KNOWLEDGE
キャラクター設定を固定してもパン屋は固定できなかった――AI映像では「人物STATE」と「舞台STATE」を分けて考える
著者:可児波起
確認日:
2026年9月25日
更新日:
2026年9月29日
ANSWER
【結論】
人物設定を固定しても舞台は自動で固定されませんでした。『最後の焼きそばパン』では人物の年齢・服装等を決めても、ショーケースやパン数、 立ち位置が変化したため、人物STATEと舞台STATEを分けて管理する考え方へ整理しました。改善効果の定量確認は未実施です。

Explanation
【詳しく解説】
結論――Character Bibleだけでは、同じ世界は維持できなかった
シリーズ画像や連続映像で同じ人物を出すとき、キャラクター設定は重要です。しかし『最後の焼きそばパン』では、人物設定を細かくしても、舞台となるパン屋そのものがカットごとに変化しました。
男性の髪型や服装を固定することと、ショーケースが店のどこにあるか、パンが何個並んでいるか、人物が入口から見てどこに立っているかを固定することは、別の情報です。人物だけを正本化しても、場所のSTATEは自動的には固定されませんでした。
最初は、人物の条件を細かくすれば安定すると考えた
初期の静止画では、男性の顔、女の子の印象、パン屋の外観、焼きそばパンの見た目、時間帯や光がカットごとに揺れました。可児 波起は「灯(会話内で可児 波起がChatGPTを呼ぶ名称)の画像生成プロンプトが雑だから、そもそも出てくる画像が安定してない」と指摘し、人物設定を詳細化する方向へ修正しました。
男性は48歳前後、中肉中背、短い黒髪、紺色の上着、白シャツ、黒い肩掛けバッグ。女の子は小学3年生程度、130cm前後、低めのポニーテール、ベージュ系上着、赤茶色のランドセル、といった固定情報を持たせました。
さらにパン屋にも、木枠ガラス戸、古いガラスショーケース、緑色の布オーニング、店内の黄色い光、夕方17時30分頃、青紫の外光などの条件を加えています。
それでも、空間の連続性は崩れた
人物や店の条件を増やした後も、可児 波起は「街の背景が、ラーメン屋だったり定食屋だったりブレる」と報告しました。縦型9:16の画像を複数作った後には、「ショーケースの位置。中に入ってるパンの数。男性の立ち位置。画像の段階ではたんしてるねー」と、空間連続性の問題を具体化しています。
ここで問題になったのは、パン屋というラベルが同じかどうかではありません。店内で物がどこに置かれ、人物がどこに立ち、前カットで見えていた小道具が次カットでもどこに存在するか、という関係です。
人物STATEと舞台STATEを、別の管理対象として見るようになった
人物STATEには、年齢感、顔、髪型、体型、服、持ち物などが含まれます。既存Knowledgeのシリーズ画像のキャラクターを固定するとき、設定図を「正本」にするでは、キャラクター設定図を毎回の生成で参照する方法を扱っています。
舞台STATEには、場所の構造、入口、ショーケース、小道具の数、人物の位置関係、どちらを向いているか、周辺店舗、時間帯などが含まれます。今回の短編映像では、この舞台STATEを独立した正本として管理する工程は完成していませんでした。
したがって、本Knowledgeは「Location Bibleを使えば解決する」と証明した記事ではありません。人物の固定と舞台の固定を同じ問題として扱った結果、人物設定を増やしても空間連続性が残った、という実例から、管理対象を分ける必要性を整理したものです。
詳細指定を増やせば解決する、とはならなかった
連続性を上げるために条件を増やす一方、可児 波起は「指定しすぎると、そもそも画像が出てこなかった」とも報告しています。どの指定が生成失敗に寄与したかは確認できていませんが、少なくとも「条件を増やし続ければ必ず安定する」という単純な改善ではありませんでした。
このため、後半ではすべてを正面から固定し続ける方法から、背中、横顔、手元、反射、小物アップ、遠景などを使い、画面に同時に要求するものを減らす方向へ変わりました。これは、画像生成で直らない属性は、プロンプトではなく構図で回避するとつながる別の制作判断です。
既存のSTATE記事との違い
