vibe coding × 生成AI で「授業PV」をつくる

チャットのAIから一歩進んで、Claude Code（VSCode）で“つくる”を体験。 後半はみんなで生成AIを使って、この授業のPV（ミュージックビデオ）を共同制作します。 頭より手を動かそう ── ときに手は口ほどにものを言う。

2026-06-05（15:25–19:30）／ 75分×3コマ＋休憩10分 ／ 太田担当回・学部生10名・日本語

今日やること（75分×3コマ・15:25開始）

前半は「最近のAIものづくり（vibe coding）」を見て・知る。後半は実際に手を動かして、この授業のPVをみんなで作ります。 Part 2 は 必須 推奨 任意 の札で、時間に応じて取捨選択。

コマ115:25–16:40 … 倫理メモ → ① vibe coding とは → ② 太田の事例 → ③ 世の中のAIアバター事例 → ④ AIバンド・AI動画
16:40–16:50☕ 休憩（10分）
コマ216:50–18:05 … ⑤ 授業PVをつくる（SUNO・歌詞・雰囲気は歴舟先生） → ⑥ キャラと画（トーン決め→画づくり）
18:05–18:15☕ 休憩（10分）
コマ318:15–19:30 … ⑦ 声をつくる → ⑧ 動画化・編集（カットリスト） → ⑨ 発展3D → 仕上げ・お披露目

倫理メモ ── つくる前に必ず

AIで「つくる」前に、これだけは全員で確認。後半のすべての作業に効きます。

① 第三者の顔・声は使わない

本人の同意なく他人の顔・声を素材にしない。自分の素材＋同意のある素材だけを使う。

② AI生成を明示する

作品には「AI生成」とテロップ／クレジットを入れる。使ったツール名も明記。

③ なりすまし・差別・性的表現は禁止

実在人物のなりすまし、差別的・性的な表現はNG。

④ 原則「学内」限定

作ったものは基本クラス内で。SNS等の外部公開は事前に相談。
画風・声・顔の指示では、他者の権利を侵さない言い回しを使う（現役スタジオ名・実在人物名を避け、特徴で記述）。具体例は ⑥ キャラと画 で。

① vibe coding とは？ ── 最近の流れ

「vibe coding」＝AIと対話しながら、雰囲気（vibe）で作りたいものを作っていくやり方。 太田はこの半年、チャットのAIではなく Claude Code（VSCode のなか）で仕事のほとんどを回すようになりました。何が違う？

チャットのAI と Claude Code（VSCode）の違い

観点ふつうのチャットAIClaude Code（VSCode）
賢くなっていく毎回まっさら。前回の話は基本忘れるCLAUDE.md・メモリに方針/好みが積もり、使うほど自分専用に育つ
フォルダを指定して使える会話に貼った文章だけが対象プロジェクト（フォルダ）丸ごとを読み・横断して作業できる
MCP が使える—Gmail / カレンダー / ドライブ / NotebookLM 等の外部ツールに直接つながる
スキルが使える—「給与計算」「授業レビュー」等の定型作業を自分のスキルとして呼び出せる
ぜんぶ一か所でコピペで行き来調べる→書く→直す→動かすまで、同じ画面のなかで完結
ねらい一言：AIを「魔法の箱」ではなく「歯車の集合」として、Black Box を開けて分解 → 自分の用途で再構築する。これがものづくり精神。

使い始めて半年の流れ（太田の場合）

時期できごと
月0こわごわ個人で試す。「チャットと何が違うの？」から、まず1個、身近な雑用を任せてみる
月1-2実務に投入。資料づくり・データ整理・ダッシュボード。手戻りが減り、土台づくりが一気に速くなる
月3-4「これ全部これで作ってる」状態に。授業・健康データ・映像・ゲームまで同じ道具で回り始める
月5-6会社で使う/使わない問題、そして“クラウドコードハラスメント”（笑）。便利すぎて勧めまくる→「またその話？」。導入の温度差・ルール作りはこれからの課題

