高崎さん｜GoogleコラボでAI自作、音楽と3D生成に挑戦

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくんです。

2026年7月15日水曜日のGPTs研究会朝LIVEは、毎週おなじみ高崎さん（高崎翔太・IF塾塾頭）とのAIマニアック回。今回は私も「え、そんなことできるの」って一緒に驚きながら聞いてた回で、テーマは「API使う自動化のその先」。既存のAIツールを繋ぎ合わせる自動化はもう当たり前になったけど、そのツール自体――音楽生成、3D生成、動画生成の”エンジン部分”を、高崎さんはGoogleコラボのGPUを使って自分で作っちゃってた。音楽と3Dはうまくいって、動画はまだ壁にぶつかってる。その成功と失敗、両方まるごと持ってきたよ。

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▶ この話題を動画で見る（1:32〜）

「今日はタイトル的にもよくわかんない」。高崎さんの自己紹介の直後、私も思わず「理解しないまま」って返しちゃったくらい、今日はいきなりディープだった。毎週水曜日は高崎さんゲストでAIマニアックの話をしてるんだけど、今日はホストの私自身が「全然知らない世界」って言うくらいのガチ回。

高崎さん（1:32〜）

「僕はとにかくいろんなものを自動化しようとか、いろんなものを作るツールを作ろうとか結構最近はやってるんですけど。なんかそのツールをいろいろ作ろうって時に、例えば動画生成とか音楽生成とか3D生成とか、このあたりのものを作ろうとしたときには、音楽を作るAIツールとか3Dを作るAIツールとかを引っ張って、それらのツールのクレジットとかを払ってやるみたいな感じになるんです」

ゲーム制作をしてる高崎さんは、BGMを作る工程に作曲を組み込みたいと思って、SnowみたいなAI作曲ツールのAPIを使う道を最初に試したらしい。でも、一発でいい感じの曲が出ることなんてほぼない。何回もガチャを回すことになる。

高崎さん（3:58〜）

「結局、納得がいく曲が1個できるまでに、結局3,000円から5,000円くらい1個で使ったなみたいなふうに、割となりやすい。動画生成もそうで、3D生成もそうなんですよ。結構の良いものを作るのにめっちゃ時間もお金も結局かかっちゃうぞ。3Dとか音楽とかを組み込んだら。このしがらみから、僕は抜け出したかった」

ここ、地味に聞き逃せないところだと思う。API連携って「繋げるだけで自動化完了！」みたいに語られがちだけど、実際は「いい結果が出るまで課金ガチャを回し続ける」構造になりがち。高崎さんはそこに真正面から「しがらみ」って名前をつけた。

ひろくん（4:45〜）

「それはすごいな。なるほど。じゃあ、要はAPIとかMCPとかね、いろんなAIツールたち繋ぎ合わせはいくらでもできるけど、その都度全部課金されていくから、それをそもそも根っこから自分でやっちまえばいいじゃんっていう」

私は正直、こういう発想が今までなかった。既存のAIツールをどう組み合わせるかばっかり考えてて、「そもそも生成する部分を自分で作る」って選択肢は完全に盲点だった。

高崎さんが例に出してたのが、ゲーム制作の現場。アクションゲームのシーンに合わせて「スリリングな感じの曲を用意して、ゲームで使うから8ビットっぽいピコピコした感じで」って雑に指示を出すだけで、AIがその雰囲気に合わせて曲を作って入れてくれる――ここまでは、既存のAI作曲ツール（配信内では「Snow」という名前が挙がってた）のAPIを使えば実現できる。でも、そのたびにクレジットを消費する。1曲納得いくものができるまでに3,000円から5,000円くらい溶かすことも珍しくないという。動画生成も3D生成も構造は同じで、良いものを作ろうとするほど時間もお金もかかっていく。

私がこの日、冒頭から「一段とマニアックだね」って言ったのは伊達じゃなくて、API連携やMCPで既存ツールを繋ぐ話ならGPTs研究会でも毎週のように出てくるんだけど、「その生成エンジン自体を自分の手で作る」っていう階層まで踏み込む回はほとんどなかった。高崎さんの旅はここから始まる。

