映画制作における人工知能：新たな創造の可能性

映画Here (2023)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。ロバート・ゼメキス監督のこの映画では、高度なAIを活用した若返り技術を使い、トム・ハンクスとロビン・ライトが演じる登場人物の60年間にわたる姿を描きました。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映像）とは異なり、この方法では撮影現場ですぐに変化を確認でき、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強化するだけでなく、映画制作の効率と革新性も高めています。

実際、ハリウッドでは現在、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補正、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。これらの技術革新により、視覚効果はよりリアルになり、制作効率も向上しています。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%に達していると報告されています。

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きました。最初に大きく活用されたのは『ウエストワールド』（1973年）で、ピクセル化した映像を使ってロボットの視点を表現しました。時を経て、これらの技術はさらに高度になり、よりリアルになっています。

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：機械学習モデルが過去の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。
• 演技のキャプチャ：自然でリアルな演技を実現するために、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ます。
• CGI再構築：デジタルモデルを作成し、実写映像にシームレスに合成して、俳優の表情をデジタルキャラクターに反映させます。
• 照明とテクスチャの調整：高度なレンダリング技術で肌の色、照明、周囲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溶け込むようにします。

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、幅広い技術や手法を含む分野であることに留意が必要です。たとえば、こうした技術革新を支える主要な技術の一つがコンピュータービジョンです。これは、機械が視覚データを分析して理解するのに役立つAIの一分野です。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、リアリティと統合の向上に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のに役立つ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と動きを検出します。この情報を使って、CGIキャラクターや効果などのデジタル要素を固定し、追跡対象の物体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シームレスに追加することで、物理的な環境の一部であるかのように見せることができます。

映画におけるAI生成キャラクター#

AI生成キャラクターは、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方を変えています。『ワイルド・スピード SKY MISSION』では、ポール・ウォーカーの急逝後、AIが彼の演じたブライアン・オコナーをよみがえらせるうえで不可欠でした。映画制作者は、ウォーカーの兄弟であるケイレブとコーディ、そして俳優のジョン・ブラザートンを代役に立て、CGIとAIを使ってウォーカーの顔をデジタルで再現しました。AIはウォーカーの過去の演技を分析し、表情や動きを正確に再現しました。また、既存の音声録音を使ってセリフを作成しました。この革新的なAIの活用によって映画を完成させ、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、脚本作成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セリフを分析し、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、プロットの要素を提案し、特定のジャンルや雰囲気に合わせたセリフまで作成できます。これにより時間を節約でき、映画制作者は創作プロセスの出発点として独自のアイデアを得られます。

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。この9分間のSF映画の特徴は、脚本がBenjaminというAIボットによってすべて書かれたことです。1980年代と1990年代の映画の脚本、セリフ、字幕を何百本も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たな視点をもたらす可能性を示しました。

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#

映画のポストプロダクションでは高度な技術が長年使われていますが、多くの場合、多くの時間と労力がかかります。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で簡単、かつ革新的なものにしています。

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。

この作業を迅速化するには、AIを活用した編集ツールを使って複数のカメラの映像を分析し、まとまりのある最終出力を作成できます。こうしたツールでは、コンピュータービジョンが重要な役割を果たします。シーンの分類などの技術によって、アクションシーン、会話シーン、トランジションなど、映像のさまざまな部分を識別し、整理します。これにより、AIツールは映画の構成を理解し、どのクリップを使い、どのように並べるかをより適切に判断できます。

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#

かつてサウンドエンジニアは、シーン内の音を再現するために、さまざまな音の特性を利用していました。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。オスカー賞を受賞した同作のサウンドデザイナー、ゲイリー・ライドストロムは、赤ちゃんゾウの甲高い鳴き声、トラのうなり声、ワニのうめき声を組み合わせ、忘れがたい咆哮を作り上げました。さまざまな音源から音を録音するには、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。

しかし、さまざまな音を生成できるAIツールを使えば、音を簡単に作成できます。たとえば、映画『トップガン マーヴェリック』（2022年）でトム・カザンスキーを演じた俳優のヴァル・キルマーは、咽頭がんのため声を失いました。映画スタッフは高度なAIを使って彼の声を再現しました。

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。
• 誤情報とディープフェイク：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、深刻な法的結果を招くおそれのある偽情報を拡散する可能性もあります。
• 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がもたらす潜在的なメリットは非常に大きい一方で、その利用に伴う倫理的な課題に取り組むことが重要です。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、芸術的価値を尊重しながらストーリーテリング体験を高め、技術と芸術がシームレスに融合する未来を築けます。

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