3月14日（土）・15日（日）に行われた一般社団法人 日本アニメーター・演出協会（JAniCA）による「アニメーション・クリエイティブ・テクノロジー・フォーラム（ACTF）2026 in TAAF」の中から、オー・エル・エム・デジタル（OLM Digital）による事例紹介セッション「SAKUGADO・SHIAGEDOの開発最新情報とANIMINSプロジェクトを通じたアニメ制作技術の将来」の模様をレポートする。
イベント概要
「アニメーション・クリエイティブ・テクノロジー・フォーラム（ACTF）2025 in TAAF」
開催日：2026年3月14日（土）、15日（日）
場所：としま区民センター
参加料：無料
主催：東京アニメアワードフェスティバル２０２６実行委員会
共催：一般社団法人日本アニメーター・演出協会（JAniCA) ＡＣＴＦ事務局、株式会社ワコム、株式会社セルシス
www.janica.jp/course/digital/actf2026inTAAF.html
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インハウス作画ツール「SAKUGADO」とSAKUGADOのプラグインである仕上げ支援ツール「SHIAGEDO」
事例紹介セッション「SAKUGADO・SHIAGEDOの開発最新情報とANIMINSプロジェクトを通じたアニメ制作技術の将来」には、OLM Digitalより研究開発部門（R&D）の四倉達夫氏（取締役／R&D Supervisor）と木下美紀氏（Head of Development）が登壇。
まずは木下氏が、同社の作画ツール「SAKUGADO」と「SAKUGADO」のプラグインとして使用する仕上げ支援ツール「SHIAGEDO」について解説した。
SAKUGADOの開発は、仕上げ機能の実装から開始された。ただし、OLMでは仕上げ作業を行なっていないため、マレーシアのOLM Malaysia（※2026年6月1日（月）よりOLM Asiaから社名変更）と連携しながら検証が進められた。現在は、この仕上げ機能の運用が現場で始まっており、動画機能についてはRelease Candidate版を展開、6月に本格運用を予定している。さらに、原画機能については、2026年度中のリリースを目指して開発中だ。
SAKUGADOの色指定機能
アニメ制作の色指定表では、キャラクターの各部位に用いる通常色・影色・ハイライトなどが、カラーボックスと呼ばれる四角い色見本で示される。SAKUGADOではこのカラーボックスを識別し、使用色をカラーパレットへ自動登録できる。
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▲色指定表そのものに変更があった場合は、再読み込みによってカラーパレットが自動で更新される -
▲すでに彩色をした部分は、新しい色に自動的に置き換えられる。画像の例では、ドラゴンの目が黄色から赤色に変わっている。シーンに応じて通常色から夜色へ変更する場合も、色指定表を再読み込みするだけで対応できる
SAKUGADOには、さらに作業に便利な機能を複数備えている。そのひとつが、彩色した色の表示／非表示をカラーパレットやグループ単位で切り替えたり、色を一括で置き換えたりする機能だ。
SAKUGADOの塗り漏れ防止機能
SAKUGADOには、仕上げ時に発生する塗り漏れを防止する機能も搭載されている。
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▲シングルモードでは塗り漏れの位置は把握できるが、絵のどのパーツにあたるのかは判別しにくい。視認性を高めるため、コントラストモードやグラデーションモードを搭載している -
▲グラデーションモードに切り替えた例。シングルモードと異なり色の輪郭が表示されるため、目の塗り漏れであることが確認できる
SAKUGADOの塗りつぶし機能とOLM Smoother
塗りつぶし機能では、「含み塗り」を使うと黒以外で描かれた色トレスも含めて彩色できる。線で囲まれた閉じた領域などで塗り漏れが発生する場合は、「繋がり塗り」をONにすることで対応できる。
現場スタッフによるSAKUGADOの評価
SAKUGADOを実際に使用したスタッフの評価を受けた木下氏は、「業務の効率化につながっている」という反応に安堵した一方、UIなどの細部についてはまだ手がまわっていない部分があり、改善を進めていくと語った。
SAKUGADO のプラグインとして：仕上げ支援ツール SHIAGEDO
仕上げ工程を支援するSHIAGEDOは、AIを用いた彩色サポート機能を備えている。ただし、SHIAGEDOは、生成AI（CLIPやStable Diffusionなどの大規模データで事前学習された基盤モデル）は一切使用していない。