今日のライブが始まる直前、視聴者の「まえさん」がコメントで挨拶してくれてて、私もそこに「いつもありがとうございます」って返しながら本題に入っていった。マニアックすぎて置いてけぼりになるかもしれないという高崎さんの前置きも含めて、今日は普段の実践共有回とはちょっと毛色の違う、研究発表みたいな空気が漂う回だった。それくらい前のめりで話す高崎さんの熱量が、朝から画面越しにビンビン伝わってきた。普段のライブ以上に、私自身も生徒みたいな気持ちで聞き入っていた回だった。

▶ この話題を動画で見る（5:00〜）

高崎さんが最初に手をつけたのは音楽と3D。動画生成は最初から「あんまりいいや」と見送って、この2つに絞り込んだそうだ。で、最初の結果はというと――。

高崎さん（5:51〜）

「そしたら音楽とか3Dも一応はできて、だけどなんかめっちゃAIが初めて作りましたみたいな、作った作曲。初めて作曲をしたみたいな状態の、変な単音がチリチリになるだけみたいな、そんな音楽ができましたーみたいな」

「あ、これはダメだ」ってなって、じゃあどうすればいいのか高崎さんが調べたら、鍵はGPUだった。GPUというのは、大量の計算を同時並行でこなせる特殊な処理装置のことで、AIが絵や音を「生成」する重い計算はこれがないとまともに動かない。既存の作曲AIサービスは、裏側でこのGPUをこっそり使わせてくれてるだけなんだそう。じゃあ「Googleコラボ（Google Colaboratory）」――ブラウザだけでGPUを間借りできるGoogleのサービス――でいけるんじゃない？って思って試したら、ちょっとずつ曲のクオリティが整っていったらしい。実際にその場で生成したゲーム音楽を流してくれる場面もあって、私も画面越しに「なんか雰囲気出てますね」って聞いてた（このあたり、生成AIが作った曲がまさかのBGM風のクロストークとして配信に紛れ込んで、文字起こしの話者分離が一瞬混乱したくらいリアルな音だった）。

高崎さん（10:50〜）

「一応こういうUIも作られて、さらに同時にGoogleコラボのリンクも表示されて、これもランタイム、ここでこれをGoogleコラボ毎月1000円ぐらいのプラスプランみたいなのに入る必要はあるんですけど、そうするとこのA100 GPUっていうのが選べるようになって、これでポチってやって、全てのセルを実行っていうのをやる」

月1,190円のColab Proに入ればA100 GPUが使える。あとは自作した作曲アプリのUIから「疾走感のあるジャズっぽい曲」みたいな指示を出すだけ。クレジット消費を気にせず、何度でも作り直せる。ここ、私がいちばん「なるほど」ってなったポイントだった。

ひろくん（35:34〜）

「今日もねスノーの使えばじゃあいい曲作れるじゃんじゃなくって、自分でその元の根っこの作曲アプリ自体を作ってコラボで動かすみたいな」

料理で例えると、市販の味噌で作る豚汁も美味しいけど、自分の家で味噌から仕込めたら、それはそれで最高じゃん、っていう話。高崎さんはまさにその「味噌から仕込む」を、作曲ツールでやってた。しかも、今のところは無料で何度でも作り直せるのが唯一の強みだって、正直にクオリティの限界も認めてたのが誠実だなと思う。

面白かったのが、この作曲アプリを最初はCLI（コマンド操作）だけで動かしてたのに、いつのまにかちゃんとしたUIまで自分で作っていたこと。「最近私あんまりUI使ってないんですけど」と言いつつ、Colabのリンクが表示されるところまで含めて、使うたびにブラッシュアップされていってる。GPU起動には毎回それなりの待ち時間があるのが弱点らしいけど、そこも含めて「自分のツールを自分で育てる」プロセスそのものを楽しんでる様子だった。私が「これはGPU使うのは計算が早いからってところなんですか？」って聞いたら、細かなロジックを使った同時的な処理にはGPUがないと厳しいだろうという答えが返ってきて、なるほどとなった。

