Danbooruタグとは？一覧・検索方法と使い方【2026年最新版】

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こんにちは！じょじお（@BLOG CAKE）です。

「AIイラストのプロンプトでよく見るDanbooruタグ（ダンボールタグ／ダンボウルタグ）って何？」「よく使うタグの一覧が欲しい！」——この記事は、そんな疑問にまるっとお答えする記事です。

先に結論からいうと、Danbooruタグとは、アニメ・イラスト系の画像生成AIにおける「共通言語」です。1girlやlong_hairのような英単語のタグをカンマ区切りで並べるだけで、AIに意図がしっかり伝わります。本記事では、Danbooruタグの仕組みから、コピペで使えるカテゴリ別のタグ一覧、タグの検索方法・調べ方、2026年時点でDanbooruタグが使える主要モデル、入力を爆速にする補完ツールまで、初心者の方向けにやさしく解説していきます。

Danbooruタグとは？画像生成AIの「共通言語」です

Danbooruタグとは、海外の画像掲示板サイト「Danbooru」で使われている画像分類用のタグ（ラベル）のことです。Danbooruでは、投稿された1枚1枚のイラストに「女の子が1人写っている→1girl」「長髪→long_hair」「笑顔→smile」のように、画像の内容を表すタグが人の手で細かく付けられています。

このタグの語彙（ボキャブラリー）が、そのままアニメ系画像生成AIのプロンプトの標準語として定着しました。Danbooruタグには、次のような特徴があります。

• すべて英語の単語・フレーズで構成されている
• 複数の単語はアンダーバー（_）区切りで1つのタグにする（例：looking_at_viewer）
• プロンプトではタグをカンマ（,）で区切って並べるだけでOK
• 文章（自然言語）と違い、単語ベースなので英語が苦手でも扱いやすい

ちなみに、アンダーバーはモデルによっては半角スペースに置き換えてもOKなことが多いです（例：long_hair→long hair）。最近のモデルはどちらでも解釈してくれるものが主流なので、まずは深く悩まず「単語をカンマで並べる」ことから始めれば大丈夫ですよ。

Danbooruはどんなサイト？閲覧時の注意点

Danbooru（danbooru.donmai.us）は、2005年頃から続く海外の老舗イメージボード（画像掲示板）サイトです。アニメ・マンガ系のイラストが大量に投稿されており、前述のとおり、すべての画像にボランティアの手で詳細なタグ付けがされているのが最大の特徴です。

ただし、閲覧にあたっては次の点に注意してください。

• 投稿画像の中には、権利者の許諾なく転載されたと思われる画像が含まれる可能性があります。サイト上の画像を保存・転載・再利用することは避けましょう。
• 年齢制限のあるコンテンツも含まれるサイトです。閲覧する場合は、フィルタ設定や閲覧環境（職場・公共の場では開かない等）に十分ご注意ください。
• 本記事で紹介するのは、あくまで「タグの語彙や仕組みを調べる」ための使い方です。

なぜDanbooruタグを使うとAIイラストが上手く生成できるの？

理由はシンプルで、アニメ系の画像生成AIモデルの多くが、Danbooruのタグ付き画像データを使って学習されている（またはその流れを汲んでいる）からです。

画像生成AIは「画像」と「その画像を説明するテキスト」をセットで大量に学習します。このとき説明テキストとしてDanbooruタグが使われていれば、AIの中では「long_hairというタグ＝長髪のキャラの絵」という対応関係がガッチリ結びついているわけです。

つまり、私たちがプロンプトにDanbooruタグを書くことは、「AIが学習中に見てきたラベルと同じ言葉で話しかける」ことになります。自己流の英文で説明するよりも意図がブレずに伝わるので、生成結果が安定しやすいんですね。

【2026年版】Danbooruタグが使える主要モデル

2026年現在、Danbooruタグでの指示が有効な主要モデル（系統）は以下のとおりです。

モデル系統	特徴
Illustrious-XL系	2026年時点のアニメ系ローカルモデルの主流のひとつ。Danbooruタグへの反応が良く、派生モデルがCivitaiなどに多数公開されています。
NoobAI-XL系	Illustrious-XLをベースにさらに学習を進めた系統。こちらもタグベースのプロンプトが基本です。
Pony系（Pony Diffusion V6 XLなど）	一世を風靡したSDXL系モデル。独自の品質タグ（score_9など）とDanbooruタグを組み合わせて使います。
Animagine XL系	タグの記述順序（1girl→キャラ→作品名→…）の推奨ルールが整理されていることで知られる系統です。
NovelAI（V4.5）	Web完結の有料サービス。現行のV4.5世代はDanbooruタグ＋自然言語の併用に対応しており、タグで骨格を作り文章で細部を補う書き方ができます。

