AI作品は「使った／使わない」だけでは信頼されない——Qwenとレベルファイブ騒動が示す制作証跡

生成AIを使った広告や映像が批判されたとき、企業は「AIを使った」「ここには使っていない」と説明しがちです。しかし、利用者が本当に知りたいのは二択のラベルだけではありません。何を素材にし、どの部分を機械が変え、誰が不自然さや権利を確認し、なぜその案を公開したのかという制作の経路です。

2026年9月、AlibabaのQwenチームは画像の生成と編集を一つで扱うQwen-Image-2.1を公開しました。透過画像、最大10枚の参照画像、マスクや手書き印による部分指定に対応し、完成品を一度だけ出すより、素材を保ちながら直す方向へ機能が進んでいます。同じ時期には、動画を解析し、映像・台詞・環境音を生成動画向けの指示へ組み直すローカル制作例も報告されました。

一方、レベルファイブは発表映像の一部で生成AIを安易に使ったとして謝罪し、AIを使っていないイラストの人的ミスまでAI生成ではないかと疑われる状況を説明しました。AIを隠せば信頼を失い、AI利用だけを表示しても品質や責任は説明できません。さらに、人が手で作った部分まで疑われるなら、公開後に「使っていません」と述べるだけでは制作側も守れません。

日本の制作現場に必要なのは、AIの有無を示す一枚の札ではなく、完成物へ至る判断を短くたどれる「制作証跡」です。本記事では、素材、変更、判断、公開、訂正の五つを一つの案件番号で結び、AIを使っても使わなくても説明できる工程を考えます。

結論——表示するのはAIの有無だけでなく、五つの制作証跡です

生成AIの利用表示は大切です。ただし、「AI使用」と書くだけでは、素材の権利、変更の範囲、品質確認、採用責任、公開後の訂正を説明できません。反対に「主要部分は人が制作」と書いても、主要部分の定義がなければ利用者は確かめられません。

制作物ごとに、次の五つを残します。

証跡	記録する内容	利用者と制作側を守る理由
素材	自社制作、購入、許諾、依頼、生成、参照の区分	他者の作品や人物を無断で使っていないか説明できます
変更	切り抜き、補完、合成、文字、音声、構図などの変更範囲	AIが関与した場所と人が描いた場所を分けられます
判断	採用・差し戻しの基準、確認者、未解決点	速く出た案を誰が公開品質へ確定したか示せます
公開	媒体、対象者、表示、権利条件、版	社内試作と顧客向け公開を混同せずに済みます
訂正	連絡先、停止条件、修正版、説明、再発防止	誤りや疑義が出た後に同じ版を放置しません

この五つは長い技術報告書にする必要はありません。社内では詳細を保持し、一般向けには「どの工程でAIを使い、最終確認を誰が担い、問い合わせにどう対応するか」を短く示します。疑義が生じたときだけ、対象部分の記録へ戻れる構造にします。

以前の記事では、生成AIの競争軸が一発生成から修正品質へ移る変化を整理しました。今回の焦点は、その修正を上手に行うだけでなく、どの素材をどう直し、誰が確定したかを公開後にも説明できる状態です。

Qwen-Image-2.1が示すのは、完成品より「部品と差分」の価値です

PC Watchの報道によると、Qwen-Image-2.1は文章からの画像生成と入力画像の編集を一つのモデルで扱います。画像生成部分は70億パラメーターで、視覚言語モデルなどを含む全体は162億2000万パラメーターです。正方形では2048×2048ピクセル、横長では最大2752×1536ピクセルの生成に対応するとされています。

制作工程で重要なのは、最大サイズや自社ベンチマークの順位だけではありません。透過画像を直接生成・編集でき、背景を透明に保ったまま表情や文字を変え、写真から被写体を切り抜けます。最大10枚の参照画像を入力でき、丸、手書きの印、マスクで変更箇所を指定できます。

つまり、AIが毎回一枚の完成画像を作り直すのではなく、人が「この人物は保つ」「背景だけ替える」「ロゴ周辺は触らない」「文字だけ直す」と差分を指示しやすくなります。広告、商品説明、イベント告知、アプリ画面では、この部分編集が生成速度以上に重要です。修正のたびに商品形状や人物の顔が変われば、案が速くても確認作業が終わらないからです。

