AITuberを作ってYouTubeで配信した

2025年04月12日 07時00分更新

文● きゅんくん

オリジナルキャラクター機田ゆん

　筆者、なぜか1週間ほど声が出ない。病院に行ったら喋りすぎで声帯が腫れていると言われた。しゃべったり歌ったりするのが好きな筆者にとってとてもストレスが溜まる。YouTubeで配信もできない。そこで、AITuberを作って自分の代わりにYouTube配信で話させることにした。

▲完成したAITuberの配信(1:50から)

AITuberとは

　AITuberというのは、中身がAIで作られている、Vtuberのような見た目の話す配信キャラクターである。

　筆者は「機田ゆん」というオリジナルキャラクターを持っている。そこで、機田ゆんをAITuber化することにした。

　現状、機田ゆんはボイスアクターがいる状態で話すことしかできない。さらに、Live2DのモデルもAIで生成したイラストを簡単にLive2D化したものしかなく、きれいなものがない。

▲数少ない機田ゆんが話している動画

　今回機田ゆんのAITuber化において実行したのは以下である。

・機田ゆんのキャラクターデザインイラストのLive2D化

・読み上げボイスモデルの選定

・機田ゆんのシステムプロンプトの作成

・AITuber化(OpenAIで吐いた文言をVOICEVOXで読み上げる)

　機田ゆんのボイスアクターの読み上げボイスモデルがないので、既存の読み上げボイスモデルを使うことにした。

　今回、『AITuberを作ってみたら生成AIプログラミングがよくわかった件』（日経BP）という書籍を参考にAITuberを制作した。

　既存のボイスモデルを使用したのは、オリジナルのボイスモデルを作れるソフトの場合、書籍と異なった内容になり、自分の実装力では実装するのが難しいと考えたためだ。

　さらに、書籍ではLive2DをAITuberに合わせて動かすことについては記載がなく、やり方がわからなかった。今回の初配信では、Live2DはAIで動かしておらず、カメラでモーションキャプチャーをして動かしている。

　書籍ではPythonというプログラミング言語でOpenAIのAPIを使ってAITuberの話す言葉を作り、VOICEVOXという読み上げソフトを使って読み上げることでAITuberを作り上げる。

今回の記事では書籍の内容には触れずに、書籍を参考にAITuberを作る際に引っかかった点などを書いていきたい。

ChatGPTでデバッグする方法をとった

　まず、今回使用した(筆者にとって)新しいデバッグの方法について記載していきたい。

　筆者はコーディングのデバッグといえば、エラーメッセージやログを読んでコードを見直したり、エラーメッセージをGoogle検索にかけたり……というやり方しか知らなかった。

　プログラマーにとってもそれが一般的なやり方だと思う。

　今回、知人から教わった別のデバッグのやり方を使ったことでAITuber制作をやり遂げることができた。

　その方法とは、「コードやログ、エラーメッセージのスクリーンショットをそのままChatGPTに投げて助けを乞う」という方法である。

ChatGPTに助けを乞う様子

　コードやログ、エラーメッセージのスクリーンショットを投げて「たすけて」というだけで、スクリーンショットの画像内を読んで適切にデバッグの仕方を教えてくれる。

　それも、「ここでログを吐いたほうがいいんじゃない？」など、建設的で初心者にとって参考になるアドバイスだ。

上の画像とは別の相談時。ログをどこで吐くべきかなどアドバイスをくれる

　初心者は特に、一人で書籍を参考にコーディングをしていると、詰まってしまった時にどうしていいか分からず放り投げてしまいやすい。

　デバッグの際の対話相手がいることでこんなにもやりやすいのかと、自分の頭が整理されるのかとびっくりした。

　「正解を教えてくれるAI」ではなく、「デバッグのやり方を一緒に考えてくれるAI」として使える感覚であったのもよかった。

一つずつAIと一緒にバグの可能性を潰していく

　デバッグのやり方がわかっていくので、AI任せという感じでもなくプログラミングのやり方がわかっていく感覚があった。

　ぜひ読者のプログラミング初学者の皆さんもお試しいただきたい。

　書籍を使った所謂「写経」(見本のコードを書き写し何かを作ること)の時ほど、役に立ちそうな方法だ。

Live2Dを作る工程

　Live2Dを作る工程については、前回の記事に記載したことと概ね相違ない。

　機田ゆんのキャラクターデザイン図面はLive2D用にレイヤー分けされていない。前回のキャラクターはロボットの形だったのでそんなに困らなかったが、今回は人間の姿なのでレイヤー分けが複雑になる。そこで今回、前回の記事には登場しなかったAdobe FireflyというPhotoshopに搭載されているAI生成機能を使ってレイヤーの少ないイラストをレイヤー分けしていった。

　こちらの記事でも1枚絵をレイヤー分けするのに使用している機能だ。

　今回全身のイラストを使用しているが、身体のバストから下は通常使用しないことを想定してレイヤー分けしなかった。

　顔などの胸より上のパーツを細かくレイヤー分けしていった。

　AIを使用した複雑なレイヤー分けが必要になってくるのは髪の毛のパーツである。

　顔を動かした時に見える、髪の毛の後ろのレイヤーをAdobe Fireflyを使って生成していった。