② 太田が vibe coding で実際につくったもの

どれも Claude Code を「制作チーム」にして、1人で組み上げた実例。種類がバラバラなのがポイント ── 同じ道具で、文も理も横断する。

暗黙知OS

コンサルの“暗黙知”をMarkdownで組織に蓄積し、知識継承・精度向上を支えるAIナレッジ管理。事業計画・スライド・デモまで一式。
Claude CodeGit/Markdown95%

真葛焼プロジェクションマッピング

幻の陶磁器「真葛焼」の原寸大花瓶へ投影する約3分のCG映像を制作中。素材生成をRPAで自動化。
BlenderRunway/LUMAffmpeg/AE準備中

父の健康ダッシュボード

睡眠・血糖・活動・食事・健診PDFを1つのDBに集約し、AI解析で予防・行動変容を支援するパーソナル健康OS。
Next.js+FastAPIRecharts運用中

授業（ナレッジ＆シラバス）

複数授業の教材・進化・配布物を shared/knowledge/ に整理し、1画面で俯瞰。シラバス取得も自動化。
→ ナレッジ・ダッシュボードを開く
scan.py→data.js単一HTMLv1

相馬野馬追ゲーム

伝統神事を題材にした2D/3Dゲーム。甲冑競馬・神旗争奪戦など4つのプロトが遊べる（実コースを衛星写真からトレース）。
PhaserThree.jsプロト70%

3D（撮る・観る）

2D映像を自動で立体（ステレオ）化するパイプライン、スマートグラス向け立体視ツール、野馬追VR撮影、GSなど。本日のテーマ「3Dで撮る・観る」へ直結。
Depth/DIBRiw3Gaussian Splatting

③ 最近のAIアバター事例（世の中）

自分のキャラ／PVを作る前に、いま世界でどこまで来ているかを眺めてインスピレーションに。仮想インフルエンサー・企業活用・接客・エンタメまで（主に2024〜2026年）。名前クリックでリンクを開きます。

人気の仮想インフルエンサー（グローバル）

  • Lil Miquela — 仮想セレブの元祖。Prada／Calvin Klein とコラボ、数百万フォロワー
  • Lu do Magalu — ブラジル小売大手のAIアバター。数千万フォロワーで商品レビュー
  • Aitana López — スペインのフィットネス系AIモデル。Olaplex 等と提携、リアル寄り
  • Imma — 東京発ピンク髪アイコン。Vogue／IKEA とコラボ
  • Shudu Gram — 世界初のデジタルスーパーモデル。Balmain／Fenty Beauty
  • Noonoouri — 大きな目のドール風。Dior／Versace、アニメ調ビジュアル
  • Rozy — 韓国発「ロボット×Gen Z」。初年度で100万ドル超の収益
  • Kenza Layli — モロッコのヒジャブAI美女。2024年 世界初「Miss AI」受賞
  • Aisha NEO — AI倫理・最新トレンドを発信するニッチ系
  • Bermuda — Lil Miquela のライバル。ドラマチックな物語で話題

その他の注目キャラ・接客AI

日本・企業活用の面白い事例

文脈・研究（出典付き）

面白いポイント＆論点：24時間稼働・人件費不要・完璧なブランド適合・物語を盛りやすい → エンゲージメントが高い。一方で「本物か？」「中の人は？」という議論も活発。 ツール側も HeyGen / Synthesia / Pippit などが急進化し、写真1枚から多言語で話す動画が誰でも作れる時代に。

④ AIで作られたバンド・楽曲・MV・配信者

音楽もここまで来ている。AIで作られた実例（2023〜2026）。「すごい」と同時に「本物か？権利は？」も一緒に考えるのがこの授業のスタンス。名前クリックでリンク。

