AIで生成した動画に自動モザイクをかけると、実写より隠し漏れが増えることがあります。設定の問題ではなく、検出という仕組みそのものに理由があります。

検出は「見たことがあるもの」を探している

自動検出は、大量の画像で学習したモデルが「これは対象らしい」と判断する仕組みです。判断の基準は学習に使われた画像から作られます。

そして多くの検出モデルは、実写の画像で学習しています。AIが生成した映像は、実写とは質感・輪郭・光の当たり方が微妙に異なります。人間の目には自然に見えても、モデルから見ると学習したものと少しずれた入力になります。

結果として、対象がまるごと見つからなくなるわけではありません。判定が際どいところに寄ります。

検出には「これくらい確からしければ対象とみなす」という線が引かれています。判定がその線の近くに集まると、ほんのわずかな違いで結果が入れ替わります。同じ場面でも、あるコマでは線を越えて隠れ、次のコマでは越えられずに漏れる。全部隠れないより、こちらの方が厄介です。まったく効いていなければすぐ気づきますが、断続的に外れるのは見落とします。

生成物そのものの不安定さ

もうひとつ、AI生成の映像には固有の性質があります。

コマ間で形が揺れる。 生成モデルはコマごとに絵を作るため、同じ対象でも輪郭や質感が微妙に変わります。前のコマで検出できても、次のコマで外れることがあります。

解剖学的に不自然な部分が出る。 指の数、輪郭の破綻、境界の溶け。こうした部分は検出モデルにとって未知の形になります。

質感が均一になりがち。 実写にある細かなノイズや陰影が乏しいと、対象を切り出す手がかりが減ります。

理由は前の節とは別ですが、表れ方は同じです。コマによって当たり外れが出ます。

起きやすい場面

対処

無修正安全度を「高め」にする。 検出のしきい値が下がり、弱い検出も拾うようになります。自信が下がりやすいという性質に対して、直接効きます。過剰に隠れることは増えますが、漏らすよりは安全です。

モザイクを強くしても意味はありません。 強さはタイルの粗さを決めるだけで、どこを塗るかには関係しません。隠し漏れの対策にはならないので、混同しないでください。詳しくはモザイクの強さの選び方を参照してください。

必ず等速で通して見る。 これが一番効きます。断続的に外れる性質上、飛ばし見では見つかりません。手順は公開前に隠し漏れを見つける手順にまとめています。

漏れた区間は手作業で足す。 自動処理で大半を片付けて、残った数秒だけ編集ソフトで塗る。全部を手でやるより現実的です。

期待値の話

自動検出は「手作業の量を減らす道具」であって、「確認を不要にする道具」ではありません。実写でもそうですが、AI生成の素材では特にその差が出ます。

公開前の確認を前提に組み立ててください。時間の配分としては、変換に任せるぶんを増やして、浮いた時間を確認に回すのが現実的です。