2026年7月20日月曜日

切手展に行く

 Visiting a Stamp Exhibition


Despite the scorching heat, I visited the All-Japan Stamp Festival 2026 on July 20, 2026. I rarely came across stamps related to archaeology, so my "haul" was meager.


炎暑でしたが、2026.07.20全日本切手まつり2026に行きました。考古学切手に巡り会うことはほとんどなく、「戦果」はわずかでした。

1 全日本切手まつり2026


会場風景

広い会場の中央にパネル展示があり、四周に切手商ブースが並んでいます。

2 入手切手


入手切手の一部

めずらしい考古学切手に巡り会えるかもしれないとう希望はほとんど実現しませんでした。ある切手商ブースで未使用品外国切手どれでも30円コーナーで考古学切手を選んで50枚ほど購入しましたが、既に手元にあるものが多く、訪問記念として購入したものです。

これ以外に切手古書、パケットを納入しました。

3 うちわ


もらったうちわ

4 感想

切手展に足を運ぶのは子どものころ(小学年)以来の出来事で68年ぶりくらいのことです。次のような感想を持ちました。

・参加者が高齢者ばかりです。特に自分と同じような80代以上にみえる「よぼよぼ」老人が目立ちます。。女性はほとんどいません。。

・切手の商業価値がとても低いことを実感します。68年前の切手ブームの頃は投資的狂乱もあり、切手の商業価値は高かったような気がしますが、今、当時の高額商品の価格を見ると、現在金銭感覚でみて、値段が安く感じます。切手収集家が少なく、切手需要が少ないことが原因だと推察します。

・ある切手商の30円コーナーのストックブック40冊ほどを全部見て、68年前に購入した切手(グレースケリー結婚記念など)とか、よく見かけたけれど結局こづかいがなく購入出来なかった切手(サンマリノ発行切手など)が多数あり、懐かしさがこみ上げてきます。この40冊の外国切手未使用品は70年前から売れ残った切手セットであることを実感しました。

・考古とか、遺跡とか、遺物とかのキーワードで切手を整理している切手商は皆無のようです。


2026年7月19日日曜日

考古学用途を意識したBlender専用AIアシスタントの開発

 Development of a Blender-Specific AI Assistant Tailored for Archaeology


I have been working on developing a Blender-specific AI assistant designed for archaeological applications, and the project is nearing the completion of Version 3.0. What began as a casual idea to run ChatGPT directly within Blender has evolved into the development of a full-scale AI assistant dedicated to the software. ChatGPT maximizes Blender's capabilities, far surpassing what I could achieve on my own—exceeding my individual capacity by dozens of times.


考古学用途を意識したBlender専用AIアシスタントの開発に取組み、Ver.3.0完成に近づいています。Blenderの上でChatGPTを直接動かしたいという軽い気持からスタートして、本格的なBlender専用AIアシスタント開発になっています。ChatGPTがBlender能力を最大限引き出します。これは個人(自分)の能力を何十倍も凌駕します。

1 ChatGPTのBlenderアドオン化

2026.01.22にChatGPTそのものをBlenderのアドオンにしました。この試みが考古学用途を意識したBlender専用AIアシスタント開発の端緒です。

2026.01.22記事「ChatGPTそのものをBlenderのアドオンにする

Blender操作は全てBlenderPythonスクリプトで記述できるので、このアドオンは所望するBlender操作のBlenderPythonスクリプト作成装置として位置付けたものです。

2 考古学用途を意識したBlender専用AIアシスタントの開発

BlenderアドオンにしたChatGPTの使い勝手を改良していく中で、その実用性が確かめられ、それによりなお一層の使い勝手改善、機能付加が加えられました。

Blender Python、Material Nodes、Geometry Nodes、Simulation Nodes、Point Cloud、Archaeology Workflowを自然言語で扱える研究支援環境を一つ一つ構築しました。

また、Claude Blender MCPとの比較を行い、わが方に歩があることも確認しました。

この改善活動の中で、単に1回限定のBlenderPythonスクリプト作成を行うのではなく、最初に祖型(プロトタイプ)作成を行い、次にその修正や機能付加を行い、さらにその結果に対して修正や機能付加を行い、このようなChatGPTと人のやりとりで物事を進める方がはるかに実用的で高度な作品(機能)ができることが判りました。そこで、単純なBlenderアドオンをつくるのではなく、Blender操作をアシスタントするAIをつくることが目標になり、現在に至っています。この開発作業はChatGPTと自分との共同作業となっています。

