Ideogramのオブジェクト削除機能：仕組みと料金

マーケティングページより先にマスク仕様を読む理由

私はeeselのプロダクトを開発しており、1週間の大半を他社のAPIリファレンスの読み込みに費やし、ランディングページの主張とエンドポイントが実際にやっていることのギャップを見極めている。その中でも画像系エンドポイントは特に食い違いが激しい。デモGIFは毎回うまくいくパターンしか見せてくれず、実際の契約条件はパラメータ表に書かれている。

これが問題になるのは、ボリュームがあるからこそだ。eeselのコンテンツ利用顧客の1社、Webflow CMS上で活動するSEOコンテンツリードは、キーワードから公開までのパイプラインと最後の一括レビューによって月360本以上、1日12本まで規模を拡大している。このペースになると、画像の工程はもはやデザイン上の判断ではない。ループであり、ループには挙動が範囲内に収まっていることが求められる。同じ発想はeeselのサポート側の提供方法にも通じており、実際の顧客に1件でも回答する前に過去のチケットに対してロールアウトをシミュレーションしている。理由は単純だ。「デモでは正しく見えた」ということでチームが痛い目に遭ったことが過去にあるからだ。

そのため、この記事はパラメータ表を起点にして書かれている。問題は「Ideogramのイレーザーは優れているか」ではない。それぞれのパスが実際にピクセルに対して何を行い、何に対して課金するのか、そしてどこで想定外の挙動をするのか、ということだ。

Ideogramで「remove(削除)」と呼ばれる3つの機能

何よりもまず整理しておく価値があるのは、これが製品全体で最大の混乱の元になっているからだ。3つの別々の機能に「remove」という言葉が使われている。そのうち実際にオブジェクトを削除してくれるのは2つだけだ。

1. Object Remover、ミニアプリ。 ホスト型の単機能ツール。その謳い文句はまさに聞きたい内容そのものだ。画像をアップロードし、オブジェクトの上をブラシでなぞって消去すると、複製やレタッチなしで背景が自動的に埋められる、というものだ。実行するにはアカウントが必要で、未ログイン状態のページではボタンに「Login to Run」と表示される。

2. remove-object、APIエンドポイント。 実在し、ドキュメント化され、価格も設定されており、一般提供されている。3つの中で、私が実際に構築の土台とするならこれだ。

3. Canvasの Eraserモード。これはオブジェクトイレーザーではまったくない。 Canvasにはマスクツールバーが用意されている。選択、矩形マスク、自由形マスク、ブラシマスク、Eraserモード、マスクの反転、前回のマスクの読み込み、といった具合だ。EraserモードはCanvasドキュメントでマスク済み領域を消去するものと定義されており、そこで消去されるのはマスクであってピクセルではない。したがって、オブジェクトイレーザーを期待してクリックしたのなら、UIの読み取り自体は妥当だった。ただそれでも、求めていたツールではなかったということだ。

最初の1つ目については、ドキュメントが本来よりも見つけにくい作りになっている。IdeogramのFeatures and ToolsインデックスにはBatch Generation、Background Remover App、Describe、Reference Features、Remix、Replace or Remove Background、Search、Upscaleが列挙されているが、Object Removerはどこにも見当たらない。Eraserもない。そしてドキュメント内のAI Apps一覧にも同じ抜け漏れがある。

そこにあるのは2枚のカードだけだ。Background removerとRecompose。つまりオブジェクト削除機能自体は確かに存在するが、まだ誰も製品の一部としてドキュメント化していないというだけであり、これはそのページ自体が名乗っているPoCというラベルとも整合している。

ここで背景系ツールを切り分けておく価値がある。料金の仕組みが異なるためだ。Remove BGは透過の切り抜き画像を返すもので、有料プランでは使用量制限がない。Replace BGは生成型で、プロンプトによって新しい背景を作り出し、エッジや照明、接地影まで調整することがある。APIでもこの区分は保たれており、純粋な切り抜きエンドポイントは$0.01である一方、生成型の背景差し替えはモデルごとの画像単価で課金される。私のIdeogramレビューでは、このプラットフォームが実際に強みを持つ領域についてより広く扱っているが、それは今も編集ではなくテキストレンダリングだ。

