絵コンテは9枚まとめて出す — 1枚ずつだと連続性が見えない

AIで絵コンテを作るとき、1枚ずつ生成していませんか。

私も最初はそうでした。そして行き詰まりました。

いまは 9枚まとめて出しています。

なぜ1枚ずつだと駄目なのか

理由は2つあります。

① 単純に大変

1枚ずつショットを作って、さらにそこからキーフレームを作る。この工程を全カット分やると、あまりにも時間がかかります。29話ぶんとなると現実的ではありません。

② シーケンスとしての連続性が見えない

こちらの方が本質的です。

1枚ずつ生成していると、流れが判断できません。「こういうアングルが欲しいんだよな」と思っていても、JSONの指定だけでは意図した絵が出てこないことがあります。

そして、それが繋がりとして正しいかどうかは、1枚を見ていても分かりません。

9枚並ぶと、何が変わるか

JSONから9枚をまとめて生成すると、状況が変わります。

① 連続性が見える

並んだ状態で見ると、「このカットをこう変えれば大丈夫」というのが見えてきます。カットの流れ、サイズの変化、視線の方向——シーケンスとして判断できるようになります。

② 出来ているもの/出来ていないものが分かる

9枚のうち、うまくいったカットと、直すべきカットが一目で分かります。だから出来ていない部分だけ直せばいい。

1枚ずつだと「これは良いのか悪いのか」の基準が持てません。並べて初めて相対的に判断できます。

キャラクターをLLMに学習させずに済む

もうひとつ、実務上とても重要な利点があります。

絵コンテ生成には、いくつかやり方があります。

ここでポイントになるのが、JSONで管理していると、紐づけファイル自体を差し込めるということです。

つまり、こういう運用ができます。

キーフレームは作る。でもキャラクター自体はLLMに学習させない。

これは地味に見えて、商業案件では決定的です。

競合するIPを扱うことがあります。 そのとき「LLMに学習させずに一貫性を守っている」という仕組みは、契約面でクライアントに説明しやすい。

「AIを使っています」と言った瞬間に不安になる発注者は、まだ多い。その不安に、設計で答えられるわけです。

ChatGPT Images と Gemini の違い

実際に使ってみた比較も書いておきます。

ChatGPT Images 2.0 が出てから、かなりやりやすくなりました。

一方、Geminiで同じことをやると:

という現象がかなりありました。

ただし面白いことに、JSONで管理して、連続した状態で出力すると、Gemini側でも構図・位置関係の破綻がかなり軽減されます。

Geminiは「位置関係を覚えていない」印象がありますが、連続性のある出力にすると内部的に安定するのかもしれません。ここは推測です。

9枚並べたら、今度は切り抜きが面倒になった

そして、次の問題が来ました。

9枚まとめて出すと、そこから1枚ずつ切り抜くのが面倒なんです。

グリッド状に並んだ絵コンテシートから、コマを1つずつトリミングして、リネームして、次の工程へ渡す。カット数が増えるほど、この作業が効いてきます。

そこでツールを作りました。

StoryboardCrop — 絵コンテシートを読み込んで、コマを自動検出してグリッドごとに切り出すものです。手動でのグリッド指定や、コマの結合・除外もできます。ブラウザだけで完結します。

最近はもう、これなしでは作業できない体になりました。

この工程の位置づけ

全体のフローで言うと、ここです。

① 脚本
② JSON変換              ← キャラ・背景・シーン・カット割り
③ 絵コンテ生成           ← ここ(9枚まとめて)
④ キーフレーム生成        ← 絵コンテから抜いて清書
⑤ 動画生成・編集

③で全体を見て、④で一枚を見る。見るものを工程で切り替える、というのが設計の考え方です。

ラフの段階で1枚の完成度を上げようとすると、全体が見えないまま細部に時間を溶かします。9枚まとめて出すのは、その罠を避けるためでもあります。

まとめ

まとめて出して、まとめて判断する。これだけで作業量がかなり変わります。