スクウェア・エニックスは、Mantra開発によるマンガ特化型の翻訳・組版・画像編集ツール“Mantra Engine”の一部を応用した“写植指定AI”を共同開発。あわせて、出版事業本部のコミック編集部内へ段階的に導入することを発表した。
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本ツールは、マンガ編集の工程である写植指定の効率化を目的としており、AIによる写植指定の最適化により、編集者の業務負荷が軽減されるとのことだ。具体的にはAIが原稿の吹き出しの形状とその中に書かれたフォント、文字数、行数、句読点などを認識し、最適なフォント、フォントサイズ、スタイル、配置の候補を編集者に提案する。
一部の編集者が参加したβテストでは、「ほかの業務を行いながら写植指定も進められる」「手書きでフォント指定を書き込む手間が省け、作業が非常に楽になった」と継続利用意向100％の評価がされている。
以下、プレスリリースを引用一部の編集者が参加したβテストでは、「ほかの業務を行いながら写植指定も進められる」「手書きでフォント指定を書き込む手間が省け、作業が非常に楽になった」と継続利用意向100％の評価がされている。
年間約3,000時間のマンガ「写植指定」業務にAIを導入し最適化
単純作業を軽減、編集者が作家支援に注力できる環境を整備
株式会社スクウェア・エニックス（本社：東京都新宿区・代表取締役社長：桐生隆司）は、マンガ編集特有の工程であるセリフへの「写植指定」の効率化を目的に、「写植指定AI」（以下、本ツール）を、出版事業本部のコミック編集部内へ段階的に導入します。
本ツールの開発は、2024年末に社内で実施したAIを使った業務改善アイデアコンペにおいて、現場の編集者自らが提案したアイデアを起点に始動しました。当社がデジタルエンタテインメント領域で10年以上にわたり蓄積してきたAIのR&D（研究開発）と実装の知見を融合させることで、本ツールの導入を実現しました。
AIによる「写植指定」の最適化で編集者の業務負荷を軽減し、作家様がより創造性を発揮するための支援や作品のプロモーションなどの業務に対して、一層力を発揮できる環境の整備を目指してまいります。
株式会社スクウェア・エニックス（本社：東京都新宿区・代表取締役社長：桐生隆司）は、マンガ編集特有の工程であるセリフへの「写植指定」の効率化を目的に、「写植指定AI」（以下、本ツール）を、出版事業本部のコミック編集部内へ段階的に導入します。
本ツールの開発は、2024年末に社内で実施したAIを使った業務改善アイデアコンペにおいて、現場の編集者自らが提案したアイデアを起点に始動しました。当社がデジタルエンタテインメント領域で10年以上にわたり蓄積してきたAIのR&D（研究開発）と実装の知見を融合させることで、本ツールの導入を実現しました。
AIによる「写植指定」の最適化で編集者の業務負荷を軽減し、作家様がより創造性を発揮するための支援や作品のプロモーションなどの業務に対して、一層力を発揮できる環境の整備を目指してまいります。
「写植指定」の重要性と、年間約3,000時間※の業務負荷
「写植指定」とは、マンガ原稿（ネーム）上の「吹き出し」に書かれたセリフやナレーションの文字に対し、最適なフォント（書体）、フォントサイズ、スタイル、配置などを、編集者が専用のツールを用いて手作業で調整・選定する工程です。「写植指定」は読者の可読性を高めるだけでなく、没入感のある読書体験を提供する演出の役割を担っています。通常の会話、叫び声、心情表現、ナレーションなどセリフの性質によって吹き出しの形状が変わり、その形状に適したフォントやスタイルが使い分けられています。
①作家が原稿を作成する
↓
②編集者が写植指定を行う（この工程をAIで支援）
↓
③印刷会社が、フォントデータを原稿に入力し、配置調整する
↓
④編集者による最終確認～校了
↓
⑤製版～印刷へ
一方で、写植指定は業務がひっ迫する校了時期に行われるため、時間的に負荷が高い工程です。当社マンガ編集部では、作品数や単行本等の刊行点数増加も相まって、年間約3,000時間※が写植指定に費やされていると試算しており、効率化が喫緊の課題となっています。
吹き出しの形に着眼、「写植指定AI」の特長
本ツールは、当社グループの出資先であるMantra株式会社（本社：東京都文京区、代表取締役：石渡祥之佑）とのパートナシップのもと、Mantra社が独自開発したマンガ特化型の翻訳・組版・画像編集ツール「Mantra Engine」の一部を応用する形で共同開発を行いました。
開発では、吹き出しの形状に着目しました。AIが原稿の「吹き出しの形状」と、その中に書かれた「記号としての文字データ（フォント、文字数、行数、句読点など）」を認識し、最適なフォント、フォントサイズ、スタイル、配置の候補を編集者に提案します。最終的には、AIの提案をベースに、編集者がストーリーの流れやセリフの感情を踏まえ、指定を行います。AIによる提案と編集者の判断を組み合わせることで、品質を維持したまま作業時間を短縮することを目指しています。
開発では、吹き出しの形状に着目しました。AIが原稿の「吹き出しの形状」と、その中に書かれた「記号としての文字データ（フォント、文字数、行数、句読点など）」を認識し、最適なフォント、フォントサイズ、スタイル、配置の候補を編集者に提案します。最終的には、AIの提案をベースに、編集者がストーリーの流れやセリフの感情を踏まえ、指定を行います。AIによる提案と編集者の判断を組み合わせることで、品質を維持したまま作業時間を短縮することを目指しています。
「写植指定AI」のデータ学習について
本ツールは、原稿データ上の「吹き出しの形状」と「記号としての文字データ」の認識のみを行い、最適なフォント等の提案を行っています。
そのため、吹き出しや文字データに加え、原稿内の「絵柄」や「物語の文脈（ストーリー）」については、AIが学習しない設計となっています。
そのため、吹き出しや文字データに加え、原稿内の「絵柄」や「物語の文脈（ストーリー）」については、AIが学習しない設計となっています。
βテストの結果：現場の編集者による「継続利用意向100％」の評価
一部の編集者が参加し実施したβテスト（計1,516ページを対象）では、以下のような高い評価を得ています。
継続利用意向：100%が継続したいと回答※1
総合満足度：73%が満足と回答※2
※1「継続利用したい」「条件付きで利用したい」の合算
※2「満足」「やや満足」の合算継続利用意向：100%が継続したいと回答※1
総合満足度：73%が満足と回答※2
テストに参加した編集者からは、「ほかの業務を行いながら写植指定も進められる」「手書きでフォント指定を書き込む手間が省け、作業が非常に楽になった」などの評価を得ています。
こうしたテストで得られたフィードバックをもとに、今後は「フォントサイズ」の精度や処理速度等のさらなる向上を図り、継続的な改良を進めてまいります。
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