AIバンド・AIアーティスト（海外）

  • The Velvet Sundown — 60〜70s風AIバンド。当初AI疑惑を否定→後にSuno等で楽曲・歌声・ビジュアルを生成と公式に認めた（Spotify月間ピーク約100万超）
  • Breaking Rust — AIカントリー。「Walk My Walk」がBillboardのカントリー・デジタル販売チャートで1位（※ニッチなチャート）。人間の演奏者なし
  • Xania Monet — 詩人がSunoで生成したR&B/ゴスペル歌手。Billboardのラジオ（エアプレイ）チャートに初登場、最大約300万ドルで契約
  • Aventhis — Suno/Riffusion生成のダークカントリー。代表曲「Mercy On My Grave」240万再生超（歌詞は人間）
  • Anna Indiana — 2023年、メロディ・歌詞・歌声・画像まで自動生成。品質は酷評され「AIの限界」の例にも

AIで作られたミュージックビデオ（MV）

AI配信者・AI VTuber（自律・対話型）

  • Neuro-sama — LLM＋TTS＋アバターで自律発話・歌唱するAI配信者。Twitch最多級の登録者
  • Corridor Crew「Anime Rock, Paper, Scissors」 — 実写映像を Stable Diffusion でアニメ化。AIアニメ化の先駆け
  • AIりんな（Rinna Ch.） — rinna社の自社AIキャラ。中の人なしでAIがトーク・歌唱する日本のAITuber
  • 紡ネン — 日本最古級のAI VTuber（学習・対話型）。登録約10万人（日本発AI VTuberで初）
  • ゆめみなな（KLab） — 音声・表情・発話をすべてAIが生成。2026年2月デビュー

日本のAI音楽・AI歌声

  • AKB48「思い出スクロール」 — 「AI秋元康」（Gemini）が作詞、ファン投票で本家に勝ち67thシングルに収録
  • AI美空ひばり（VOCALOID:AI） — ヤマハの歌声合成AIで故人の歌声を再現、NHK紅白で新曲披露（歌声をAI合成）
  • 可不 KAFU — バーチャルシンガー花譜の声を元にCeVIO AIで作った歌声合成ソフト
  • Synthesizer V（Dreamtonics） — 実在歌手をライセンス＋DNNで歌声合成。ボカロPの定番
  • AI Sings Hard J-POP — 昭和・平成のJ-POP名曲を、AI生成のボーカル＋演奏でハードロック/メタル化したカバー集（中島みゆき・DREAMS COME TRUE・BOØWY 等）

最新AI音楽ランキングから（AICDTV #45・2026/5/31） → 出典ランキング動画

日本の最新事例

海外の話題MV・ビジュアル

論争・注意（“本物か？”問題）： FN Meka は「世界初のAIラッパー」と売り出されたが、実は人間が歌っていた＝AIウォッシングの例。 声のディープフェイク（Heart on My Sleeve）や権利・労働をめぐる議論も活発。「AIが作った」と聞いたら、本当にAI主体か・誰の権利かを確かめる癖をつけよう。

⑤ 授業PVをつくる（SUNO）必須

この授業のテーマソング＆PVをみんなで作ります。SUNOで試作はあるので、意見を出し合って直していきます。

進め方

1. 要望を集めて歌詞＆スタイルを作る ── みんなの「こんな曲がいい」を出し合い、叩き台『手は、口ほどに』をベースにプロンプトで生成・修正。
2. 雰囲気を決める ── 歴舟先生に「好きな曲・こんな雰囲気」を選んでもらい反映。
3. オープニングを作る（エンディングは時間があれば 任意）。
SUNO（作曲）Custom Modestems分離

歌詞＆スタイル（Google Docで編集）

みんなの要望を集めて、歌詞＆SUNOのスタイル指定をプロンプトで生成・修正。共同編集はこのドキュメントで。直したらSUNOに貼って音を出す。

⑥ オリジナルキャラと画をつくる推奨

自分のオリジナルキャラ＋これまでの写真で、PVの映像をつくります。まずアニメのトーンを決めて、みんなで揃えるのがコツ。アニメ調のほうがまとまりやすい。

ゴールのイメージ：キャラクターシートの例

ターンアラウンド（正面／3-4／側面／背面）＋表情＋ハンド参考＋カラーパレット。これ1枚あれば、誰が描いても・どのツールでも同じキャラで動かせる。これを作るのが今日のゴール。下は2例（太田アバター／ロックボーカリスト）。
キャラクターシート例（太田アバター）
例1：太田アバター（ポロシャツ）
キャラクターシート例（ロックボーカリスト）
例2：ロックボーカリスト（若年期）

