UPDATE 2026 07/08

デジタルアーティスト小泉薫央が語るComfyUI｜生成AIワークフロー設計と「ノイズと美意識」

急速に発展している生成AIは、広告制作やブランドコミュニケーションの現場にパラダイムシフトをもたらしています。これまで手作業で行われてきた多くの工程でも生成AI活用が本格化し、クリエイティブのワークフローを根底から変えつつあります。

アマナでは、次世代の制作スタンダードを定義すべく、AI特化型プログラム「A³ School（エースリー・スクール）」を始動。選抜されたアマナのトップクリエイターが3ヶ月間、既存業務を離れてAIの研鑽に没頭するという異例の体制で、クリエイターの独自の審美眼と最先端AI技術を融合させクリエイティブの現場への実装を進めています。

本記事では、A³ Schoolの講師も務めるデジタルアーティストの小泉薫央氏をゲストに迎え、アマナでCG・レタッチに長年携わってきた中島輝が、世界中のクリエイターから支持を集めている「ComfyUI（コンフィーユーアイ）」の可能性から、アマナの理念「ノイズと美意識」に繋がるAIの哲学までを伺いました。

オープンソースカルチャーが生んだ「生成AI界のBlender」

中島：小泉さんにはアマナの「A³ School」で講師としてご登壇いただき、ComfyUIを用いた非常に実践的なワークフローをご共有いただきました。小泉さんはご自身でカスタムマシンでAI生成環境を組まれるなど、いち早くAI技術を制作に取り入れていらっしゃいますが、初心者の方に向けて、改めてComfyUIの魅力や特徴を解説していただけますか？

小泉薫央さん（以下、小泉。敬称略）： ComfyUIは、様々なAIモデルを扱えるノードベースのオープンソースソフトウェアです。最大の魅力は、画像だけでなく動画、音楽、音声、さらにはLLM（大規模言語モデル）や3Dガウシアンスプラッティングなど、あらゆるデータやAIモデルを同じ環境で扱える点です。オープンソースのAIモデルだけでなく、公式が用意するパートナーノードを使えばGoogleのGeminiなどの機能も組み込めます。

さらに、世界中の企業やユーザーが開発した「カスタムノード」が無数に公開されているため、多種多様なタスクに対応できる独自のワークフローを自由に構築できます。生成AIにおける「Blender ※1」のような存在と言えますね。

※1　Blender（ブレンダー）：3Dモデリング、アニメーション、VFX、動画編集まで幅広く対応する、無料のオープンソース統合型3DCGソフトウェア

中島：自分が欲しい機能を作ってくれている人が世界中にいる、オープンソースならではの宝探しのような面白さがありますね。案件の条件ごとにAIモデルや機能を自由にチョイスできるのは、私たち企業側にとっても非常に大きなメリットです。

そもそも「ComfyUI」を使い始めたきっかけは何だったのでしょうか？

小泉：私が実際にAIでの画像生成を始めたのは2021年頃、「Visions of Chaos」というソフトウェアで「VQGAN+CLIP」というモデルを動かしたのがスタートでした。その後「Stable Diffusion」がオープンソースで公開され、「Automatic1111」といったWebUIが登場して一気に普及しましたよね。ただ、AIモデルが大量に登場し、機能がどんどん拡張されていく中で、従来のUIでは煩雑になりすぎて対応しきれないと感じるようになったんです。そんなタイミングで、ノードベースのComfyUIが公開されました。

中島：小泉さんは元々、ノードベースのDCCツール（3DCG制作ツール）である「Houdini」を長く使われていたそうですね。

小泉：そうなんです。Houdiniを10年ほど使っていたので、ノードを繋げていく仕組みを見た瞬間に「もうこれしかない、俺のためのソフトだ」と直感しました。自分の手足のように感じて、出た当初からずっと使い続けています。

小泉氏によるAI生成環境の一部

小泉氏によるAI生成環境の一部。ローカル環境を重視し、独自の自作PCを構築。AI開発に不可欠なGPUを継続的に収集し、GPUの2枚挿しPCなどを運用。また、消費電力や騒音への対策としてソーラーパネルやポータブル電源を導入し、PCを屋外に設置するなど、強いこだわりのもとで整備されたAI開発環境。

