ステップ 01 — 画像を記述
Qwen に生成してほしい被写体、スタイル、ディテールを説明するプロンプトを書きます。
Qwen
短い回答. 確認すべき点.
使い方
Qwen で 3 ステップで画像を作成
書いたアイデアから完成した画像へ — セットアップ不要、プラグイン不要、Discord 不要。
ステップ 02 — アスペクト比と枚数を選択
アスペクト比と、一度の実行で生成するバリエーション数を選びます。
ステップ 03 — 生成してダウンロード
生成をクリックして少し待ちます。Qwen が画像を作成します。ダウンロードするか、プロンプトを調整して再実行できます。
できること
Qwen の使い方
入力→生成→Multi Edit→最終版までの流れ
まず、目的（例：FAQ作成、議事録要約、仕様のたたき台）と制約（文字数、口調、禁止表現）を入力し、必要なら参考資料を添えます。次に、下書き・要約・箇条書きなど複数の出力形式を並行で作り、使う案を選びます。最後にMulti Editで、複数ページの語尾・用語・見出し構造を一括修正し、公開前の最終版に整えます。
日本の現場で使いやすい実務ユースケース
カスタマーサポートでは、問い合わせログの要点抽出から回答テンプレの作成までを短い往復で進められます。プロダクト開発では、仕様メモからユーザーストーリーや受け入れ条件を起こし、レビュー用の差分を作れます。営業・企画では、提案骨子を作った後にMulti Editで顧客別の言い回しへまとめて差し替えできます。
出力の信頼性を高める確認ポイント
このモデルはMixture of Experts（専門家混合型）の設計思想により、タスクに応じた“得意領域”の出力が出やすい一方、根拠の提示が不足する場合があります。そこで、数値・固有名詞・規約文言は「原文の該当箇所」と突き合わせ、引用できない情報は断定しない運用にします。公開前は、社内ルール（表記・禁止表現）をMulti Editで一括適用し、最終チェックの手戻りを減らします。
Cleep AIで扱うメリット：運用と統制を前提に組み込める
単発の生成で終わらせず、下書き→修正→再生成→一括整形までを同じ流れで回せるため、チームの作業手順に落とし込みやすくなります。さらに、プライベートLLMとしての運用を検討する際も、社内データの扱い方や出力の持ち出し範囲を決めたうえで、作業を標準化できます。結果として、担当者の“勘”に依存しない形で、文章品質とスピードの両立を狙えます。
まずは1つの業務ドキュメントから置き換える
仕組み. 実務上の補足. 確認すべき点.
FAQ
よくある質問
通義千問（Qwen）は何ができるモデルですか？
文章の要約・下書き作成・校正、指示に沿った構成案作り、簡単なコード補助などに使われます。Cleep AIでは、生成後にMulti Editで表記やトーンを一括調整するところまでを同じ流れで行えます。
読み方はどうなりますか？
一般に「クウェン」と読まれることが多い名称です。社内向け資料では、初出で「通義千問（Qwen）」と併記しておくと混乱を避けられます。
安全性や情報漏えいが心配です。確認すべき点は？
機密情報を入力しないルール、出力の持ち出し範囲、ログの扱い、権限管理の運用を先に決めるのが重要です。より厳格に運用したい場合は、プライベートLLMとしての構成も含めて検討すると安心です。
Mixture of Experts（専門家混合型）って何ですか？
タスクに応じて複数の“専門家”のような部分を使い分け、得意な処理に寄せた出力を狙う考え方です。その分、根拠が必要な数値や固有名詞は原文と突き合わせるなど、検証手順をセットで運用するのが現実的です。
Multi Editはどんな場面で効果がありますか？
複数ページの語尾統一、用語の置換、見出しの整形、禁止表現の除去など“まとめて直す”作業に向きます。生成した案を採用した後の仕上げ工程を短縮できます。
最新モデルや派生モデルの違いはどう扱えばいいですか？
用途（長文要約、対話、コード、コスト）ごとに得意不得意が変わるため、まずは同じ入力で複数設定を試し、品質と速度を比較するのが確実です。Cleep AI側では、同一素材から複数案を作って差分を見やすくできます。