3 最近の開発作業

考古学用途を意識したBlender専用AIアシスタント(BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版)は現在、Ver.3.0の完成目前に到達しています。

Ver.3.0の完成条件は次の通りです。

Ver.3.0 完成条件

① Blender Chat UI

安定したチャットUI

会話履歴

New Task / Repair Last の文脈管理

② Python生成品質

Blender 4.4.3向けシステムプロンプト

Data API優先

bpy.ops 使用時のContext配慮

実行前チェック(Object Modeなど)

③ GPT Memo

「何を作ろうとしているか」

「どのようなノード構成を考えているか」

「修正方針」

④ Prototype Generation(祖型生成)

最初から完成品を目指さない

修正しやすい骨組みを生成する

4 考古学用途を意識したBlender専用AIアシスタントの利用イメージ


考古学用途を意識したBlender専用AIアシスタントの利用イメージ


埴輪「ひげの武人」(千葉市人形塚古墳出土)

 Haniwa "Bearded Warrior" (Excavated from the Ningyozuka Kofun, Chiba City)


I viewed the Haniwa "Bearded Warrior" (excavated from the Ningyozuka Kofun in Chiba City). It is on display right at the entrance of the Morimiya Annex of the Chiba Prefecture Cultural Properties Division, a place I was visiting for an unrelated matter. Seeing it reminded me of the time I was deeply engrossed in studying the Ningyozuka Kofun.


埴輪「ひげの武人」(千葉市人形塚古墳出土)を観覧しました。別件で訪れた千葉県文化財課森宮分室入口正面に展示されています。過去に、人形塚古墳学習に熱中したことを思い出しました。

1 埴輪「ひげの武人」(千葉市人形塚古墳出土)


埴輪「ひげの武人」(千葉市人形塚古墳出土)


埴輪「ひげの武人」(千葉市人形塚古墳出土)

埴輪「ひげの武人」(千葉市人形塚古墳出土)を観覧しました。別件で訪れた千葉県文化財課森宮分室入口正面に展示されています。

ガラスケースに外光反射が著しく、3Dモデル作成用撮影は諦めました。

2 思い出

この展示を見て、人形塚古墳に関する過去の熱中学習を思い出しました。

2024.12.19記事「千葉市人形塚古墳地割線の意味解明学習のまとめ」など多数

有吉北貝塚北斜面貝層の剥取断面発掘時写真の入手

 Acquisition of Photographs Showing the Excavated Profile of the Shell Layer on the Northern Slope of the Ariyoshi-Kita Shell Midden


I have obtained—through the proper procedures—photographs taken during the excavation of the shell layer profile on the northern slope of the Ariyoshi-Kita Shell Midden. As the close-up shots reveal the orientation of the unearthed shells, they serve as valuable reference material for fabric analysis of the excavated profile.


有吉北貝塚北斜面貝層の剥取断面発掘時写真を手続きを経て入手しました。近景撮影写真からは貝殻出土姿勢も読み取ることがでますので、発掘断面を対象としたファブリック分析の参考資料として役立ちます。

1 有吉北貝塚北斜面貝層の剥取断面等の発掘時撮影写真の入手

有吉北貝塚北斜面貝層の剥取断面等の発掘時撮影ブローニー写真48枚画像を手続きを経て入手しました。


剥取断面遠景写真

この遠景アングルの写真は発掘調査報告書に掲載されています。


剥取断面近景写真


剥取断面近景写真(拡大)

剥取断面近景写真(拡大)では貝殻出土姿勢を確認することができます。この資料は現在進めている貝層ファブリック分析の有力な参考資料となります。

剥取断面以外にも貝殻出土姿勢を確認できる写真を入手しました。

なお、剥取断面近景写真は貝層ファブリック分析に役立つばかりだけでなく、剥取断面そのものの特性を知る上でも重要な参考資料となります。剥取断面では純貝層と土層はほぼそのまま表現されていますが、貝殻と土が混ざった層では土が抜け、貝殻のみが残存したような状況が生まれています。混土貝層とか混貝土層と表現される貝層の正確なイメージが剥取断面に表現されていない部分があります。この剥取断面特性(技術的特性)を理解し、剥取断面現物検討を補正する上で、今回入手写真は有用です。

