映画制作における人工知能：新たな創造の可能性

映画『Here』（2024年）が数週間前に公開されました。この作品は、人工知能 (AI)が映画制作のプロセスをどのように変革しているかを示す好例です。Robert Zemeckis監督のこの映画では、高度なAIによる若返り技術を使い、Tom HanksとRobin Wrightを60年にわたる役柄の姿で描きました。完成までに数カ月かかることもある従来のCGI（コンピューター生成画像）とは異なり、この方法では撮影現場で瞬時に変化を確認でき、時間とコストを節約できます。AIはストーリーテリングを向上させるだけでなく、映画制作の効率と革新性も高めています。

実際、ハリウッドではAIを活用した顔の置き換え、ディープフェイク風のキャラクター強化、自動背景生成、リアルタイムの仮想環境など、革新的な手法が試されています。こうしたイノベーションにより、視覚効果のリアリティが高まり、制作効率が向上しています。報告によると、映画業界における生成AIの導入は急速に拡大しており、年間成長率は27.2%に達しています。

図1。映画における生成AI市場の概要。

近年、CGIは多くの映画で標準的な要素になっています。ほぼすべてのMarvel Studios作品では、ファンに人気のキャラクターを再登場させ、懐かしさを呼び起こし、映画体験を向上させるために若返り技術が使われています。AIは今や映画制作の重要な要素となり、ストーリーテリングや動画編集から脚本作成まで、幅広い作業を支援しています。映画業界が人工知能を活用して、より魅力的で効率的、かつ視覚的に優れた作品を制作する方法を見ていきましょう。

映画におけるAIを活用したストーリーテリング#

俳優を若返らせたり、まったく新しいキャラクターを作成したりするなど、AIは映画制作者が創造的なビジョンを実現するのに役立ちます。AIの活用例を詳しく見てみましょう。

映画の視覚効果におけるAIの活用#

視覚効果とCGIは、長年にわたり映画制作の重要な要素となっています。最初に大きく活用された作品は『ウエストワールド』（1973年）で、ロボットの視点をピクセル化した映像で表現しました。時を経て、これらの技術はさらに高度でリアルになりました。

人工知能を取り入れたことで、こうした技術はさらに進化しました。若返り、顔のモーフィング、AIを活用したモーションキャプチャなどの手法により、デジタル効果がより自然に見えるようになっています。たとえば、『ジェミニマン』（2019年）では、当時50歳だったウィル・スミスを、説得力のある23歳の姿に変えるために若返り技術が使われました。これによって、ジュニアというキャラクターに命が吹き込まれました。

図2。ウィル・スミスは50歳から23歳の姿に若返りました。

AIを活用した若返り技術の仕組みは次のとおりです。

• 顔のスキャン：高解像度スキャンを使い、肌の質感、毛穴、顔の輪郭など、俳優の顔の細部を捉えます。
• AIモデル：機械学習モデルがアーカイブ映像や参照画像を分析し、顔の特徴、表情、動きを再現します。
• パフォーマンスキャプチャ：モーションキャプチャ技術を使って俳優の動きや表情を記録し、自然でリアルな演技を実現します。
• CGI再構築：デジタルモデルを作成して実写映像と合成し、俳優の表情をデジタルキャラクターに反映させます。
• 照明と質感の調整：高度なレンダリング技術を使って肌の色調、照明、環境との相互作用を調整し、デジタルキャラクターがシーンに自然になじむようにします。

このプロセスにより、俳優の若い頃の姿を作成する場合も、まったく新しいキャラクターを作成する場合も、複雑な視覚効果を強化する場合も、映画制作者は驚くほどリアルな映像を実現できます。

映画の視覚効果を高めるVision AIの役割#

視覚効果やCGIにおけるAIは、幅広い技術やアプローチを含む分野であることを念頭に置くことが重要です。たとえば、こうしたイノベーションを支える主要な技術の一つが、機械による視覚データの分析と理解を支援するAIの一分野であるコンピュータービジョンです。コンピュータービジョンだけで視覚効果を実現できるわけではありませんが、リアリティや統合性を高めるうえで重要な役割を果たします。

物体追跡について考えてみましょう。これは、シーン内の物体や俳優の動きを追跡し、デジタル効果を実写映像に合わせ続けるためのコンピュータービジョンタスクです。物体追跡では、動画フレームを分析して物体の位置や動きを検出します。この情報を使って、CGIキャラクターやエフェクトなどのデジタル要素を固定し、追跡対象と自然に動くようにします。たとえば、アクションシーンで俳優の手を追跡し、CGIの武器や発光効果を追加することで、物理的な環境の一部であるように見せられます。

映画におけるAI生成キャラクター#

AIが生成するキャラクターは、俳優の死後に演技を完成させるといった課題への映画制作者の取り組みを変えています。『ワイルド・スピード SKY MISSION』では、ポール・ウォーカーの急逝後、彼が演じたブライアン・オコナーを再び登場させるうえでAIが重要な役割を果たしました。映画制作者はCGIとAIを使ってウォーカーの顔をデジタルで再現し、代役には兄弟のケイレブとコーディ、俳優のジョン・ブロザートンを起用しました。AIはウォーカーの過去の演技を分析して表情や動きを正確に再現し、既存の音声録音を使って台詞を作成しました。AIの革新的な活用により、映画を完成させ、ウォーカーの功績をたたえることができました。