かつて定番だったAUTOMATIC1111版WebUIは開発が事実上停滞しており、2026年現在ローカル環境ではForge（またはその後継）やComfyUIを使うのが主流です。上記のようなモデルファイルは、Hugging FaceやCivitaiからダウンロードできます。Hugging Faceの使い方は下記の記事で解説しています。

▶ Hugging Faceの使い方はこちらの記事で解説しています。

▶ NovelAIの始め方・使い方はこちらの記事をどうぞ。

「ローカル環境の構築はハードルが高い…」という方は、ブラウザだけで使える画像生成サービスから始めるのがおすすめです。

よく使うDanbooruタグ一覧【カテゴリ別早見表】

ここからは、実際によく使うDanbooruタグをカテゴリ別にまとめました。コピペしてそのままプロンプトに使えますので、ブックマークしてご活用ください。

人数・キャラクター系タグ

タグ	意味
1girl	女の子1人
2girls	女の子2人
1boy	男の子1人
solo	単独（1人だけ）
multiple_girls	複数の女の子
long_hair	長髪
short_hair	短髪
twintails	ツインテール
blue_eyes	青い瞳
blonde_hair	金髪
school_uniform	学生服・制服
cat_ears	猫耳

髪型のタグはバリエーションが非常に多いので、下記の記事に一覧でまとめています。

▶ 髪型を表す英語（タグ）一覧はこちら。

画質・クオリティ系タグ

タグ	意味
masterpiece	傑作（品質向上の定番）
best_quality	最高品質
high_quality	高品質
absurdres	超高解像度
highres	高解像度
very_aesthetic	非常に美的（Illustrious/NoobAI系でよく使用）
newest	新しい年代の絵柄寄りにする（NoobAI系などの年代タグ）

品質系タグはモデルごとに推奨セットが異なるので、使うモデルの配布ページ（説明欄）を一度確認するのがおすすめです。また、低品質を避ける指定は「ネガティブプロンプト」側で行います。

▶ ネガティブプロンプトの書き方・定番ワード一覧はこちら。

構図・アングル系タグ

タグ	意味
full_body	全身
upper_body	上半身
portrait	顔〜胸のあたりのアップ
from_above	上からのアングル（俯瞰）
from_below	下からのアングル（あおり）
from_behind	後ろから
looking_at_viewer	カメラ目線
dutch_angle	傾いた構図
wide_shot	引きの構図

▶ 構図・カメラアングルのタグは、こちらの記事で詳しく解説しています。

表情・ポーズ系タグ

タグ	意味
smile	笑顔
open_mouth	口を開けている
closed_eyes	目を閉じている
blush	頬を赤らめる
crying	泣いている
angry	怒っている
sitting	座っている
standing	立っている
running	走っている
arms_up	両腕を上げる
peace_sign	ピースサイン

キラキラや炎などの演出を加えたいときは、エフェクト系のタグも便利です。

▶ エフェクト系タグの一覧はこちら。 ／ ▶ その他のよく使う言葉のまとめはこちら。

Danbooruタグの調べ方・検索方法3選

「表現したいものはあるけど、タグが分からない！」というときの調べ方を3つ紹介します。

①Danbooruのタグ検索・オートコンプリートを使う

Danbooruの検索窓に英単語を途中まで入力すると、候補のタグが投稿件数つきでサジェストされます。投稿件数が多いタグほどAIも学習量が多い＝反映されやすい傾向があるので、似たタグで迷ったら件数の多いほうを選ぶのがコツです。

②「Tag Groups」のWikiページからカテゴリで探す

DanbooruのWikiには「Tag Groups（タググループ）」というページがあり、髪型・服装・ポーズ・背景など、カテゴリ別にタグが体系的に整理されています。英語のページですが、ブラウザの翻訳機能を使えば辞書のように使えてとても便利ですよ。

③好みの画像のタグ欄を見る

Danbooru上で「こんな絵が生成したい！」という画像を見つけたら、その画像ページの左側にあるタグ欄を見てみましょう。その画像に付いているタグがすべて一覧表示されているので、「この表現はこのタグで表すのか」という発見がたくさんあります。プロンプトの語彙を増やす一番の近道です。