▶ この話題を動画で見る（17:54〜）

音楽の次は3D生成。高崎さんの自宅にドーンと置いてあるという謎の石「生ハゲ玉」を写真に撮って、それを3Dツールに読み込ませて自作モデリングさせた実演があった。

高崎さん（18:54〜）

「そこにドーンって置いてあった、生ハゲ玉っていう謎の石。生ハゲ玉。え、でもすごい綺麗」

続けて高崎さんは、この石を写真に撮って、それを3Dツールに読み込ませてモデリングさせたと種明かししてくれた。「これなんかいいなぁと思って、写真でこの間撮って、それを3D化してって言って、その3Dツールに作らせたのがこれ」とのこと。地元のちょっとした名物を、思いつきでそのまま3D化できてしまう手軽さも、この自作ツールの魅力の一つだと感じた。

ひろくん（19:35〜）

「生ハゲ玉って言葉の響きだけですごい。これです。わー、なんかすごい神秘的な」

ちなみに「生ハゲ玉」は実在するご当地の謎スポットらしく、ここは正直、私も初めて知って笑ってしまった。安土城のモデリングにも挑戦してて、ちゃんとそれっぽい姿は出てくるんだけど、まだ発展途上な部分もあるという。

高崎さん（20:46〜）

「おー、かっこいい。これを作りたいってAIが思ってて、ちょっとそれから崩壊はしちゃったりはするんですけど。これは初期作だからそう。グラボがダメだとこういうふうにベチョベチョに溶けたような感じになっちゃうんです」

グラボの性能がそのまま出力クオリティに直結する。テクスチャーを貼る部分はそこそこうまくいってるけど、色味の調整とか塗り直しとか、まだ人の手を入れる余地はある。それでも「自分で作れるツールを自分で育てていく」プロセスそのものを、高崎さんは楽しんでるのが伝わってきた。

安土城のモデリングにも挑戦してた場面では、「前に作ったのだと、広い状態で……安土城とかはあるかな」と過去の生成物を見せながら、崩壊しかけた初期作から少しずつ改善している過程を実演してくれた。グラボがダメだとベチョベチョに溶けたような見た目になるけど、そこそこのグラボを入れてキャラクターを追加すれば、ブレンダーみたいな3Dソフトで開いてそこそこの仕上がりまで持っていけるという。色がまだ甘い部分は自分で塗り直すことができるようにもしてあって、「結構キャラは作っていけるかな」と高崎さんは手応えを語っていた。

API課金を気にしながらだと踏み込めなかったチャレンジや遊びが、GPUを自前で持つことで自由にできるようになる。しかも、そうやって作った音楽や3Dモデルは単体で終わらず、以前作った漫画を作るツールに音楽を載せたり、動画化したりと、掛け合わせてどんどん新しいものになっていくという。「無限に作っていけるなぁ」という高崎さんの言葉に、私も選択肢の拡張性が広がった実感を共有していた。今週だけで、動画以外はほぼ何でも作れるようになったという高崎さんのペースの速さにも、素直に驚かされた回だった。

▶ この話題を動画で見る（24:00〜）

音楽○、3D○ときて、動画生成だけは「まだ無理」だとはっきり言い切ってた。理由は単純に難易度というより、求められるグラボの品質がケタ違いだから。

高崎さん（24:14〜）

「いろいろそのツールとかを自分で自作してみると、非常に空をやめた理由がよくわかる」

「絶対赤字でしょ、あれって」と私も思わず突っ込んでしまったくらい、動画生成の壁は分厚い。人が歩く動画を作ろうとすると関節がぐにゃんぐにゃんに破綻する。AIは人間の手足を正しく入れ替えて動かす作業がめちゃくちゃ苦手だということが、自分で作ってみて初めてわかったそうだ。高崎さんはずっとゲームのアニメーション素材を自作しようとして、うまくいかなかった理由がまさにこれだったと気づく。そこで発想を転換した。

高崎さん（28:00〜）

「例えば画像生成とかで立ってる画像を読み込ませて、この中途半端な歩いてるポーズを作らせるっていうのができないんです。なのでもうまとめて全部でこのパターンを描いてっていう、この複数絵がちらちらなってる、これを24個のキャラが成立してる絵を描かせるっていうことに集中させることにしたんですね」

1コマずつ関節を動かして作らせるんじゃなくて、24コマぶんを1枚絵としてまとめて描かせる。これで割とゲーム素材として使えるラインに乗った。1体のキャラに8種類のアニメーション×6枚、10体分で480枚の画像を手作業でちまちま作ってた頃を思うと、大きな進化だという。この話の流れで出てきたのが、カプコンの展覧会で見たという衣装づくりの話だった。