小泉氏によるComfyUIのワークフロー設計の一部

小泉氏によるComfyUIのワークフロー設計の一部。頻繁なアップデートを考慮して専用のUI開発は避け、操作エリアと複雑な処理を行うバックエンドを上下に分割して配置。面倒な設定作業を簡略化することで、シンプルな使い勝手を実現。

プリプロダクションの爆速化と、限界のないクリエイティビティ

中島：小泉さんは従来型のDCCツールも活用されてきましたが、ComfyUIをワークフローに組み込んだことで、制作プロセスのどこが一番変わったと感じますか？

小泉：全体的な制作プロセスで言うと、プリプロダクション（準備段階）の工程が圧倒的に早くなりました。リファレンスやカンプ資料、イメージボード、コンテなどの制作スピードは格段に上がっています。

また、DCCツールとの連携で考えると、レンダリング工程が劇的に変わりました。3DCGソフトで大まかなレイアウトを組み、そこからDepth（深度）やNormal（法線）マップを出力して、AIにレンダリングを任せるというアプローチです。

中島：デモでも拝見しましたが、Depthマップの活用は素晴らしいですね。昔はPhotoshopで手描きしてぼかしの深度情報を設定していましたが、今はシミュレーションで一瞬で出せてしまう。メガネの縁などの細かい位置情報や構図を完全にコントロールしながら、肌の質感などは別のAIモデルで仕上げるプロセスには驚きました。

小泉：ざっくりとした位置やタッチの当たりを作ってあげるだけで、あとはAIが綺麗に馴染ませてくれます。手作業とAIのハイブリッドですね。

中島：レタッチャーやCGクリエイターにとって表現の幅を大きく広げる武器になりますが、それだけ効率化されると、制作はかなり「楽」になるのでしょうか？

小泉：それが、楽になったかというと全然そうではないんです。むしろ、できることが増えすぎて、あれもこれもとクオリティを詰められるようになったため、以前より忙しくなっている気がします。技術が進化しても求められる解像度が上がっていくので、限界がなくなるんですよね。

小泉薫央（こいずみたきお）

小泉薫央（こいずみたきお）
デジタルアーティスト。デジタルハリウッド大学院修了後、マーザ・アニメーションプラネット、Kojima Productionsで映像・ゲーム制作に従事。『メタルギアソリッドV』に参加し、現在はAIを活用した作品制作と表現研究を行う。

初心者の壁「環境構築」をいかに乗り越えるか

中島：アマナでも生成AIの導入を進めていますが、ComfyUIは自由度が高い分、習得のハードルを感じるクリエイターも少なくありません。最初につまずきやすいポイントはどこでしょうか？

小泉：ローカル環境で構築しようとする場合、シンプルに「環境構築」が最大の壁になります。PythonやCUDA、PyTorchなどのバージョン依存があり、少しアップデートしただけで動かなくなることが頻繁にあります。正直、ComfyUIを触っている時間の8割はエラー対応と言っても過言ではありません。ここで心が折れてしまう人が多いですね。

中島：私も折れてしまうタイプかもしれません（笑）。どうやってその壁を乗り越えればいいのでしょうか。

小泉：最初は「ComfyCloud」などのクラウド環境から始めるのをおすすめします。環境構築の手間が一切なく、ワークフローのテンプレートも豊富に用意されているので、まずはノードベースの概念に慣れるのに最適です。そこでカスタムノードを使いたくなったり、もっと複雑なワークフローを組みたくなったりしたら、ローカル環境へ移行していくというステップが良いと思います。

ブランドの「トンマナ」は修正過程に宿る。最強の教師データとは

中島：企業がインハウスのデザイン組織で生成AIを活用する際、ブランドの世界観やトーン＆マナー（トンマナ）をいかに守るかが大きな課題となります。生成AIでトンマナをコントロールするには何が重要だとお考えですか？

小泉：プロンプトやAIを扱う技術ももちろん重要ですが、最終的に一番大切なのは、大量に生成されたアウトプットの中から「ブランドに合っているか」を見極める人間の「審美眼」です。結局のところ、そこは従来の手法と変わりません。

その上でAI特有のアプローチとして重要なのが、過去のプロダクト広告やポスターなどの画像にキャプションをつけてAIに学習させ、ブランドイメージを再現するモデルを作ることです。