ただし、機能が部分編集に対応することと、変更されていないことを証明できることは別です。AIが「顔を保った」と見える画像でも、細部の形、肌の特徴、服の模様、背景の文字が変わる場合があります。透過画像を作れたとしても、その被写体を切り抜いて再利用する権利まで自動で得られるわけではありません。

PC Watchの記事は、無償利用が研究・評価目的に限られ、モデルの商用利用には別の契約が必要だと伝えています。ここでも、モデルを入手できること、生成物を公開できること、入力素材を使えることは別々に確認します。制作証跡の素材欄には入力物の権利を、公開欄にはモデルの利用条件と媒体の条件を分けて残します。

自社ベンチマークの数値も、社内の採用判断を代替しません。文字入り画像が改善したという説明があっても、日本語の商品名、注意書き、価格、日付、固有名詞が正しいかは案件ごとに確認します。見栄えの点数と、公開物の正確さは異なる測定です。

動画を解析して再生成する工程では、似ていることより境界が重要です

PC Watchの実践記事では、短い既存動画を解析し、MiniMax-H3などへ渡す生成動画用の指示を作る工程が紹介されています。映像はQwen3.8系の視覚モデル、台詞は音声認識、環境音は音の分類器で抽出し、ショット、登場人物、会話、音響を構造化しています。

この記事が示す実務上の価値は、「プロンプトを自動で書ける」ことだけではありません。映像、台詞、環境音を別々に取り出すため、どの情報がどの解析器から来たのかを分けられます。動画入力を直接受けられない環境では、一定間隔でフレームを抜き出し、時刻付き画像として解析する代替方法も示されました。

同時に、限界も具体的です。動画解析だけでは音を扱えず、音声認識と環境音分類を追加しています。環境音分類では、実際の内容とずれた候補も出ています。1秒ごとのフレーム抽出では、1秒未満の細かな動きを取りこぼしやすいと説明されています。再生成された映像も完全な複製ではなく、構図、動き、登場人物の特徴に差が残ります。

この差は失敗とは限りません。企画の雰囲気を共有する試作なら、近い構成を短時間で作ることに価値があります。しかし、実在人物、既存広告、映画、他社キャラクターへ似せる用途では、差があるから安全とも、完全一致しないから権利問題がないとも言えません。元動画を参照として使い、人物や衣装や背景だけを変える方法には、技術的な再現性とは別の慎重さが必要です。

制作証跡には、少なくとも次を残します。

• 元動画の所有者、利用許諾、用途、保管期限を記録します。
• 映像、台詞、音響のうち、どれを解析対象にしたかを分けます。
• フレーム抽出の間隔、動画の長さ、除外した部分を残します。
• 生成指示へ移した特徴と、意図的に移さなかった特徴を記録します。
• 実在人物、ロゴ、商品、場所、音楽の一致を公開前に確認します。
• 試作の共有範囲と、外部公開へ進むための承認を分けます。

「AIが解析した」という一文では、元映像の権利も、抽出精度も、再生成の意図も説明できません。工程を部品に分けることで、問題が起きたときに全作品を否定せず、該当する素材と変更だけを止められます。

レベルファイブを巡る不信は、AIを使わない部分にも広がりました

AdverTimes.の報道によると、レベルファイブはオンライン発表会で公開した一部映像について、生成AIの使用を巡り謝罪しました。同社は一部映像で安易なAI使用をしたと認め、今後、利用者へ直接届ける映像ではAIの直接使用を避ける方針を示したと報じられています。

注目すべきなのは、AIを使った箇所だけで議論が終わらなかったことです。「妖怪ウォッチ2 覇道」のイメージイラストでは、電線や自動販売機などの不自然さからAI利用を疑う声が広がりました。同社は、電線は自社デザイナーの手描きで、自動販売機や雨樋は簡略化の過程で生じた人的ミスだと説明しました。一部でのAI利用が、制作物全体の来歴への不信へ波及した形です。

