スクエニ×Mantra写植AI｜マンガ編集3000時間削減
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「マンガの吹き出しの文字って、誰がいつ入れているか知っていますか？」──実はマンガ編集部では年間3,000時間以上が「写植（しゃしょく）」と呼ばれる地味な作業に消えているのが現実です。2026年4月16日、スクウェア・エニックスとMantraが発表した「写植指定AI」は、このマンガ業界の裏方を丸ごと自動化する切り札。本記事では発表内容から日本の現場への影響までをやさしく解説します。
まずは事件の全体像から押さえましょう。2026年4月16日、スクウェア・エニックス（以下スクエニ）とMantra株式会社が「マンガ写植指定エンジン」の共同開発完了を発表しました。βテストが終わり、現在スクエニ社内で段階的な実運用がスタートしています。
発表は2026年4月16日11時、PR TIMES経由でプレスリリース配信。スクエニは「マンガ編集の現場ノウハウ」、Mantraは「画像認識・AI技術」を持ち寄る分担です。スクエニHDは2024年にすでにMantraへ出資しており、タッグを組んで2年越しで育ててきた成果が今回の発表にあたります。デジタルエンタメ領域で10年以上AI研究を積んできたスクエニと、マンガAI翻訳を本業とするMantraは相性抜群でした。
特筆すべきはβテストの結果です。計1,516ページを対象に編集者が使ってみたところ、全員が「今後も使い続けたい」と答えました。総合満足度73%、操作性評価60%で、β段階で継続意向100%は異例の高さ。「編集者にとってラーメン屋の替え玉くらい自然に追加注文したいツール」だった、と言い換えてもいいでしょう。
スクエニ社内では写植指定に年間3,000時間以上を費やしてきたとされています。1日8時間勤務で考えると、フルタイム編集者が約1.4人分、まるまる1年働く計算です。マンガの刊行点数が伸び続けるなか、編集者の負荷は限界寸前──ここに「機械が得意なルール作業」を渡す発想が今回のAIの核心です。
「写植」という言葉、初耳の人も多いはず。ここを押さえないとAI化のスゴさが伝わらないので、やさしく解説します。
写植は「写真植字（しゃしんしょくじ）」の略で、文字を写真の原理で紙や版下に印字する昔ながらの技術のこと。マンガ制作では、漫画家さんが手描きで書いたセリフを、単行本として出す前にデジタルフォントへ置き換える作業を指します。料理に例えるなら「食材の下ごしらえ」──目立たないけど全体の味を決める大事な工程です。
編集現場で写植は、ざっくり以下のステップで進みます。
一見シンプルですが、1作品あたり数百コマ分を手作業で繰り返すのが実情。人気作の月刊連載なら、1冊分の写植指定だけで数十時間かかるのも珍しくありません。
理由はシンプル。フォント選びは「センス」と「ルール」の両方が必要で、ミスると読者の没入感が崩れるからです。たとえば「ドォォン！」という効果音を明朝体で組んだら絶望的に迫力が消える。編集者は登場人物の感情・シーン・出版社のハウススタイルを頭に入れながらフォントを選び直しているため、作業量が膨れ上がるのです。
ではAIは具体的に何をしてくれるのでしょうか。ポイントは「編集者を置き換える」のではなく「下書きを先に用意してくれる新人アシスタント」という位置づけです。
AIはまず原稿画像から吹き出しを自動検出し、形のタイプ（丸・角・ギザギザ）を判定します。次に吹き出し内のセリフを文字認識し、文字数・行数・句読点の位置まで把握。「この吹き出しは叫び系で、文字が12文字、改行は3箇所」という情報を一瞬で取り出す仕組みです。
解析結果をもとに、AIは「ベースフォント候補」「級数（文字サイズ）」「縦書き／横書きの向き」「配置バランス」を提案します。級数は「吹き出しの大きさに合わせた最適な文字サイズ」をピンポイントで割り出すのが肝。プロの書体見本帳を丸ごと頭に入れた新人編集者が、先輩より先にたたき台を作ってくれるイメージです。
重要なのは「AIが決定権を握らない」こと。編集者向けのカスタマイズUIと写植プレビュー機能が搭載されており、最終的には人間が「このシーンはもうちょっとゴシック寄りに」と微調整する。AIは叩き台、人は仕上げ──寿司屋で言えばAIがシャリの量を量り、職人が最後にネタを握る分担です。絵柄の学習が不要なのも特徴で、新人漫画家の新作でもすぐ使える汎用性があります。
「マンガ×AI」と聞くと絵を描くAIをイメージしがち。でも写植指定AIはまったく別の戦場です。主要プレイヤーと並べて整理します。
AnifusionやDashtoon、KomikoAIなどは「ゼロから絵を生成」するツール。対して写植指定AIは「すでに描かれた原稿の仕上げ」に特化しています。前者は「料理をゼロから作るロボット」、後者は「盛り付け専門の達人」と考えれば違いがはっきり。プロの編集現場で使われる前提の商用品質が売りです。
