新しいキャラのスクリーンテスト。 Seedance2.xに同じプロンプト＆参照画像を与えても、あるところではコンテンツ規制で表示されなかったり、またあるところでは大丈夫だったりで、レギュレーションがわかりづらい。 結局は、一番成功する可能性が高いところを選ぶしかないのかも。

『レジスタ』を読みながら、ふと思い出した。男にとっては、惚れた相手を追いかけている方が、ある意味では楽なんだよね。自分の気持ちに従って動けばいいのだから。もちろん、その分フラれる痛みも引き受けなきゃならないけど、少なくとも打席に立たなければ、チャンスは来ない。 一方で、女性には、出会った頃から直感的に「この人ならいいな」と感じる相手がいるように思う。最初から好きというほどではなくても、近づいてきてくれることを歓迎できる相手、というか。そこが噛み合っていなければ、こちらの熱意も、ただの迷惑になってしまうのだろう。 恋愛に発展するときには、そうした女性側の好意や、好意が育つ余地があって、そのうえで男性が、相手の空気感や距離の微妙な変化に引き寄せられていく。自分から追いかけているつもりが、いつの間にか、相手の生み出す重力に巻き込まれていた。案外、そういうことなのかもしれない。 もちろん人それぞれなんだろうけど、そういうところを見ると、女性の方が恋愛巧者だよなぁと思う。自分の娘を見ていても、そう感じる。男は敵わんよ。 最新刊まで読んだところだけど、『レジスタ』は、そういう距離と気持ちの動きをうまく描いているね。

🎬New MV【ロケット！！】 新しいMVつくりました！ 今回は動画生成をあまり使わずに、 Opus5.5で作った自作ツールでモーションと編集してます✂️ AfterEffectsとかとは違うノリで作れるのが面白いです。 最後まで見てね🍿 Music : Suno V6 Video Generation : Seedance2.5 / minimax h3 Motion Graphics / Editing Tools：Claude Opus5.5

楽園追放の新作、『楽園追放 心のレゾナンス』の特別試写会に参加してきました。 とても素敵な作品に仕上がってました。 １作目も良かったですが、今度の方が自分はさらに好きになりました。 １作目を観たことがある人は、是非、劇場に足を運ぶといいですよ。 特にゲーム業界の人で、トゥーンシェーダーに興味がある人は観ておいた方がいいかも。久しぶりに本当に良いノーマルマップの使い方を見させていただいたと思いました。 UTS2の開発者としても、オススメの一作です🤗

投資家の立場から考えると、「社員として迎える価値のある人財」とは、その会社を支え、大きくしていく意志を持ち、そのための具体的な技術を、潜在的にでも備えている人なのだと思う。 特に、Job descriptionで役割を細かく定めない採用であれば、その人が加わることで「会社が将来できること」がどれだけ増えるのか。そこが大事になる。 最近はMissionを掲げる会社も多いけれど、それを具体的な行動プランに変換し、提示できることには大きな価値がある。さらに、実行して、結果を見て修正し、その経験や技術を周囲に伝えていく。そうやって個人の能力が会社の能力として蓄積されていくところに、長く一緒に働く意味もあるのだろう。 ただ、Missionを具体化するということは、「何を優先するか」「どこに予算を使うか」「何をやめるか」を決めることでもある。ときには、今の会社のやり方そのものを問い直す必要も出てくる。 つまり、Missionの実現に真剣な人ほど、経営者に難しい判断を求めることがあるわけだ。 一方で、Missionを表面からなぞり、賛同を示す人は、評価する側にとってわかりやすい。賛同はその場で確認できるけれど、実現する能力は、仕事を任せてみないと見えてこない。 この二つが混同されると、会社の将来に必要な人よりも、評価する側に安心を与える人が大事にされてしまうことがあるのではないか。 もちろん、共感や協調性も大切だ。ただ、「そのMissionを実現するために、今のやり方を変えましょう」と具体的に提案する人に、試すための時間や予算、権限を渡せるかどうかは、会社の側にも問われると思う。 会社を大きくする人を迎えるというのは、その人に成果を求めると同時に、その提案から生まれる難しい判断を、経営者自身も引き受けるということなのだろう。 Missionを掲げる会社が、そこまで引き受けるつもりで人を迎えているのか。投資家としては、そこも見る視点は持っておきたいものだ。

