OSU!のAIマッピング「Mapperatorinator」とは？使い方・特徴を徹底解説

osu!でビートマップを作ったことがある人なら、「リズム取りが難しい…」「1曲作るのに何十時間もかかる…」そんな悩みを一度は感じたことがあるはずです。

しかし今、osu!マッピングに革命が起きています。

最新のAIツール 「Mapperatorinator」 を使えば、音源をアップロードするだけでヒットオブジェクト、タイミング、SV、Kiai、果てはスタイル再現まで自動生成できてしまう時代が到来しました。

従来の「手作業でコツコツ作る」マッピングから、AIで下書きを作り、人間が仕上げるという新しい制作スタイルへ。

この記事では、Mapperatorinatorとは何か？どんな機能があるのか？実際の使い方や生成手順は？AIマップを使う上で知っておくべき注意点は？といったポイントを、初心者にもわかりやすくまとめて解説していきます。

AIを正しく使えば、「作図の負担を減らしながら、自分らしい譜面を作りたい」という願いを叶える、強力な味方になります。

Mapperatorinatorとは？機能・特徴をざっくり解説

osu!の世界に、ついに本格AIマッピングがやってきました。

Mapperatorinator（マッパレータレータ）は、spectrogram（音声の周波数データ）をもとにosu!全モードのビートマップを自動生成する強力なAIツールです。

開発には約2500時間のGPU計算が費やされており、既存のosuT5・osu-diffusionをベースにしつつ、より高精度でRankable品質に近い譜面生成を目指して設計された次世代モデルでもあります。

ここでは、Mapperatorinatorの主要な特徴をわかりやすく紹介します。

Mapperatorinatorは、standard / taiko / catch / maniaのすべてに対応。

しかもただノーツを置くだけではなく、以下の要素を自動生成できます。

Mapperatorinatorが他のAIマッパーと違う点は、「Rankable（ランキング入り可能な水準）を目指している」ところです。

生成された譜面はそのままではRankableではありませんが、スナップ精度、リズム整合性、パターンの一貫性などが非常に高く、人間が修正すれば十分Rankedマップに近づけるレベルの品質です。

ユニークなのが、mapper_idを指定すると、そのマッパーの作風を模倣できる機能。

AR8の丁寧な配置や有名マッパー風の構造・リズム感をAIが寄せてくるため、「◯◯風のマップを作りたい」というときに非常に便利です。

Mapperatorinatorは、下のようなスタイルタグを設定できます。

さらにnegative descriptors（使わない特徴）も指定できるため、「ジャンプ多めだけど、テクニカルは控えめ」といった微調整まで可能です。

高機能設定により、部分的なAI補助マッピングもできます。

特に「add_to_beatmap」は便利で、人間が作った序盤に合わせて、中盤だけAIに作らせるといった使い方もできます。

AIマッピングで最も難しい問題の一つが「正確なタイミング」。

Mapperatorinatorは、通常のタイミング生成（高速）とsuper timing（超高精度）を選べるため、BPM変動が多い曲でも正確なタイミングを生成しやすいのが大きな強みです。

AI生成部分を隠すことはコミュニティルールに反するため注意が必要です。

Mapperatorinatorは、「AIがほぼ一曲まるごとのビートマップを作れる」という、osu!史上最大級の進化といえるツールです。

とにかく自由度と精度が高く、初心者の練習用にも、上級者の作業効率化にも役立つ画期的なツールです。

Mapperatorinatorの使い方｜実際の手順を丁寧に解説

ここからは、実際にMapperatorinatorを動かしてosu!譜面をAIで生成する手順を、初心者でも迷わないように ステップ形式で解説していきます。

STEP1｜まずはルールに同意する（AI利用の前提）

ノートブックの一番上にあるセルには、「Use this tool responsibly. Always disclose the use of AI in your beatmaps.」と書かれていて、「AIを使ったことを必ず公開すること」が条件として明示されています。

i_accept_the_rules ▢のようなチェック項目があり、ここを実行して「ルールに同意した」状態にするのが最初のステップです。

STEP2｜音源ファイルをアップロードする（必須）

次に、譜面を作りたい楽曲ファイル（.mp3 / .ogg）をアップロードします。

ノートブックの「Upload Audio」のセルを実行すると、ファイル選択ダイアログが出てくるので、.mp3または.oggのいずれかの音源を選びます。

ここで指定した音源が、AIが譜面を生成する対象の曲になります。

STEP3｜（任意）参考ビートマップをアップロードする

次の「(Optional) Upload Beatmap」のセルでは、任意で.osuファイルをアップロードできます。

さらに、ノートブックの説明「It will also fill in any missing metadata and unknown values in the configuration using info of the reference beatmap.」にもある通り楽曲名、アーティスト名、BPMやメタ情報など、設定欄に空欄があっても、参照ビートマップの情報で補完されるというメリットもあります。

