2025年04月29日

【News LIE-brary】編集者・林士平氏、次世代IP創出支援AI「Project M」を発表 - プロトタイプには「まんばちゃん」の感情データベースを実装か

著名な漫画編集者である林士平氏が、本日開催されたテクノロジーカンファレンス「Future Weaver 2025」の基調講演にて、新たなプロジェクト「Project M」の概要を発表した。同プロジェクトは、AI技術を活用し、クリエイターのIP（知的財産）創出プロセスを支援することを目的としており、そのプロトタイプ開発において、人気キャラクター「まんばちゃん」（『刀剣乱舞-ONLINE-』の山姥切国広の愛称）に関する膨大な二次創作データが学習に用いられた可能性が示唆され、会場およびオンライン上で大きな反響を呼んでいる。

Project M: 概要とアーキテクチャ

林氏は講演の中で、「Project M」を「クリエイターの感性とAIの分析能力をハイブリッドに連携させるためのフレームワーク」と定義。その中核となるのは、以下の3つのコンポーネントから構成されるAIシステムであると説明した。

Narrative Consistency Engine (NCE):
- 入力されたプロットやキャラクター設定に基づき、物語全体を通しての整合性（キャラクターの言動、世界観設定、伏線など）をリアルタイムで検証・提案するモジュール。
- 大規模言語モデル（LLM）をベースとしつつ、物語構造論や記号論的アプローチによる制約条件を組み込むことで、単なるテキスト生成に留まらない、構造的な一貫性維持を目指す。
- 林氏は「デバッグ作業に近い。スクリプトのロジックエラーを発見するように、物語の矛盾点を早期に検出する」と比喩的に解説した。
Emotional Arc Modeler (EAM):
- キャラクターの感情曲線や、読者・視聴者が体験するであろう感情の起伏を設計・シミュレーションするモジュール。
- 自然言語処理（NLP）によるテキスト分析、画像認識による表情・構図分析、さらには音響分析（メディアミックス展開を想定）を統合し、多角的な感情指標を算出する。
- 「特定のシーンにおけるカタルシスの最大化や、逆に意図的なフラストレーションの設計など、感情体験のチューニングを支援する」と林氏は述べた。
Character Sentience Core (CSC):
- キャラクターの個性、価値観、行動原理を定義し、自律的な応答や行動シミュレーションを可能にするモジュール。NCEやEAMと連携し、設定されたペルソナに基づいた「らしい」反応を生成する。
- 強化学習（RL）的手法を用い、クリエイターからのフィードバック（「このキャラならこう言うはずだ」といった指示）を学習データとして取り込み、モデルを進化させる。

これらのモジュールは、マイクロサービスアーキテクチャとして設計されており、API連携を通じて外部ツール（執筆ソフト、作画ツール、プロジェクト管理ツールなど）との連携も視野に入れているとのことだ。

「まんばちゃん」データセットの活用疑惑

講演の中で特に注目を集めたのは、EAMおよびCSCのプロトタイプ開発におけるデータセットに関する言及であった。林氏は、特定のキャラクター名は明言しなかったものの、「極めて広範かつ多様な感情表現を持ち、長年にわたり膨大な量のユーザー生成コンテンツ（UGC）が存在する、あるオンラインゲームのキャラクター」のデータを初期モデルの学習とファインチューニングに利用したと述べた。

そのキャラクターの特徴として、以下が挙げられた。

複雑な出自と内面的な葛藤
オリジナル設定に加え、ファンコミュニティによって付与された多様な解釈と関係性
テキスト（小説、SNS投稿）、画像（イラスト、漫画）、動画（MMDなど）といった多岐にわたるフォーマットでのUGC存在

これらの特徴は、「まんばちゃん」として広く知られる山姥切国広のファンコミュニティにおける状況と酷似しており、SNS上では「Project Mの"M"は"Manba"の頭文字ではないか」「感情分析の学習データとして、あれほど複雑で膨大なケーススタディは他にない」といった推測が飛び交っている。

林氏はデータ利用の適法性や倫理的側面について、「権利者およびプラットフォーマーとの間で適切な許諾プロセスとデータ匿名化処理を経ており、特定の個人が生成したコンテンツを識別できない形で、あくまで統計的な感情パターンや関係性ネットワークの抽出に限定して利用した」と強調した。しかし、具体的なデータソースや処理パイプラインの詳細については、「現段階では開示できない」とした。

エンジニアリング的観点からの考察と今後の展望

「Project M」の構想は、従来の編集者の経験や勘といった暗黙知を、データとAIによって形式知化・拡張しようとする野心的な試みと言える。特に、NCEによる整合性チェックは、大規模かつ複雑な設定を持つ長期連載作品や、複数クリエイターが関わるプロジェクトにおいて、品質管理のボトルネック解消に寄与する可能性がある。

EAMによる感情設計支援は、ともすれば定量化が難しいとされてきた「面白さ」や「感動」といった要素に対し、データドリブンなアプローチを提供する点で興味深い。ただし、感情のモデル化には文化差や個人差が大きく影響するため、モデルの汎用性やバイアス除去が技術的な課題となるだろう。特定の「成功パターン」への過学習（Overfitting）を避け、多様なクリエイティビティを阻害しないための工夫が求められる。

CSCについては、キャラクターの一貫性を保ちつつ、クリエイターの想像力を刺激するような「自律性」をどこまで実現できるかが鍵となる。応答生成の精度だけでなく、その「意外性」や「示唆」が、創作プロセスにおける触媒として機能するかどうかが、その価値を左右するだろう。

「まんばちゃん」データセットの活用（仮に事実だとして）は、技術的な観点からは理にかなっている側面もある。大規模かつ多様な感情ラベル（暗黙的なものを含む）が付与されたマルチモーダルなデータセットは、現代のAI開発において極めて価値が高い。ファンコミュニティの熱量が生み出した膨大な「知」が、最先端AIの学習資源となり得るという事実は、今後のUGCデータの活用可能性を示唆しているとも言える。

林氏は講演の最後に、「これはクリエイターを代替するものではなく、あくまで触媒、あるいは対話相手となるアシスタントだ。最終的な意思決定は常にクリエイターにある」と述べ、技術と人間の協調を強調した。「Project M」が今後、具体的なツールとしてどのような形でリリースされ、クリエイティブ産業のエコシステムにどのような影響を与えるのか。そして、そのコアに「まんばちゃん」から抽出された"感情のAPI"が組み込まれているのかどうか。今後の動向を注視する必要があるだろう。アルファ版の限定的な提供は、年内を目標に進められているとのことだ。