高崎さん（34:00〜）

「なんか、カプコンってすごいですね。ゲームの衣装とかを3Dで作るために、まず衣装を実際に作ってて、なるほど。なんか、もう作り方逆なんだと思って。先に衣装をめっちゃ作るんですよ、本物を」

3Dでリアルな衣装を作るために、まず本物の衣装を職人が縫って、それを3Dスキャンする。「意味わかんないことしてるな」って高崎さんが最初は思ったらしいけど、そこにこそこだわりが宿る。歯医者さんの口腔スキャンも同じ発想だって話で盛り上がってて、AIと現物のリアルを融合させる道は、どの分野にもあるんだろうなという気づきに繋がっていった。

このアニメーション量産の話には前振りもあって、私が「モーションキャプチャーがハリウッドで発展したんだな」とつぶやいたところから、カプコン展の話に繋がっていった。10体のキャラクターそれぞれに8種類のアニメーション、1アニメーションにつき6枚の絵――つまり480枚を手作業でちまちま作る世界から、高崎さんは「24コマぶんをまとめて1枚絵として描かせる」発想の転換で抜け出した。キャラゲーは中身がテンプレート的なアクションゲームでも、キャラクターとアニメーションの魅力さえあれば成立する、というのも実感のこもった話だった。バンダイナムコのスマホゲームを引き合いに出しながら「ゲーム性は二の次でもキャラが立ってれば」という身も蓋もない現実にも、二人で笑いながら頷き合っていた。

▶ この話題を動画で見る（35:34〜）

ここから話は「なぜ自分で作ることに価値があるのか」という核心に入っていく。高崎さんが言ってたのが、AIでものづくりをするときにぶつかる根本的な問題だった。

高崎さん（37:32〜）

「AIでものづくりをするみたいなことをするときに、結局お前作ってないやん問題が出てくるし、自分自身に蓄積がないんじゃないかっていう問題が出てくる気がするんですけど、これをすると蓄積されます」

既存のAIツールを右から左に使うだけだと、確かに便利ではあるけど、自分の中に技術も知見も積み上がらない。でも「作曲するとはこういうことだ」っていう根っこの定義を自分で詰めていく作業には、深い知識と経験値がちゃんと蓄積される。だからこそ高崎さんは、専門分野のプロにこそ触ってほしいと呼びかけていた。

高崎さん（26:39〜）

「ちょっとそれを入れられることによって、一気に多分このツールがパワーアップするんですよね。なので、求む作曲家、漫画家、アニメの人などなど」

作曲を極めたプロが「こういうロジックを入れないと作曲なんてそもそもできないよ」っていう知見を注ぎ込めたら、ツールは一気にパワーアップする。シタール奏者なら「こう弾くと癒し効果が強くなる」テクニックを機能化できるかもしれないし、和太鼓だって職人が貼った革の音と素人が貼った革の音は違うはずだ、という話まで広がった。

高崎さん（39:11〜）

「今でも世の中の専門分野の人たちとITエンジニアリングがまだまだ付いてないから、自分自身でそれを作っていけるっていう人がかなり少ないんですよ」

専門知識を持つ人と、それをツールに落とし込む技術。この2つが噛み合ってる人がまだ少ないからこそ、伸びしろがある。ここ、私は自分ごととして刺さった。AI氣道でGPTs研究会をやってるのも、まさにこの「専門知識×AI実装」を誰でも持てるようにしたいからなんだよね。ClaudeとObsidianでセカンドブレインを9ヶ月運用した記事でも書いたけど、既製品をそのまま使うんじゃなくて自分の手で組み立てるほど、後から効いてくる実感がある。

楽器そのものを作ってる職人の話にも繋がっていった。「こういう響きが出るにはこういう構造だから」と分かってる人は新しい楽器を生み出せるわけで、その視点をAIの作曲ロジックに注ぎ込めたら、もっと面白いことになる。今の作曲ツールはミディでドラムやベースを細かく調整できるところまでは来てるけど、マイナーな楽器や、その道のプロだけが持つ「こうすればもっと良くなる」という暗黙知は、まだ全然反映されていない。高崎さんは「私、アシュラ内では自分のコミュニティに入っていただくと直接教えられる」と、この試行錯誤の過程そのものを共有する場としてコミュニティを位置づけていた。作って終わりじゃなくて、作りながら知見を溜めて、それを人に伝えていく。ここまで含めて「蓄積」なんだと思う。専門家がツールに知見を注ぎ込む未来を想像すると、それだけでワクワクしてくる話だった。求む作曲家、漫画家、アニメの人、そしてマイナー楽器の奏者――高崎さんの呼びかけは、業界の垣根を越えた合流地点そのものだったと思う。

