この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
Turning AI-generated glitchy dance videos into pen-plotted album art

音楽とダンス、そしてAIが交差する「混沌からアートへの転換」

今回ご紹介する記事は、イギリスのテクノプロデューサー・Soreab氏のアルバム「CU（Completely Unstable）」のアートワーク制作をめぐる、テクノロジーと表現の最前線を描いたものです。

依頼主の求めは「Turntable Anatomy」シリーズにインスパイアされたジェネラティブなペンプロット作品でしたが、最終的にプロジェクトは、AIによる「グリッチ（故障）」表現、現代ダンス理論（「Fall and Recovery」）、そしてインクによる物理的な不変性の交差点に到達したのです。

本記事は、生成AIの「不完全さ」や、機械と人間の協働が可能にする新しい美術的価値について、データ変換やツール選択のリアリティも交えて語られています。

「不安定な心のサイクル」×「Fall and Recovery」ダンス理論——創作と回復のアナロジー

記事の冒頭、作者はSoreab氏の創作プロセスの特徴を「Feeling bad → Producing music → Feeling better.」というサイクルで表現しています。

“This repeating cycle of losing balance and finding it again immediately became the leading inspiration to produce the cover of his album.”

ここでは、落ち込んだ気分が音楽制作によって回復するという「不安定性から安定性への移行」が、まさにダンスの「Fall and Recovery」（倒れて立ち直る）という現代舞踊理論に重なると論じられています。

「Fall and Recovery」は、ダンス界の巨人ドリス・ハンフリーによって確立されたテクニックです。
失われたバランスが取り戻される。その物理的・心理的メタファーが、安定と不安定を往復する人間の心や創作サイクルを象徴します。

この着眼点は、AI中心の生成系アートが「どのような人間経験や哲学と結びつくことで深みを持つか」という問いに示唆を与えてくれます。

生成AIの「不完全さ」がむしろ美になる？——Veoのグリッチ・ダンス動画

次のステップとして、ダンサーによる「Fall and Recovery」パフォーマンス動画を探したものの、作者はイメージ通りの素材が世に存在しない事実に突き当たります。
そこで選んだのが、Googleの生成AI「Veo」を使い、自ら動画を生成するという方法でした。

“Veo 2’s imperfections immediately became features. The dance moves were off, with impossible movements and very little elegance.”

生成された動画は、実際のダンス理論からは逸脱した「物理的にありえない動き」や「ぎこちなさ」が溢れるものでした。
しかし、それこそが「不安定さ」の表現として見事に機能する——AIのグリッチ（誤作動/ノイズ）が、そのまま「人間の不安定な瞬間」を象徴するアートへと反転するのです。

この視点は近年のデータアートや生成AI美学の本質に深く関連します。
すなわち、「AIに完全性を（まだ）求められない今だからこそ、不具合をあえて価値として取り込み、予想外の美しさを引き出す」という発想です。

たとえばAI画像生成の現場でも、「手が6本ある」「未来的な錯視になる」などの“失敗作”が、SFイラストや前衛アートではむしろ評価されるケースが増えています。
この「発見的グリッチ」を積極的に活かす態度は、新しいアートの潮流といってよいでしょう。

ポーズ推定とペンプロット——「人体の軌跡をアナログへ変換」する技術的冒険

次に筆者は、Veoで作った動画から“動きのデータ”を抽出し、ペンプロット用のベクター（SVG）データに落とし込む工程に移ります。
この部分も高度に技術的ですが、ツール選択の理由や制作手順が極めて現実的かつ実践的です。

MediaPipe を選んだ理由

“I didn’t want something too perfect. I was working with hallucinated videos. … MediaPipe was the perfect tool to use. The tool and the source material matched each other’s level of imperfection.”

最新の高精度ポーズ推定（例：MetaのSapiens）は試したものの、現場で求めていたのは「手軽に、適度に不完全な抽出」であり、GoogleのMediaPipeこそが最適だったと述べています。

ここで面白いのは、「コンテンツ自体がグリッチであるため、分析・変換ツールも完璧すぎない方が合う」という逆説的な理由付けです。
現場の人間が抱える「ツール選びのリアリティ」に深く共感します。

Choreopath：AI+AI×現場フローの結晶

実際のデータ変換は、AIアシスタントClaudeにスクリプト自動生成を依頼し、OpenCVで動画をフレーム分解、MediaPipeで骨格推定、SVGに変換というパイプラインを構築したのが「Choreopath」です。