パス1：Object Removerミニアプリ

アプリが謳っている通りのことは、実際に行われる。出力品質を見るうえで最もフェアなのはIdeogram自身が提示している例だ。これはベンダー自身が最良のケースを見せているという前提はあるが。

きれいな埋め込みであり、しかも難易度の高いケースだ。石畳は不規則な間隔を持つ繰り返しテクスチャであるため、インペインティングの出来が悪いとすぐに露呈する。さらに難しいのは反射や接地影を含むケースであり、Ideogramはそちらも公開している。

反射も車と一緒に消えた。このショットにおいては望ましい挙動だが、これは次のセクションで問題になる挙動でもある。

アプリが教えてくれないのはコストだ。ツールのページにはクレジット価格の記載もクォータもプラン要件も一切なく、料金ページのEditingブロック(Canvas、Remix、Style、style reference、character reference、Magic Fill、Extend、Upscale、背景削除を列挙している)にもObject Removalは含まれていない。つまり現時点で、アプリ内のObject Removerの制限は非公開ということだ。クォータも明示されていないドキュメント化前のPoCの上にチームのワークフローを構築するのは、私ならやらない。だからこそ、このガイドの残りの部分はAPIについて書かれている。

パス2：remove-object API — こちらが本当の製品

契約の全体は以下の通りで、Remove Objectリファレンスから引用している。これは同期処理であり、ポーリングもジョブIDの追跡も不要だ。

POST https://api.ideogram.ai/v1/remove-object
Api-Key: <key>

image=@photo.jpg        required, max 10MB, JPEG/PNG/WebP
mask=@mask.png          required, same dimensions as image
seed
num_inference_steps     1-128
guidance_scale          1-10
rendering_speed         FLASH | TURBO | DEFAULT | QUALITY

必須フィールドが2つ、続いて4つの調整項目がある。実際に起きることは、マスクされた領域が周囲のシーンに馴染むように再生成されるということであり、この捉え方こそがここで重要なポイントだ。これはマスクの範囲に限定された生成的フィルであり、コンテンツアウェアなパッチではない。

マスクの極性トラップ

付箋に書いて貼っておきたいのはこの部分だ。Ideogramのマスク編集用エンドポイント2つは、互いに反転したマスクを受け取る。

remove-objectは白、つまり128以上の値を持つ領域を削除対象として指定する。一方、inpaint-v3エンドポイントは正反対のことを述べており、マスク内の黒い領域が編集したい領域に対応するとしている。どちらもドキュメント化されており、どちらも正しい。しかし、どちらのページも相手側について警告していない。

このエラーモードが厄介なのは、無言で失敗するからだ。200が返り、画像が返り、請求も発生する。エラーは一切出ず、対象以外のすべてが再生成された状態でフレームが返ってくるだけだ。したがって、Magic FillのインペインティングからObject Removalへパイプラインを移行する場合、マスクの反転は些細な話ではなく必須のステップとなる。プロンプトのみで動作するエディターはそもそもマスクを一切使わないため、このカテゴリのバグを丸ごと回避できる。これがスクリプト運用のワークフローにおいてNano Banana 2を選ぶ現実的な根拠の1つである。

ループを書く前に知っておくべき制限

これらは4つあり、テスト時ではなくボリュームが増えたときに効いてくる:

• 入力上限10MB、かつJPEG、PNG、WebPのみ。カメラのRAWファイルや大きなTIFFファイルには、前段にリサイズ処理が必要になる。
• デフォルトで同時実行10リクエストまで。ワーカーをいくつ立ち上げても、並行処理数の上限は10で頭打ちになる。
• 出力URLには有効期限がある。 結果が取得できるのは限られた期間のみで、background removerの場合はおよそ1日だ。URLをどこかに保存するのではなく、同じジョブ内でダウンロードまで完了させること。
• API課金はサブスクリプションとは別会計。 Ideogramはこれを明言しており、ユーザーのサブスクリプションとAPIアカウントでは支払いと請求の仕組みが別だとしている。したがって、無制限のProシートを持っていても、エンドポイントの利用には何のメリットにもならない。