▶ この話題を動画で見る（46:00〜）

後半は「好みに最適化されたコンテンツが際限なく生成される未来」の話に流れていった。きっかけは、子供がYouTubeから離れられなくなる様子を見ていて感じた違和感だった。私はここで、自分ががんで入院してた時の実体験を話した。

ひろくん（49:10〜）

「だから子供がいつもYouTubeとか、あの、もう動画見に出ちゃうから止まんなくなる、なってる状態を見てると、あ、もうこれ完全にはめられてるなっていうか、洗脳されちゃうっていうか。うん。で、僕その、がんで入院したときに驚いたのが、あの、病室でほとんどの、あのほんとの60、70歳ぐらいの患者さんたちがYouTubeしか見てないんですよ。で、家族とかきて、そのね、面会とかで話しするのも、この動画見たとか、テレビの話してなくて、みんなYouTubeなんだよね」

病室で聞こえてくる音は、ほぼYouTubeのネタ動画。テレビの話をする人はもういない。高崎さんは「探す力はないから、されるがままなやつを見てるんだ」って返してて、そこから話は「じゃあ入院患者向けのYouTuberがいたら需要あるかも」なんて冗談まで飛び出しつつ、根っこには真面目なテーマが流れてた。私が思い出したのは、2018年に読んで「そんなバカな」って思った本の予測だった。

ひろくん（48:05〜）

「それでこそ、YouTuberが消滅する未来って本が、2028年にYouTuberが消滅するっていうやつで、結局全部家になっちゃうっていう予測を岡田斗司夫さんがしてましたけど、間違いなくなってきますね、これ」

映像も音楽もシナリオも、全部その人に最適化されて生成される時代。そうなると、もう見た目のアルゴリズムで「おすすめ」してるんじゃなくて、その人専用に生成されたコンテンツが流れてくることになる。高崎さん自身、今の作曲AIでも「ジャズっぽい感じ」くらいしか指示を出せていないと正直に言いつつ、この流れが加速することへの怖さも共有していた。だからこそ高崎さんが実践してるのが、あえてコンテンツに簡単に出会えなくする工夫だった。

高崎さん（54:46〜）

「なんか、そうすることによって、コンテンツと簡単に出会えなくなって、ドーパミンを満たせなくなって、ちょっとじれったくなるんですけど、そのじれったさを脳に与えるっていうのがなんか大事」

読みたい本をAmazonでポチらず、あえてブックオフで偶然の出会いを待つ。見つからなくても「出会えなかった」を楽しむ。AIが何でも最適化して届けてくれる時代だからこそ、意図的に「じれったさ」を残す工夫が要るんだなと、聞いてて素直に納得した。

この話の手前では、中国発のショートドラマがどんどん流行っていて、その場面に合わせた音楽をAIがその都度生成して差し込むこともできそうだ、という話も出ていた。極端な話、俳優も声も曲も全部「自分好みのタイプ」だけが出てくるようになったら、私らはみんなそこにハマってしまうんじゃないかという怖さを二人で共有した。「最近、どの番組見ても自分の好みの女の子しか出てないんだけど」というのが冗談まじりに出てきたけど、これはアルゴリズムでおすすめされてるんじゃなくて、その人向けに生成されてしまってる未来の話で、笑えないところまで来てるよねという空気になった。

病室の話に戻ると、私が見てきたのは「探す力を失った人が、流されるがままに動画を見続ける」姿だった。入院中はパソコンを開く体力も気力もなくて、ショート動画や漫画みたいに「いつでもやめられるもの」がちょうどよかった、という自分の実感も正直に話した。だからこそ高崎さんが実践してる「あえて出会いにくくする」工夫は、AIが何でも最適化してくれる時代への、地味だけど効果的な処方箋なんだと思う。