アニメのトーンを決める（クラスで1つ選ぶ）

トーン雰囲気特徴語（プロンプトに入れる言葉）このPVでの使いどころ参照
新海誠風エモい・郷愁逆光、レンズフレア、過剰に美しい空と雲、高彩度、緻密な光感動系オープニング見る
ジブリ風温かい・素朴手描き水彩背景、柔らかい暖色、生活の手触りものづくりの温かみ見る
超かぐや姫風ハイセンス・躍動感情緒的でハイセンスな絵作り、3Dカメラワーク、ダイナミックなアクション、愛らしいキャラ動きのある現代アニメ調見る
京アニ／日常きらきら風透明感・青春繊細なハイライト、やわらかい肌、淡い空気感学生のドキュメント感見る
レトロ90sセル風懐かし・コミカル太い主線、限定パレット、フィルムグレイン、セル質感「半年の流れ」を軽妙に見る
トゥーン3D風立体＋アニメセルシェード3D、ソフトな陰影（Arcane風）後半の3D(Meshy/GS)へ橋渡し見る
「超かぐや姫！」を参考に（2026・Netflix／スタジオコロリド×スタジオクロマト・監督 山下清悟）：情緒的でハイセンスな絵作りと、3Dカメラワークの躍動感が特徴。→ 公式サイトで画風を確認。
どのトーンにするかはクラスのみんなで決めよう（ここでは順位づけしません）。
注意（権利・倫理）：「ジブリ風」は今つかえる？　「ジブリ風」のように現役スタジオ・作家の固有名をプロンプトに直接入れるのは避ける（権利・倫理の問題に加え、最近は生成AI側が拒否・制限することも多い）。代わりに画づくりの特徴語（水彩／逆光／余白／3Dカメラワーク…）で指示すれば、安全で再現性も高い。

画をつくる：ChatGPT Image2 / Gemini（Nano Banana）

ChatGPT Image2 は最近とても良い ── 同じキャラを保ったまま表情・スタイル・透過を変えやすい。
Gemini の画像生成「Nano Banana」（同じキャラの一貫性・部分編集に強い）も併用。ICUのGoogleアカウントで使えるので、追加課金なしで全員が試せる。
ChatGPT Image2Nano Banana（Gemini）ICUアカウントで利用可キャラ一貫性

動かす①：クラウド（有償版）

写真や1枚絵を動画に。話す・歌う系も、映像生成も。すぐ使えるが課金あり・データはクラウドへ。
  • HeyGen — 写真1枚→アバター、動画翻訳の自然なlip-sync、API
  • Runway — 参照画像から動画生成、キャラ共演に強い（Gen-4）
  • LUMA Dream Machine — 複数キャラ画像をまとめて動画化（Ingredients）
  • Kling — 4K60fps・連続生成・多言語音声・無料枠あり
  • DomoAI — 実写→アニメ調リスタイル／動画のアニメ化 要確認
クラウド手軽・高品質

動かす②：ローカルLLM版（無料・PC1台）

ローカルLLMとは：クラウドに送らず、自分のPCの中でAIモデルを動かすこと。前回の太田アバターの“心臓部”もこの構成。
Ollama（LLM）＋ Style-Bert-VITS2 / XTTS（声）＋ SadTalker / THA3（口・動き）＋ MediaPipe（顔追跡）。
メリットデメリット
課金ゼロ・回数無制限で試せる高性能PC／GPUが要る
データが外に出ない（プライバシー）導入・設定に手間がかかる
オフラインでも動く最新クラウド版より品質・手軽さで劣ることも
医療・法務・教育など機密業務に強い自分でメンテナンスが必要
ローカル無料プライバシーOK