同じ形の契約を別ベンダーで探すなら、最も近い比較対象はOpenAIの画像編集APIであり、マスクの意味論も含めて比較できる。

1つ気になるドキュメントの違和感があり、公平を期すために指摘しておく。APIの料金ページには「Last revised August 6, 2025」というスタンプが押されている一方で、明らかにそれより後に追加されたエンドポイントも掲載されており、Object Removalもその1つで「New」フラグが付いている。価格自体はリファレンスドキュメントと一致しているため、私はこれを現行のものとして扱っているが、予算を組む前に改めて確認することをお勧めする。この種のズレはこのカテゴリ全体でよく見られるもので、だからこそ私のOpenAI画像生成の記事では数値ごとに日付を明記している。

削除機能を1か月使うと実際にいくらかかるか

どのエンドポイントを使うかによって、Ideogramは同じ1クリックに対して5通りの異なる課金を行い、その差はおよそ20倍にも及ぶ。自分のボリュームを入力してみてほしい。

この形こそが本当に役立つ購入判断材料だ。同じ見た目の結果を得るのに、Instructional EditはObject Removalのおよそ7倍のコストがかかり、そこで支払っているのはマスクを作らなくて済む利便性の対価だ。つまり、すでにマスクが存在する場合、言葉に頼るのは高くつく習慣になる。市場の最安値帯を見るなら、もう1枚開いておく価値のある料金表はgpt-image-1-miniだ。市場の他社がこの同じ1クリックにどう値付けしているかについては、私が最初に開くのはNano Banana Proの料金であり、プロンプトのみの側面についてはGeminiの料金にまとまっている。

画像単位ではなくサブスクリプション型のモデルについてはMidjourneyの料金を参照してほしい。月額シートとコール単位の料金は、まったく異なるワークフローに適しているという点は指摘しておく価値がある。この2つを混同することが、画像予算が崩れる典型的な原因だ。

パス3：Magic Fill — アプリ内でドキュメント化されているルート

APIではなくブラウザ上で作業しているなら、Ideogramがドキュメント化しているパスはMagic Fillだ。これはプロンプト主導のインペインティングで、2つのステップで実行される。まず対象領域をマスクし、次に生成ウィンドウを設定して求める結果を記述する。

そこにあるプロンプトボックスに注目してほしい。「これをただ削除する」というモードは存在せず、何かを消すことは、代わりに何を配置するかを記述することを意味する。ミニアプリが登場する前は、これが唯一利用可能なルートであり、「どんなプロンプトを与えればいいか」についてコミュニティの答えは率直だった。

「背景色で塗りつぶす」

画像内のオブジェクトを削除する, Reddit

このパスには3つの関門があり、それこそが人々がそもそも他の選択肢を探しに行く理由だ。

Magic Fillは実質的に3.0専用だ。 料金ページの注釈では対象は2.0と3.0に限られており、4.0は対象外だ。そして2.0側はすでになくなっている。

「ああ…Magic Fillの2.0バージョンは数週間前に廃止されたようだ。今使えるオプションは3.0 Magic Fillだけになった」

u/Upbeat_Pop_6010, Reddit

そのスレッドを立てたユーザーにとって、この退行は具体的かつ痛手の大きいものだった。衣服の一部を置き換える作業において、2.0では問題がなかった種類・色・質感・フィット感が、3.0では狂ってしまう箇所があったという。ところが同じスレッド内の別のユーザーは、まったく同じタスクでうまくいった3.0の結果を投稿しており、これは一律の話としてではなく、プロンプト単位で読み取るべきものだと分かる。バージョンの話についてはAPI側も一致しており、inpaint-v3エンドポイントは存在するがv4相当のものは存在しない。