図3。コーディ・ウォーカーの身体にポール・ウォーカーの顔を重ね合わせています。

AIを活用した脚本作成#

生成AIは、脚本執筆やストーリー開発などの創作作業を支援し、映画制作のプリプロダクション段階を加速させています。AIモデルはさまざまな映画の脚本や台詞を分析でき、与えられたプロンプトに基づいて脚本やストーリーを生成できます。こうしたAIツールはストーリーテリングのパターンを特定し、プロットの展開を提案し、特定のジャンルやトーンに合った台詞を作成することもできます。これにより時間を節約し、映画制作者の創作プロセスに独自の出発点をもたらします。

映画制作におけるAIの創造的な活用例として興味深いのが、End Cueが制作した2016年の短編映画『Sunspring』です。9分間のこのSF映画の特徴は、BenjaminというAIボットが脚本をすべて執筆したことです。1980年代と1990年代の映画から何百本もの脚本、台詞、字幕を使ってトレーニングされた Benjaminは、AIがストーリーテリングに新鮮な視点をもたらせることを示しました。

図4。Benjaminが生成した脚本。

動画編集とポストプロダクションにおけるAI#

高度な技術は長年、映画のポストプロダクションで使われてきましたが、多くの時間と労力がかかることがよくあります。AIはプロセスを簡素化し、自動編集や音声合成などの新しいクリエイティブツールを導入することで、映画制作をより迅速、簡単、革新的にしています。

動画の自動編集におけるAIの活用#

編集は映画制作で最も時間のかかる作業の一つです。編集者は通常、映像を確認し、ショットを分析し、最良のテイクを選び、それらをつなぎ合わせるのに何時間も費やします。たとえば、映画『96時間／レクイエム』（2014年）では、リーアム・ニーソン（ブライアン・ミルズ）がフェンスを飛び越える6秒のシーンに、複数のカメラによる14回のカットが含まれています。この短いシーンを制作するため、編集チームは複数のカメラの映像を注意深く確認し、何度も調整して、シーンを仕上げる必要がありました。

こうしたプロセスを加速させるため、編集者はAI搭載編集ツールを使って、さまざまなカメラで撮影した映像を分析し、まとまりのある最終出力を作成できます。コンピュータービジョンは、アクションシーン、会話シーン、場面転換など、映像の各部分を特定して整理するシーン分類などの手法を通じて、こうしたツールで重要な役割を果たします。これによりAIツールは映画の構成を理解し、どのクリップを使うか、どのように配置するかについて、より適切な判断を下せます。

図5。AIで動画編集のプロセスを高速化できます。

サウンドトラック作曲におけるAI#

映画では、テーマ曲やバックグラウンドスコアがシーンを盛り上げ、作品と観客を結びつけるうえで重要な役割を果たします。アクションシーンでは音楽を強め、感情的な場面では抑えるなど、シーンの強度に合わせて音程や雰囲気を完璧に調整することは、作曲家にとって常に難しい作業でした。

このプロセスを簡素化するために、多くの作曲家が現在、AI音楽生成ツールを使っています。たとえば、オスカー賞、ゴールデングローブ賞、グラミー賞を受賞したマイケル・ジアッキーノは、『ザ・バットマン』（2022年）の暗く雰囲気のある楽曲の一部を作るためにAIツールを使用しました。

音声合成と吹き替えにおけるAIの役割#

かつて音響技師は、シーン内の音を作るために、録音したさまざまな音を組み合わせていました。たとえば、『ジュラシック・パーク』（1993年）のティラノサウルスの咆哮は、複数の動物の鳴き声を組み合わせたものです。アカデミー賞受賞の同作のサウンドデザイナー、Gary Rydstrom氏は、赤ちゃんゾウの甲高い鳴き声、トラのうなり声、ワニのうなり音を組み合わせ、忘れがたい咆哮を作り上げました。異なる音源からこうした音を録音するには、時間と高度な録音システムが必要です。

図6。AIでサウンドのポストプロダクションを簡素化できます。

現在では、AIツールを使えば、こうした音をはるかに少ない労力で生成できます。たとえば、映画『トップガン マーヴェリック』（2022年）でTom Kazanskyを演じた俳優のVal Kilmer氏は、咽頭がんで声を失いました。映画の制作チームは、高度なAIを使って声を再現しました。

映画制作におけるAIの倫理的な考慮事項#

AIは効率を高め、新たな創作の可能性を広げますが、業界での役割が拡大するにつれて、次のような重要な倫理上の問題も生じています。

• 所有権：AI生成コンテンツは、所有権、独創性、知的財産権に関する懸念を引き起こします。AIツールを使って脚本、キャラクター、音楽、視覚効果を作成する場合、誰にクレジットを付与し、報酬を支払うべきかを判断するのが難しくなります。
• ディープフェイクによる誤情報：AIを活用したディープフェイク技術は、非常にリアルなコンテンツを作成できます。しかし、重大な法的責任につながる可能性のある誤情報を拡散するおそれもあります。
• プライバシーに関する懸念：映画制作におけるAIのトレーニングには、俳優の画像、動画、音声など、膨大な個人データが必要です。このことは、プライバシーとデータ保護に関する懸念を引き起こします。

AIが切り開く次の章#

AIは映画業界に大きな影響を与えるツールとして登場しました。視覚効果の強化やポストプロダクションの効率化から、クリエイティブコンテンツの生成や視聴者体験のパーソナライズまで、AIは映画の鑑賞方法と制作方法を変えています。

AIには大きな可能性がありますが、その利用に伴う倫理的な課題に対処することが重要です。責任あるAIの開発を促進し、人間の創造性を優先することで、テクノロジーと芸術が融合し、芸術的価値を尊重しながらストーリーテリングの体験を高める未来を実現できます。

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