2 メモ

今回作業ではブローニー写真を持ち込んだスキャナー(GT-X980)でスキャンしました。


作業風景

なお、北斜面貝層で撮影した膨大な写真(35㎜、スライド)を全て閲覧確認しました。35㎜写真、スライド写真には貝殻出土姿勢を確認できる精度のものはありませんでした。写真には有吉北貝塚北斜面貝層研究に有用な情報が多く、全てスキャンする申請も1度考えました。しかし、資源(時間)利用効率化の観点から泣く泣く止めました。将来、資源(時間)が豊かになれば、全写真スキャンにチャレンジすることにします。


2026年7月18日土曜日

自然言語によるgeometry nodes生成における誤字の致命的影響の回避

 Avoiding the Critical Impact of Typos in Natural Language-Based Geometry Nodes Generation


I have successfully enabled the AI ​​assistant for Blender currently under development (the "BlenderChatGPTUI" add-on) to avoid the critical impact of typos when generating Geometry Nodes from natural language. This represents a groundbreaking improvement.


開発中のBlender専用AIアシスタント(BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版)で、自然言語によるgeometry nodes生成における誤字の致命的影響を回避出来るようになりました。画期的改良です。

この記事は2026.07.11記事「自然言語によるgeometry nodes生成における誤字の致命的影響」のつづきです。

1 誤字を含むプロンプトによるgeometry nodes生成

●Blender専用AIアシスタントバージョン:Ver.3.0g-1

●プロンプト:新しくオブジェクトを作って、ジオメトリノードで、シミュレーションノードを使ったパーティクルをくくってください。

…………………

誤 くくって

正 つくって

●ChatGPTの作業方針:新規に空メッシュオブジェクトを作成し、Geometry Nodes内に「初期粒子生成 → Simulation Zoneで速度更新・位置移動 → 点に小球をインスタンス化」の流れを組みます。  

前提として、今回は「フレーム1で粒子を一括発生させ、タイムライン再生で動く簡易パーティクル祖型」として作ります。連続発生、寿命削除、衝突、風、障害物回避などは次の改良候補です。  

既存シーンは削除せず、新しいコレクション・オブジェクト・ノードグループだけを追加します。


geometry nodes作成結果(Blender画面)

●結果:geometry nodesにエラーはなく、シミュレーションオブジェクトが生成され、粒子は下方に落下します。誤字の影響が回避されています。

2 前バージョンの例 誤字を含むプロンプトによるgeometry nodes生成

●Blender専用AIアシスタントバージョン:Ver.3.0f

●プロンプト:新しくオブジェクトを作って、ジオメトリノードで、シミュレーションノードを使ったパーティクルをくくってください。

…………………

誤 くくって

正 つくって

●ChatGPTの作業方針:新規の点群メッシュオブジェクトを作成し、Geometry Nodes モディファイア内に Simulation Input / Simulation Output を配置して、毎フレーム点が上昇する簡易パーティクル表現を構築します。再生するとシミュレーションキャッシュにより粒子が動きます。


geometry nodes作成結果(Blender画面)

●結果:geometry nodesが2つに分かれていて、geometry nodesが成立していません。その片方ではラインの接続が間違っていてエラーが出ています。シミュレーションオブジェクトはできていません。誤字が致命的影響を及ぼしています。

3 誤字に関する改良点

Blender専用AIアシスタントVer.3.0fからVer.3.0g-1へのバージョンアップで多数の改良を行いましたが、その中に次の項目を含めました。

●System Prompに次の内容を追加

「日本語の明らかな誤字や音声認識ミスを文脈から補正」

この改良は劇的効果を持ちました。これまで致命傷と考えていた単純な誤字・脱字の害が大幅に軽減しました。


2026年7月15日水曜日

技術メモ モニターに表示されている画像からのOCR Windows+Shift+T

 Tech Memo: OCR for On-Screen Images (Windows + Shift + T)


I discovered a Windows 11 keyboard shortcut (Windows + Shift + T) that allows for text extraction (OCR) from images displayed on the monitor—such as images on a webpage or text from unexpected error messages—and I have found it incredibly useful.