ここから「AIを使う企業は信用できない」と一般化するのは早計です。AdverTimes.は、AI利用を前面に出した東京シティ競馬のCMや、AIそのものを体験へ組み込んだコロプラの例も紹介しています。利用者の反応は作品、目的、見せ方、期待、品質によって異なり、表示さえすれば必ず受け入れられるわけでもありません。

一方、「人が描きました」という説明だけで不信をほどくのも難しくなっています。人の簡略化や描き間違いは以前からありましたが、生成AIらしい不自然さが広く知られた結果、似た形を見つけた利用者は制作方法そのものを疑います。制作側が後から口頭で否定しても、途中の案、担当、修正、承認が残っていなければ、利用者は企業の言葉を信じるしかありません。

だから制作証跡は、AI利用を告白するためだけのものではありません。人が制作した工程を守る記録でもあります。下書き、レイヤー、修正指示、版、承認をすべて一般公開する必要はありませんが、問い合わせがあった対象部分について、社内で来歴へ戻れることが重要です。

「デザイナー不要論」より重いのは、採用判断と育成の空白です

産経ニュースのインタビューで、デジタルハリウッド大学の杉山知之前学長は、バナーの多サイズ展開、切り抜き、中割り、仮組みのように、正解が先に決まっていて手数が対価だった作業は消えていくと述べています。一方で、公開案に「これでいく」と判断する人の責任は残り、AIが多くの案を速く出すほど、選ぶ一言が重くなると論じました。

この指摘は、制作証跡の判断欄に直結します。誰が最後にクリックしたかだけでは足りません。その人が、どの基準で差し戻し、どの懸念を解消し、何を未解決のまま許容したかを残します。公開責任者が千枚の候補を眺めただけなら、承認印はあっても判断の質を説明できません。

もう一つ重要なのが育成です。杉山氏は、消える作業が若手の練習場でもあったと指摘しています。切り抜きや多サイズ展開を繰り返す中で、余白、視線、文字の強弱、ブランドの禁則、納品の厳しさを学んできました。単純作業をAIへ渡すだけでは、将来「これは違う」と言える人をどう育てるかが空欄になります。

そこで、AIが作業した案件にも人の練習工程を残します。

1. 若手はAI案を見る前に、目的、対象者、禁止事項、評価基準を書きます。
2. AI案から採用しない例を三つ選び、理由を言語化します。
3. 採用案の一部を手で直し、変更前後の効果を説明します。
4. 権利、可読性、事実、ブランド、媒体仕様を別々に確認します。
5. 公開後の反応と問い合わせを見て、判断基準を更新します。

生成枚数を増やすのではなく、差し戻しの理由を再利用できる知識へ変えます。これにより、AIを使う人が単なる指示係にならず、次の案件で独立して判断できるようになります。

AI制作で短縮した時間を報酬と価値へつなぐ契約設計でも、目的、素材、判断、公開物、継続を成果として扱う必要性を整理しました。制作証跡は、その契約を案件ごとの実行記録へ落とす方法です。

AI利用表示は一段階ではなく、公開先と影響で変えます

同じAI利用でも、社内の発想メモ、取引先への提案、一般向け広告、子どもが見るキャラクター映像では影響が違います。すべてへ同じ長い表示を付けると読まれず、すべてを短い共通文にすると重要な違いが消えます。

公開を四段階に分けます。

段階	例	最低限の扱い
社内試作	ラフ、構図候補、絵コンテ	外部共有禁止、素材の利用条件、削除期限を示します
限定提案	顧客向けモック、テスト映像	AI関与箇所、未確認事項、本番転用の禁止を示します
一般公開	広告、商品画像、ゲームPV	重要なAI関与、最終確認主体、問い合わせ先を示します
高影響公開	医療、防災、金融、採用、未成年向け	AI関与に加え、事実根拠、専門確認、訂正方法を明示します

表示内容は、利用者の判断へ影響する情報を優先します。背景のノイズ除去にAIを使ったことと、実在しない人物の体験談を作ったことを同じ重さで並べません。商品そのものの形、人物、推薦、比較結果、数値、声、権利表示など、意味を変える利用は前面に出します。

