EveryGen AI Opus 5.5ガイド：スポーツピクトグラムの動き

まずはリズミカルなスポーツピクトグラム動画を検討するEveryGen AI Opusを開いてください。

Aichi-Nagoya 2026のピクトグラム動画公開版を見てみましょう。提供された163.605秒のファイルは、幾何学的な選手、英語と日本語のタイトル、色で分けたグループ、タイル状に並ぶ終幕を見せる作品であり、スポーツ映像を編集したものではありません。手続き的な制作についての作者の説明では、この作品集はClaude Opus 5.5によるものとされています。ただし、そのセッションを独自に検証したわけでも、この再構築を実行したわけでもありません。

作者の動画からのフレーム。クレジット：LemoLab。非公式のファン作品です。

1. 競技、カード、音楽の拍を区別する

参考作品を使ってEveryGen AIで幾何学的な動作を研究するか、別途ローカルでの再構築に取り組みます。両者は異なる成果物です。EveryGen AIでは短い動画の試作を検討できますが、公開された全項目を再構築するには、外部のソース、編集リスト、以下で説明する音声制作の工程が必要です。

EveryGen AIの制作指示は、装飾的な選手のシルエットではなく、動作から始めましょう。跳ぶ、投げる、走るといった動作には、読み取れる準備、主要な動き、終わりが必要です。EveryGen AIで確認するときは、曖昧なポーズをタイトルだけで説明しなくても、見る人が動作を特定できるかを考えてください。

EveryGen AIの動作全体を通して、人物の比率を安定させます。手足の長さ、頭の大きさ、関節の位置、胴体と腰の関係を見てください。単純な形ほど、意図しない変化が目立ちます。EveryGen AIの選手が予測できない伸び方をすると、見た目に魅力があっても、開始時のポーズで定めた視覚的なルールを満たせなくなります。

道具を使うEveryGen AIの動作では、接触と手放す瞬間を別々に定めます。動作中の手や足と、道具との関係を追ってください。停止したフレームの投球姿勢が説得力を持っていても、EveryGen AIのボールが別の場所へ飛び移る結果を受け入れないようにします。

EveryGen AIのレイアウトでは、両言語のために何も重ならない領域を確保します。横方向の動作は直立のポーズより広がりやすく、長いタイトルにも専用の空間が必要です。手足、ネット、背景のモチーフが読む領域に入りそうなフレームも含め、EveryGen AIの動作全体と文字の配置を比較してください。

章ごとの色は、EveryGen AIの研究内容を整理するために使い、説明のすべてを色に任せないようにします。グループを移るときも、明確なタイトルと識別できる動作を残してください。色相の変化で切り替わりを知らせることはできますが、次に何が紹介されるのか理解するには、十分な視覚的な手がかりが必要です。

幾何学的な選手のモーションシステムを調べてください。人物には角の丸い棒と円盤状の頭を使い、マスクで現れるタイトルや移動するグリッドの行が場面を切り替えます。人物が、読み取れる二言語のタイトルに重ならないようにします。

作者のソースでは、43の競技カテゴリーと70の動作カードが説明されています。43本の同じ長さのショットという意味ではありません。作曲された楽曲は150 BPMで、一拍は0.4秒です。長いカードと、より速く進む小グループもあります。これらはソースの設定であり、今回新たに測定したテンポや、検証済みの大会統計ではありません。作品にナレーションはありません。

edl.js、poses/、scenes.js、music/music.pyを確認します。楽曲は編集リストを読み取るため、章の長さを変えるなら、音楽も対応して変更する必要があります。音声トラックを単にずらすだけでは足りません。

2. 必要なツールだけを導入する

作者の公開ファイル、外部のチェックアウト、EveryGen AIのプロジェクトを区別して管理します。ローカル作業ではソースのリビジョンと依存関係の情報を保存し、作者が報告した成功結果を自分の検証記録へ写さないようにしてください。EveryGen AIのプレビューは、別のレンダリング環境を導入してテストした証拠にはなりません。

このローカルの事例は、コードで楽曲を作ります。EveryGen AIの現在のモーション制作フローは無音の映像プロジェクトを生成するため、音声には別の計画が必要です。EveryGen AIが参考作品の合成音源コードを読み込む、その音を再構築する、あるいは新しい映像編集と公開版の音楽を自動で同期すると約束しないでください。

EveryGen AIのコンセプトを生成する前に、承認済みのタイトル文面を用意します。主言語と副言語を定め、順序を統一し、生成後に一文字ずつ確認してください。EveryGen AIのタイトルが一見しただけでは期待した単語に似ていても、文字が置き換わっていたり、ラベルの重要な部分が抜けていたりする場合があります。