モニターに表示されている画像(web画面内の画像など)の中の文字テキストの抽出(OCR)や、突然表示されるエラー表示のテキスト抽出ができるWindows11ショートカットキー(Windows+Shift+T)があることを知り、大変便利に使いだしました。

1 Windows+Shift+T


使用例(Windows画面切手画像の文字のOCR)

結果

…………………

UNESCO


Patrimoine mondial 1997

…………………


使用例(エラー表示、Blender)

結果

…………………

レポート:エラー


×


Python: Traceback (most recent call last):

File "G:\パソコンとソフト\ChatGPT\20260625Blenderアドオン改良\UI版バージョン3開発\k9rtest22.blend\gpt_generated.py", line 54, in <module>

File "G:\パソコンとソフト\ChatGPT\20260625Blenderアドオン改良\UI版バージョン3開発\k9rtest22.blend\gpt_generated.py",line 7,in clear_scene

NameError: name 'bpy' is not defined

…………………

Windows+Shift+Tはとても便利です。PrintScreenキーからこの機能を利用することもできます。

参考サイト【Windows標準OCR】窓キー + Shift + T キー押してますか?

2 関連Windows11機能 Windows+V

クリップボード履歴活用ショートカットキーWindows+Vも便利です。過去のCtrl+Cでクリップボードに記憶した情報を最大25まで遡って閲覧して、再利用できます。なおテキスト・画像混載です。


Windows+V画面

参考サイト【Windows】窓キー+V、押してますか?

3 メモ

参考サイトは定期的メール「Qiita[キータ] <info@qiita.com>」の「先週いいねが多かった投稿ベスト20」からみつけたものです。「Qiita[キータ] <info@qiita.com>」というメールがどうして届くようになったのか記憶をたぐることができませんが、「先週いいねが多かった投稿ベスト20」は役立つ情報が多いです。

クリップボード履歴活用ショートカットキーWindows+Vと同じような機能をMS-DOS時代のVZエディターで利用していた記憶があります。大変便利だったのですが、Windows時代になりいつのまにか忘れていました。


2026年7月13日月曜日

自然言語でのBlender geometry nodes生成→3Dモデル生成 自作Blenderアドオンの使い勝手 その6

 Generating Blender Geometry Nodes and 3D Models from Natural Language: Usability of My Custom Blender Add-on (Part 6)


As the final test for my custom Blender add-on, I evaluated the process of generating Geometry Nodes and 3D models based on prompts provided by ChatGPT. The results were successful in terms of practicality for 8 out of the 9 tasks. The significance of this add-on is shifting: it is evolving from a mere "Python generation system for creating finished 3D models via natural language" into a tool that facilitates a workflow of "creating a prototype from natural language, followed by iterative rounds of modification and refinement until the final product is achieved."


自作Blenderアドオン開発テストの最終番として、ChatGPTからいただいたお題でgeometry nodes生成→3Dモデル生成をテストしました。9問中8問で実用性合格です。このアドオンの意義は単なる「自然言語による3D完成品作りのためのPython生成システム」から、「自然言語による祖型作成→修正改変→修正改変→修正改変→完成品プロセス」のためのツールに変化しています。

この記事は2026.07.12記事「感動 自然言語での「風で揺れる草原」生成 自作Blenderアドオンの使い勝手 その5」の続きです。

1 事例1 Scatter

事例1は2026.07.12記事「感動 自然言語での「風で揺れる草原」生成 自作Blenderアドオンの使い勝手 その5」で説明した内容です。

2 事例2 道路生成

●プロンプト:Bezier Curveを追加してください。Geometry Nodesで道路を生成してください。道路幅は4m。カーブに沿って道路が作られるようにしてください。カーブを編集すると道路形状も更新されるようにしてください。

