ローカルQwenに5人の役割を持たせ、会議を制作につなげる

PCの中にいて、会話をしながら、一緒に何かを作ってくれる存在がほしい。そんな発想から、ローカルで動かすQwenに5人の人格とスキルを与え、対話させる実験をしています。

会話の相手が増えるだけでなく、議論した内容を制作ツールへ渡せるようにするのが、この実験の特徴です。動画は、自作のディレクターソフトによってローカルで生成します。AI同士で考えた内容を、そのソフトが読み込むプロジェクトファイルへまとめ、ローカル動画生成につなげる流れを扱っています。

まず渡したのは、「何を作るか」を考える仕事

5人に与えた任務は、「ユーザーを飽きさせず、興味を引くこと」でした。

決まった文章へ返事をするだけなら、会話の終わりは比較的分かりやすくなります。しかし、この任務では、何を作ると面白いかという企画そのものも考える必要があります。話題を選び、案を出し、議論し、それを制作へつなげる。このため、単発のチャットとは違う難しさが出てきます。

実験では、与えられたお題を議論するほか、ユーザーが好きそうな画像を相談して生成したり、ディレクターソフト用のプロジェクトファイルを作ったりしています。動画については、そのプロジェクトを使い、ディレクターソフトでローカル生成まで進める流れです。

会話と制作ツールの間を、プロジェクトファイルでつなぐ

この構成で注目したいのは、ディレクターソフトのプロジェクトファイルが、議論とローカル動画生成をつなぐ場所になることです。

「こんな動画が面白そう」という会話だけでは、制作ツールは動きません。ツールが受け取れる形にする段階が必要です。今回の実験では、以前に作ったディレクターソフトのプロジェクトを、AI側が議論して作成する対象にしました。

この境目があると、失敗の見方も整理できます。企画そのものがまとまっていないのか、プロジェクトへの落とし込みが足りないのか、制作側で問題が起きたのか。最終的に動画ができなかったとしても、同じ失敗として扱わずに済みます。

既存の制作ソフトにAIをつなぐときは、会話の自由さを残す場所と、受け渡す内容を揃える場所の両方が必要になります。今回は、すでにあるディレクターソフトを使うことで、その接続部分が具体的な制作課題になりました。

議論を続ける仕組みには、終わり方も必要になる

もう一つの実験は、AI同士で議論を続ける「村会議」です。ここでは、判定者を作り、その判定者が納得するまで議論する仕組みも扱っています。

長く話せることと、良い成果物ができることは、そのままでは結びつきません。案を出し直すたびに話が広がれば、制作へ移るきっかけを失うこともあります。会議を自動で続けるなら、「次に何を話すか」と一緒に、「何が揃ったら会議を終えてよいか」を考える必要があります。

動画制作なら、最終的に制作ツールへ渡せるプロジェクトになっているか。画像なら、今回のお題に必要なものが表現されているか。判定者にも、感想だけでなく、何を確かめる担当なのかが必要です。

5人いること自体が品質を保証するわけではありません。会話する役割、手を動かすスキル、出来上がりを確かめる役割がどうつながるか。人数の多さより、その関係を見る方が、この実験の仕組みを理解しやすいと思います。

成果物は二段階で見る

制作につながるAIを試すときは、結果を二段階で見たいところです。

一つ目は、制作工程として成立したか。必要なプロジェクトができ、ツールへ渡り、出力が得られたかという確認です。

二つ目は、出来上がったものが狙いに合っているか。ファイルができても、動画として伝わらなかったり、画像がお題から外れたりすれば、制作としてはもう一度考える余地があります。

この二つを混ぜると、接続の不具合を企画の問題として扱ったり、出力に成功しただけで作品まで完成したと判断したりしがちです。AI同士の会話を見る楽しさに加えて、会話の後に何が残ったかを確認することが大切になります。

今回紹介したのは、ローカルQwenと、ディレクターソフトによるローカル動画生成をつなぐ制作支援の実験です。誰にでも同じ成果が出る完成済みの製品として案内するものではありません。また、ローカル実行・生成という説明は、連携するすべての機能について通信がないと保証するものではありません。

PCの中の相棒を作りたい、という発想を出発点にすると、人格づけだけでなく、道具への接続や仕事の終わらせ方まで考えることになります。会話を制作へつなぐ面白さと難しさが、ここにあります。