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AIで作った漫画に“手塚治虫らしさ”は宿るのか? 前代未聞のプロジェクト、ピンチ救った「転移学習」

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2020年02月27日 11:13  ITmedia NEWS

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写真新作漫画「ぱいどん」が掲載された青年漫画誌「モーニング」
新作漫画「ぱいどん」が掲載された青年漫画誌「モーニング」

 「最初、お話をいただいたときはお断りしました。“AIが作った漫画”と呼べるものではなかったからです」――講談社の青年漫画誌「モーニング」の三浦敏宏編集長は、2月26日の「TEZUKA2020」新作漫画お披露目イベントで、こう語った。



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 TEZUKA2020は、“手塚治虫らしさ”を学習したAIを活用して新作漫画を制作するプロジェクト。27日発売のモーニングに制作された漫画「ぱいどん」が掲載されたが、三浦編集長の言葉からは、このプロジェクトが一筋縄ではいかなかったことが伺える。



 なぜ、AIを使って手塚治虫さんが描きそうな漫画を制作しようと思ったのか。AIを使った漫画制作にはどのような苦労が伴うのか。AIと漫画家の関係はどうなっていくのか――当事者に聞いた。



●「本当なら5年かかる」 締め切りは半年、AIにできることは何か



 「もしも今、手塚治虫が生きていたら、どんな未来を漫画に描くだろう?」



 本プロジェクトは、こんな発想から始まった。キオクシア(旧東芝メモリ)、手塚プロダクション取締役で手塚治虫さんの長男である手塚眞さん、公立はこだて未来大学の松原仁副理事長、同大システム情報科学部の迎山和司教授、慶應義塾大学理工学部の栗原聡教授らが協力し、約半年で漫画を完成させた。



 松原副理事長は、「本当なら5年はかかるものを半年でやる必要がありました。それなりにAIが関与したものだと言えるように、今のAI技術で何ができるかを考えました」と振り返る。漫画制作の過程でAIがどこまでの役割を担ったのかは、多くの読者が気になる所だろう。



 ぱいどんは、2030年の東京で、管理社会に背を向けるホームレスのぱいどんが、小鳥ロボットのアポロと共に事件を解決していく――というストーリー。制作に当たり、AIはプロット(あらすじ)とキャラクターデザインの原案を担当。それらを基に、人間のクリエイターが漫画に仕上げた。



 AIに学習させるデータの作成は、人間の手作業だ。手塚作品の世界観や背景を分析するために長編65作品を、あらすじを分析するために短編131話を、用意されたテンプレートに沿って担当者らが一つ一つデータ化した。



 例えばあらすじの場合、起承転結のような物語構造があると仮定し、あらすじを13段階に分類する手法を採った。担当者の主観もあるため、データにばらつきが出る可能性もあったが、今回はその内容を精査する時間はなかったという。



 作成したデータを学習させると、AIは約130本のプロットを生成した。そこには、物語の舞台や主人公の年齢・性別・性格、3幕構成のあらすじなどが書かれており、プロジェクトメンバーで協議しながら候補を絞り込んでいったという。栗原教授は、手塚眞さんがプロットを評価していく過程が印象に残っていると語る。



 「手塚眞さんたちが、プロットを見て候補を絞り込んでいったのですが、一見すると意味が分からないようなプロットを面白がったりされるんですね。そして、実際にプロットに肉付けすると本当に面白くなる。技術者視点では、漫画としての完成度が上がりそうな(無難な)プロットを選びがちですが、クリエイターは全くその尺度が違うので、これが人間の想像力のすごさなんだなと驚きました」(栗原教授)



 手塚治虫さんの作品は、奥が深く重厚なストーリーや世界観などが特徴だ。手塚眞さんは「AIは意外な単語を出してくる。手塚漫画は意外性があるので、手塚(治虫)だったらそういう発想をするんだろうなと思いました」と説明する。シナリオ作成はアニメ「ピアノの森」などで知られる脚本家のあべ美佳さんが手掛けた。



●一番の苦労は「キャラクター画像の生成」 ピンチ救った“転移学習”