中島：つまり、これまで制作してきた画像と、それを言語化した情報をセットでAIに学習させることで、ブランドらしさを再現できるようにしていくわけですね。

小泉：はい。そしてさらに重要なのが、「修正の過程」のデータセット化です。例えばバージョン1.1から1.2へ変更する際、「なぜクライアントはNGを出したのか」「どこをどう修正したのか」というプロセスにこそ、そのブランド独自のルールやトンマナが詰まっています。撮影した素材をどうチューニングし、修正していったかという過程こそが「企業の美意識」なんです。

中島：なるほど！私たちはどうしても最終のファイナルデータだけを残して途中のプロセスを捨ててしまいがちですが、むしろその中間のやり取りや修正指示の履歴が、AI時代における最強の「教師データ」になるのですね。これは企業のブランド担当者にとって非常に重要な気づきだと思います。

AIによる平均化の時代。問われるのは「個のナラティブ」

中島：誰もが高品質なビジュアルを生成できるようになっていく中で、これからのクリエイターに必要な力は何だとお考えですか？

小泉：私は「ナラティブ（物語）」が重要だと考えています。技術が進化し、誰もがある程度同じような精度の高いアウトプットを出せる「平均化」された世界になった時、最後に問われるのは「誰が、どんな思いで作ったのか」というストーリーです。

中島：確かに、ただ綺麗なものを作るだけでなく、作り手自身の背景や誠実さが価値になるフェーズに入っていますね。

小泉：そうです。だからこそ、AIの最新技術を追うことも大事ですが、それ以上に「自分自身（や企業）のデータセット」を整理して用意しておくことが重要だと思っています。私は学生にレクチャーする際、「まずは実家に帰ってアルバムを整理しよう」と伝えています。自分が何に興味を持ち、何を経験してきたのか。日々ボイスログを残して自分の感情をアーカイブすることも実践しています。そういった言語化されていない部分をデータとしてまとめておくことで、AIによって平均化されていく中で、強力なオリジナリティ、「個というノイズ」の源泉になります。

中島：非常に腑に落ちました。ある陶芸作家の唐津焼の窯元を訪れたとき、自然豊かな環境の中で、祖父・父・ご自身と三代にわたって技を受け継いできたと、工房で孫さんから話を聞かせてもらったことが心に残っています。その器を使うたびに、あの窯元を思い出します。こうした「背景にある物語」を丁寧につくることこそが、これからのクリエイティブの核になるのですね。

中島輝（なかしまてる）

中島輝（なかしまてる）
フィルム時代からデジタルへの移行期を制作現場で経験し、アマナにてCG制作やレタッチに携わる。長年の現場経験を活かし、現在は社内のAI推進担当として実務への生成AI導入や制作環境の構築に取り組んでいる。

アマナの理念「ノイズと美意識」と、生成AIアルゴリズムの完全なる共鳴

中島：最後に、小泉さんから見て「アマナらしいAIの使い方」への期待があれば教えてください。

小泉：じつは、アマナさんが掲げている「ノイズと美意識」という理念を知った時、現在の生成AIのアルゴリズムと本質的にリンクしていて、非常に驚いたんです。

今の画像生成AIのベースとなっている「Diffusionモデル（拡散モデル）」は、まさにノイズの中に潜む特徴を抽出し、人間が「美しい」と感じるものを注視して形作っていく技術です。ノイズの中から美意識を探っていくプロセスそのものが、生成AIの仕組みと完全に一致しています。

中島：アマナの理念が、最新のAI技術の根本的なアルゴリズムと通じ合っているというのは、とても嬉しい気づきです。

小泉：アマナさんが長年培ってきた膨大な写真アーカイブや、レタッチにおける高い美意識のデータセットは計り知れない価値を持っています。その「美意識」を反映した独自のAIモデルの開発や、高度なAIワークフローの構築に、個人的にとても期待しています。

中島：アマナでは現在、グループ会社カディンチェの「技術専門性」とアマナの「創造性」を掛け合わせ、新たな可能性を切り拓く独自開発を進めています。本日は、ComfyUIの具体的な活用法から、AI時代におけるブランド価値の守り方、そしてクリエイターのあり方まで、非常に深く有意義な議論ができました。小泉さん、本当にありがとうございました。

小泉：こちらこそ、深いところまでお話しできて楽しかったです。ありがとうございました。

左：小泉さん、右：アマナ中島