急速に進化する人工知能（AI）の世界において、OpenAIのSora 2は動画生成における画期的なツールとして登場しました。2025年9月30日にリリースされたこの高度なモデルは、前モデルをベースに構築され、より物理的に正確でリアル、そして制御可能な動画出力を約束しています。ここでは、動画生成における成功率と試行錯誤率に非常に重要な、Sora 2のコンテンツモデレーションルールについて見ていきましょう。
コメットAPI 現在統合 ソラ2プロは、最大25秒の動画を生成できます。通常、Sora 2 ProはChatGPT Proの月額サブスクリプション（200ドル）に加入しているユーザーのみが利用できますが、CometAPIを利用すれば、高額なサブスクリプション料金を支払うことなく利用できます。
Sora 2とその特徴は何ですか?
Sora 2の核となるのは、ユーザーの指示に忠実な高忠実度の動画生成です。主な機能としては、リアルな流体力学、オブジェクトの相互作用、環境効果といった物理シミュレーションの改良が挙げられます。例えば、ユーザーはモデルに指示を与え、海岸に打ち寄せる波や、まるで生きているかのような勢いで跳ねる物体など、複雑な動きを伴うシーンを作成できます。この制御性は、既存の動画の編集、コンテンツのリミックス、ユーザーの同意を得た上での肖像の取り込みにも拡張されます。
2025年11月現在、このアプリは米国、カナダ、日本、韓国などの地域で利用可能であり、今後さらに世界展開していく予定です。
主な禁止事項:
- 性的に露骨なコンテンツと未成年者: ポルノグラフィーおよび未成年者を題材とした性的コンテンツは固く禁じられています。同意を得た成人を題材とした性的コンテンツは厳しく規制されており、特定のレンダリングコンテキストではブロックされることがよくあります。
- 実在の人物の肖像の無許可使用実在の人物が実際には行っていない行為や発言をしているように見せるフォトリアリスティックな動画の作成は、本人の同意がある場合、または許可された著名人に関するポリシーに該当し、必要な検証/管理が満たされている場合を除き、制限されています。Cameoワークフローには、Soraアプリの同意および本人確認機能が含まれています。
- 著作権のあるキャラクターや作品を許可なく使用: 保護されたキャラクターを複製したり、著作権で保護されたアートスタイルを明らかに模倣した出力は禁止されるか、オプトアウトのプロセスの対象となります。これは日本とハリウッドで争点となっています。
- 違法なコンテンツと不正行為の指示: 犯罪行為（爆発的な建設、暴力的な違法行為）を指導または実演する動画はブロックされます。
- 憎悪、嫌がらせ、暴力的過激主義: 暴力や憎悪的な思想を助長するコンテンツはフィルタリングされます。
- 医療、法律、金融に関する重大な誤情報: 不正確な人生にかかわるアドバイスを提供することで危害を及ぼす可能性のあるコンテンツも、ポリシーとシステムの警告によって制限されます。
Sora 2 はマルチモーダルであるため、ポリシーはテキスト プロンプトだけでなく、オーディオおよびビジュアル出力にも適用されます。たとえば、プロンプトはテキストでは無害に見えても、画像ポリシーに違反する一連のフレームを生成する場合があります。このようなダウンストリーム違反も対処の対象となります。
高リスクの問題に対してはどのような制御手段が使用されますか?
どのようなプログラマティックおよび製品対策が適用されますか?