 プロジェクトメンバーのほとんどが「最も苦労した」と語るのが、キャラクターの顔画像の生成だ。画像を生成するAIと画像を評価する別のAIを「敵対」させ、精度を向上させていく技術「GAN」(Generative Adversarial Network:敵対的生成ネットワーク)を活用しており、今回は米NVIDIAが開発した「StyleGAN」を用いた。



 まずは手塚作品のキャラクター画像を学習させたが、「ブラック・ジャック」や「三つ目がとおる」など、特徴的な外見のキャラクターが多いことや、正面を向いた顔画像が少ないことなどが原因で、AIはキャラクターの顔を正しく認識できなかったという。数千枚のキャラクター画像を、左右反転や角度変更などで2万枚ほどに増やしたが、それでもうまくいかなかった。



 「学習がうまくいかない原因と思われる作品を外したり、逆に他の作品を追加したりと、学習対象のデータは試行錯誤しました。このままでは(2月の完成に)間に合わないんじゃないかと焦りましたね」と話すのは、キオクシアの国松敦さん(SSD事業部 cSSD技術部 参事)だ。



 国松さんは「手塚治虫先生らしさを感じる漫画を作ることだけが目的なら、プロの漫画家さんに描いてもらうほうが楽ですよね。それをあえてAIで作ろうとしているのですから、当然苦労は多くありました」と当時を振り返る。



 そんなピンチを救ったのは、バックアッププランとして試していた「転移学習」だった。転移学習は、学習済みモデルを別の領域に適応させる技術。数十万枚の実写画像を学習させたモデルをベースに、手塚作品のキャラクター画像6000枚を学習させたという。すると、あくまでバックアップとして試していた手法が思わぬ成果を生み出し、納得のいく画像が生成されるようになった。想定以上の成果が出て驚いたと話す国松さんは、栗原教授と同じく、クリエイターの視点に大きな感銘を受けたという。



 「実は、漫画・アニメ画像の学習済みモデルを使った転移学習も並行して試していて、そちらのほうがクオリティーの高い画像を生成できたんです。しかし、手塚治虫さんが生前、人の顔を見て絵を描いていたことなどもあり、手塚眞さんは品質が悪くてもこちら(実写画像学習済みモデルの転移学習)が良いと。技術者的な発想なら、高品質な画像を選びますよね。そのときにコンテンツ制作者の思想に触れられた気がしました」(国松さん)



 AIが生成した顔画像を基に、手塚プロダクションの作画チームが全身イラストやネームなどを制作。コマ割やせりふなども担当し、漫画を完成させた。本当はコマ割やせりふ、全身イラストの作成などもAIに任せたかったが、時間の問題でかなわなかった。「5年あれば、もう少し細かなシナリオ制作などもできていたかもしれません」と松原副理事長は話す。



 「AIはいずれ、漫画家の発想や作画を支援してくれるようになると思います。漫画制作の全てをAIで担うのは難しいですが、背景を描いてくれたりなどアシスタント代わりにはなってくれるでしょう」(松原副理事長)



 栗原教授も「今回のプロジェクトが、AIと人間の共生を考える上での成功例になればうれしいです」と前向きだ。モーニングの三浦編集長は、栗原教授の話を聞いてプロジェクトへの協力を決めたという。



 「栗原さんは、AIによる漫画制作を研究すると、(AIにはできないことが多く)人間はすごいと思うばかりだと言いました。これは、アトムを作った天馬博士の『ロボットは人間のようには成長しない』という苦悩に似ています。手塚治虫さんが生きていたらこの試みを面白がるんじゃないかと思いましたし、世界に誇る日本の漫画も進化していかないといけません」(三浦編集長)



 プロジェクトチームは現在、ぱいどんの後編も制作している。



(C)2020 NVIDIA Corporation (C)Tezuka Productions (C)「TEZUKA2020」プロジェクト


このニュースに関するつぶやき

  • 読んだがどうしても「AI作」という事実が頭から離れなかった。いっそ幻の遺稿として発表してから実は・・・と披露したら自分含め世間の評価がどうだったか気になる。
    • イイネ!0
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  • AIで作った漫画に“手塚治虫らしさ"は宿るのか? 技術的には凄いと思うが、もう故人になってる方の作風をわざわざAIでやる必要性は微塵も感じない、私的にはむしろそういうのはやめて欲しいと思う側かな
    • イイネ!34
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