muapi-brand-kit

ブランドキット

統一感のあるブランドビジュアルキット（ロゴのコンセプト、カラーパレットのムードボード、タイポグラフィの組み合わせ案）を生成します。

入力

名前	種類	必須	デフォルト	説明
brand_name	テキスト	はい	—	ブランド名です。
industry	テキスト	はい	—	業界またはニッチ（例：「サステナブルファッション」、「フィンテック系スタートアップ」、「職人のベーカリー」）です。
personality	テキスト	いいえ	モダン、信頼感がある、親しみやすい	ブランドの性格を表す3〜5個の形容詞です（例：「大胆、エッジの効いた、若々しい」または「エレガント、ミニマル、ラグジュアリー」）。
color_preference	テキスト	いいえ	—	任意のカラーの方向性です（例：「アースカラーのグリーンとテラコッタ」、「ゴールドをアクセントにしたモノクローム」）。

手順

並列プランを1つ実行し、複数のブランドアセットをまとめて作成します。

フェーズ A — ビジュアルの検討（並列）

以下を含むプランを1つ送信します。

1. ロゴコンセプト A — muapi image generate（model=gpt-image-2-text-to-image, aspect_ratio=1:1）：

   • スタイル：白い背景にミニマルなワードマークまたはレターマーク、フラットデザイン。
   • プロンプト：「{{brand_name}}のミニマルなロゴ。{{industry}}ブランド、{{personality}}な性格。すっきりとしたベクタースタイル、白い背景、プロフェッショナル。{{color_preference}}」。

2. ロゴコンセプト B — muapi image generate（model=nano-banana-2, aspect_ratio=1:1）：

   • スタイル：アイコンとワードマークの組み合わせ。
   • プロンプト：「{{brand_name}}のモダンなロゴマークとワードマーク。{{industry}}、{{personality}}。大胆で個性的、拡大縮小に適したアイコンデザイン、白い背景。{{color_preference}}」。

3. ムードボード／カラーパレット — muapi image generate（model=nano-banana-pro, aspect_ratio=16:9）：

   • 以下を含むフラットデザインのムードボード：ブランドカラー5色（16進数風のラベル付きスウォッチ）、ライフスタイル写真の参考タイル、テクスチャのサンプル。
   • プロンプト：「{{personality}}な{{industry}}ブランド『{{brand_name}}』のブランドムードボード。5色のカラーパレットスウォッチ、4つのライフスタイル写真タイル、タイポグラフィのサンプルを表示。フラットレイデザイン、白い背景。{{color_preference}}」。

4. パターン／テクスチャアセット — muapi image generate（model=nano-banana-2, aspect_ratio=1:1）：

   • 背景、パッケージ、ステーショナリーに使用するシームレスなブランドパターンまたはテクスチャ。
   • プロンプト：「{{brand_name}}のシームレスなブランドパターン。{{industry}}、{{personality}}の美的スタイル。控えめで、繰り返し配置できるモダンなデザイン。{{color_preference}}」。

フェーズ B — 成果物の概要

プランの完了後、以下を返します。

• アセットの参照（ロゴ A、ロゴ B、ムードボード、パターン）。
• 推奨カラーパレット：用途（プライマリ、セカンダリ、アクセント、ライトニュートラル、ダークニュートラル）を添えた5つの16進数コード。
• タイポグラフィの組み合わせ：ブランドの性格に合ったGoogle Fontsの組み合わせを2案。
• 使用ガイド：各ロゴのバリエーションを使う場面、カラーに関する注意点。

注意事項

• セッション内にユーザーの参考画像がある場合は、生成前にそのスタイルを分析します。
• デジタル主体のブランドにはロゴ Aを、実店舗や小売向けのブランドにはロゴ Bを提案します。
• 4つのアセットは速度を優先してすべて並列で実行します。

トリガーキーワード

brand kit、brand identity、logo、branding、brand design、visual identity

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実行エージェント向けの注意事項

• このレシピはLLMがオーケストレーションします。各フェーズを確認し、不足している入力があればユーザーに尋ねてから、muapi CLIコマンドを呼び出します。MUAPI_API_KEYが未設定の場合は、まずmuapi auth configureを実行してください。
• まだCLIエイリアスがないモデルIDの場合は、curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/<endpoint> -H "x-api-key: $MUAPI_API_KEY" -H 'content-type: application/json' -d '{...}'で未加工のエンドポイントにフォールバックし、muapi predict wait <request_id>でポーリングします。
• 各呼び出しを実行する前に、{{input_name}}プレースホルダーをユーザーの実際の入力に置き換えます。