OpenAIは、高リスクカテゴリーに対処するために、技術的管理と製品的管理の両方を実施しています。報告・文書化された主な対策は以下の通りです。
技術的制御
- マルチモーダル分類器 テキスト、画像フレーム、音声に基づいて、暴力、性的コンテンツ、憎悪的なシンボルや言語、自傷行為の指示、および禁止されているなりすましを識別するようにトレーニングされています。これらの分類器は、入力、中間、出力の各段階で動作します。
- カメオ出演の同意/オプトインシステム: クリップに実在の人物の肖像を生成または挿入する場合は、同意のないなりすましを減らすために明示的なオプトイン（認証されたカメオフロー）が必要になる場合があります。
- 来歴とメタデータ（C2PA）: Sora 2 で生成されたアセットには来歴メタデータがタグ付けされるため、下流のビューアとプラットフォームは合成されたメディアとその出所を識別できます。
製品とモデレーションの管理
- リリース前とフィード内フィルター: 分類器によってフラグが付けられたコンテンツは、ソーシャル フィードに表示されないようにブロックされたり、降格されたり、人間による確認のために送信されたりする場合があります。
- 透かしとダウンロードの制限OpenAI は、コンテキストのない再利用を減らし、第三者による検出を容易にするために、C2PA メタデータと可視マークを追加します。
- 法的およびポリシー上のホワイトリスト/ブラックリスト著名人のブロック、著作権で保護されたキャラクターの制限、年齢/同意の保護。OpenAIは、初期の成果物に問題があった後、業界パートナーやタレントエージェンシーからの意見を取り入れ、これらの制限を改良しました。
人間によるレビューとエスカレーション
人間のモデレーターと異議申し立てチャンネル 分類器が不確かな場合、または報告された項目に微妙な判断が必要な場合（例：風刺と悪意のあるなりすまし）に運用されます。人間によるレビューは時間がかかりますが、影響の大きい決定に使用されます。
3 層モデレーション アーキテクチャとは何ですか?
Sora 2 のモデレーション アーキテクチャは、作成パイプラインのさまざまなポイントで動作する 3 つの補完的なレイヤーと考えることができます。プロンプト時に実行されるチェック、マテリアル生成中に実行されるチェック、出力時または出力後のフレーム/トランスクリプトで実行されるチェックです。
レイヤー1： プロンプトとメタデータのフィルタリング（事前生成）
モデル生成を実行する前に、アプリはテキストプロンプト、アップロードされた参照、および選択されたプリセットを検査し、不適切なコンテンツ（露骨な性描写、暴力描写、ヘイトコンテンツ、実在する人物の肖像を許可なく生成するリクエスト、著名で著作権のあるキャラクターの複製を求めるリクエストなど）がないか確認します。この事前提出チェックは、ユーザーとのやり取りの早い段階で、許可されていないコンテンツを阻止することを目的としています。
レイヤー2: 生成時間の制約とモデルステアリング
生成過程において、Sora 2の内部メカニズムは、トークンの抑制、異なるサンプリング方法、あるいはリアルな肖像や露骨な表現が生成される可能性を低減するスタイル制約の適用などにより、出力を不許可コンテンツから遠ざけます。このレイヤーは、システムが出力の重み付けと選択を行う方法に組み込まれた、モデルレベルのポリシー適用です。OpenAIのモデルカードとシステムガイダンスは、モデルレベルの安全工学がSora 2の設計の中核を成していることを示しています。
レイヤー3: 生成後の分析、透かし、プラットフォーム制御
クリップがレンダリングされた後、自動検出器が生成された動画をスキャンし、禁止されている要素（著名人の肖像、著作権で保護されたキャラクター、ヌードなど）がないか確認します。また、プラットフォームは生成された動画に目に見える透かしを適用し、本人確認、著名人向けのオプトイン/オプトアウトフラグ、コンテンツの削除またはフラグ付けを行うモデレーションキューなどのアカウントレベルの制御機能を備えています。これらの対策により、削除、異議申し立てのサポート、そして出所の追跡が可能になります。
これらの層がどのように相互作用するか
これら3つのレイヤーは互いに補完し合っています。事前フィルタリングは問題のあるジョブの数を減らし、モデルレベルのステアリングは、境界線上のプロンプトが不適切な結果を生成する可能性を減らします。事後分析は、見逃されたものをすべて捕捉し、コンテンツをアカウントに紐付けて、強制執行と人間によるレビューの可能性を高めます。この多層アプローチは、単一のメカニズムだけでは十分な信頼性が得られないため、現代の生成システムでは一般的です。
「検閲されていない」AIコンテンツの背後にあるテクノロジーとは何ですか?
悪意のある出力や検閲されていない出力は実際にはどのように現れるのでしょうか?
