AIのキャラクターシートの作り方。生成画像を重ねて顔が老けた失敗と、動画で顔を揃える参照の渡し方

本記事はアフィリエイト広告（Higgsfieldの紹介プログラム）を含みます。紹介しているのは、私が自分で契約して使っているサービスです。

「シートは作ったのに、作り足すうちに主人公の顔が変わってきた」「プロンプトを足しても戻らない」。AIのキャラクターシートを作ったあとに、同じところで手が止まっている人は多いと思います。シートの作り方の説明は手に入っても、できあがった画像のうちどれを次の参照に渡すかは、自分で決めるしかないからです。私の作品でも、AIエージェントのClaude Codeに任せた作業の中で、生成した画像を次の顔の参照に重ねていき、役者の顔が世代ごとに老けました。この記事では、AIショートドラマ『派遣監査人』とAIアニメ『社会人レベル』で作ったシートの手順と、老けた経緯、失敗のあとに決めた「顔の正」（人物ごとに、正しい顔と決めた1枚）の運用を書きます。TRPGのキャラクターシートの話ではなく、ツールの比較もしません。読み終えたら、手元の参照フォルダを開いて、人物ごとに正しい顔を1枚決めるところから始めてみてください。

AIのキャラクターシートは、同じ顔に戻るための基準の1枚

AIのキャラクターシートは、1人の人物の正面・背面・顔の寄りなどを1枚に並べた設定資料です。三面図やリファレンスシートと呼ばれることもあります。TRPGで能力値を書き込む紙のシートとは別物です。連続もののドラマやアニメでは同じ人物が何十カットも出てくるので、顔が変わると別人に見えてしまいます。画像や動画を作るたびにシートを参照として渡して、顔と服の一貫性を保ちます。

手順と失敗は、画像のNano Banana Pro（Higgsfield経由）とGPT Image 2系（OpenAIのコーディングAIであるCodex経由とHiggsfield経由）、動画のSeedance 2.5で、2026年9〜10月に作った写実のドラマとセル画風のアニメの範囲のものです。LoRA（人物を追加で学習させる仕組み）・Midjourney・NovelAI・PixAIは試していません。料金と仕様は、2026年11月1日に公式のページで確認しました。

2作で作ったのは、21:9の横長に3面を並べたシート

『派遣監査人』Season 1（2026年9月19日）の人物シートは、21:9の横長1枚に、左から正面の全身・背面の全身・顔の寄りを並べました。背景は中間のグレーで、光は影の少ないものです。『社会人レベル』第1話（2026年9月29日）も、21:9の3面と灰色の背景で作りました。

人物ごとに、見分けの目印を1つ入れています。『派遣監査人』の佐倉は小さな真珠のピアス、黒岩は左手首の金の腕時計、楠は「アクセサリーを一切付けない」ことです。『社会人レベル』は、伏見の眉の傷、凛の頬の絆創膏、久世の眼鏡を目印にしました。場所の絵と目印の付け方は、AIショートドラマを6工程で作った記事の設定画の章に載せています。よければあわせて見てください。できあがった作品は『派遣監査人』の作品ページと『社会人レベル』の作品ページから観られます。

公式の形は少し違います。HiggsfieldのMCP（AIから外のサービスを呼び出す仕組み）にある character-sheet のワークフローは白い背景で16:9か3:2、Higgsfieldのブログの例は16:9の3面です（2026年11月1日に確認）。私は21:9と灰色で作った、というだけで、どちらが優れているかは比べていません。

同じキャラは完全には出ない。戻る先を持っておく

画像生成AIで同じキャラを生成できるか、キャラを固定できるかと聞かれたら、私の範囲では「完全に同じ顔は出ない」と答えます。顔の正を1人1枚渡した7人の集合写真でも、外れる顔は出ました。シートの役目は、毎回同じ顔を出すことより、ずれたときに戻る先を1つに決めておくことです。作り足すほど顔が変わる問題は、シートを作ったあとに起きます。

シートの作り方は4段。動画の前に全員の顔を見るところまで

2作の記録を並べると、シートを作る手順は次の4段です。クレジット（Higgsfieldで生成に使うポイント）を使うのは2段目だけで、ほかは文字と手元のファイル操作で済みます。

①変えない情報を文章で決める

書くのは年齢・身長と体格・顔の形・髪・表情・服と、目印1つです。人物の説明は設定の台帳に1回だけ書いて、プロンプトには台帳から写す決まりにしました。『社会人レベル』では、服の色を16進の色コードで指定しています。