●ChatGPTの作業方針:Blender unit = 1m として、編集可能な Bezier Curve を追加し、そのカーブに Geometry Nodes モディファイアを設定します。Geometry Nodes 内で幅4mのプロファイル線を Curve to Mesh でカーブに沿わせ、カーブ編集時に道路メッシュが自動更新される構成です。


2.jpg(Blender画面)

3 事例3 フェンス生成

●プロンプト:Bezier Curveを追加してください。Geometry Nodesで木製フェンスを作ってください。柱は2m間隔。柱の間に横板を3枚配置してください。カーブを編集するとフェンスも変化してください。

●ChatGPTの作業方針:新規作業として、Bezier Curveオブジェクトを作成し、そのカーブ入力を使うGeometry Nodesモディファイアを追加します。柱はカーブに沿って約2m間隔で生成し、横板は3段の連続した木製板としてカーブに追従します。カーブの制御点を編集すると、Geometry Nodesによりフェンス形状も更新されます。


3.jpg(Blender画面)

4 事例4 ランダム岩場

●プロンプト:Plane上に大小様々な岩をランダム配置してください。Geometry Nodesだけで生成してください。岩はIcosphereを変形して作成してください。岩同士は重ならないようにしてください。

●ChatGPT作業方針:新規スクリプトとして作成しました。PlaneにGeometry Nodesモディファイアを追加し、Plane面上にPoisson Disk分布で点を生成して、Icosphere由来の岩メッシュをインスタンス化・ランダム拡縮・回転・ノイズ変形します。岩の最大半径より十分大きい最小点間距離を設定して、岩同士が重ならない安全な配置にしています。

●エラーが出て送信:Python: Traceback (most recent call last):  File "G:\パソコンとソフト\ChatGPT\20260625Blenderアドオン改良\UI版バージョン3開発\k9rtest14.blend\gpt_generated.py", line 234, in <module>  File "G:\パソコンとソフト\ChatGPT\20260625Blenderアドオン改良\UI版バージョン3開発\k9rtest14.blend\gpt_generated.py", line 38, in set_socket_default  File "G:\パソコンとソフト\ChatGPT\20260625Blenderアドオン改良\UI版バージョン3開発\k9rtest14.blend\gpt_generated.py", line 28, in get_socketTypeError: 'int' object is not iterable

●ChatGPTの作業方針:前回エラーは、ソケット取得関数が整数指定を想定しておらず、`int`を反復処理しようとして発生していました。今回はソケット名・複数名・インデックス指定のすべてに対応する安全な関数に修正し、Geometry Nodes全体を再構築する完全スクリプトとして出力します。Plane上にPoisson Diskで点を配置し、Icosphereをノイズ変形した岩をランダムスケール・ランダム回転でインスタンス化します。

●特記事項:Random Rock Scale X、Y、ZがCombine Non Uniform ScaleのXYZにつながれていなかったので、手作業でラインをつなぎ完成品となる。


4.jpg(Blender画面)

5 事例5 成長する木

●プロンプト:Geometry Nodesで樹木を作成してください。幹から枝が分岐し、枝からさらに枝が分岐するようにしてください。乱数で自然な形状にしてください。

●ChatGPTの作業方針:ランダムな再帰分岐で「幹→枝→小枝」を作る曲線スケルトンを生成し、それをGeometry Nodesの「Curve to Mesh」で太さ付きの木として表示するスクリプトです。枝先には簡易的な葉メッシュも追加します。毎回少し違う自然な形になります。


5.jpg(Blender画面)

6 事例6 縄文土器片ランダム配置

●プロンプト:Plane上に縄文土器片を500個ランダム配置してください。Geometry Nodesで作成してください。大きさはランダム。回転もランダム。重なりは少なくしてください。密集する場所と疎らな場所を自然に作ってください。

●ChatGPTの作業方針:Plane上に500個の縄文土器片を配置します。配置点・サイズ・回転・種類番号はPythonで安全に生成し、Geometry Nodesでは点群オブジェクト上に土器片プロトタイプのコレクションをインスタンス化します。重なりを減らすため簡易Poisson風の距離チェックを行い、クラスター中心を混ぜて密集・疎らの自然な分布を作ります。

