制作ノート

リファレンスを​演出する​Part 4

脚本を​完成させ、​二人の​チームで​8月31日までに​短編を​仕上げる。​AI時代に​こそ必要な​ペーシング、​文章、​描画の​基礎を​記録します。

リファレンスを​演出する​Part 3

短編の​企画、​キャラクター設計、​空間設計、​手描き絵コンテ、​制作検証、​最初の​完成映像までを​たどる​制作記録。

リファレンスを​演出する​Part 2

5秒の​1カットを​7回検証し、​ミリ秒単位で​選んだ​キーから、​疎な仕上げリファレンス構成へ​整理した​制作記録。

リファレンスを​演出する​Part 1

同じ​15秒の​シーンに​対し、​ショット設計、​キャラクター資料、​タイミングの​入力方​法を​変えた​6つの​演出検証。

絵コンテ制作中：​脚本のメモから​CTへ↗

『秒速5リクエスト』​長編映画脚本完成：​人間が考え、​エージェントが​実行する↗

大規模な​社内文書を​扱うRAG

Google Cloudと​Generali Italiaの​講演を​もとに、​検索と​回答を​6段階で​評価した​エンタープライズRAGの​検証過程を​整理します。

MLOps入門 第3回：​小さなステップで​実装する

1冊の​Jupyter Notebookから​本番MLシステムへ。​ML、​開発、​運用を​横断しながら、​小さく​検証可能な​変更を​積み重ねる​移行例です。

MLOps入門：​なぜ必要なのか​（2/3）

架​空の​食品分類チームを​例に、​実験、​リリース、​監視、​プロダクト開発を​共通の​運用設計で​支える​必要性を​整理します。

MLOps入門 Part 1：​モデルを​本番環境へ​つなぐ

機械学習モデルの​本番化を、​研究から​サービス提供と​監視までを​つなぐ​ML、​DEV、​PRODの​3フェーズで​整理します。

Vertex AI ​Notebooksと​VSCode SSH​プラグインを使った​ローカルVSCodeからの​クラウドGPU開発

ローカル環境に​GPUが​あるような​感覚で、​深層学習モデルの​開発や​推論テストを​高速に​行う​ための​手順です。

Azure Kubernetes Service (AKS) + ​nginx-ingressで​固定IPを使う

GKEでの​経験を​もとに、​AKS上の​nginx-ingressへ​固定IPを​設定する​短い​手順を​まとめます。

プログラミングを​描く​アニメシリーズへの​挑戦

仕事の​合間に​『Venture』の​パイロットを​完成させ、​テレビ放送と​映画祭を​経て、​作品だけでは​企画が​動かない​ことを​知った​2020年の​制作記録。