★ ローカルLLM版でつくった実例：太田のAIアバター

上のローカルLLM構成（Ollama＋Style-Bert-VITS2＋SadTalker 等）で、1枚の自撮りから声・表情・動き・歌・キャラ性を積み上げた記録。今日のPV制作で使う道具立ても、ここで一度ぜんぶ試している（前回の進化ダッシュボード）。
→ アバター進化ダッシュボードを開く

⑦ 声をつくる（ElevenLabs ↔ ローカルLLM）

ナレーションや歌声に、オリジナルの声を作ってもOK。クラウド品質とローカル無料を聴き比べてみよう。

ElevenLabs（クラウド）

少量サンプルから自然なクローン声。多言語・感情表現が強い。前回のアバターの声(v15)もこれ。
クラウド高品質

ローカルLLM／TTS（無料・PC1台）

Style-Bert-VITS2 / XTTS などをPCで実行。課金ゼロ・データが外に出ない。比較対象として聴く。
ローカル無料プライバシーOK

★ 誤読を直す＆比較動画をつくる

AIの音声合成は今も読み間違いがある：「AI」を「アイ」と読む、「4つ」が正しく発音されない…など。
直し方：① 読みをかな表記に（「AI」→「エーアイ」、「4つ」→「よっつ」）／② ユーザー辞書に登録（VOICEVOX・Style-Bert-VITS2）／③ ElevenLabsは発音(phoneme)タグ・別名(alias)で指定／④ 句読点・スペース・改行で区切る／⑤ 何度か出して良いテイクを選ぶ。
同じ文章を各エンジンに読ませ、どこで間違える→どう直すを並べた比較動画にすると、技術の“いま”がよく分かる。
かな表記で誘導ユーザー辞書phoneme/alias

⑧ 動画化・編集（RUNWAY / LUMA / KLING → 共有ドライブ → 編集）

画とキャラができたら、動画生成 → 共有ドライブに集約 → カットリストに合わせて編集、の順で1本に。うまくいかなければ調整を前提に、まず1周回す。

生成ツール（太田が課金中）

ツール提供特徴（2026-06 時点・導入時に要再確認）区分
Runway Gen-4RunwayReferences で最大3枚の参照画像を1シーンに合成、キャラ共演に強い
LUMA Dream MachineLumaIngredients に複数キャラ画像をまとめて投入
KLING 3.0Kuaishou4K60fps、6ショット連続生成、多言語音声、無料枠あり無料枠
SUNOSuno楽曲（⑤で使用）。stems分離・商用OKプランあり
KlingAI 無料クレジット（招待コード）　登録時にこのコードを入力すると無料クレジットがもらえます： 7B2AX7PP988R　（有効31日・詳細はKling内の「Rules」）

流れ

STEP 1共有 Google ドライブ／シートに、各自のキービジュアル・生成クリップを集約（命名ルールを決める）。→ 集約シート（カット表）
STEP 2RUNWAY / LUMA / KLING で各カットを生成（コピペ用プロンプト・クレジット見積は collab-video-assets.md 参照）
STEP 3カットリストに合わせて並べ、SUNO曲に乗せて編集（After Effects でも CapCut でも可）
STEP 4末尾に「AI生成」テロップ＋利用ツールのクレジット → 書き出し。崩れたら調整して再生成
既存の自動化スクリプト _template/scripts/mv_pipeline.py・kling_gen.py（SUNO+RUNWAY+KLING+ffmpegで共同MV）も流用できる。

⑨ 発展：3Dをつくる（Meshy / Gaussian Splatting）任意

時間があまれば、いろいろやってみる。本日の授業テーマ「3Dで撮る・観る」に直結する発展メニュー。

Meshy（テキスト/画像→3Dモデル）

キャラや小物の3Dモデルを生成。PVに立体カットを足したり、3Dプリントの素にも。
text/image→3D

Gaussian Splatting（GS）

写真群から実空間を“点の集まり”で立体再構成。教室や作品を丸ごと3Dスキャンして自由視点で観る。
3DGS/4DGS自由視点

3Dで撮る・観る へ接続

2D→立体変換、スマートグラスの立体視、VR撮影 ── 「撮る/観る」体験へつながる入口。
立体視VR/AR