
たとえば：
こうした人たちにとっても、このアプリは時短ツールとして価値があるはず。
そう思ったことで、機能やUIにも「他人が使ってもわかりやすい」工夫を少しずつ取り入れるようになりました。
今回はここで終わりにしたいと思います！
最後までお読みいただきありがとうございました！
このブログでは「ChatGPT×副業」をテーマに、AIをフル活用したリアルな副業チャレンジを発信しています🎶
むずかしい話はナシで、「ちょっとやってみたいかも」と思えるような内容を目指しています😁
私は現在、ChatGPTを使ってTシャツのデザインを作って販売したり、
LINEスタンプのキャラ制作に挑戦したりしています👍
デザインの知識ゼロでも、AIの画像生成機能を使えばかなりいい感じになりますよ！
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さらに、楽天ルームのレビュー文章もChatGPTと一緒に考えたり、
X（旧Twitter）の投稿や運用方法も提案してもらったりと、あらゆる場面でAIに頼っています。😅
「AIって便利そうだけど、自分にも使えるのかな？」
と思っている人には、ぜひ読んでほしいです。
このブログは、AI初心者でも副業が始められるように、
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私の成功も失敗もまるごとシェアしていくので、よかったら気軽に読んでいってくださいね。
Xでも日々の活動をゆるっと更新しているので、ぜひのぞいてみてください！
明日のあなたがより豊かになりますように😌
それでは、おやすみなさい😴