“`python

一例: 動画からSVGへの変換ストラテジー

import cv2
import mediapipe as mp
…

Claudeによる自動生成と人間の微調整のハイブリッド

“`

この一連の開発プロセス自体が、「エンジニアリングも創造行為である」という文化潮流を象徴しています。

デジタルから紙へ、「不安定なAIモーション」を可逆できないインク線へ

いよいよSVGデータを実際のペンプロッター（UunaTek iDraw H）でアナログ紙上にプロットし始めます。
ここで重要なのは、「不安定なデジタル」を「消せない物理的線分」へと「固定（fix）」するというアート的な意味づけです。

“The glitchy, unstable AI-generated motion would become permanent, stable, physical ink on paper. In a way, this is also a metaphor for how a brain calms itself down by focusing on physical realities.”

デジタルの「偶発性」とアナログの「不可逆性」を結びつけたとき、生まれる緊張感や“重み”が、作品に唯一無二の強度を与えています。

また、プロットの速度やペン・紙の相性、3重の色分け（白・金の強調）など、「アナログ的偶然性」も創作の一部として統合されています。
デジタルアートのなかに、紙・インクの現実的な摩擦を持ち込むことで、まったく異なる深みが生まれる——写真やデジタルプリントでは到達できない、「手仕事的身体性」の価値がここにあります。

AIは“クリエイティブの道具”か“共作者”か？——作者の立場と考察

このプロジェクトの総括として、作者はAIを「道具としてのAI」として明確に位置づけています。
「AIは最終作品を直接生み出したわけではなく、望ましいプロセスに向けた“素材”の生成・変換に協働したパートナーだった」と振り返っています。

“I’m much more interested in AI as a tool rather than AI as a replacement for connection and collaboration.”

この姿勢には強い共鳴を覚えます。
昨今の創作現場で見られる「AIは人間を置き換えるのか？」という議論に対し、
「AIは現実に存在しない初期素材を生み出すクリエイティブ・ブースターであり、意思決定・概念的判断・美的選択は人間の固有領域にとどめておく」ことの重要性を主張しています。

そして「グリッチや不完全さ」といったAI特有の制約や偶然性を、人間の意思で意味づけし、定着させていく。
これはAI時代の芸術家に求められる“編集者”ないし“ディレクター”としての創造性のあり方を示しているといえるでしょう。

全工程をオープンソース化、「動作」と「アート」の間にひらかれた可能性

仕上げとして、ポーズ推定からSVG生成のパイプライン「Choreopath」はOpen Source/MIT Licenseで公開され、GitHub上で誰でも無料利用可能となっています。

“I’d love to see what you create with this technique. … the combination of pose estimation and data art opens up interesting possibilities beyond what I’ve explored here.”

作者は「この技術の応用で、たとえばDAW（デジタル音楽制作環境）と連携させて動きで音を操る」「ダンス×サウンド×ビジュアルの新しい統合」など、さらなる探究を読者に促しています。

ここには「コードや手法をクローズドに囲い込むのではなく、文化的資本を社会にひらくことで次代のクリエイターたちにバトンを渡したい」という、現代的な価値観の発露があります。

まとめ：「新しい表現は、必ずしも“安定した機能”から生まれない」

本記事が示唆する最大のポイントは、“最新テクノロジーの不完全性”そのものが、21世紀的な美学の源泉となりうることです。

ダンサーのパフォーマンスを再現できないAIの「不十分さ」。
データ変換ツールの「精度の限界」。
ペンプロットの「アナログ的ムラや偶然」。

それらを「不足」や「欠陥」とせず、むしろ「新しい創造性=人間の不安定さや回復のプロセス」に直結するものとして受け容れる視点こそが、本プロジェクトの核にあります。

この方法論は、全てのクリエイティブワークに応用可能です。
「最新AIをとにかく“うまく使おう”」と身構えるのではなく、その予測不可能な癖やバグまでも積極的に表現の源泉として生かす。
その過程こそが「人間と機械の本当の協働」ではないでしょうか。

最後に、

“The tools change. The technologies evolve. But the human experiences we’re trying to express remain constant. Instability, struggle, recovery, and balance are core tenets of the human experience.”

この言葉が示すように、テクノロジーは進化し続けても、「表現したい人間の本質」は決して変わりません。
あなたも、「不完全な世界」だからこそ生まれる新しい美——その可能性を意識して、日々の制作や仕事に向き合ってみてはいかがでしょうか？

categories:[technology]