●エラー送信:縄文土器片が一カ所に塔のように積み上がっています。縄文土器片をPlaneの上に平面的に配置して、密集とまばらを作ってください。

●ChatGPTの作業方針:前回の「一カ所に塔のように積み上がる」原因を避けるため、500個分の配置点をXY平面上の点メッシュとして明示的に作り、各点にスケール・Z回転・プロトタイプ番号属性を持たせました。Geometry Nodesではその点に対して土器片プロトタイプのコレクションを「Separate Children / Pick Instance」で平面的にインスタンス化します。密集と疎らはクラスタ分布+距離チェックで生成し、重なりを抑えています。

●特記事項:点が小範囲で立体的に分布するものになり、結局望む3Dモデルは出来なかった。別に2回トライしたが、いずれも使える結果にならなかった。「密集する場所と疎らな場所を自然に作ってください。」という言葉の意味をChatGPTが誤解している可能性を感じる。


6.jpg(Blender画面)

7 事例7 貝層

●プロンプト:Geometry Nodesで貝層を作成してください。Plane上に二枚貝をランダム配置してください。一定方向にやや配向してください。層厚30cm程度。部分的に密度を変えてください。

ChatGPTの作業方針:Blender 4.4.3でそのまま実行できる新規スクリプトです。Plane上に、30cm程度の層厚を持つ貝層ボリュームを作り、二枚貝形状をランダム配置します。配向は一定方向へ弱く揃え、密度は高密度・低密度パッチで部分的に変化させています。対象PlaneにはGeometry Nodesコントローラ用モディファイアも付与します。


7.jpg(Blender画面)

8 事例8 石器散布

●プロンプト:Plane上に石器を100個散布してください。谷状に密集するようにしてください。Geometry Nodesで作成してください。

●ChatGPTの作業方針:Geometry NodesモディファイアをPlaneに作成し、別途用意した100頂点のポイントメッシュを参照して石器コレクションをインスタンス散布します。ポイントは蛇行する谷筋に沿って生成しているため、Plane上で谷状に密集します。石器は複数の低ポリゴン石器メッシュを作成し、Geometry Nodes側でランダムに選択・回転・スケールします。


8.jpg(Blender画面)

9 事例9 樹木林

●プロンプト:Plane上に樹木を配置してください。林縁では密度を低くしてください。中央部は密度を高くしてください。

●ChatGPTの作業方針:XY平面上の「Plane」を対象にし、存在しない場合は新規作成します。中央ほど採用確率を高く、外周ほど低くするリジェクションサンプリングで樹木を配置し、林縁の密度を低くしています。既存オブジェクトは削除せず、前回生成した同名コレクションのみ作り直します。

●特記事項:プロンプトにgeometry nodesをふくんでいないので、geometry nodesが使われないで、3Dモデルが生成した。


9.jpg(Blender画面)

10 メモ

10-1 結果

プロンプトからそのままgeometry nodes→3Dモデルができたもの。6件(2、3、5、7、8、9)

軽微な手作業追加でgeometry nodes→3Dモデルができたもの。1件(1)

エラーがでたが、エラー克服してgeometry nodes→3Dモデルができたもの。1件(4)

3Dモデルが出来なかったもの。1件(6)

10-2 評価

出来上がったものが望み通りとはかぎらないが、予想以上の好成績といえる。BlenderChatGPTUI版のgeometry nodes生成能力は素晴らしいもので、十分に実用的であるといえる。この能力をいかに引き出すプロンプトを用意するかというユーザーサイドの能力向上が求められる。またgeometry nodesを思い通りに改変して行く上で、ユーザーにgeometry nodes組み立て技術の基礎が求められる。

3Dモデルが出来なかったものは「いい線まで」行っていて、プロンプトを適切に改変するなど、じっくりユーザーが取組めば完成できる可能性を感じる。今後プロンプトを「祖型生成+対話的改良」のプロセスに区切って、試したい。

10-3 感想

このアドオンの意義は単なる「自然言語による3D完成品作りのためのPython生成システム」から、「自然言語による祖型作成→修正改変→修正改変→修正改変→完成品プロセス」のためのツールに変化している。

ChatGPT(web版)と私とのBlenderアドオン開発に関する考え方の調子が合ってきている。


2026年7月12日日曜日

感動 自然言語での「風で揺れる草原」生成 自作Blenderアドオンの使い勝手 その5

 An Impressive Result: Generating a "Wind-Swaying Grassland" via Natural Language – Usability of My Custom Blender Add-on (Part 5)


I successfully created a "wind-swaying grassland" object using Geometry Nodes based on a natural language prompt. It was a truly impressive experience. This confirmed that my custom Blender add-on is effectively leveraging ChatGPT's capabilities. It turns out my initial assumption—that ChatGPT might struggle with Geometry Nodes—was incorrect.