自分で組み上げたCreative AIで映像を作っていて、本当に驚くのは、一度映像にしてからの修正プロセスなんですよ。 最初に生成されるものは、まだ不完全だ。こちらの指示に欠けがあるとも言えるし、AIがそれを十分に補えていないとも言える。そもそもプロンプトは文字列なので、それを読んだだけで、実際の映像の表情や間、音との関係まで、すべて見通せるわけではない。 だから、まず映像にして、人が見る。そこで初めて、「ここには反応が一つ足りない」「このタイミングでは気持ちが伝わらない」といったことに気づく。 その不足を指摘すると、AIは映像を解析し、問題がどこにあるのかを具体的に特定する。さらに、あらかじめこちらが与えたナレッジをもとに、その場面に合わせた修正案をいくつか組み立て、「どの方法が意図に近いですか？」と問いかけてくる。 人が選び、AIがプロンプトを書き直し、もう一度映像にする。すると、最初よりはるかに意図に近いものになる。その映像を見て、また必要な修正を判断する。 僕の場合、このやり取りを2回ほど重ねると、最初から人が絵コンテを描き、作画し、撮影や音を詰めて作ったものと変わらないほど、狙った表現が成立してしまう。これを自分で体験すると、本当に驚く。 もちろん、どこまで到達できるかは、指示する人によって変わると思う。何を「足りない」と感じるか。提案された方法のうち、どれを選ぶか。どこを直し、どこで完成とするか。その判断が、作品に反映されるからだ。 そして、映像を見て修正を重ねるうちに、自分が表現したかったもの自体も、より明確になっていく。 最終的なプロンプトを書いているのはAIだ。でも、その過程で人は、足りない表現を見抜き、何を伝えたいのかを考え、作品の方向を選び続けている。 このプロセスの、いったいどこに創造性がないというのだろうね。

テレビ東京は、アニメのもうけが放送のもうけを上回った。2026年3月期、アニメ・配信の営業利益は65.9億円で、地上波・BSの55.5億円より多い。 テレビ局5社の決算を並べると、アニメでの稼ぎ方は5つに分かれていた↓ ❶ テレビ東京：長く続く作品を、海外のゲームやグッズにして売る ❷ 日本テレビ：深夜の話題作を、映画とグループの会社で大きくする ❸ テレビ朝日：ファミリー向けの長寿作品を、毎年の映画で売る ❹ TBS：アニメを作る会社を買って、作るところから持つ ❺ フジテレビ：ワンピースとノイタミナの過去作を、海外に売る 長く続く作品は、どの局にもある。それでも、アニメで放送を上回ったのはテレ東だけだった。

2026年11月3日、トンデモないローカル画像生成AIモデルが出ました！絶対話題になると思う……！『P-H3-Image（PrunaAI）』で、動画生成の『MiniMax H3』のイラストVerです。SDで背景差し替えなど死ぬほど苦労してきた技術的試行錯誤が全て無用になったな、と。 ◆以下、実機検証報告です。 導入の入口はComfyUI v0.44.0＋公式の量子化モデル。今回はW4A8本体＋INT8部品＋DynamicVRAMで、RTX A4000 16GB／ホストRAM50GiB上で動かしました。 凄まじいモデルです……。 自作小説のヒロイン『サフィア』のSDで生成した参照画像から、顔・髪・二本の角・制服の特徴を残しながら、表情・配置・体勢を変える実験をほぼ完ぺきにこなしました。 ①表情：宿の椅子に座った画像から、喜怒哀楽を上半身と顔アップの計8枚で生成。「大きく笑う」と「穏やかに微笑む」も描き分けられた。 ②配置：空の宿へ人物を配置。さらに「窓に近い奥の椅子に座る」「右手前の椅子は空席」と指示すると、その位置に着座できた。 ③体勢：同じ全身参照から、横向き・振り返り・走る・片膝・座るを試験。片膝は初回だと両膝になったが、脚の位置を明示すると改善した。 衣装画像を参照させた着替えにも成功。8MPの怒り顔（2912×2912）も約142秒で出力した。 OSはUbuntu24.04。文章解析・VAE・プロンプト補強はINT8、描画は8ステップ・Euler。 実測は参照1枚の姿勢変更が約40秒、参照5枚の表情が約100〜116秒。解像度や補強の有無で時間は変わる。同条件の4枚参照は、設定調整で254秒→78秒に短縮できた。 同じキャラの別カットを作る道具として、この編集能力は極めて大きいです。参照画像のSDの画風も残っていて、もうこれだけでいいんじゃね？と。 添付資料は「人物参照→表情→配置→体勢」の順。 実験出力はAI（ゼノン）が生成し、資料はAI（ゼノン）が編集しました。 Powered by MiniMax H3。 モデル・公式ファイル：

手描きアニメーションの進捗管理ソフト「PPM」をオープンソースで公開しました（商用・非商用問わず無料）。工程ごとのカット一覧から、制作データやタイムシートにすぐアクセスできます。アニメ制作の500マイルの道のりで「あのカットはどこへ行った？」が減りますように！

アニメにおいて、カメラが空間内を三軸で大きく移動するカメラワークに拒否反応が出る理屈はなんとなくわかる。 絵であるアニメは実景に比べミリ秒余計に認識に時間がかかり、そのタイムラグが3D酔いに似た混乱を呼ぶのだろう。 ディズニーにおいても三軸のうち一つは行きっぱなしで回転はなかった。