「検閲されていない」AIコンテンツとは、通常、1つ以上のレイヤーで堅牢なモデレーションが欠如しているモデルやツールチェーンによって生成された出力、あるいはそれらのレイヤーを意図的に回避しようとして生成された出力を指します。技術的には、問題のあるコンテンツが出現する理由はいくつかあります。
- モデル機能 + 弱いガードレール。 高度な生成アーキテクチャ（トランスフォーマーベースのマルチモーダルモデル、フレームの拡散、音声のニューラルオーディオ合成）は、非常にリアルなコンテンツを生成します。モデレーション分類器が存在しない場合、設定が誤っている場合、またはマルチモーダルでない場合、モデルは指示されたコンテンツを生成します。Sora 2の複雑さ（ビデオフレーム + 同期されたオーディオ + テキスト）は、検出の難易度を高めます。
- トレーニングまたは分類器のギャップ。 完璧な分類器は存在しません。テキスト、画像、音声で個別に学習された分類器は、異なるモダリティ（例：無害なフレームと有害な音声）間で信号を相関させることができない場合があります。また、生成中に中間特性や新たな特性が現れることで、分類器の学習データには見られなかった新たな障害モードが生じることもあります。
- 製品の表面とコンテンツのバイラリティ。 たとえ軽微なモデレーションの失敗であっても、ソーシャルフィードによって増幅され、人間のモデレーターが対応する前に、少数の有害な動画が拡散してしまう可能性があります。サービス開始直後の報道では、拡散した事例が取り上げられ、直ちに精査が行われました。
生成にはどのような技術が使用されますか (高レベル)?
- マルチモーダル変圧器バックボーン または、テキスト プロンプト (およびオプションで画像参照) に基づいてビデオ フレームを調整するハイブリッド アーキテクチャで、多くの場合、一貫性のある動きを実現するために拡散プロセスまたは自己回帰フレーム合成と組み合わせられます。
- ニューラルオーディオ合成 音声モデルと音声モデルを組み合わせることで、同期した会話やサウンドスケープを作成できます。Sora 2は、ネイティブオーディオ同期を差別化要因として重視しています。
これらのテクノロジーは中立的なツールであり、その社会的影響は、その周囲に構築されるガバナンス層に依存します。
まとめ
Sora 2は、テキストプロンプトから同期した音声と高忠実度ビデオを生成するマルチモーダル生成AIにおける重要な進歩を象徴しています。OpenAIはこれに対し、生成前のチェック、生成中のモニタリング、そして生成後のコントロール（来歴メタデータと製品制限を含む）という多層的な安全スタックで対応しました。しかしながら、リリース後の初期段階では、現実世界での被害（フィードに暴力的または人種差別的なクリップが表示されるなど）が明らかになり、報道機関の厳しい調査と利害関係者からの要求を引き起こしました。これは、高性能なマルチメディアモデルを大規模に展開することの根強い課題を浮き彫りにしています。
好奇心は人々をソラ2の可能性を探り、障壁を回避しようとするように駆り立てる可能性がある（成功のプロンプトを提供できます) ですが、創造のプロセスにおいては、一定の基準と倫理も維持されるべきです。
スタートガイド
CometAPIは、OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、Midjourney、Sunoなど、主要プロバイダーの500以上のAIモデルを、開発者にとって使いやすい単一のインターフェースに統合する統合APIプラットフォームです。一貫した認証、リクエストフォーマット、レスポンス処理を提供することで、CometAPIはAI機能をアプリケーションに統合することを劇的に簡素化します。チャットボット、画像ジェネレーター、音楽作曲ツール、データドリブン分析パイプラインなど、どのようなアプリケーションを構築する場合でも、CometAPIを利用することで、反復処理を高速化し、コストを抑え、ベンダーに依存しない環境を実現できます。同時に、AIエコシステム全体の最新のブレークスルーを活用できます。
開発者はアクセスできる ソラ2プロAPI および ソラ2 API CometAPIを通じて、 最新モデルバージョン 公式ウェブサイトで常に更新されています。まずは、モデルの機能について調べてみましょう。 プレイグラウンド そして相談する APIガイド 詳細な手順についてはこちらをご覧ください。アクセスする前に、CometAPIにログインし、APIキーを取得していることを確認してください。 コメットAPI 統合を支援するために、公式価格よりもはるかに低い価格を提供します。
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