旅カジ

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ホームイベントBBLセミナー2023年度 DXシリーズ（経済産業省デジタル高度化推進室（DX推進室）連携企画） 漫画制作における生成AI活用の現状：2024春 印刷 開催日 2024年3月8日 スピーカー 小沢 高広（漫画家 / 日本漫画家協会 常務理事） コメンテータ 栄藤 稔（大阪大学先導的学際研究機構 教授） モデレータ 木戸 冬子（RIETIコンサルティングフェロー / 情報・システム研究機構 特任研究員 / 東京大学 特任研究員） ダウンロード/関連リンク プレゼンテーション資料（小沢氏）[PDF:59MB] 動画配信（プレゼンテーション）（YouTube） 動画配信（コメント・Q&A）（YouTube） 開催案内/講演概要 日本を代表する文化の1つである漫画。近年、漫画制作においても生成AIの活用が進展している。生成AIは、キャラクター設定から背景描写までさまざまな段階で作家を支援するだけでなく、効率性や創造性の向上にも寄与している。本講演では、創作の現場でAIを活用している漫画家ユニット「うめ」の小沢高広氏に、現役の漫画家が生成AI技術をどのように取り入れているのか、現在連載中の作品においての実際の使用例を中心に紹介いただいた。テキスト生成AIと画像生成AIのそれぞれの具体例、さらに、生成AIの普及が漫画業界に与える影響や今後の展望、生成AIが将来的に漫画家の仕事を奪うのか否かなど、多角的に考察いただいた。 議事録 漫画の制作工程 二人組漫画家「うめ」のシナリオ・演出を担当している小沢高広と申します。僕はいろんなことを割と早め早めにやってしまう方で、2004年に原稿のデジタル入稿をやったり、Twitter（現X）を漫画に登場させたり、クラウドファンディング、NFT（非代替性トークン）、生成AIも早めに導入しています。 まず、漫画家がどのくらいいるかというと、およそ2万人程度ではないかと思います。また、市場規模については、紙+電子コミックの売り上げは1995年からずっと下がっていたのですが、2010年に米国で電子書籍「Kindle」が出たことで、2012年に日本でも電子書籍が始まりました。そして、スマホの中に漫画が入り、電子書籍で漫画を読むという文化によって一気に売り上げが回復し、今では紙と電子の比率は逆転しています。 漫画制作には、ストーリー、ネーム、作画という工程があります。ストーリーは、世界観、主人公の目的、行動などを書いてアイデアを拡散していくフェーズで、要素を掛け合わせて広げていきます。この段階でイメージボードを描く場合もありますが、原作付きの場合は省略されます。 ネームはストーリーを基に描かれた漫画の設計図で、アイデアを収束するフェーズです。ラフな線で、コマ枠、キャラクター、吹き出し、セリフなどが入ります。漫画家が頭を抱えて悩むのはこの工程であることが多く、最も作業時間が読めません。 作画工程では、描き文字、効果、黒ベタ、スクリーントーンを追加します。ネームからの変更も多少はあるものの、大きな変更は基本的になく、ある程度作業時間が読める工程に入ります。うちは、セルシスさんの「CLIP STUDIO PAINT」という漫画制作アプリを使って作業しています。 生成AIとどう関わるか 生成AIを漫画にどう使うかですが、ストーリーや作画の部分では、生成AIは新たなツールの1つとして作家を支援することができますが、ネームに関しては、当面の間はほぼ役に立てないと思います。漫画の核はネームにあるので、やはり生成AIはあくまで補助道具の1つというイメージです。 ちょうど1年ぐらい前に、ChatGPTに子どもの宿題を手伝う家庭教師をしてもらったら、非常に寄り添った対応をしてくれました。なるほど、この使い方があるかと。これは相手の中にある素材を引き出していく、いわゆる編集者の役割です。 生成AIでよく言われるのが、もっともらしいうそをつくハルシネーションという現象です。僕は、「講釈師、見てきたようなうそをつき」という江戸時代の川柳が好きで、エンタメのクリエイターとしてこうでありたいと思っているのですが、ハルシネーションを生む生成AIは創作に向いていると思ったわけです。 生成AIで何ができるか では、実際に何ができるのかというと、「①苦手なものを代わりにお願いする」です。例えば、うっとうしいおじさん構文を作ってもらったり、SFの設定監修としてつじつまの合う設定を考えてもらったり、今描いている『南緯六〇度線の約束』では、ロシア語で外信許可証を意味するネーミングの相談にも乗ってもらいました。 次は、「②壁打ちの相手をしてもらう」です。今、オリジナルでChatGPTがカスタマイズできるので、新連載用のフレームワークを作りました。カスタマイズしたチャットボットが具体的に質問してくれるので、その質疑応答を繰り返して設定を煮詰めていきます。こういうときに壁打ちの相手となってもらって、アイデアを引き出すツールとして使うと効率的です。 続いて、「③やたらめったらパターンを作る」です。画像生成は文字から絵を生成する「Text to Image(t2i)」と、元絵をアレンジして絵を仕上げる「Image to Image(i2i)」の2つに分けられます。