別Knowledgeの「自然に書ける」と「状態を維持できる」は別だったでは、小説と映像を横断して、前に確定した状態を次の生成単位へ維持する問題を整理しています。
今回のKnowledgeは、そのSTATEをさらに分解し、人物の見た目と、場所・配置・小道具・ブロッキングを同じ一つの「設定」として扱わないことに焦点を当てています。
確認できたことと、まだ確認できていないこと
確認できたこと:人物・背景の指定を詳細化したこと。キャラクター設定資料を作ったこと。その後もショーケース位置、パン数、男性の立ち位置、周辺店舗がカットごとに揺れたこと。可児 波起が画像段階の破綻として具体的に指摘したこと。
確認できていないこと:舞台平面図やLocation Bibleを毎回参照させれば改善すること、どの舞台情報が最重要か、人物STATEと舞台STATEを分離することで一致率が何%上がるか、現在の画像生成モデルでも同じ問題が起きること。
実務との接続:人物と舞台の状態を分けて連続性を保つ映像制作の実例は、海辺の部屋の動画制作ポートフォリオでも確認できます。
このKnowledgeの関連知識
人物を固定する:シリーズ画像のキャラクターを固定するとき、設定図を「正本」にする。人物STATEの基準となる視覚資料をどう扱うかを見る。
STATE全体を見る:「自然に書ける」と「状態を維持できる」は別だった。人物・時間・場所などの状態維持を小説と映像で横断する。
直らない条件を避ける:画像生成で直らない属性は、プロンプトではなく構図で回避する。完全固定を求めず、構図から誤り条件を外す方法へ進む。
EVIDENCE
【根拠・検証】
Evidence
【直接確認できる事実|人物設定】
男性と女の子について、年齢、身長感、体型、髪型、服装、バッグ、ランドセルなどを細かく設定しました。
【直接確認できる事実|背景設定】
パン屋について、木枠ガラス戸、古いガラスショーケース、緑色の布オーニング、店内の黄色い光、夕方17時30分頃、青紫の外光などを設定しました。
【直接確認できる事実|設定資料】
男性、女の子、パン屋、焼きそばパン、色彩をまとめた設定資料画像を生成しました。
【本人の指摘】
可児 波起は「街の背景が、ラーメン屋だったり定食屋だったりブレる」「ショーケースの位置。中に入ってるパンの数。男性の立ち位置。画像の段階ではたんしてるねー」と報告しました。
【本人の別報告】
条件を増やした過程で、「指定しすぎると、そもそも画像が出てこなかった」とも報告しています。どの条件が生成失敗へ寄与したかは未確認です。
【AIによる分析】
人物の見た目を管理する情報と、舞台の構造・小道具・配置・ブロッキングを管理する情報を、人物STATEと舞台STATEとして分けて整理しました。この分類自体は、元の実験結果をもとにした分析です。
【未確認事項】
舞台平面図・Location Bible導入による改善率、各STATE項目の重要度、現在のモデルでの再現性は未確認です。
SOURCES
【情報源】
Sources
PRIMARY SOURCE|非公開一次記録
可児 波起とChatGPTによる短編『最後の焼きそばパン』制作の会話・修正記録、および会話内で生成・比較した静止画像群。人物設定、パン屋設定、設定資料画像、ショーケース位置・パン数・男性位置・周辺店舗の差異、本人の修正指示を確認しています。
確認範囲
このKnowledgeでは、舞台STATEを独立管理した後の改善実験までは完了していません。したがって「舞台設定を分ければ解決する」とは断定せず、人物設定だけでは舞台の連続性が固定されなかった事実と、そこから得た管理上の分析を分けています。
Author
【著者】
可児波起
マーケティングデザイナー / DXコンサルタント / 音楽家
次に読む
人物STATEの基準を作る
シリーズ画像のキャラクターを固定するとき、設定図を「正本」にする
人物設定図を毎回参照し、キャラクターの見た目を管理する既存実例へ進む。
STATE維持を上位概念で見る
人物だけでなく、時間・場所・小道具など生成単位をまたぐ状態維持を横断して整理する。
完全固定をあきらめる設計を見る
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