完成した見せ方だけでなく、要求する動作の説明に役立つ参考資料を選びます。EveryGen AIのプロジェクトに素材を添付する場合は、何を指定する素材で、何を変えるのかを記録してください。承認したEveryGen AIの版は別に保存し、次の修正を、毎回変わる基準ではなく既知の配置と比較できるようにします。

Git、Node 20+、Python 3.11+またはuv、FFmpeg/ffprobe、zshを備えた別のローカル端末を使います。この事例は合成音を使い、TTSや読み込んだサンプル音源集は使いません。

git clone https://github.com/lemomo-ai/lemo-opuscar.git sports-study
cd sports-study
export LEMO_OPUSCAR_HOME="$PWD"
sh plugin/skills/lemo-opuscar/scripts/setup.sh deps
mkdir -p evidence
git rev-parse HEAD > evidence/commit.txt
cd styles/pictogram-motion/demo
PY=../../../.venv/bin/python

フォントを確認し、依存関係のバージョンを残します。参考作品と再構築した出力は別に管理してください。以下の事例固有のコマンドは、リポジトリのルートではなくdemo/から実行します。

3. 新たに用意した、コピーして使える制作指示

以下のプロンプトは、外部でコードを使って再現するためのものです。EveryGen AIには、選んだ動作、タイトルの扱い、グループ分け、場面転換を説明する短い映像制作指示を書いてください。EveryGen AIはこれらのコマンドを実行する別の端末ではなく、選択できる長さが長尺の参考作品全体に自動で一致するわけでもありません。

EveryGen AIでモーションを研究するときは、項目を絞って、まとまりのある抜粋にします。参考作品全体を短い設定へ詰め込むよりも、それぞれの動作を認識できる余裕を与えてください。選んだ抜粋の範囲を記録し、EveryGen AIの結果を、公開されたすべてのカードの再構築ではなく研究用の試作として説明します。

主な不確かさが人物の配置や文字組みにあるなら、EveryGen AIのSketchで確認してから、時間に沿った動きを依頼します。動作の連なりはMotionで確認してください。送信前にEveryGen AIの設定と表示されたクレジット量を確かめ、後で比較できるように制作指示と承認版を保存します。

EveryGen AIに修正を依頼するときは、見えている動作と具体的な不具合を示します。リズムを良くするという要求よりも、手が予定の位置へ到達する前に道具を放している、と特定するほうが確認しやすくなります。承認したEveryGen AIのポーズや字幕との関係のうち、残すべきものを述べ、修正後も保持されているか調べてください。

EveryGen AIの研究メモには、参考作品の出典と非公式であることを明記します。似た視覚表現は、大会との関係を意味しません。新たなEveryGen AI作品では、参考作品のブランド表現一式を再利用できる既定の素材として扱うのではなく、独自の題材、ラベル、視覚的なアイデンティティを作ってください。

この再現用プロンプトは新たに作成したものであり、作者から復元したものではありません。

Study and reconstruct the existing All 43 Sports fan film. Read the actual
commit, locks, STYLE.md, DEMO.md, CREDITS, edl.js, pose contracts, render.mjs,
mux.sh and music code. Check inputs; then follow supported commands directly.
Preserve attribution and unofficial status, not an organiser endorsement.
Keep the EN-JP version, source grouping, 43-category/70-card distinction,
readable actions, progress ticks and tiled finale. Retain stable limb lengths,
prop contacts, color contrast and separate text/figure areas. No real footage,
new narration, external media generation or invented performance claims.
Derive state from absolute time and card-local beats. Test reverse seeking and
contact/release frames. Export the music timeline from edl.js before composing.
If the edit changes, update the score's section assertions rather than disabling
them. Report actual onset checks without copying the author's pass results.
Check 60 fps, 161.6 seconds of source picture plus the mux's two-second tail;
distinguish that from container duration. Use the positional worker argument,
LANGQ/OUTDIR settings and zsh mux. Independently decode outputs: a completion
message is insufficient. Save prompts, source diffs, dependencies and actual
model/provider/effort/session records. No publishing or reference-image redistribution.

