アニメーター・VFXアーティスト

米国。統計局は、特殊効果アーティストとアニメーターの雇用が2025年から2035年にほとんど変わらず、51,900人から51,800人になり、求人は年に約4,200件になると予測している。また、アニメーションと特殊効果のタスクの一部は人工知能によってより速く終えられるようになり、それがこの職業への需要を弱める可能性があるとしている。数えているのは一国の職であって、タスクではない。

立場のある名指しの人物が、ある日付に、帰属のつく言明として何かを公けに予測した。誰がいつ何を言ったのかが確かめられるまま残るように記録するのであり、そして業務の判断を決して動かさない。予測は観測ではないからである。その価値は後から来る——この記録は、その職業についての証拠と同じページの上に載るので、予測を読む人は、そのあと何が起きたかの記録を隣で読むことになる。それが決算である。この site は、ある予測が当たったかどうかについて何の判定も公表しない。

ストリーミング企業の株主向け書簡。書簡は、2026年には同社作品の約300本で生成AIのワークフローが使われ、作業が最も集中したのはポストプロダクションだったこと、この技術がなければ主要なショットやシーンを省かざるをえなかった作品もあったことを述べ、群衆の強化、歴史的な戦闘シーン、世界観を築く設定ショットに使った3作品を挙げている。これは同社自身の集計で、何をもって「使った」とするかの定義はなく、人員については何も述べていない。

雇用主がそれを本番に置いた。基準線を動かしうる——規模と、その場がどれだけ似ているかで重みづけされる。

フランス。2026年4月7日から6月11日にかけて91のアニメーション、ポストプロダクション、視覚効果スタジオを対象に行われた調査は、視覚効果スタジオの97.0%がAIツールを使ったことがあると報告している。AIを使うスタジオのうち、視覚効果スタジオの71.0%がロトスコープとコンポジットの補助に、74.2%が風景とセットの拡張に、48.4%が顔のキャプチャと修正にAIを使っており、AIを使うアニメーションスタジオでは48.3%がロトスコープとコンポジットに、31.0%がキャラクターアニメーションに使っている。ツールに満足しているアニメーションスタジオは47.7%にとどまる。この機関は、標本が小さく入れ替わるため以前の回との比較は不確かだと注意している。測っているのはスタジオが報告した利用であって、職ではない。

雇用主がそれを本番に置いた。基準線を動かしうる——規模と、その場がどれだけ似ているかで重みづけされる。

動画プラットフォーム兼制作会社の年次報告書。同社の Imaging Studio は、アニメのキャラクターデザイン、コンセプトアートのデザイン、ゲームのキャラクターデザイン、絵コンテのデザインといった画像と映像のデザインの自動生成を支援しており、同社のAIシステムは手作業の工程よりも効率的に宣伝素材を生成するとしている。これは同社が自社のツールを説明したものであり、量や人員の数字は示していない。

雇用主がそれを本番に置いた。基準線を動かしうる——規模と、その場がどれだけ似ているかで重みづけされる。

日本、最大級のアニメーション制作会社の一つ。中期経営計画は、アジアを中心とするグローバルな制作体制を築いて制作能力を約1.5倍に高めるとし、主に基幹職種で数百人の従業員を追加採用することを挙げ、クリエイター不足と制作費の上昇を構造的な課題として名指ししている。AIは隣接する技術の一つとして挙がるだけである。これは会社が投資家に示した計画であって、測られた結果ではない。

立場のある名指しの人物が、ある日付に、帰属のつく言明として何かを公けに予測した。誰がいつ何を言ったのかが確かめられるまま残るように記録するのであり、そして業務の判断を決して動かさない。予測は観測ではないからである。その価値は後から来る——この記録は、その職業についての証拠と同じページの上に載るので、予測を読む人は、そのあと何が起きたかの記録を隣で読むことになる。それが決算である。この site は、ある予測が当たったかどうかについて何の判定も公表しない。

動画配信会社の株主への手紙。Happy Gilmore 2 の映画制作者が、生成AIを機械学習および同社の視覚効果会社 Eyeline のボリュメトリックキャプチャと組み合わせて、冒頭の回想場面で登場人物を若返らせたこと、Billionaires' Bunker の製作者がプリプロダクションの間に、衣装とセットのデザインのプリビジュアライゼーションを含めて生成AIツールを使ったこと、そしてクリエイター向けの制作ガイダンスを公開したことを述べている。これは同社が自社の作品を投資家に説明したものであり、人員については何も述べていない。

雇用主がそれを本番に置いた。基準線を動かしうる——規模と、その場がどれだけ似ているかで重みづけされる。

フランス。業界の社会保障団体の給与申告データは、2024年に活動していた絵コンテ作家を719人と数えており、前年比0.6%増、2018年比39.9%増である。ノートは、絵コンテ作家の雇用にAIツールがプラスまたはマイナスの影響を与えたと見いだすのは難しく、影響があるとしても、ほかの要因と比べていまのところわずかだと結論づけている。対象は一国の2018年以降の給与所得者の絵コンテ作家であり、六件のインタビューを含む。

採用、人員、労働時間、職務範囲の、検証できる変化。最も重い——ただし因果の帰属は、前提とするのではなく論じられなければならない。

3Dモデルの自動リギングとスキニングのための研究手法。著者らは、この手法が最先端の学術的・商用の手法を大きく上回り、難しいデータセットでリギング精度を215%、動きの精度を194%改善したと報告し、抽象的なキャラクターや高度に様式化されたキャラクターに見られるような、非常に特殊な骨格構造には苦戦するかもしれないと記している。ベンチマークには著者ら自身のデータセットを使っており、著者の一人はAIによる3D生成ツールを販売する会社に所属している。

