1000スキ、ありがとうございます。——変わったこと、始めたこと。
質感LoRAという、ほとんど誰も検索しないジャンルで記事を書き始めて半年が経ちました。
5月に500スキのご報告をしたばかりですが、そこから約5週間で1000スキに届きました。倍になるのに5ヶ月かかると思っていたので、正直驚いています。フォロワーも505名になりました。読んでくださった方、スキを押してくださった方、共有してくださった方、ありがとうございます。
500スキの記事と同じように、データを振り返ります。スキが多かった記事 TOP5（2026年6月時点）
前回と同じく、ビューではなくスキで並べます。
1位：全記事ナビ ── 254スキ（前回149 → +105）
前回も1位。しかも105スキ伸びています。記事が50本を超えて、ナビの価値がさらに上がったということだと思います。「全体像が見える場所」を最初に作ったのは、振り返れば最も正しい判断でした。
2位：そのチェックポイント、商用利用アウトです ── 46スキ（前回35 → +11）
前回は「ベースモデル商用利用チェック」として2位でした。商用利用の落とし穴を整理した記事で、安定して検索から流入し続けています。このジャンルは一度書けば長く読まれる。
3位：【AI和指紋くん】作品画像を生成AIの無断学習から守るツール ── 44スキ（NEW）
公開11日で44スキ。TOP5に新規で入った記事の中で最も急成長しています。後半で詳しく紹介します。
4位：AIモデルの「状態調書」を作る財団の存在を確認した ── 42スキ（NEW）
美術館の作品管理手法（コンディションレポート）とAIモデル管理の類似性について書いた記事。美術博物館学の知見がAIに転用できることを示した、このアカウントらしい一本です。
5位：【商用として納品/内製化できるAI生成物とは】 ── 41スキ（NEW）
美術博物館学とエンジニアの実習を総動員した、非常に厳しいガイドライン。「AI画像を仕事として使うなら、ここまで考える必要がある」というラインを引きました。500スキからの変化
TOP5の顔ぶれが入れ替わった
前回TOP5にいたSHIFUKUギャラリー（26→31）と南部鉄器LoRA活用ガイド（22→23）がTOP5から外れ、代わりに「状態調書」「商用納品ガイドライン」「AI和指紋くん」が入りました。
つまり、「質感LoRAの作品を見せる」記事から、「知識と仕組みを提供する」記事にスキが集まるようになった。
500スキ時点で「実用記事で人が来て、質感LoRAの記事でファンになる」と書きました。その構造は変わっていませんが、比重が実用・知識寄りにシフトしています。
成長速度が変わった
500スキまでに5ヶ月。500→1000に約5週間。
記事の蓄積がある閾値を超えると、過去記事が相互に読者を回し始める。内部リンクとナビ記事のハブ構造が効いてきた実感があります。新しく始めたこと：AI和指紋くん
1000スキの報告だけでは味気ないので、最近リリースしたツールを紹介させてください。
AI和指紋くんは、自分の作品画像を生成AIの無断学習から守るためのツールです。
仕組みはシンプルです。
① 和紙LoRAで不可視の透かしを画像に埋め込む。 人間の目には見えないが、AIの学習過程には影響を与えるノイズを和紙テクスチャとして画像に重畳します。質感LoRAの研究から生まれた技術です。
② Solanaブロックチェーンに画像ハッシュを記録する。 「この画像は、この日時に、この人が登録した」という事実を改竄不能な形で記録します。著作権の証明ではなく、存在証明。
③ CivitAIを定期モニタリングする。 登録した画像が学習データとして使われていないか、自動で監視します。
すべてブラウザ上で完結し、画像はサーバーに送信されません。PWA対応なのでスマホからも使えます。
→ AI和指紋くんの詳細記事改めて自己紹介
1000スキを機に、少し丁寧に自己紹介を書き直します。
高校で日本画を専攻し、公立芸大で芸術学を学びました。イギリスの大学院で博物館学修士号を取得（Merit）。美術品の来歴管理（プロヴナンス）と保存修復の知識が専門です。
卒業後はエンジニアに転向。現在はクラウドGPU（Floyo）を使って、日本の伝統素材——金箔、螺鈿、漆、南部鉄器、和紙——の質感をAIに刻むLoRA学習を研究しています。
なぜ「質感」なのか。
美術館で学んだのは、作品の価値は「何が描いてあるか」ではなく「どう作られたか」にあるということ。マチエル（絵肌）、筆致、素材の物質感。それがデジタルに移行する過程で失われていくのを見て、「AIにも質感を教えられるのではないか」と考えました。
SHIFUKUシリーズは構想28種、公開済みは現在7種。金箔の亀裂、苔の湿度、日本刀の刃文。どれも特定のイラストレーターの画風ではなく、物理的な素材そのもので学習しています。だから著作権の依拠性リスクがゼロ。これは美術品の「素材から作品を読む」という博物館学の思考から来ています。これから
500スキの記事で「次はLoRA訓練の方法論を書く」と予告しました。それは「LoRA学習完全マスターコース」として公開済みです。
次の柱は「AI無断学習からの防衛」です。
AI和指紋くんのリリースを起点に、AI無断学習｜阻止・抑止マガジンを立ち上げました。生成AIによる無断学習の防止・阻止・抑止——技術と制度の両面から、クリエイターが自分の作品を守るための知識を体系的にまとめていきます。
具体的には以下を予定しています。
① AI和指紋くんの機能拡張。 現在のモニタリング対象はCivitAIのみですが、Hugging Face、Tensor.Artなど他のモデル共有プラットフォームへの対応を進めています。
② 不可視透かし技術の深掘り。 Glaze、Nightshade、C2PA、そして和紙LoRAベースの独自手法。それぞれの仕組み・強度・限界を実測値付きで比較します。
③ BANチェックリストの5プラットフォーム展開。 既存のハブ記事を軸に、pixiv・X・BOOTH・note・Gumroadそれぞれの最新規約に対応した個別ガイドを順次公開します。
質感LoRAラボは、「AIで何を作るか」ではなく「AIでどう作るか」「どう守るか」を書き続けます。
引き続き、よろしくお願いします。───
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著者について
高校で日本画専攻、公立芸大で芸術学を学び、英国で博物館学修士（Merit）を取得。現在はクラウドGPU環境でLoRA作成を研究中。金箔・螺鈿・漆など伝統素材の質感をAIに刻む「質感LoRA」を開発しています。