アップロード画像の編集にはPlusまたはProが必要。 どの有料プランでも、IdeogramのCanvasページではMagic FillとExtendが提供されるが、「アップロードした画像を編集するにはIdeogram PlusまたはProが必要」ともある。オブジェクト削除は定義上、自分でアップロードした画像の編集にあたるため、拘束されるのはこの2つ目の条項だ。プラン体系の全体は私のIdeogram料金の解説にまとめている。

Freeは実務に使えるティアではない。 週10の低速クレジット。同時生成は1件、キャンバスは2つまでで、編集ツールも同じ低速クレジットで動作する。この待ち時間は有料ユーザーにも及んでいる。

「以前は有料ユーザーの生成間隔は2分に制限されていた。しかし1月15日以降、これが20分になった…つまり、ideogramのbasicプランとpremium/proプランの無制限クレジット(1日あたり100 vs「無制限」クレジット)は、実質的に同じになったということだ」

u/Profanion, Reddit

Freeでは試行のすべてが低速キューでの試行となり、しかも週10回という予算から差し引かれる。反復的なマスク作業においては、これはおよそ本格的な編集2回分に相当する。実務で使える無料ティアが必要な場合、通常の選択肢はCanva AIだが、こちらも独自の形で書き出しに上限がある。もう1つの選択肢はPhotoroomだ。

その無料ティアで実際に何ができるかについては、私のCanva AIレビューの記事で扱っている。そして、ボトルネックが品質ではなくプランの制限にある場合の回避策はCanva AIの代替ツールだ。

Ideogramが公開しているベンチマークと、その読み方

この点についてはIdeogramを評価すべきで、品質を単に主張するだけにとどまっていない。Object Removerのページには、公開データセットであるRemovalBenchを使った他社との比較結果が掲載されており、リクエストごとの価格も併記されている。

これらの数値に加えて、PSNR 26.92、SSIM 0.811、LPIPS 0.0598、そして平均レイテンシは約9.8秒となっている。バッチ処理を行う人にとっては、最後のこの数値がFIDよりも重要だ。1コールあたり10秒という時間と、同時実行10リクエストという上限を組み合わせると、実際のスループットはせいぜい1分あたり約60画像程度になるからだ。しかもこれは最良の場合の話である。

一番下の行にはそれ相応の背景事情があり、それについては私のGPT Image-2の比較記事で詳しく解説している。

この表はあくまでその通りのものとして読んでほしい。データセットは公開されているため自分で検証できる点は、多くのベンダーが提供していない透明性ではある。とはいえ、比較自体はベンダー主導・ベンダー選定であることに変わりはないため、独立した証拠としてではなく、検証可能なデータセットに裏付けられた主張として扱うべきだ。2行目については私のNano Banana 2レビューでそれ自体の条件のもとで検証している。オープンウェイトの項目についても同様に私のFlux 3レビューで扱っている。なお、Nano Banana Proはここでテストされたティアより上位に位置する点も付け加えておく。

削除は範囲が限定された編集ではない

これを商品カタログに使う前に、知っておきたいのがこの部分だ。ツールが画像の他の部分を変えるかどうかを直接尋ねると、Ideogram自身のFAQでの回答は「変わる可能性がある」であり、その理由として、選択したオブジェクトに付随する影や反射を消すためにマスク外のピクセルを更新する場合がある、と説明されている。

見た目としてはそれが正しい挙動だ。しかし同時に、ここでのマスクが契約(絶対的な保証)ではない理由でもある。先ほどのタクシーの例をもう一度見てほしい。濡れたアスファルトに映っていた反射も一緒に消えていたが、誰もそこをマスクしていなかった。

同じ制約はGoogleのImagenのインペインティングドキュメントでも、彼ら自身の言葉で説明されている。そこでの警告は、マスク外のピクセルが入力と同一であることは保証されず、マスクに隣接する小さなオブジェクトも一緒に削除される可能性がある、というものだ。つまりこれは、マスク付き生成フィルという仕組みそのものの性質であり、Ideogram特有の欠陥ではない。