自然言語で、geometry nodesで「風に揺れる草原」オブジェクトを作成しました。感動を覚えます。自作Blenderアドオンが十分にChatGPT機能を発揮していることを確認しました。ChatGPTがgeometry nodesに弱いのではないかという自分の見立ては間違っていたようです。

この記事は2026.07.10記事「自然言語による3Dシミュレーション作成 自作Blenderアドオンの使い勝手 その4」の続きです。

1 自然言語での「風で揺れる草原」生成

●利用システム:自作BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版(gpt-5.5)

●プロンプト:新しいPlaneを作成し、Geometry Nodesで草原を作ってください。Plane上に2000本程度の草をランダム配置してください。草はカーブではなくメッシュで作成してください。高さはランダムにしてください。風で少し揺れるようにしてください。

●ChatGPTの作業方針:新規Planeを作成し、Geometry Nodesモディファイアで2000点をランダム生成して、メッシュ製の草ブレードをインスタンス配置します。高さ・向き・位置をランダム化し、Scene Timeを使ったSet Positionで草の先端ほど少し揺れる風表現を入れています。


「風で揺れる草原」生成結果(Blender画面)


自然言語による「風で揺れる草原」生成動画

●注記:生成したgeometry nodesは風で揺れるノードが本流につながっていなかったので、ライン1本を手作業で追加しました。それにより風で揺れるオブジェクトが完成しました。

2 メモ

geometry nodesでライン1本足りなかったという不備はあるものの、自然言語でgeometry nodesで「風に揺れる草原」がほぼ完璧に生成されました。感動です。恥ずかしいながら、自分は手作業で「風に揺れる草原」geometry nodesを組み立てる能力はありません。

このお題はChatGPT(web版)につくってもらったものです。

AIが、

* Distribute Points

* Instance

* Random Value

* Rotation

* Scale

を理解しているか調べる課題です。

自作Blenderアドオンが十分にChatGPT機能を発揮していることを確認しました。ChatGPTがgeometry nodesに弱いのではないかという自分の見立ては間違っていたようです。

3 説明(自然言語でオブジェクトが生成する仕組み)

Blenderアドオン(人がプロンプト(自然言語)入力)-OpenAI(プロンプト解析、作業方針とPythonスクリプト生成)-Blenderアドオン(作業方針とPythonスクリプト生成表示)-人(Blenderアドオンで、作業方針とPythonスクリプト確認、Pythonを走らせる指示)-パソコン内Blender(Pythonスクリプトに基づきオブジェクト生成)


2026年7月11日土曜日

自然言語によるgeometry nodes生成における誤字の致命的影響

 The Critical Impact of Typos When Generating Geometry Nodes via Natural Language


While using my custom Blender add-on, "BlenderChatGPTUI," to write prompts for creating simulation models with Geometry Nodes, I discovered that typos can have a critical impact on the outcome. While this is perhaps an obvious conclusion, the experience of making such a mistake during the testing phase of my add-on proved to be extremely valuable.


自作BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版で、自然言語でシミュレーションモデルをgeometry nodesで作成するプロンプトを書いたところ、誤字を含むと致命的影響が出ることを体験しました。当然と言えば当然の帰結です。自作アドオンのテスト段階でミスを犯した体験はとても有用な出来事となりました。