②シートを生成する。プロンプトに入れるのは並びと人物の項目

『派遣監査人』Season 1の設定画は、人物4・場所3・小道具1の8枚です。『社会人レベル』第1話は18枚で36クレジットで、内訳は人物8人分と不採用1枚で9枚、異形1枚、場所7枚、アイキャッチ1枚でした。どちらもHiggsfieldのNano Banana Proを指定し、2Kで1枚2クレジットです。料金ページの単価も1枚2クレジット、4Kは4クレジットで、記録と合っていました（2026年11月1日に確認）。Season 1のシートでは、指定はProでも、走ったモデルの表示は nano_banana_2 でした。名前のずれはNano Banana Proの実測の記事で詳しく書いています。

キャラクターシートのプロンプトに入れた項目は、3面の並びと位置、背景の色、光、肌の質感、年齢、身長と体格、顔の形、髪、表情、服、目印、文字を入れない指示です。全文はこの記事には載せていません。Season 3のシートは、CodexのCLI（コマンドで動かす窓口）経由のGPT Image 2で作りました。Higgsfieldのクレジットは使っていません。最初の一式は全13回で、できあがりは1916×821前後です。Nano Banana Proの設定画より解像度は低くなります。

無料でどこまで作れるかは、作品の制作では確かめていません。Higgsfieldの料金ページではFreeは「制限付き利用」と書かれていました（2026年11月1日に確認）。Season 3のシートはHiggsfieldのクレジットを使わずに作れたので、シートだけ作りたい人や1枚絵のイラストが欲しい人なら、Higgsfieldを契約する理由は薄いと思います。動画まで同じ場所で作りたい人には合うと思います。LoRAを学習させて固定したい人には、私の手順は参考になりません。

③顔の寄りを切り出して、ファイル名を付ける

シートの右にある顔の寄りを正方形に切り出して、人物名-face.png の形で保存しました。シートと顔を別のファイルにしておくと、全身の比率を渡したいときはシート、顔だけ渡したいときは顔、と分けられます。

④動画の前に全員の顔を見る。老けた主人公は2クレジットで直せた

顔の一覧を1枚に並べた実物が残っているのは、Season 2とSeason 3です。Season 1では、第1話の最初の1本を正の顔の画像と横に並べて見ました。

『社会人レベル』の主人公の1枚目のシートは、老けて見えたので不採用にしました。「48歳ちょうどに見える」「高齢ではない」と書き、顔の皺の記述を減らして作り直しています。動画を作る前だったので、作り直しは1枚2クレジットで済みました。同じ作品の下書き動画は480pで1秒3クレジットなので、シートの段階で直せば動画の1秒分より安く収まります。

Season 3でも検品で作り直しています。荒木は1回目が気のいい所長に見え、胸のペンの形が面ごとに食い違いました。松井は1回目が泣き出しそうな顔でした。泣き顔のシートを渡して試してはいませんが、記録には「参照に使うとどのカットも泣き顔に寄るおそれ」と書いて、どちらも2回目を採用しました。

札や社員証の文字はシートに描かせない

Season 3では、札や社員証を無地にして、文字を画像に描かせませんでした。文字は図案を後から合成する形にしました。

動画には毎クリップ渡す。私は1クリップに1〜4枚で、順番を固定した

シートは作って終わりではなく、動画を作るたびに参照画像として渡します。2作とも、動画はSeedance 2.5で作りました。

渡す順番は、場所→人物→小道具

『派遣監査人』では、毎クリップ「場所→人物→小道具」の順で参照画像を渡しました。文章の中で呼ぶ番号と画像がずれないように、順番を固定しました。渡し方の基本はSeedance 2.5の使い方の記事の参照の章でも触れています。

渡した設定画は1〜4枚で、上限の画像30枚までは使わなかった

『社会人レベル』第1話の46本は、すべて参照ありのモードで作りました。1クリップに渡した設定画の内訳は次のとおりです。

HiggsfieldのSeedance 2.5は、参照を画像30・動画10・音声10、合計50まで渡せます（2026年11月1日に公式のヘルプで確認）。私の第1話は1クリップ4枚までで、テスト8本も完成版も、セル画の質感は最後まで揃いました。ただ、揃った理由を設定画だけに求める比較はしていません。渡す数が多いほど良いのか少ないほど良いのかも、比べていないので分かりません。絵柄を揃えるときの文言は、39カットを同じ絵柄で並べたプロンプトの書き方を参考にしてください。

Season 3では、着替えのシートを別に作った

『派遣監査人』Season 3では、着替えた姿のシートを別に用意しました。作り方は後の章に書きます。服が変わる話でも、元のシート1枚を渡し続けるのではなく、着替えた姿の素材を別に持つ形です。