実演、ベンチマーク、あるいは論文が、その業務をやれることを示している。技術に何ができるかを更新するのであって、雇用主が何をするかを更新するのではない。

米国、Animation Guild の協約の対象となるアニメーションスタジオ。協約は、製作者は対象となる仕事で従業員にあらゆるAIシステムやその出力を使うよう求めることができるとし、製作者は対象となるいずれかの従業員の失職につながる形で従業員にプロンプトの提供を求めないこと、そして生成AIシステムを使うよう依頼される、または求められる可能性のある従業員に、製作者は事前に書面で通知しなければならないことを定めている。一組の雇用主に対する一つの労働協約である。

失敗、撤回、規制、あるいは費用が導入を抑えている。判断を下げる、あるいはその不確かさを広げることがある。

Meta が公開した研究用モデル。著者らは、動画のセグメンテーションでは従来の手法の3分の1の操作でより高い精度を達成し、画像のセグメンテーションでは元の Segment Anything Model より正確で6倍速いと報告している。セグメンテーションはロトスコープが自動化する工程である。このモデルはいまも対話的であり、論文が測っているのはベンチマークであって、スタジオでの利用ではない。

実演、ベンチマーク、あるいは論文が、その業務をやれることを示している。技術に何ができるかを更新するのであって、雇用主が何をするかを更新するのではない。

日本。この概要は、簡単なプロンプトだけによる場合も含め、AIが自律的に生成したものは創作的表現ではなく、著作物とは考えられない一方、AIが生成したものに人が加えた加筆や修正のうち創作的表現と考えられるものは、一般に著作物と考えられるとしている。この「考え方」には法的拘束力がないと明記しており、現行法についての分科会の見解である。

失敗、撤回、規制、あるいは費用が導入を抑えている。判断を下げる、あるいはその不確かさを広げることがある。

カートゥーンの中割りフレームを生成するための研究手法。著者らは、従来の手法はカートゥーンによく見られる、誇張された非線形の大きな動きと遮蔽にしばしば失敗するとし、生成的な手法を示すとともに、補間の結果を利用者が対話的に制御できる柔軟なスケッチエンコーダーを設計している。これは研究室での成果であり、スタジオでの利用を示してはいない。

実演、ベンチマーク、あるいは論文が、その業務をやれることを示している。技術に何ができるかを更新するのであって、雇用主が何をするかを更新するのではない。

白黒の線画の中割りのための研究手法。著者らは、中割りは時間と費用のかかる工程で自動化の恩恵を受けうるとし、ラスター画像全体を変形させることに基づくフレーム補間の手法はぼけを生んで線の構造を損なうが、自分たちの幾何学的な手法はそれを避けると述べている。著者らが構築した線画のデータセットで学習しており、スタジオでの利用を示してはいない。

実演、ベンチマーク、あるいは論文が、その業務をやれることを示している。技術に何ができるかを更新するのであって、雇用主が何をするかを更新するのではない。

これから始めるなら、もっとも反復的な入門レベルの仕事——ロトスコープ、クリーンアップ、単純な中割り——にこそツールが最初に来ると考え、スタジオがいまも人を採用する仕事を目指すこと。キャラクターの演技と、判断を要するショットである。

パイプラインの機械的な工程のより多くをAIが引き受け、あなたの価値は、演技、ショットの監修、ツールの誤りを直すことへ移ると考えること。自分の契約がAIの使用について何と言っているかを読むこと。

留まって強くする

とどまり、キャラクターの演技へ向かう

スタジオは原画のために採用する計画を立てており、アニメーションスタジオはAIツールへの満足度がもっとも低い。

職の形を組み替える

パイプラインでツールを回す人になる

調査された視覚効果スタジオの大半はすでにロトスコープ、コンポジット、セット拡張にAIを使っており、誰かがそれを設定し、結果を確かめなければならない。

隣へ移る

ゲームやリアルタイムアニメーションへ移る

ゲームは、レンダリングされたショットではなくリアルタイムエンジンの中で、同じキャラクターアニメーションとリギングの技能を使う。

AIが引き受けているのは工程の一部であって、仕事そのものではない。フランスで調査された視覚効果スタジオの大半はAIを使っており、その多くはロトスコープ、コンポジット、セット拡張のためである。研究用のツールは中割りを描き、モデルにリグを組むことができる。しかし日本最大のアニメスタジオは数百人を追加で採用する計画であり、フランスのデータは絵コンテ作家の雇用へのAIのはっきりした影響を見いださず、米国の予測は、特殊効果アーティストとアニメーターが2025年から2035年にほとんど変わらないと見込んでいる。

その問いに年数では答えない。スタジオがパイプラインのどの工程をツールに渡すかを見ること——スタジオ自身によれば、最初はロトスコープとコンポジットである——そして自分のスタジオが原画のために採用しているかどうかを見ること。そのほうが、どんな日付よりも多くを教えてくれる。

ロトスコープとコンポジットで、スタジオがAIをもっとも使っていると報告しているところである。次いでセット拡張と顔の処理。キャラクターの演技は、スタジオがいまも人を採用する計画を立てているところである。

米国のアニメーション組合の協約のもとでは、できる。製作者は従業員にAIシステムの使用を求めることができるが、事前に書面で通知しなければならず、対象となる従業員の失職につながる形でプロンプトを求めてはならない。それ以外の場所では、自分の契約しだいである。