PLATEAU×BlenderのプレビズをHiggsfieldで本番化する――大阪城の空撮風動画を作った記録

実写風の空撮映像は、AIにカメラワークまで任せなくても作れる

大阪城の周囲をゆっくり旋回する。

本丸入口付近から天守へ近づき、屋根を見上げるように上昇する。そして、そのまま上空へ抜けて大阪の街並みを見渡す。

そんなドローン空撮のような映像を、国土交通省の3D都市モデル「PLATEAU」、Blender、Higgsfieldを組み合わせて制作した。

結論から言えば、この方法は十分に実用的だった。

ただし、実景を忠実に再現する技術としては、まだ課題が残る。

今回の制作で分かったのは、カメラワークを3DCGで確定させ、その映像を生成AIで実写風に仕上げるという役割分担が有効だということだ。

映像生成AIに最初からすべてを任せるのではない。

カメラの動きは人間が設計し、生成AIには足りない景観や質感を補ってもらう。そうすることで、映像制作の自由度は大きく広がる。

今回はその制作過程と、実際に発生した問題、そして最終的な成果を記録しておきたい。

なぜ、最初からHiggsfieldで生成しなかったのか

生成AIに「大阪城をドローンで周回する映像」と指示すれば、それらしい映像は作れる。

しかし、それではカメラの軌道や構図を厳密に指定することが難しい。

大阪城の天守を画面のどこに配置するか。どの高さから接近して、どのタイミングで上昇するのか。最後に天守を画面の右側へ移動させながら、どこまで引くのか。

映像制作の現場では、こうしたカメラワークそのものが演出になる。

だから今回は、先にBlenderでカメラワークを設計することにした。

使用したのは、国土交通省が進めている3D都市モデル整備・活用・オープンデータ化プロジェクト「PLATEAU」の大阪市データだ。

大阪城を中心とした建物の配置をBlender上に再現し、カメラを動かしてプレビズ（Previsualization）を制作した。

プレビズとは、本番撮影やCG制作に入る前に、カメラの動きや構図を確認するための映像である。

映画やCM、VFXの制作では以前から使われている手法だ。

ところが、今回のPLATEAUデータには、そのまま実写映像として使うには不足している要素があった。

地形や樹木、堀などが十分に再現されていなかったのである。

建物は存在するが、地面は簡略化され、公園の景観も乏しい。構図やカメラの動きを確認するには使えるが、完成映像としては物足りない。

そこで考えた。

建物とカメラワークはBlenderで作り、足りない景観だけHiggsfieldに生成してもらえばいい。

これが今回の制作の出発点だった。

完成した映像と、想定どおりにいかなかった部分

Higgsfieldによって、プレビズにはなかった景観を補うことができた。

堀の水面、石垣、松や桜、芝生、園路、青空、周辺の街並み。

全体として、実写のドローン空撮を思わせる映像に仕上がった。

最終成果物は1920×1080、24fpsの動画3本と、それらを連結した約23.7秒の映像だ。

ただし、すべてが狙いどおりだったわけではない。

初回の生成では、元のプレビズに存在していた建物が、樹木や土手へ置き換わってしまった。

生成AIは「背景を補完する」という指示を受けても、元の建物を絶対に変更しないとは限らない。

プロンプトを修正して再生成したところ、問題の建物は大まかに復元されたものの、大阪城天守の台座や石垣には形状の変化が残った。

もう一つの問題は動画の長さだ。

24秒、576フレームの入力に対して、生成された映像は569フレーム。7フレーム短くなった。

つまり今回の成果物は、映像表現としては成立していても、厳密な建築物再現やフレーム単位の完全一致を保証できるものではない。

ここは重要なので、最初に明記しておきたい。

撮影現場からの一言で、制作作業を進められた

今回、もう一つ試したかったことがある。

それは、映像制作そのものだけでなく、AIエージェントを使った制作ワークフローだ。

私は撮影現場からスマートフォンで、普段使用しているパーソナルAIアシスタントに依頼した。

「プレビズをHiggsfieldで本番化してほしい」

実際には、アシスタントが作業指示書を整理し、SSH経由でMac Studio上のCodexへ引き渡した。

Codexは接続済みのHiggsfieldプラグイン（MCP）を利用し、既存アカウントで映像生成を実行。その後、生成結果の検証とレポート作成まで進めた。

途中で私が確認したのは、既存アカウントの利用を認めるという点だけだった。

すべてを人間が操作しなくても、制作環境と指示書が整っていれば、複数のAIを連携させて作業を進められる。

これは今後の映像制作において、かなり大きな可能性を感じた部分でもある。

ただし、AIが自動的に作業を進められることと、映像の品質を保証できることは別問題だ。

どこまでをAIに任せ、どこから人間が確認すべきなのか。

今回の試行は、その境界を考える機会にもなった。

ここからは、実際に使用したPLATEAUデータ、Blenderの制作条件、Higgsfieldの生成モデルと設定、改善版プロンプト全文、960クレジットの消費内訳、そして生成結果の検証方法を具体的に公開する。

同じ制作手法を試す際に、何を準備し、何を指示し、どこを確認すればよいのか。

成功した部分だけでなく、失敗や未達事項も含めて記録した。

第1章　PLATEAUの大阪城データからプレビズを制作する