MCPからSeedance 2.5に渡すときは、Elementではなく画像で渡した

2作は、Claude CodeからMCPでHiggsfieldを呼んで作りました。Seedance 2.5ではElement（登録した人物や物を呼び出す機能）を呼べなかったので、image_references に画像で渡しています。2026年11月1日にMCPのモデル定義を見ても、seedance_2_5 にElementの項目はありませんでした。ブラウザの画面では、プロンプト欄の下の @ Elements から呼べるとヘルプに書かれています。Elementsが使えるモデルの完全な一覧と、MCPから渡せないことの公式の記載は、確認できませんでした。

プロンプトの全文と制作の細かい話は、noteの制作室のほうに置いています。

生成した画像を顔の参照に重ねたら、役者の顔が世代ごとに老けた

シートを作ったあとに起きた失敗です。2026年10月12〜13日、『派遣監査人』の辻の顔を、役者「真柴 航」の宣材写真に使うことになりました。真柴は、AIで作った架空の役者です。

v1からv2、年齢違いへと、できた画像を次の参照に渡していた

宣材写真を作るときに、顔の参照に渡したものは次のとおりです。

笑いじわが固定され、世代ごとに顔が丸く、年上に寄っていきました。できた画像を見た私の言葉は「しわ濃い」「老けすぎ」「顔変わっちゃってるね。何の三面図を参考にしてる？」です。年齢違いの見本に渡っていたのはv2だけで、三面図は渡っていませんでした。

良い画像を参照に足す流れは、指示しなくても起きる

連鎖させたのはClaude Codeに任せた作業の側で、私が指示した手順ではありません。良い画像が出たら次の基準にして重ねていく手順を紹介している解説もあります。できた画像が手元に増えるほど、最新の1枚を参照に足すのは自然な流れです。プロンプトを直しても顔が戻らないとき、原因は文章ではなく参照の束にあるかもしれません。私の失敗では、最初に見るべきだったのは「いま何を渡しているか」でした。

シートも生成画像。線を引いたのは、承認して顔の正に決めたかどうか

「生成した画像を参照に使わない」と書くと嘘になります。真柴の顔の正も、佐倉のシートも、AIで生成した画像です。線を引いたのは生成物かどうかではなく、私が見て「顔の正」に決めたかどうかです。出来が良く見える画像でも、決めていなければ顔の参照には渡しません。

元の参照に戻して、決まりを3つ書いた

顔を元の参照（辻の顔）に戻し、肌を無修整の写真の質感にして作り直しました。私の依頼は「元の参照（辻の顔）これを参考に作りたい。肌質感をだしてほしい」で、複数の見本から「2番がいい」と選んでいます。今の顔は真柴 航のプロフィールページで見られます。辻の三面図も同じ顔の新しい版に差し替え、ドラマの制作にはその版を渡すことにしました。残した決まりは3つです。

1. 顔の参照に渡すのは「顔の正」だけ。生成した別カットを次の参照に使い回さない
2. 笑っているコマを顔の参照にしない。表情はプロンプトの文章で指定する
3. 全身は文章で頭身を指定しても外したので、体の比率は三面図で渡す

必ず崩れるとは言えない。瀬尾のv2は同じ作り方で残っている

反例があります。佐倉役の瀬尾 ゆずはのv2も「三面図＋生成した宣材」から作りましたが、気に入っているのでそのまま使っています。世代ごとの変化を1枚ずつ測った比較もしていません。原因の認定は私の指摘と記録の判断で、真柴という1人・1回の事例です。生成物を次の参照に重ねると顔が変わることを、モデルの仕組みとして説明した公式の記載も確認できませんでした。なので「重ねると必ず老ける」とは書けません。書けるのは、決めていない生成物を重ねて顔が動き、元の参照に戻して作り直した、という1回の記録までです。

公式の「前の出力を次の入力に」は、1か所を直す編集の話

OpenAIの画像プロンプトのガイドには、前の出力を次の編集の入力に渡して1つずつ直す手順が書かれています。同じページには、編集を重ねると残したかった細部まで変わることがある、とも書かれています（2026年11月1日に確認）。公式の手順は1か所を直す編集の話で、私の失敗は別のカットを作るときの顔の参照の話なので、矛盾はしません。

