京都芸術大学で「copainter×AIマンガ制作」講座を実施｜学生はラフから仕上げまでAIの伴走を体験
京都芸術大学で、copainterを使ったマンガ制作講座を実施。創作の伴奏としてのAI活用を学生に講義。
10月初旬、京都芸術大学のプロダクトデザイン学科の授業「プロジェクト実践演習」にて、創作支援AI copainter（コペインター） を使ったマンガ制作の授業を行いました。受講生はノートPCを持参し、ラフ → 線画 → 着彩 → 仕上げ まで、AIを補助ツールとして活用する実践型のワークショップです。講義スライドと当日の写真（本ページの画像）をもとに、内容をまとめます。
講座のねらい
- 「完全自動生成」ではなく、制作効率を高めたり、途中工程でAIを使いこなす
自分の創作性を表現しつつ、copainter を使って、時間を大きく短縮する実務的なワークフローを身につける - 再現性と生産性の両立
ラフの精度を上げたり、線画・着彩・影/光調整をAIで素早く反復。納得いくまで“試して改善”できるのがcopainterの強み
当日のアジェンダ
- 自己紹介と導入
- copainterとは？（機能の全体像）
- 制作工程の分解（ラフ／線画／着彩／仕上げ／背景）
- ハンズオン：実際に作ってみる
- 現場でのAI活用と国内外のトレンド
- 質疑応答
copainterの主な機能
- AIアシスタント：服装変更・背景合成・ポーズ調整など、画像と指示文を組み合わせて編集
- 画像生成／画像変換：既存画像からプロンプト自動推定も可能
- 線画・下塗り・陰影・着彩：段階ごとの補助
- 高解像度化／写真背景変換：仕上げと量産の効率化
講義では「キャラクターにセーラー服を着せる」「背景に合わせて光と影を調整する」といった具体的な指示で、AIアシスタントの再現性を体験してもらいました。
ワークフロー（授業で実践）
- ラフ：鉛筆・Photoshop・CLIP STUDIOでラフ作成（“へのへのもへじ”レベルでもOK）
- 線画：copainterの線画モード→画像からプロンプト自動判定→パラメータ調整
- 着彩：線画＋下塗りを入力→着彩出力
- アシスト編集：服装変更・背景合成・質感調整（光と影）
- 仕上げ：必要に応じて高解像度化
ポイント
- 下塗りは線画枠内に色を置くと精度が上がる
- 「出力→微修正→再出力」を短いサイクルで繰り返すとクオリティが安定
スライド（抜粋）
効果：所要時間は「10時間超 → 1時間以内」へ
スライドの事例では、各工程をAI補助に置き換えることで合計時間を劇的に短縮。短時間で複数案を試せるため、クオリティの底上げにもつながります。
ディスカッション：国内外のAI活用トレンド
- 米国：小規模導入からの実験文化で普及が速い
- 中国：国家戦略で社会実装が加速
- EU：規制を整備しつつ公共分野まで活用を推進
- 日本：ガイドライン整備やリスク評価が先行し、導入は慎重——ただしセキュリティや法的枠組みが整えば一気に普及する可能性が高い、という見立てを共有しました。
写真ギャラリー（講義の様子）
まとめ：AIは“創作の伴走者”
講座の結論はシンプルです。AIは非常に有能な“道具”。
ラフ・線画・着彩・合成といった途中工程で賢く使えば、表現の自由度と試行回数が飛躍的に増える。まずは触れて、自分に合う使い方を見つけることが、AI時代の制作スキルです。
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