t2iで「人」と入力すると、たくさんの人の画像をいっぺんに出すことができます。キャラクターはどうしても描いている人の得意なキャラクターに寄りがちなので、枠を広げてくれる効果もあると思います。 また、ざっくり作ったものを全部却下することで何か思い付くこともあって、それを「脳みそを引っ叩く」とうちでは言っていますが、そういった形でもAIを使っていますし、ロゴやメカデザインをするときにも便利です。 そして、「④やっぱり背景は描いてほしい」です。漫画家自身による作画が原稿用紙の面積の50%を超えることはほぼないと思います。作業環境によっては全部1人で描いている漫画家さんもいますし、ページによっては漫画家自身が描くものもありますが、アシスタントによる作画の割合は高いです。 「MidJourney V6 Alpha」という画像生成AIに背景を描かせると、一見うまい絵を描くんですが、実際使うには微妙です。ぼかしをかけたり、小さくアクセント的には使えますが、漫画家が欲しいものとそれが完全には一致していないので調整がうまくいかなかったり、絵のタッチと合わなかったりします。また漫画は静止画なので破綻がバレやすく難しい。 対応策としては、一度描いたものを範囲選択して、再度そこにプロンプトを入れて、一部分だけ差し替えるインペイントという技術もありますが、それで1コマをもたすのはまだ頼りない気がしています。なので、うちでは生成AI画像をトレースする際のマニュアルを作って、それを基にスタッフが手でトレースして補正しています。 生成AIは仕事を奪うのか 全てAIに描かせた漫画は、1ページ漫画や広告漫画あたりで広がっていくかもしれませんが、面白い長編ストーリー漫画は正直まだ描ける気がしませんし、漫画業界は慢性的な人手不足なので、AIがアシスタントの仕事を奪うということにはならないと思います。 ただ、明日何が起こるか分からないのが生成AIの世界で、短期・中期的にはAIに仕事を奪われることはないですが、長期的には分からないというのが正直なところです。とはいえ、漫画制作は相当難しい作業だと思うので、漫画家がAIに取って代わられる前には、いろいろなものが代わられていると思います。 新しい創作の流れとしては、Rootportさんの『サイバーパンク桃太郎』や、野火城さんの『AIずきん』のように、絵を描く方ではないけれども漫画を描く作家さんが出てきています。またリアルタイム画像生成に自分の絵柄を強化学習、追加学習させることで、大幅な作業工程の短縮も可能になります。 すでに描ける人にとってAIは効率化と作品数の向上になりますし、絵は描けないけれどネームの才能を持った人にとってはその才能をアウトプットできるようになるので、AIの普及は私たちの職業を奪う前に、日本の漫画文化のさらなる多様性の向上につながる段階である気がしています。 生成AIの利用は権利侵害になるのか 生成AIは、学習と生成という段階に分かれます。AIによる学習は著作権法の30条の4で認められていますが、それでも忌避感がある方のために、オプトアウト（不同意の意思表明）が簡便にできる技術は確立してほしいところですね。大事なのは、生成AIを使わずとも、やってはいけないことはしないということです。 問題となるのは、他人の作品と意図せず偶然一致してしまう場合です。現状でできる対策としては、画像検索などで類似の画像がないかを検索するという類似性対策と、プロンプトや元画像や生成環境などを保存していくという依拠性対策です。この2つがそろって著作権侵害になるので、ここの対策が必要です。 今後の展望 アシスタント、スクリーントーン、コピー機、3DCG、デジタル作画、これらは出た当初ずるいと言われたものですが、今ではもう当たり前に使っています。安倍公房はワープロを最初に使った小説家の1人ですが、そんなものでは魂がこもらないと散々言われていました。それに対して、安倍公房は、「馬鹿な。万年筆からだけ出てくる『魂』なんて、ずいぶん軽薄な『魂』もあったもんだよ」と答えています。 僕は、AIの時代に創作で最後に残るものは、選択と責任だと思っています。漫画家はアシスタントさんが描いた背景も自分の作品として世に出し、それに対するネガティブな評価も受け止めています。選択して、選び取る責任という基本的な構造は、アナログの時代から何も変わっていません。漫画家というのは、究極において、漫画だけ描いていたいのです。従って、AIはそれをサポートする1つのツールになってくれればいいと思っています。 コメント 栄藤： やはり選択と責任が、人に残されることかなと思います。AIはまだ時空間の構造を理解できないのでネームが一番難しいというのは非常に納得性がありましたし、非決定的な確率過程でデータを生成する生成AIにおいてハルシネーションは避けがたいので、それをアイデアの創出に使うというのも納得のいく説明であり、創薬の過程とも共通する話だと思いました。 効率化が進むことで漫画制作者の多様性が進み、ストリームラインの開発工程ができてくると、ユーザー生成コンテンツ(UGC)も含めて新しい漫画のエコシステムが発展していくのではないかと思います。 