AIでLive2Dモデルは自動生成できるのか？Claude Codeで試して見えた現実

AI実験ログ

AIでいろいろなものが作れる時代になってきました。

文章、画像、動画、Webサイト、コード。

それならもしかして、Live2DモデルもAIで自動生成できるのでは？

そう思って、Claude Code と Live2D Automation MCP を使って、実際に試してみました。

結論から言うと、今回の環境では、VTube Studioで使えるLive2Dモデルを自動生成するところまではできませんでした。

ただし、試したことでかなり見えたものがありました。

この記事は、「AIでLive2D制作がどこまで自動化できるのか」を、実際に触ってみた記録です。

試したこと

今回試したのは、Claude Code に Live2D Automation MCP を接続して、画像からLive2D風のモデルを作れるかという実験です。

ざっくり流れはこうです。

  1. Claude CodeをMacに導入
  2. Live2D Automation MCPを接続
  3. AI生成画像を用意
  4. 画像を分析
  5. パーツを検出
  6. パーツを切り出し
  7. Live2D風のレイヤー構造を生成
  8. PSD風ファイルを作成
  9. メッシュ、リギング、物理演算、モーション生成まで進める
  10. 最終的にVTube StudioやLive2D Viewerで読めるか確認

今回は販売目的ではなく、あくまで実験です。

検証用画像にはAI生成画像を使いました。

まず雲マスコットで試した

最初に試したのは、眠そうな雲のマスコット画像でした。

シンプルな小物キャラなら、もしかして成功しやすいのでは？と思ったからです。

ところが、結果はかなり厳しめでした。

雲の本体や星、ほっぺなどを認識してほしかったのですが、ツール側は人型キャラ用の検出に引っ張られてしまいました。

検出されたのは、たとえばこんなパーツです。

  • head
  • torso
  • left_arm
  • right_arm
  • left_leg
  • right_leg

つまり、雲なのに人間扱いされました。

これは少し面白かったですが、Live2D用の素材としては使えませんでした。

この時点で、「非人型マスコットや小物系にはかなり弱そう」と感じました。

次に人型ちびマスコットで試した

雲がうまくいかなかったので、次は正面向きのシンプルな人型ちびマスコットで試しました。

こちらは、雲よりかなり認識が良かったです。

顔、目、眉、口、鼻などは、それなりに検出されました。

人型キャラとしての構造も、雲のときよりは自然でした。

ただし、実際にPNGとして切り出してみると、かなり雑でした。

たとえば、

  • 目だけを切り出してほしいのに変な線が入る
  • torsoに顔や上半身が混ざる
  • 髪がきれいに分かれない
  • 腕や脚の切り出しが不正確
  • Live2D用レイヤーとしてはそのまま使えない

という状態でした。

つまり、認識はできるけれど、実用品質のパーツ分けにはなっていませんでした。

無理やり最後まで進めてみた

切り出しは雑でしたが、実験なのでそのまま進めてみました。

実行した工程はこのあたりです。

  • generate_layers
  • build_cubism_psd
  • create_mesh
  • setup_rigging
  • configure_physics
  • generate_motions
  • export_model

途中までは意外と進みました。

Live2Dっぽいレイヤー順を作ったり、PSD風ファイルを作ったり、メッシュやリギング、物理演算、モーション生成のような工程にも進めました。

ここだけ見ると、「お、いけるのでは？」と思います。

でも、問題は中身です。

もともとのパーツ切り出しが雑なので、いくらレイヤー構造やリギング設定を作っても、素材自体が正しくありません。

土台が歪んでいるので、その上にどれだけ自動処理を重ねても、きれいなLive2Dモデルにはなりませんでした。

VTube Studio / Live2D Viewerでは読み込めなかった

最終的に、export_modelで出力されたファイルをVTube StudioやLive2D Cubism Viewerで読み込めるか試しました。

結果は、読み込めませんでした。

Live2D Viewerでは、

「Illegal State: 未対応形式 model3.json」

というエラーが出ました。

見た目としてはLive2Dモデルっぽいファイル構成が出ていても、実際には正式なLive2Dモデルとして成立していなかったようです。

この時点で、今回試したLive2D Automation MCPだけで、VTube Studio用モデルを自動生成するのは厳しいと判断しました。

今回わかったこと

今回の実験でわかったことは、かなりはっきりしています。

1枚絵から商用品質のLive2Dモデルを自動生成するのはまだ厳しい

少なくとも今回の環境では、1枚絵からそのままVTube Studioで使えるモデルを作ることはできませんでした。

特に、パーツ分けの精度が大きな壁でした。

Live2D制作では、どのパーツをどう分けるかがとても重要です。

そこが雑だと、その後のリギングや物理演算もきれいに決まりません。

人型なら少し認識は良くなる

雲のような非人型マスコットより、正面向きの人型キャラの方が認識は良かったです。

ただ、それでもLive2D用素材としてそのまま使えるレベルではありませんでした。

モデラーはまだ不要にならない

今回一番感じたのは、Live2Dモデラーの仕事はまだかなり重要だということです。

AIはそれっぽい構造を作ることはできます。

でも、かわいく、自然に、破綻なく動かすには、人間の目と調整が必要です。

特にLive2Dは、ただ動けばいいわけではありません。

どこが揺れるとかわいいか。

どこを残して、どこを変形させるか。

どのくらい動かすと自然か。

このあたりは、まだ人間の感覚がかなり必要だと思いました。

ではClaude Codeは使えないのか？

いいえ。

むしろClaude Code自体はかなり可能性を感じました。

今回、Live2D自動生成はうまくいきませんでした。

でも、Claude Codeを使って作業を進める感覚はかなり面白かったです。

たとえば、Claude Codeはこういうことには向いていそうです。

  • WordPressサイト作り
  • 商品ページの構成作成
  • HTML / CSSの作成
  • 記事の下書き
  • 英語説明文の作成
  • 商品カテゴリ整理
  • 作業チェックリスト作成
  • 画像や素材のファイル整理
  • 実験ログのまとめ

実際、この実験のあと、WordPressサイトのトップページ作成にもClaude Codeを使ってみました。

こちらはかなり手応えがありました。

Live2Dモデルそのものを自動生成するより、周辺作業の効率化に使う方が現実的だと感じました。

結論

今回の結論はこうです。

今回試したClaude Code + Live2D Automation MCPだけで、VTube Studioで使えるLive2Dモデルを自動生成するのは、まだ厳しい。

ただし、AIがまったく使えないわけではありません。

Live2D制作そのものを置き換えるというより、

  • 下準備
  • 構成整理
  • サイト制作
  • 記事作成
  • 商品説明
  • 実験記録

のような部分では、かなり強力な補助になりそうです。

モデラーが不要になるというより、AIをうまく使えるモデラーや創作者が、作業を効率化していく時代なのかもしれません。

今回の実験は失敗も多かったですが、かなり面白かったです。

AIに夢を見すぎず、怖がりすぎず、実際に触って確かめていく。

このサイトでは、そんなAIと創作の実験記録を残していこうと思います。

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