鬼滅の刃って組織の思想が凄く健全なんですよね 「あなた」と「あなたの意見」を分断してる これ未熟な組織感で書いてる漫画だと「御館様を信じる派」と「御館様を裏切る派」に別れちゃうんですよ 鬼殺隊は「御館様を信じる派」が全員であるにも関わらず、きちんと反対意見も出る

テーマ『ほっこりな時間』 𝕏で、『22/7 「あの日の彼女たち」』の名前を見かけたので、あんな感じのほっこりムービーをつくってみたいな、と作ってみた。 途中、動画生成AIにやらせるとしたら超鬼門な表現があるんですが、なんとかうまくいきました。

AIアニメって、1カットずつ見るとめちゃくちゃ綺麗なのに、つなぐと急に安っぽくなることがあるんよね。いや、作画が悪いわけじゃない。むしろ全部のカットが綺麗すぎるくらい。なのに、どうにも映像として気持ちよくない。これ、カメラ以前に「空間」が壊れてる可能性があるんよ。 例えば、二人のキャラが部屋で喧嘩する場面。顔のアップ、怒った表情、握りしめた拳。AIなら迫力ある絵をいくらでも作れる。でも、二人がどれくらい離れていて、机がどこにあって、どちらに出口があるのか分からなかったら、片方が突然立ち上がっても緊張感が生まれにくい。 あのね、映画やアニメの演出では、まず空間全体を把握できる「マスターショット」という考え方があるんよ。これを基準にして、キャラの移動やカメラの向きを決める。別に最初から全部見せる必要はない。でも、作る側が部屋の構造を理解してないと、カットをつなぐたびに位置関係がおかしくなる。 でね、面白いのは、空間をちゃんと設計すると、逆に観客を騙せるようになること。さっきまで遠くにいた敵が、次のカットで突然背後に立っていたら怖いやん？でも、最初から位置関係が分からない映像では、ただAIがキャラを適当に配置したように見えてしまう。 つまりね、AIアニメで大切なのは、綺麗な絵を何枚作れるかだけじゃない。観客の頭の中に、どれだけ正確な空間を作れるかなんよ。マスターショットは、そのための設計図になる。派手なカメラワークを考える前に、まずキャラを部屋に立たせてみてほしい。 AIで絵を作るのは簡単になった。でも、観客の頭の中に存在しない空間を、編集だけでつなぎ合わせるのはめちゃくちゃ難しい。逆に言えば、空間設計を覚えるだけで、同じAIモデル、同じ画質でも、アニメの完成度はかなり変わると思うんよね。

至極、基本的なことしか書いていないようなんだけど、このことがきちんとわかってない人は、すごく多そうな印象がありますね。 ここに書かれていることは、今の動画生成AIでは「自分で意図的に指定しなければできないこと」ですから。

GMOもテレビやネットで与太話流している自称専門家も土下座謝罪になるべきものやろ ほんとGMOは潰れていいレベルでしょうもないし、サイバーセキュリティを自称してそれっぽいことをメディアで喧伝しているクズも滅亡していいと思う

205万インプレッション以上いってるんですが、何故か ――コレ、左から里志、摩耶花、える、奉太郎になってないか？ というツッコミが誰からも来ません。以上。 ※ ちなみにGPT-6.1 Sol的には『あっ、確かに（笑）。金髪ポニテの社交性、ピンク髪眼鏡の辛口そうな顔、えるたその好奇心、ホータローの「面倒くせえ」が、ちゃんと四人の配置になってる。』という偶然だそうです。

AI Agentについて意見交換する機会があった。 個人的にちょっと気になったのは、そういう席でも、 ・Skillとしてまとめるべきこと ・グローバルのAGENTS.mdやCLAUDE.mdに記述すべきこと ・プロジェクトごとのAGENTS.mdやCLAUDE.mdに記述すべきこと が、案外ごっちゃになって語られていることだった。 実際、Codexに限定しても、単機能のSkillとして実装するのか、ReferencesやTools/Scriptsを含むPluginとして設計するのか、さらにReferencesをRAGなどで検索・参照できる仕組みまで構築するのかでは、必要なノウハウも設計思想も随分違う。 そもそも、AGENTS.mdはAgentの行動規範やプロジェクト固有の制約を定義するものであり、Skillは具体的な作業能力を実装するもの。Referencesはその判断を支える知識であり、Toolsは外部環境に働きかける手段になる。 これらをどう分離し、必要に応じて組み合わせるかが、Agent設計の重要な部分だと思う。 そう考えると、世間で言われる「AI Agentの活用」というのも、予想以上に、人間がその都度指示を与えて作業させる、手作業の延長にとどまっているケースが多いのかもしれない。 結局、Agentに仕事を教えることと、Agentが自律的に仕事を遂行できる仕組みを設計することは、似ているようで随分違う技術なのだということなんだろう。