1 誤字を含むプロンプトによるgeometry nodes生成

●プロンプト:新しくオブジェクトを作って、ジオメトリノードで、シミュレーションノードを使ったパーティクルをくくってください。

誤 くくって

正 つくって

●ChatGPTの作業方針:新規の点群メッシュオブジェクトを作成し、Geometry Nodes モディファイア内に Simulation Input / Simulation Output を配置して、毎フレーム点が上昇する簡易パーティクル表現を構築します。再生するとシミュレーションキャッシュにより粒子が動きます。


geometry nodes作成結果(Blender画面)

geometry nodesが2つに分かれていて、geometry nodesが成立していません。その片方ではラインの接続が間違っていてエラーが出ています。シミュレーションオブジェクトはできていません。

2 誤字を含まないプロンプトによるgeometry nodes生成

●プロンプト:新しくオブジェクトを作って、ジオメトリノードで、シミュレーションノードを使ったパーティクルをつくってください。

●ChatGPTの作業方針:新規オブジェクトを作成し、Geometry Nodesモディファイア内にSimulation Input / Simulation Outputを含む簡単なパーティクルシミュレーションを構築します。タイムラインを再生すると、ランダム配置された粒子が毎フレーム下方向へ移動します。


geometry nodes作成結果(Blender画面)

geometry nodesにエラーはなく、シミュレーションオブジェクトが生成され、粒子は下方に落下します。

3 誤字の致命的影響を確認

自作BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版で、自然言語でシミュレーションモデルをgeometry nodesで作成するプロンプトを書いたところ、誤字を含むと致命的影響が出ることを体験しました。当然と言えば当然の帰結です。自作アドオンのテスト段階でミスを犯した体験はとても有用な出来事となりました。


2026年7月10日金曜日

自然言語による3Dシミュレーション作成 自作Blenderアドオンの使い勝手 その4

 Creating 3D Simulations via Natural Language: Usability of a Custom Blender Add-on – Part 4


I created a 3D particle simulation in Blender using Geometry Nodes driven by natural language. The very fact that a 3D simulation can be realized by constructing Geometry Nodes through natural language is astonishing.


自然言語により、Blender geometry nodesで粒子の3Dシミュレーションを作成しました。自然言語でgeometry nodesが組まれ、3Dシミュレーションが実現すること自体が驚きです。

この記事は2026.07.08記事「自然言語によるBlenderマテリアル設定 自作Blenderアドオンの使い勝手 その3」の続きです。

1 3Dシミュレーション作成例 1

●プロンプト:新しくオブジェクトを作って、ジオメトリノードで、シミュレーションノードを使ったパーティクルをつくってください。

●ChatGPTの作業方針

新規オブジェクトを作成し、Geometry Nodesモディファイア内にSimulation Input / Simulation Outputを含む簡単なパーティクルシミュレーションを構築します。タイムラインを再生すると、ランダム配置された粒子が毎フレーム下方向へ移動します。


シミュレーション作成結果(Blender画面)


シミュレーション動画

このプロンプトは次のめねがさんYouTube動画(【Claude】AIがBlenderを操作! どこまで出来るかクリエイターが検証してみた & 使い方を徹底解説!【革命】)におけるClaude Blender MCPによる3Dシミュレーション作成事例と比較するために、同じプロンプトを利用させていただきました。


めねがさんYouTube動画における3Dシミュレーション作成事例

geometry nodesにより3Dシミュレーションを作成する技術が自分にないので詳細はわかりませんが、素人見で、この例ではBlenderChatGPTUI版よりClaude Blender MCPの方が質が少しだけ高い結果になっているように見えます。

2 3Dシミュレーション作成例 2

●プロンプト:新しくオブジェクトを作って、ジオメトリノードで、シミュレーションノードを使って、粒子が上方四方に飛び出して落下するパーティクルシミュレーションをつくってください。

●ChatGPTの作業方針:新規オブジェクトにジオメトリノードモディファイアを作成し、Simulation Input / Simulation Output ノードを含むノードツリーをPythonで構築します。粒子は点として生成され、初期速度で上方・四方へ飛び出し、シミュレーション内で重力により落下します。実行後はタイムラインを1フレーム目から再生してください。


シミュレーション作成結果(Blender画面)


シミュレーション動画

3 メモ

自然言語でgeometry nodesが組まれ、3Dシミュレーションが実現すること自体が驚きです。自分が望むシミュレーションの祖型を自然言語でつくることができるのか、できるとしたらどのようなステップを踏むのか、今後の課題です。