原公開版のフレーム。動きの中で動作が読み取れるか、両言語のタイトルが読めるかを確認します。

4. 音楽、ポーズ、動画を再構築する

EveryGen AIの動作は、再生と必要箇所での一時停止を使って確認します。魅力的な静止画だけでは、接地中に足が滑るか、腕が字幕を横切るか、道具が手放される前に別の位置へ現れるかは分かりません。動作全体を追い、不確かな瞬間を前後のフレームと比較してください。

地面に接するEveryGen AIの動作では、選手を支えている足と、支えが切り替わる時点を特定します。手足が周期的に動く間に体が浮いたままになるのではなく、体全体が自然につながって移動するか見てください。様式化によって人体の構造を単純化しても、確認時には意図した動きと、偶発的な分離や不安定な位置を区別する必要があります。

空中を移動するEveryGen AIの道具は、接触から手放す瞬間、着地または画面外へ出るまでの軌跡を追います。動いている間も同じ物だと識別できる外観を保ってください。EveryGen AIで不連続な箇所を修正する際は、動きを表しているのか複数の実物があるのか分からなくなるような位置の重複を加えないようにします。

EveryGen AIの研究では、タイトルが入るときと出るとき、それらと人物の動きとの関係を確認します。静止中には読めるカードでも、ワイプや行の移動中には読めなくなる場合があります。ソースの文字列が正しければ再生中も文字が完全に見えると思い込まず、EveryGen AIの書き出しで両言語を確認してください。

参考作品の編集リストは、映像の各節と楽曲を結び付けています。EveryGen AIのプロジェクトに外部で音を加えるなら、参考の音声を無造作に引き伸ばすのではなく、承認した映像編集を基準にタイミングを組みます。その後に編集した場合はEveryGen AIの映像を再確認し、以前の音合わせを現在の結果と取り違えないようにしてください。

可能な範囲で、観察したEveryGen AIの不具合を一つずつ直し、以前の版を保存して、修正後に抜粋全体を比較します。接触するフレームを修正できても、すべての場面転換が正しいとは限りません。EveryGen AIの連続映像の別の箇所に、字幕の新たな重なりや、項目の順番の変化が生じていないかを見てください。

node music/export_timeline.cjs
"$PY" music/music.py

cat music/report.txt

node lab.mjs stills/athletes.png "p=sprint,hurdles,relay&n=8&beats=4"

LANGQ=ej node shot.mjs 24.8 63.2 104.9 153 --sheet
LANGQ=ej FPS=60 OUTDIR=out_ej node render.mjs video 2
OUTDIR=out_ej zsh ./mux.sh

node srt.cjs

2はワーカー数です。多重化処理はzshのスクリプトであり、汎用的なshではありません。音楽の余韻のため、終端を複製した二秒分が加わります。SRTに入るのはタイトルカードであり、発話の字幕ではありません。

エラー、音割れ、音の立ち上がりを確認します。観察した不具合には、次の指示を使います。

Correct the observed pose, overlap, or onset mismatch. Preserve source timing
unless a documented edit requires coordinated score changes. Keep the figure
layer masked away from labels. Regenerate affected checks and show real offsets.

5. 全項目と終わり方を確認する

EveryGen AIの引き渡しでは、書き出したファイルを開き直し、含まれるすべての動作とタイトルを確認します。予定した順序、人物表現の統一、読むために使える空間、意図のある終わり方を確かめてください。承認した書き出しを生成したEveryGen AIのプロジェクト版と、未解決の問題、外部で加えた音を保存します。

タイル状の終幕が項目全体の要約になるのは、各セルが何を表しているかを見分けられるときだけです。EveryGen AIの研究でもこの考え方を確認し、同じ細かさがどのレイアウトにも収まるとは考えないでください。要約が込み入って見えるなら、読めないほど小さなラベルに重要な情報を任せるよりも、EveryGen AIの終幕を単純にします。

技術的な出力確認と、内容上の承認を区別します。ファイルを正常にデコードできても、選手の動作、字幕の綴り、視覚的な優先順位は誤っているかもしれません。承認済みの制作指示を全編の再生と比較し、作者が報告した確認結果を自分の証拠として採用するのではなく、実際に確認した内容を記録してください。

選んだ抜粋、正確な文字の記録、承認版、最終書き出し、出典をまとめて引き渡します。そうすれば、別の編集者もポスター用の一フレームから推測することなく、意図した動作を特定して修正を続けられます。参考作品は研究資料として扱い、新しい制作物は、その実際の内容と完了した作業に即して説明してください。

OUT=../pictogram-motion.mp4
ffprobe -v error -count_frames -show_streams -show_format -of json "$OUT"
ffmpeg -v error -i "$OUT" -f null -

文書に記載された全体のレンダリングは、60 fpsで9,816フレームです。すべてのカテゴリー、タイトル、場面転換、音楽の終わりを確認してください。レンダラーのコンソールだけでは、エンコード成功を確実に認定できません。

作者の動画からの追加フレーム。ファン作品であることの明示を残してください。

編集可能なプロジェクトと確認記録を保存します。MITは大会のアイデンティティを対象にしません。スポーツ動画に明示された権利の除外事項では、主催者が所有する要素を特定し、ref/画像の再配布を禁止しています。フォントの表示事項を残し、別の制作物では大会固有のブランド表現を置き換えてください。