1か所を直す編集でも、重ねて荒れた記録があります。2026年10月に gpt_image_2_5 で編集を3〜4回重ねたら、画全体が荒れて壁がまだらになりました。最後に直した箇所だけを編集前の元画へ戻し合成しています。Higgsfieldのブログにも、動画の最後のコマを次の最初のコマにつなぐと小さな誤差が溜まる、という話があります（2026年11月1日に確認）。動画の話で、静止画を次の静止画の参照にする話ではありません。

作り直すほど、参照の癖が強まった。辻のシートは8版目で生成をやめた

シートそのものを直すときにも、似たことが起きました。2026年10月10日、『派遣監査人』Season 3の辻のシートを作り直した記録です。

言葉だけ直しても変わらなかった。参照の肌の色と質感まで写る

元の参照は、灰色がかった肌・強い輪郭・青みのある背景でした。参照に渡すと、顔の形だけでなく質感まで写りました。2回目は元のシートを渡したまま言葉だけ直して、ほぼ変わりませんでした。3回目は元のシートを渡さず、ほかの人物のシートを撮り方の手本にしました。

2枚渡すときは、どちらから何を取るかを分ける

3回目は、顔の形と髪だけを辻から取ると指示して通りました。v6も、前の版を「人物そのもの」、スーツ姿のシートを「身長と等身の手本だけ」と分けて通っています。参照を増やすときは、1枚ごとに何を借りるかを書きました。

同じ人物の版を重ねると、脚の長さも肌の荒れも強まった

v6の顔は作り直しのたびにしわが増えていて、私の感想は「肌が若干ふけすぎ」でした。生成で両立させようとしたv7は、脚の長い版をまた写しています。記録の学びは「同じ人物の版を何度も作り直すと、参照の癖（脚の長さ・肌の荒れ）が強まっていく」です。

最後は切り貼り。顔はv4、全身はv6

v8で生成をやめて、画像を組み合わせました。顔の面はv4、全身の2面はv6です。全身はベルトから下を縦に1.06倍、上を0.97倍にしました。背景が一様な灰色だったので、継ぎ目は出ていません。良い面が別々の版にあるときは、生成で両立を狙うより切り貼りのほうが確実でした。OpenAIのガイドにも、承認した編集を元の画像へ合成する方法が書かれていて（2026年11月1日に確認）、私の記録と話が合います。

着替えと集合写真は、元のシートや「顔の正」を渡して作った

表情や衣装のバリエーションなど、シートに無い姿を作るときは、作り足した画像が手元に増えていきます。着替えと表情の作り方と、シートを使わない工程を順に書きます。

着替えは、元のシートと顔の2枚から作る

Season 3の着替えの版は、元のシートと顔の2枚を渡して作りました。指示の頭に書いたのは「同じ人物、同じ顔」です。全身の比率も、文章では外しました。全身の宣材写真は文章で頭身を指定して2回外し、頭身が不自然だったので使わないことにしています。

笑顔で離れた8人の写真は、口を閉じて作り直した

2026年10月25日に、役者8人の集合写真を作り直しました。前の笑顔の版は顔が宣材写真から離れて、私の感想は「顔のリファレンスが結構顔変わってる」でした。口を閉じた表情で作り直し、8人とも宣材写真と並べて確認しています。7回の生成で16.75クレジットで、外れた1人だけ編集で直しました。このあと、集合写真は宣材写真と同じ口を閉じた表情で作る決まりにしました。笑顔の版と比べたのは、この1回だけです。

描き足しと引き上げでは、シートを使わないまま別人になった

シートを渡して作った映像や画像でも、後の工程で顔が変わることがありました。Season 2の横長版では、縦のコマの左右を描き足した所に、手前の人が別人や分身になる箇所が出ました（2026年10月3日の確認）。記録の原因は「手がかりなしで1本ずつ描き足した」「点検がカット単位で場面を並べて見ていなかった」です。

画像の引き上げ（解像度を上げる処理）も同じです。2026年10月14日に4K・2クレジットの upscale_image を集合写真に試したら、肌がなめらかになって榊・桐谷・楠が若返り、服や手もろう細工のようになりました。引き上げた画像は使いませんでした。

顔の合否は一覧で決めない。顔の正と左右に並べる

シートの段階の一覧は、全員の顔をまとめて見るのに使えました。作り足した画像の合否には、同じ見方では足りませんでした。

87枚を一覧で通して、瀬尾の顔が違うと私が見つけた

オフショット87枚（Instagramのサブスク限定）を一覧の大きさで確かめて、Claude Codeに任せた作業は「顔は揃っている」と報告しました。そのあとに私が「瀬尾さんの顔が違う」と指摘しています。別のAIに顔の正と1枚ずつ見比べさせたら、真柴は全枚で安定していて、瀬尾の9枚が別人寄りで、1枚は笑顔で下の歯が見えていました。計10枚を外しています。

