Claude CodeとGoogle Colabを連携すれば、プロンプト作成と画像生成を分業させ、AI画像を自動で大量生成できます。実演ではGoogle ColabのA100環境とComfyUIを使い、1920×1080画像を2枚目以降約12秒/枚で生成しました。
この記事では、Claude CodeがJSONで生成条件を作り、Google Colab側がその指示を受けて連続生成する流れと、実測した生成速度を解説します。
自動化のためのツールの役割分担
大量の画像を自動生成するシステムを作る際は、指示書（プロンプト）を考える役割と、それを受け取って実際に画像を生成する役割を別のツールに分担させます。
実演では、プロンプト（指示文）を考える役割を担うツール「Claude Code」に任せ、画像生成の実行をクラウド上の高性能PC環境である「Google Colab」に行わせています。
複数枚の画像生成を一括で指示する方法
一度に100枚以上の画像を連続で生成させるには、画像のサイズや内容の条件をひとまとめにした構造化ファイルを用意し、生成システムへ一気に読み込ませます。
実演では、Claude Codeが作成した「JSONファイル」を使用しています。縦横のサイズやプロンプトを一覧にしてGoogle Driveの指定フォルダへ配置することで、定義した枚数分だけ自動で連続生成される流れになっています。
クラウド環境における生成速度の推移
クラウド上で画像生成を自動化する場合、最初の1枚目はAIモデルの読み込み処理が入るため少し時間がかかりますが、2枚目以降は一定の短い時間で高速に生成され続けます。
実演では、Google Colab上で「A100」という高性能な計算リソース（ハイメモリ）を割り当て、画面操作が不要なヘッドレス状態で、画像生成を実行するツール「ComfyUI」を起動しました。
解像度1920×1080の画像を出力した結果、1枚目は18秒かかりましたが、2枚目以降はぴったり12秒で生成され、合計6枚の処理が1分20秒で完了しました。
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