AI動画で同じ人物を登場させたいのに、ショットが変わると顔、年齢、髪型、衣装まで別人のように変わることがあります。良い場面を一つ作れても、複数シーンをつなぐと違和感が目立ち、広告や解説動画として使えません。
原因は、人物の名前や短い説明だけを毎回入力し、制作全体で参照する基準を固定していないことです。一貫性はモデル任せではなく、参照セット、ショット表、生成単位、検品記録を組み合わせて管理します。
この記事では、AI動画のキャラクター一貫性を保つために、参照画像の作り方、顔・衣装・声の分解、短いクリップの接続、使えるテイク率による改善を解説します。株式会社ラクボは、許諾済みの人物・キャラクターを使う動画工程を、生成から公開前検品まで設計しています。
キャラクターは一枚の参考画像でなく参照セットとして固定する
最初に正面、左右斜め、横顔、全身、表情差の参照画像を用意します。明るさや背景をそろえ、顔の輪郭、目、鼻、髪、体格、年齢感が確認できる画像を採用します。一枚だけでは、見えていない角度を生成モデルが補うため、ショットごとの変化が増えます。
2026年のAIキャラクター一貫性ガイドでも、リファレンスセットとアセット管理が重要とされています。実在人物を扱う場合は、生成許諾、使用媒体、期間、禁止表現を参照セットと同じ案件記録へ結びます。
顔・衣装・小物・声・動きをショット表へ分ける
キャラクターを一文で表すのではなく、変えてはいけない項目を分けます。顔と髪、衣装の色と形、眼鏡や時計などの小物、声の高さと話す速さ、姿勢、利き手、歩く方向をショット表に記録します。背景や画角など変えてよい項目も別欄にします。
台詞と動きを同時に詰め込みすぎると破綻箇所を特定しにくくなります。歩く、振り向く、商品を持つ、話すなどの動作を一つずつ試し、基準を満たした組み合わせだけを採用します。途中で衣装を変える場合は、物語上の変更として開始ショットを明示します。
短いクリップごとに生成し前後の連続性を確認する
長い動画を一度に生成せず、意味の切れ目ごとに短いクリップへ分けます。各クリップの開始フレームと終了フレーム、視線、体の向き、手に持つ物、照明、カメラ位置を記録します。次の生成では、必要に応じて承認済みフレームを参照に使います。
検品は顔だけでなく、指、歯、衣服の模様、商品形状、背景の位置、口の動きと音声を確認します。小さなずれを放置すると後半ほど修正範囲が広がるため、ショット単位で合否を決めてから編集へ進めます。
使えるテイク率と修正理由で制作工程を改善する
評価は生成本数ではなく、使用できたテイクの割合、再生成回数、修正時間、顔・衣装・動作別の不合格件数で行います。特定の画角だけ失敗するなら参照画像を追加し、激しい動作で崩れるならショットを短くします。モデル変更前に失敗条件を確認します。
最初は3〜8秒の代表ショットで、顔、声、動き、商品を同時に確認します。合格後に本数を増やすと手戻りを抑えられます。参照セットから生成・編集・検品までを標準化したい場合は、ラクボのAI動画自動化環境構築をご覧ください。現在の素材で基準ショットを試したい方は、AI動画のキャラクター運用を相談できます。
合格版には、使用した参照画像、生成条件、音声、編集版、確認者、公開先を結び付けます。後から一部だけ差し替える場合も、顔の似ている印象だけで判断せず、衣装の連続、手の形、視線、口の動き、商品ロゴ、背景の時間帯まで再確認します。基準と履歴を残すほど、担当者が変わっても同じ品質で止められます。
完成後は音声を消した映像だけの確認と、画面を見ない音声だけの確認も行います。視覚と聴覚を分けると、顔のドリフト、声質の変化、語尾切れ、口の動きの不一致を見つけやすくなります。