そうなると、今後はどのような新たなコンテンツが出てくるのでしょうか。すでに今グローバルに電子化が進んでいる漫画はどう成長していくのでしょうか。また、多言語対応や国境を越えたコンテンツ流通において障壁はありますか。 小沢： グローバルでは日本の漫画以外にも、韓国のWebtoon、米国のアメコミ、フランスのバンドデシネといった、いくつかの系統があります。日本の作家が描いたから日本の漫画のスタイルになるというわけでもなく、日本スタイルの漫画を描く外国の人も増えていますし、アメコミスタイルを描く日本人の方もいるので、もはや国境ではなくスタイルになっています。 文化の壁は意外と乗り越えています。例えば、「先生」や「先輩」という言葉ももはや英語として流出していますし、放課後に部活動があるという文化も案外受け入れられています。一方で、宗教やセクシャルな表現に関しては各国いろんな倫理観があるので、もしかすると今後ぶつかるところは出てくるのかなという気はします。 質疑応答 Q： 多様なプレーヤーの参加も見込めると思うのですが、時代を代表するキャラクターが生み出されにくくなることはないのでしょうか。 小沢： 初音ミクが一世を風靡したように、これからもそういったキャラクターというのは出てくると思います。 Q： 日本の漫画の国際競争力をどのように見ていますか。 小沢： 海外の本は開きが逆なので昔は海外出版の際に裏焼きしていましたが、今は日本の開きのまま出版していますし、文化としてもちゃんと伝わっています。今後も日本式の漫画は海外で戦っていけるものだと思っています。 Q： 作品の映像化をめぐる権利の課題について、ご意見をお聞かせください。 小沢： 多くの出版社で過去の事例を含めて真剣に検証され、対策が練られているところです。漫画と映像は別表現なので変えざるを得ないですが、体感では、アニメ化に比べて、ドラマ化・実写化で原作者の満足度が低い印象は受けています。これはおそらく芸能界特有の事務所の力関係や配役によるもので、昔はうまく機能していたのかもしれませんが、今の時代にはそぐわない状況になってきてしまっているのかなという気はします。 Q： なぜ漫画業界には漫画事務所、エージェント、組合のようなフリーのクリエイターの権利を守るものがないのでしょうか。 小沢： 佐渡島傭平さんがやっているコルクなど、エージェントの事務所も存在します。ただまだ一般的とは言いがたい状況です。編集部がエージェントを担っているケースは多いですが、利害がぶつかってしまったときにはうまく機能しなくなるケースもあります。エージェントが普及しない原因の1つとしては、現場にお金が回っていないというのがあるかもしれません。 Q： 日本の漫画が今後さらに発展するために政策に求めることはありますか。 小沢： 漫画家が安心して漫画だけを描ける環境を整えてほしいというのは、まず大前提です。漫画の収入は原稿料と印税の大きく2つから成りますが、全体的に原稿料の底上げがあってもいいのかなとは思っています。昨年くらいからだんだん良くなってきてはいますが、そういった流れを押し上げるような政策をやっていただけると、非常にありがたいと思います。 Q： オリジナル作品を作ったクリエイターが権利を主張でき、支払われるような仕組みはできないのでしょうか。 栄藤： 技術的には非常に難しいです。たくさんの人が参加してコンテンツを作れるような社会にしていくのか、それともクリエイターの権利を守っていくような世界にするのか、この両立をどうやって図るかという話で、AIで作ったことを明示するか否かという、倫理的な社会の設計に落ちていくのだと思います。 小沢： 僕はAIを使ったことを明示する必要はない派ですが、追加学習の部分に関しては、権利を主張できる時代がそんなに遠くない未来に来ると思います。元のところからやるのは仕組み上難しい気がしますが。学習の対価に関しても、基金的なものを作って、漫画業界全体あるいはクリエイター全体のために還元する形が現実的な落とし所だと思います。 この議事録はRIETI編集部の責任でまとめたものです。 イベント シンポジウム ワークショップ BBLセミナー 2024年度 2023年度 2022年度 2021年度 2020年度 2019年度 2018年度 2017年度 2016年度 2015年度 2014年度 2013年度 2012年度 2011年度 2010年度 2009年度 2008年度 2007年度 2006年度 2005年度 2004年度 2003年度 2002年度 2001年度 終了したセミナーシリーズ 情報発信 ニュースレター 更新情報RSS配信 Facebook X YouTube 研究テーマ プログラム (2024-2028年度) プログラム (2020-2023年度) プログラム (2016-2019年度) プログラム (2011-2015年度) 政策研究領域 (2006-2010年度) 経済産業省共同プロジェクト プロジェクトコンテンツ 調査 フェロー（研究員） 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） 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