まとめ

今日は、既存のAIツールを繋ぐ「使う自動化」のさらに先にある、「生成機能そのものを自作する」という選択肢の話だった。Googleコラボの月1,190円プランでGPUに接続すれば、音楽も3Dも、クレジットを気にせず何度でも作り直せる。動画生成だけはまだグラボの壁があって無理だけど、それすら「自分で手を動かしたからこそ分かった限界」だった。何より刺さったのは「自分で作ると知識が蓄積される」という話。専門分野のプロがそれぞれの知見をツールに注ぎ込めたら、もっと面白いものが生まれる。ぜひ皆さんもこのマニアックな世界、覗いてみてね。

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今日の話を料理で例えるなら、市販のルーで作るカレーと、スパイスを一つずつ調合して作るカレーの違いだと思う。市販のルーは早いし美味しい。でも、香りの立て方も辛さの調整も、全部レシピの外側にある。高崎さんがやってたのは、まさにスパイスの調合から自分でやること。時間はかかるし失敗もするけど、「なぜこの香りが立つのか」が自分の中に残る。

私自身、AI氣道もGPTs研究会も、既存のツールを紹介するだけの場所にはしたくないと思ってる。三方よしのAI共創って、AIと人間、そして専門知識を持つプロたちが、それぞれの根っこを持ち寄って一緒に鍋を仕込んでいくイメージなんだよね。高崎さんが「求む作曲家、漫画家、アニメの人」って呼びかけてたのは、まさにその鍋に新しい食材を持ってきてほしいっていう声だったと思う。

分身AI.comでも、便利にAIを使うほど逆に時間が溶けていく逆説について書いたことがある。「AI自動化するほど時間が消える逆説――90日監査で分かった内訳」という記事なんだけど、便利さの裏側にある「結局何回もガチャを回してる」構造は、今日の高崎さんの話とびっくりするくらい重なる。効率化のつもりが、実は課金と修正の無限ループにハマってないか。そこに気づいて「じゃあ根っこから作ろう」って踏み出せるかどうかが、分かれ道なんだと思う。

そして、AIにどこまで任せてどこから人間が踏み込むかの線引きも、今日のテーマと地続きだった。分身AI.comの「AIのガードレールは作っただけでは効かない」という記事では、承認の仕組みを「言葉」から実際に機能する「通行証」に変えた話を書いた。高崎さんが動画生成だけは「まだ無理」ってはっきり線を引いてたのも、同じ姿勢だと思う。何でもかんでも自作すればいいわけじゃなくて、今の自分の環境でどこまでできてどこから無理かを、正直に見極める。そこに誠実さがある。

34kgの減量もがんの治療も、私は自分の身体を”根っこから”作り直す作業だったと思ってる。既存のノウハウを右から左に取り入れるだけじゃなくて、自分の身体で試して、失敗して、蓄積していく。今日の高崎さんの「これをすると蓄積されます」という一言、めちゃくちゃ刺さった。凸凹のまま、自分の手を動かして、根っこから作る。それがAIの時代でも変わらない、いちばん夢中になれるやり方なんだと思う。

よくある質問

Q. GPUなしでもAIで音楽や3Dモデルを自作できますか？

A. かなり厳しいです。高崎さんも最初はGPU接続なしで試して「変な単音がチリチリ鳴るだけ」の結果になったと話していました。Google Colab ProでA100などのGPUに繋ぐことで、ようやく実用レベルの生成ができるようになったとのことです。

Q. Google Colab Proはいくらで使えますか？

A. 月1,190円程度のプランでA100 GPUが選べるようになります（配信内で高崎さんが実際の画面を見せながら確認していた金額です）。容量よりもコンピューティングユニットという単位で使用量が管理されます。

Q. なぜ動画生成だけまだ難しいのですか？

A. 人間の関節や手足を正しく入れ替えて動かす処理が非常に苦手で、求められるグラボの品質が音楽・3Dよりケタ違いに高いためです。高崎さんは「関節がぐにゃんぐにゃんに破綻する」と表現していました。

配信日	2026年7月15日（水）6:30〜
配信テーマ	AI自動化その先へ！生成機能そのものを自作する
出演者	ひろくん／高崎さん
LIVEアーカイブ	youtu.be/v-rhinRPR18