瀬尾で崩れやすかった条件は4つ

87枚の点検で、瀬尾の顔が崩れやすかった条件は次のとおりです。1人の記録なので、ほかの人物にも当てはまるとは言えません。

• 正面で平たい蛍光灯の寄り
• 前髪が隠れる
• 強い表情（大笑い・食べている途中・目を閉じる）
• 二人の画で小さく写る

別のAIが通した顔も外れていた

2026年10月13日の7人の集合写真は、gpt_image_2_5 の2K highで1枚2.75クレジットを13枚、合計35.75クレジットでした（当時の記録で、今の単価は確認できませんでした）。顔の参照は各役の顔の正を1人1枚渡しています。桐谷だけ5枚とも外れました。別のAIの点検がOKとした榊を、私は「おしいね、榊さんの顔が違う」と止めました。顔が細く、若くなっていたからです。

集合写真のあと、人物の写真を確認するときは、顔の正と左右に並べた見比べを一緒に渡す決まりにしました。「若く見える」「整って見える」は合格にしません。1枚ずつの確認と通しの確認が別の仕事だという話は、1枚ずつは合格していたのに通しで見たら壊れていた記事にも書きました。動画で同じ失敗を踏みたくない人は読んでみてください。

よくある質問

Q. キャラクターシートをAIで生成するにはどうすればいいですか？
A. 変えない情報（年齢・身長と体格・顔の形・髪・表情・服・目印1つ）を文章で決め、3面のシートを生成し、顔の寄りを切り出して名前を付け、動画の前に全員の顔を見ます。私はNano Banana Proの2K（1枚2クレジット）とGPT Image 2系で作りました。動画に渡すときは、毎クリップ参照画像として渡します。

Q. 同じキャラを作れるAIは？
A. 私が試したのはNano Banana ProとGPT Image 2系です。Googleの公式の説明では、Nano Banana Proは人物の画像を5枚まで渡せます（2026年11月1日に確認）。参照を渡しても完全に同じ顔は出ず、GPT Image 2.5の集合写真では顔の正を渡しても外れました。戻る先の1枚を決めて使いました。LoRA・Midjourney・NovelAI・PixAIは試していないので、比べられません。

Q. AIの画像生成でキャラクターを固定するにはどうすればいいですか？
A. 私は、人物ごとに顔の正を1枚決めて、顔の参照にはその1枚だけを渡す決まりにしました。顔の正も生成画像です。決めていない別カットを顔の参照に重ねて、真柴の顔が老けた例が1回ありました。瀬尾のv2は同じ作り方で残っていて、必ず崩れるとは言えません。世代ごとの変化も測っていません。

Q. キャラクターシートにはどんな項目がありますか？
A. 私のシートは、正面の全身・背面の全身・顔の寄りの3面と、人物ごとの目印1つです。表情は人物ごとに1つで、表情違いやポーズ違いは並べていません。笑っているコマを顔の参照に混ぜて笑いじわが固定されたので、笑っているコマは顔の参照から外し、表情は文章で指定する決まりにしました。表情を同じシートに入れる作り方もありますが、私は比べていません。

まとめ

AIのキャラクターシートを作ったあと、作り足すほど顔が変わるときに見るのは、プロンプトより先に「いま何を参照に渡しているか」です。手順は、変えない情報を文章で決める、3面で生成する、顔を切り出す、全員の顔を見るの4段で、動画には毎クリップ渡します。そのうえで、人物ごとに顔の正を1枚決めて、良い画像が出ても参照の束に足さず、顔の正と左右に並べてから採用します。

手を動かすなら、参照フォルダを開いて、人物ごとに顔の正を1枚決めてファイル名を変えてください。次の生成で渡す画像を、顔の正・シート・場所のように書き出せれば準備はできています。手順は、Nano Banana Pro・GPT Image 2系・Seedance 2.5で2026年9〜10月に作った範囲のもので、老けた件は真柴の1回の事例です。

辻のシートは8版作って、最後は顔がv4、全身がv6の切り貼りでした。主人公のシートを動画の前に直したときは、1枚2クレジットです。

更新履歴

2026年11月5日：初版を公開しました。手順と失敗は、Nano Banana Pro・GPT Image 2系・Seedance 2.5で2026年9〜10月に作った『派遣監査人』『社会人レベル』と役者の宣材写真の記録から書いています。世代ごとの変化は測っておらず、真柴の1回の事例です。料金・仕様は2026年11月1日に公式のページで確認しました。