現実的な対策は、ほとんど誰も組み込んでいない、たった1つのステップだ。削除のたびに出力と入力の差分を取り、マスク外で一定の閾値を超えて変化した領域があればフラグを立てる。1枚のヒーロー画像であれば目で気づける。しかし月500枚のカタログ写真になるとそうはいかず、見逃される1枚こそが、ロゴがぼやけたり、隣の商品の価格タグが再描画されてしまったりした1枚になる。特に商品写真については、Photoroomの料金は比較する価値がある。Retouchは向こうではAIクレジットを消費しないためだ。

実際に私ならどうするか

ここでの判断は4つあり、直面する順番通りに並べている。

1. マスクを手にスクリプトでボリューム処理する場合。 $0.03のremove-objectを使う。インペインティングパイプラインから出てきたマスクは反転させ、10MBを超えるものはリサイズし、ワーカー数は10までに抑える。画像単価が最も安い代替として比較すべき行はNano Banana 2 Liteだ。
2. ブラウザでの単発のクリーンアップ。 ミニアプリを使い、クォータが非公開であることを受け入れる。PoCと表示されている間は、その上にチームのプロセスを構築しないこと。
3. Canvasで自分のアップロード画像を編集する場合。 PlusまたはProの予算を確保し、消去をクリックする代わりにプロンプトを書くことを前提にする。この判断の生成モデル側については私のIdeogramの代替ツールまとめで扱っている。
4. カタログやブランド画像の場合。 ボリュームを増やす前に差分確認のステップを追加する。ECワークフローそのものが仕事の全体である場合、私が最初に比較するのはPhotoroomの代替ツールだ。

Ideogram固有の話ではなく、より広く「どのイレーザーを選ぶべきか」という問いについては、Ideogramオブジェクト削除機能の代替ツールで10製品をランキングしており、どの上限に最初に直面するかで並べ替えている。

作業内容が写真ではなくイラスト寄りの場合、Recraft AIもそのリストに加わる。Leonardo AIも同様だ。そして編集ではなく生成の側面については、Midjourneyの代替ツールを読むべきだ。

もう1つ名前を挙げておく価値があるのは、クレジット消費の仕組みがまさにこの種の編集で人々を困惑させるからだ。それは今はMagnificとなったFreepik AIだ。料金表はFreepik AIの料金に、乗り換え先の選択肢はFreepik AIの代替ツールにまとまっている。

画像とその周りの記事全体をeeselで試す

このページで紹介したどのパスも、行き着く先は同じだ。オブジェクトは消えたが、まだあと40枚の画像を制作しなければならず、それに加えてaltテキスト、キャプション、そしてそれらすべてを収める記事本体が残っている。

その部分を担うのがeeselだ。eeselのブログライターは一次情報をもとにトピックをリサーチし、一貫したハウススタイルでイラストやインフォグラフィックを生成し、キャプションとaltテキストを書き、内部リンクグラフまで構築する。出来上がるのは、デザイナー待ちのテキストファイルではなく、ビジュアルがすでに配置された下書きだ。この記事自体がそのデモである。上記の2つの図とヒーロー画像はすべてそのパイプラインから生まれたものであり、ベンダーのスクリーンショットもそのパイプラインによって取得・再ホストされている。

画像がまさに足りていない部分であれば、画像付きAIブログライターから始めるか、長文向けにはAI記事ライターの切り口を試してほしい。そしてより難しい問題、つまり40本の記事を1人の人物が書いたように聞こえさせることが課題であれば、ブランドボイストレーニングを見てほしい。

予算を検討する際の実際の数字はAIブログライターのコストにまとまっており、私のAIブログライターレビューではeeselを他社と正直に比較している。検索順位だけを追っているのであれば、SEOブログライターの切り口を直接見てほしい。eeselを試すのは無料で、求めていたサイズ通りに画像が返ってくるかどうかを確かめてほしい。