Mantra社の本業はマンガの多言語翻訳AI「Mantra Engine」。今回の写植指定AIは、このMantra Engineの機能の一部として統合される予定です。翻訳AIは「海外向けに吹き出しの中身を入れ替える」、写植指定AIは「国内向けに最初の組版を固める」──どちらも「吹き出し×文字」を扱う姉妹ツールで、セットで使えば日本語版→英語版→韓国語版を一気通貫で量産できる未来が見えてきます。
国内では『少年ジャンプ＋』編集部と株式会社カヤックが開発したAIコマ割りアプリも話題。ストーリーとセリフを入力すると自動でコマを割ってくれる、アマチュア向けのツールです。写植指定AIは「プロの商用出版社の内部ツール」、ジャンプ＋のコマ割りAIは「一般読者の創作サポート」で、ターゲットが真逆。日本のマンガAI市場は「プロ向け」と「素人向け」に二極化しつつあるのが見えます。
発表の数字だけ見ても実感しにくいので、具体的なシーンで想像してみましょう。
新宿の編集部で週刊連載2本を担当するAさん。毎週月曜は徹夜で写植指定に追われ、作家との打ち合わせは後回しです。写植指定AIが導入されれば、フォント候補が自動で出るので検討時間は従来の3分の1。空いた時間で新人作家の発掘や海外展開プランに回せます。「AIに仕事を奪われる」のではなく「雑務から解放される」現場の典型例です。
自宅でWebマンガを連載中のBさん。出版社からは「写植指定もこちらでやって」とまる投げされるケースが増加しています。Mantra経由で写植指定AIが漫画家個人にも開放されれば、吹き出しデータを入れるだけで組版候補が出てくる。本来のネーム作業に集中でき、執筆ペースが上がる可能性があります。出版社の外注費を抑えるDXの主役になれる立ち位置です。
大阪の印刷会社で30年間、マンガ組版を担当してきたCさん。「AIに仕事を取られるのか」と最初は警戒していましたが、実際に触ってみるとAIが出す候補はまだ8割の完成度で、残りの2割は熟練者の判断が必要。「AIが叩き台、人がオーケストラの指揮者」というベストミックスは、職人の価値を高める方向に作用しそうです。共同印刷がすでにLETSでデジタル写植環境を整えているなど、業界全体でAI連携の下地は整いつつあります。
A. 現時点ではスクエニ社内向けの段階的導入にとどまります。今後はMantra Engineの一部機能として「マンガ業界全体への製品化を検討中」とされており、2026年後半〜2027年に外部提供が始まる可能性があります。料金は未発表ですが、Mantra Engineが既に複数の出版社へ有償提供されているため、SaaS（クラウド経由の有料サービス）型になると見られます。
A. あります。だからこそ編集者による最終レビュー工程が必須です。βテストの総合満足度73%・操作性60%という数字は、裏を返せば「3割弱は人が手直しする必要がある」ことを意味します。AIは「95点の完成度で仕上がりそうな下書き」を出す存在で、残り5点の「作品の魂」は人間が入れる仕組みです。
A. 学習しなくても動くように設計されているからです。プレスリリースでも「絵柄などの学習不要で実現」と明記されており、著作権や作家性への配慮が組み込まれているポイント。生成AIの著作権トラブルが社会問題化する中、「学習しないAI」は出版業界にとって大きな安心材料になります。
A. Mantra Engineの翻訳機能と組み合わせれば原理上は可能です。日本語の写植指定で得たメタデータ（吹き出しの形・サイズ・感情タグ）は多言語でも有効で、翻訳後の英語テキストも同じ吹き出しに収まるよう級数を自動調整できる将来像が描けます。日本マンガの海外輸出が一段と加速するでしょう。
A. 講談社・集英社・小学館などの大手出版社も社内AI導入を進めていますが、写植指定に特化した実用プロダクトの共同発表は今回が先行事例です。集英社の『ジャンプ＋』はコマ割りAI、KADOKAWAはライトノベルの挿絵AIなど、各社が狙う領域が違うのも面白いポイント。スクエニは「編集工程の自動化」で独自ポジションを取った形です。
A. 一次情報はMantra株式会社のプレスリリース（2026年4月16日付）とスクエニHDの発表資料。ITmedia AI+やファミ通、時事通信、ZDNET Japanが日本語メディアとして詳報しており、記事末尾の参考文献から直接たどれます。
AIは「絵を描く人の仕事を奪う敵」ではなく、「編集者や職人を裏方の雑務から解放し、本来のクリエイティブに集中させる相棒」として進化しています。スクエニ×Mantraの写植指定AIは、日本の出版業界にとって「AIとの上手な共存モデル」を示す象徴的な事例。あなたの仕事にも、今日から任せられる「写植」的な裏方作業がきっとあるはずです。
この記事は AI Friends からのクロスポストです。