std版＆Lazer版の.osuファイルの取得方法はこちら

STEP4｜各種設定（Configuration）を入力する

いよいよ、生成するビートマップの中身を決める設定フェーズに入ります。

ノートブックの「Configure and Generate Beatmap」のセルには、たくさんの項目がありますが、ざっくり重要どころから押さえましょう。

Mapperatorinator V30が現状の主力モデル。説明文では「V30は最も正確」と記載。

ただし一部の機能（他モード・year・descriptor・in_contextなど）が制限されるケースもある

standard / taiko / catch / maniaから選択。記事の想定ではstandardが多いと思いますが、他モードももちろん対応

目標とする ★（Star Rating）の値 を入力。曲の強弱や構成によって多少前後するので、「近い目安」として考える。

-1は「指定なし」。osu!公式サイトのユーザーページURLにあるユーザーIDを指定すると、そのマッパーのスタイルを参考にしてくれます。

例：https://osu.ppy.sh/users/1234567→mapper_id: 1234567

2007〜2023の範囲で指定。古い年を指定すると「古き良きosu!初期風」。新しい年を指定すると「最近のトレンド寄り」。

HuggingFaceのLoRAリポジトリIDを指定できます。特定のスタイルや特徴をさらに強く反映させる追加スタイルのような機能。

例：descriptor_1: jump｜negative_descriptor_1: technical

STEP5｜生成範囲の指定（start_time / end_time）

-1の場合は曲全体が対象。ms単位で指定することで曲の一部だけ生成も可能。

STEP6｜「Generate Beatmap」セルを実行して生成！

すべての設定が済んだら、最後にGenerate Beatmapのセルを実行します。

曲が長いほど時間がかかり、super_timingや高ビーム数にするとさらに重くなるので、最初は短めの曲や一部分だけで試してみると感覚がつかみやすいです。

生成が完了すると、.osuまたは.oszファイルが出力されます。それをダウンロードしてosu!にインポートすれば、すぐにプレイできます。

生成設定（Configuration）の全項目をわかりやすく解説

項目名	入力例	説明
model	Mapperatorinator V30	使用するAIモデルを選ぶ。V30が最も精度が高い。
gamemode	standard	譜面を生成するゲームモード（standard / taiko / catch / mania）。
difficulty（Star Rating）	5	目標とする★の難易度。実際の出力は多少ズレる。
mapper_id	-1 / USERID	マッパーIDを指定すると、その作風をAIが模倣してくれる。
year	2023	2007〜2023。指定した年代の「マップ文化」を反映。
lora_path	HuggingFace LoRA ID	LoRAモデルを追加してスタイル強化。
hitsounded（maniaのみ）	True / False	mania譜面のヒットサウンドをAIが自動生成。
hp_drain_rate（HP）	5	ミス時のHP減少量。
circle_size（CS）	4	ノーツのサイズ。小さいほど難しい。
overall_difficulty（OD）	9	判定の厳しさ。
approach_rate（AR）	8	ノーツの出現速度。高いと速い。
slider_multiplier	1.4	スライダーの速度。
slider_tick_rate	1	スライダー内部Tickの間隔。
keycount（mania専用）	4	Maniaの鍵数。
hold_note_ratio（mania）	-1 / 0.3	ホールド割合（0〜1）。-1は自動。
scroll_speed_ratio（mania/taiko）	-1 / 0.2	スクロール速度変化の割合。
descriptor	jump / flow / technical	AIに「こういうスタイルで作って」と指示する。
negative_descriptor	dense / stream	避けたい特徴を指定。
export_osz	True / False	.osz形式で出力するか？
add_to_beatmap	True / False	既存マップに続きの譜面をAIで追加。
start_time	-1 / 60000	何msから生成を開始するか。
end_time	-1 / 120000	どこまで生成するか。
in_context	MAP / TIMING / GD など	参照ビートマップの情報をAIに渡す方式。
output_type	MAP / TIMING	全生成するか、タイミングのみ生成するか。
cfg_scale	1〜3	指示の強度。高いほどdescriptorへ従順。
temperature	1 / 0.8 / 1.2	ランダム性。低い＝安定、高い＝創造的。
seed	-1	同じ設定でもseedを変えると別譜面が生成。
timing_leniency	20	通常タイミング生成の許容誤差(ms)。
super_timing	True / False	超高精度タイミング生成モード。重いが高精度。
timer_num_beams	2	Super timingの探索幅。
timer_iterations	20	Super timingの反復回数。
timer_bpm_threshold	10〜30程度	BPM変化を認識するための閾値。

実際にビートマップを生成してみる

ここまで設定方法を解説してきましたが、実際にMapperatorinatorを使ってビートマップを生成するとどうなるのか？

以下に、この記事で生成したビートマップを掲載します

Mapperatorinatorは「作図の時間を短縮し、アイデアの幅を広げる」最高のツールです。しかし、AIだけではRankable品質には到達しません。

まとめ｜AIマッピングはosu!作図の新しいスタンダードへ

Mapperatorinatorの登場によって、osu!のマッピングは大きく変わりつつあります。

これまで 何十時間もかけて作っていた譜面構成やパターンづくりを、AIが数分で下書き化してくれる時代 がついに来ました。

とはいえ、AIの役割はあくまで 「補助」。

スナップの精度、流れの整合性、曲への解釈、難易度曲線、遊び心最終的に「プレイヤーが楽しい」と感じる譜面を仕上げるのは、やはり人間のクリエイティブな部分です。

特に初心者マッパーにとっては、「AIが作った譜面を研究しながら、自分のスタイルを確立していく」という新しい学習法が可能になります。

中級者・上級者にとっても、AIは作業部分を代わりにこなしてくれる強力なパートナーです。

そして何より、AIが生成した配置をどう活かし、どこに手を加えていくかそこにマッパーの個性が宿ります。

AIマッピングは、マッパーの価値を奪うものではなく、創作の幅を広げ、表現力をブーストする道具です。

osu!のマッピング文化は、これからますます面白くなるはずです。

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