タグ入力を効率化する補完ツール「tagcomplete」

タグをいちいち調べて手打ちするのは大変ですよね。そこでおすすめなのが、タグ補完拡張機能の「a1111-sd-webui-tagcomplete」（DominikDoom氏作）です。プロンプト欄に数文字入力するだけで、Danbooruタグの候補がずらっとサジェストされるようになります。

• Forge／AUTOMATIC1111系のWebUIに対応。拡張機能タブからURLインストールできます。
• 日本語訳の辞書CSVを追加すると、タグの横に日本語の意味が表示されるようになり、英語が苦手でも直感的に選べます。
• 2026年現在も更新が続いている定番拡張です（最新の対応状況は公式GitHubでご確認ください）。
• ComfyUI派の方には、同様のタグ補完機能を持つカスタムノード（例：pythongosssss氏の「ComfyUI-Custom-Scripts」のオートコンプリート機能）があります。

画像からタグを逆引きする「タガー拡張」も便利

「この画像みたいな絵を作りたいけど、どんなタグを使えばいいか分からない」というときは、タガー（Tagger）系の拡張機能が便利です。手持ちの画像を読み込ませると、AIがその画像に写っている要素を解析して、Danbooruタグの形式で自動的に書き出してくれます。

代表的なのはWD14 Tagger系のモデルを使った拡張で、Forge向けの拡張機能やComfyUI向けのカスタムノードが公開されています。自分で生成した画像を逆引きして「効いているタグ」を分析する、という使い方もできますよ。

Danbooruタグを使う環境はローカル？クラウド？

最後に、Danbooruタグ対応モデルを動かす環境の選択肢を整理します。

環境	向いている人	ポイント
ローカルPC（Forge／ComfyUI）	枚数を気にせず生成したい人	VRAM12GB以上（できれば16GB）のRTX系GPU推奨。初期投資は必要ですが生成し放題です。
クラウドGPU・ブラウザ型サービス	PCスペックに不安がある人	月額課金でブラウザから利用可能。環境構築の手間がほぼありません。
NovelAIなどの生成サービス	手軽に高品質なアニメ絵が欲しい人	Web完結。V4.5世代はタグ＋自然言語の併用に対応しています。

Danbooruタグに関するよくある質問（FAQ）

Danbooruタグで生成した画像は商用利用できますか？

タグ自体はただの単語なので問題ありませんが、生成画像の商用利用可否は「使用したモデルやサービスのライセンス」で決まります。モデルの配布ページやサービスの利用規約を必ず確認しましょう。また、特定のキャラクター名タグで生成した画像は著作権・パブリシティ上のリスクがあるため、商用利用は避けるのが無難です。

日本語のプロンプトでも生成できますか？

Danbooruタグ学習モデルは、基本的に英語タグでの入力が前提です。日本語を直接入力しても意図どおりになりにくいため、本記事の一覧やtagcompleteの日本語辞書を活用して英語タグに変換するのがおすすめです。

タグと自然言語（文章）はどちらで書くべきですか？

使うモデル次第です。Illustrious系やNoobAI系などタグ学習が中心のモデルはタグ書きが基本。一方、NovelAI V4.5のような新しい世代は「タグで骨格＋自然言語で細部」の併用が効果的です。まずタグだけで組み、足りない表現を短い英文で補うのが2026年時点の定番スタイルですね。

アンダーバー（_）は必ず必要ですか？

多くの現行モデルは、アンダーバーを半角スペースに置き換えても認識してくれます。tagcompleteにはアンダーバーを自動でスペースに変換する設定もあります。迷ったら、使用モデルの配布ページの推奨記法に合わせておけば間違いありません。

まとめ：Danbooruタグを覚えればAIイラストは一気に上達します

本記事のポイントをまとめます。

• Danbooruタグは、アニメ系画像生成AIの「共通言語」。単語をアンダーバーでつなぎ、カンマ区切りで並べる。
• AIの学習データと同じ語彙だから、意図が正確に伝わり生成が安定する。
• 2026年の主流はIllustrious-XL／NoobAI-XL／Pony系／Animagine系／NovelAI V4.5。ローカルはForgeかComfyUIが定番。
• タグはDanbooruの検索・Tag Groups・画像のタグ欄で調べられ、tagcompleteを入れれば入力も爆速。

タグの語彙が増えるほど、頭の中のイメージをそのまま絵にできるようになります。ぜひ本記事の一覧をブックマークして、少しずつ「AIとの共通言語」を増やしていってくださいね。

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