モーショングラフィックスを生成AIで0から作るのはまだまだ難しいのか?

AIと向き合う

毎日、生成AIに関するニュースを目にする中で、

これから自分は何を学んでいくべきなのかを日々考えています。

この技術が出始めた頃、
自分が作っているようなものは、誰でも簡単に作れる未来が来るのではないか、
そして、極論、そこにはもはや

価値がなくなってしまうのではないかと感じていました。

そう考えるうちに、単純に創作意欲が湧かなくなってしまった時期もあります。

その先をどう進んでいくべきか、深く悩みました。

しかし最近、さまざまな方の考えを聞いたり、文章を読んだりする中で、

少しずつ視点が変わってきました。

僕は普段、3DCGやモーショングラフィックスの制作を行うことが多いのですが、
AIによる制作物を見ていると、
CG表現や写実的な映像に関してはAIで作られた作品を多く見かける一方で、
AIによるモーショングラフィックス作品は

あまり目にしないように感じます。

モーショングラフィックスとは

モーショングラフィックスとは、
主に2D平面でデザインされた要素をもとに、
カット割りやシーン展開、アニメーションを加え、

情報を視覚的に伝える映像表現手法です。

2Dだけではなく3DCGでデザインを作り立体的な

アニメーションをつける場合もそれにあたります。

たとえばどのような物なのかは
僕が作っている作品をコチラのYoutubeチャンネルから見てください。

AIによるモーショングラフィックス作品

AIで作られた作品を見ている中で感じているのは
そのような作品をあまり見かけないという点です。
理由を考えたとき、
「現実世界に存在していない抽象的な表現が多いから言語化が難しい」

これが大きな要因なのではないかと思いました。

このようなことを考えていて
AIに直接そのあたり

どう考えるのか聞いてみることにしました。

それでChatGPTに質問をしてみると以下のような回答がありました。

—-ChatGPTから引用—–

いい視点ですね。その感覚、かなり的確だと思います。
結論から言うと、モーショングラフィックス作品を生成AIで作るのは
今のところ「静止画や文章より難しい」のが現実で、

それはプロンプトの難しさだけが理由ではありません。

順番に整理しますね。

なぜモーショングラフィックスは生成AIで少ないのか

①「時間」という要素が入ると難易度が跳ね上がる

モーショングラフィックスは
形がどう変わるか
どのタイミングで
どんな速度・リズムで
前後の動きとどうつながるか

といった時間的な連続性が本質です。

生成AIは今のところ
1枚の画像
1つの短い動画
を作るのは得意ですが
「意図したデザインが、意図した通りに時間展開する」のはかなり苦手です。

②プロンプト化が難しいのは事実（でもそれだけじゃない）

モーショングラフィックスの指示って、実際にはこんな情報を含みますよね。

イージング（ヌルっと？パキっと？）

レイヤー同士の関係
カメラワーク
リズム・間

デザインルールの一貫性

これらは
言語化しづらい
人間同士でも「感覚」で共有している部分が多い

なので、プロンプトに落とす時点で情報が欠落しやすいです。

さらに重要なのは
仮に完璧に言語化できても、AI側がそれを正確に再現できないことが多い
という点です。

③モーショングラフィックスは「設計」が強い分野

イラストや写真は
「それっぽい」

が成立しやすいですが

モーショングラフィックスは
ロゴとして成立するか
情報が読み取れるか
ブランドトーンに合っているか

など、設計・意図・文脈が強く求められます。

生成AIは
偶然性
見た目のインパクト
は得意ですが、

「目的に沿った動き」を安定して作るのはまだ弱いんですね。

生成AIはモーショングラフィックスに使えないの？

全然そんなことはありません。

今のところは下記の使い方が現実的です。

○発想・ラフ・テイスト出し

動きの方向性のアイデア
雰囲気確認用の短いループ

コンセプトムービー的なもの

○素材生成

背景動画
テクスチャ的な動き
抽象表現

人が仕上げる前提の「中間工程」

最終的なタイミング調整
イージング
情報設計は人間（After Effectsなど）で詰める、という形。

今後どうなりそう？

将来的には
ノードベース
タイムライン指定

キーフレームを言語で操作

みたいな形で

「プロンプト＋構造指定」ができるようになると、一気に増えると思います。

逆に言うと、
今少ないのは「流行ってない」からではなく

「本質的に難しい分野」だからですね。

もしあなたが
モーショングラフィックスを作る側
デザインや映像に興味がある
なら、AIをどう“道具化”するかを考えられる人は、かなり強い立場になります。

——

以上がChatGPTの回答になります。

個人的な見解

これをもとに考えると
①の「時間的な要素」については、モーショングラフィックスに限らず

CGや実写編集にも共通して言えることだと思います。

実写の編集でも、「なぜここでカットするのか」「なぜここをこう繋ぐのか」といった判断がありますが
それを言葉で説明するのは難しい場合もあります。

これは経験の積み重ねによって身についた「感覚」によるものだと思います。

僕は学校で授業をすることもありますが
この編集の感覚を、まだ何もわからない人に対して
丁寧に言語化して伝えるのは本当に難しいと感じています。
そのため、できるだけ「ここはこういう考えでこうした」という
自分の経験から生まれた発想を説明しながら

実際の作業を見せるようにしています。

しかし、それでもこの感覚を100％言語化して伝えることは難しく
だからこそAIに対しても、プロンプトだけで

この感覚を正確に伝えるのは難しいのだと思います。

②の「人間同士でも感覚でやっている」という点についても同様です。
人と人であれば、「なんとなくこんな感じ」という曖昧な表現でも
感覚的に伝わることがあります。
しかし、現在のAIではその部分もすべて言語化しなければならないため

やはり難しさがあります。

参考映像のこの部分、といった形で読み取ってもらったり
説明や絵、デザインを見せながら「これがこうなる」と指示することで制作できる可能性はあるかもしれません。
ただし、その絵やデザイン自体は現実世界にそのまま存在しているものではなく
描かなければ存在しないものです。

そこには結局、人間の専門的な知識や技術が必要になります。

さらに、たとえそれを描けたとしても
その展開を言語化すること自体が難しく
言語化できたとしても

人の想像を完璧に理解して形にするのは簡単ではありません。

これは人間同士の制作現場でも起こりうることですが
同じような「感覚」を持ったクリエイター同士が
その感覚を共有しながら話すことで成り立っています。
その「感覚」をAIと共有するのは非常に難しく
特にモーショングラフィックスは抽象的な表現が多いため
現時点のAIではゼロから制作するのは

難しいというのが答えなのかもしれません。

そのため、映像というものが誰でも簡単に作れるようになるには

まだ大きな隔たりがあると感じています。

ただし、ワークフロー全体を見たときに
「この工程はAIが得意だからAIに任せる」
「ここはCGとして人間が作ったほうが良いから人が担当する」といったように

役割を分けて活用することで、新しい制作手法が増えたと捉えています。

③の「生成AIはモーショングラフィックスに使えないの？」
「全然そんなことはありません。」のように
まさしくYoutubeで以前に公開したコチラの映像のように

素材生成という形でAIを使用しました。

なのでこうした考え方のもとで
AIをひとつの制作パートナーとして取り入れながら
今後も関わっていきたいと考えています。

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