Computational Visual Media Journal（CVMJ）に掲載された論文の技術をベースとしており、彩色対象カット内の彩色前後のデータのみを使用し、その場で彩色対象カット専用のモデルを学習する。彩色が完了したら学習されたモデル・データとも破棄している。CVMJの論文では継続的な学習の機能が記載されているが、権利問題に配慮しているため、実用においては使用は考えられていない。
学習時間はGPUに「NVIDIA RTX 6000 Ada」を搭載した場合で30秒程度、処理時間も1枚あたり約10秒と短い。
SHIAGEDOの正答率は細部も含めると現状では8割ほどだが、基礎研究のベンチマークでは9割ほどに上がっているとのことだ。
ANIMINS成果報告、ワークフローのデジタル変革に向けて
セッションの後半ではANIMINS（アニミンズ）の成果について、四倉氏が報告した。ANIMINSは、経済産業省とNEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）が推進する生成AI開発支援プロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge)」において、データ・生成AI利活用実証事業者のひとつとして採択された取り組みである。2024年12月より、アニメ制作におけるAIの利活用の調査
同プロジェクトでは、AIを「アニメ制作を全自動化する」目的で使うのではなく、各工程を支援するツールや制作者を補助するサポーターとして位置づけ、どのように活用できるかを調査した。
プロジェクトの目標には「生成AIを活用したアニメ制作ワークフローのブレークスルー」を掲げ、技術テーマとして「原画・動画・仕上げの作業工程へのAI活用」と「AIを活用したキャラクター描画支援」に取り組んだ。さらに研究開発用のツールを作成し、それらを用いたショートアニメを制作。実際の制作工程に近いかたちで、AI活用の有効性を検証した。
ANIMINSの成果の一例目として、ANIMINSメンバーであるAI Mage（エーアイメイジ）が開発した検索システム（Mage Search）・監修システム（Mage Review）が取り上げられた。
AI Mage社は、アニメ作品の理解に特化した人工知能「Anime General Intelligence（AGI）」を利用し、参考カットの検索や、作品ライセンスに伴う監修作業の効率化を支援するサービスを提供している。
このようなデータベースを構築する場合、ラベルを手入力することが多い。しかし、AI Mageは事前に映像データをアップロードすれば、AIがカットの検索に必要な前処理を自動で行うため、フルオートで登録できる点が特長だ。
一般的なWeb検索と同じ感覚で利用でき、検索ボックスに探したいカットの特徴を入力すると、関連性の高いカットが表示される。音声処理によってセリフもメタ情報として保持されており、検索速度も非常に速いため、複数の作品を扱う上で役立つという。
ANIMINSを通じて体験した課題について、四倉氏は「生成AIの出力は100%の正解ではないが、商業アニメでは100%の完成度を求められる」と指摘する。すでに一定のスキルをもつプロに向けて、どのようなツールをつくれば良いかという難しさを改めて感じたとふり返った。
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▲3DCGアニメの制作現場では、普段使い慣れたDCCツールを土台にしてプラグインやアドオンを使用したり、素材を受け渡したりできる -
▲しかし、2Dアニメはそのようなツールが存在せず、作業環境も紙やデジタルが混在している
最後に四倉氏は、AIは技術としては発展途上にあるとしながらも、「AIはツール、3DCG技術と同じように考えてもよいと思います。アニメ制作で3DCGが馴染むのに20年ぐらいの時間がかかりましたが、AIはもう少し早いかなと思っています。私たちも研究開発を進めて、皆さんに情報提供できればと思っております」と述べた。
ANIMINSも基礎研究を継続することを伝え、「基礎技術は1年でできるものではなく、3年、5年、もしかしたら10年かかるかもしれません。基礎の技術を蓄えて、将来的にクリエイティビティとテクノロジーの両輪で進むことによって、アニメ業界をより良くしていきたいです」と締めくくった。
TEXT＿遠藤大礎 / Hiroki Endo
EDIT＿海老原朱里 / Ebihara Akari（CGWORLD）、山田桃子 / Momoko Yamada