逆に、AIを使っていない箇所を大量に列挙する必要もありません。疑義が出たときに対象部分の制作記録へ戻り、必要な説明を追加できればよいのです。制作証跡は、最初からすべてを公開する制度ではなく、短い表示の背後に根拠を用意する制度です。

30日で一つの広告に制作証跡を導入します

全社の過去作品を調べ直すのではなく、今月公開する一つの画像広告または15秒程度の映像を選びます。AIを使う案件でも、使わない案件でも構いません。比較のため、同じ五項目を記録します。

最初の10日——素材と公開条件を先に決めます

制作前に、依頼の目的、対象者、媒体、公開期間、禁止表現、修正期限を一枚にします。素材ごとに、自社制作、顧客提供、購入、許諾、生成、参照のみを分けます。人物、ロゴ、商品、場所、音楽、書体、声について、利用範囲と期限を確認します。

利用するモデルやサービスは、商用利用、入力データの扱い、保存、学習利用、出力の条件を確認します。モデルがオープンウェイトでも、商用利用が自動で許されるとは限りません。入力素材の権利とモデルのライセンスも別です。

さらに、公開時の説明を先に下書きします。最後に表示を考えると、説明しにくい工程を隠す誘惑が生まれます。どの関与なら利用者の判断に影響するかを制作前に決めます。

次の10日——差分と差し戻しを残します

すべての生成物を永久保存する必要はありません。採用候補、重大な差し戻し、権利や事実に関わる変更を残します。変更ごとに「誰が」「何を」「なぜ」「どの版へ」直したかを短く記録します。

確認役には最終画像だけを渡さず、目的と重要差分を渡します。商品形状、人物の同一性、文字、数値、日付、ロゴ、背景の第三者物、音声、字幕を項目別に見ます。AIの自動判定だけで終えず、公開の影響に応じて担当者が確定します。

AI案を却下した理由も残します。手の形が不自然だったという表面的な問題だけでなく、顧客への約束と違う、ブランドの語り口に合わない、元作品へ近すぎる、若年層へ誤解を与えるなど、次回使える基準にします。

最後の10日——疑義を受け、止め、差し替える訓練をします

公開前の模擬訓練として、「他社作品に似ている」「人物の許諾がない」「商品文字が違う」「AIを隠している」「人の作品をAIと決めつけられた」という五つの問い合わせを入れます。

担当者が対象の版、素材、変更、承認へ何分で到達できるかを測ります。問題がある場合は、公開停止、該当部分の差し替え、説明更新、再公開までを行います。問題がない場合も、否定するだけでなく、どの範囲を確かめたかを説明できるか見ます。

最後に、制作証跡の保存期限を決めます。原素材を無期限に残すと、人物や顧客情報の漏えいリスクが増えます。一方、公開中の作品について根拠をすぐ消すと、問い合わせへ答えられません。公開期間、契約、法的要請、訂正可能期間に合わせて、詳細素材と要約記録の期限を分けます。

毎月見る七つの指標

制作速度だけを成果にすると、候補数を増やし、確認を短くする圧力が働きます。次の七つを別々に見ます。

• 確定までの往復数：最初の案から公開版まで、意味のある修正を何回行ったかです。
• 重大差し戻し率：権利、事実、人物、商品、ブランドの理由で戻した割合です。
• 来歴到達時間：疑義のある部分から素材と変更履歴へ戻るまでの時間です。
• 判断記録率：採用理由と未解決点が確認できる公開物の割合です。
• 公開後訂正時間：問題の受付から停止、差し替え、説明までの時間です。
• 誤ったAI判定件数：人の制作をAIと誤認した場合と、AI利用を見落とした場合を分けます。
• 育成再現率：担当者が別案件でも同じ基準で差し戻しと承認を行えた割合です。

一つの総合点へまとめないことが大切です。往復数を減らして重大差し戻しが増えれば改善ではありません。表示を増やして問い合わせが減っても、読まれず理解されていない可能性があります。速度、品質、説明、育成、訂正を並べて判断します。

検索・判定・生成・実行を四工程へ分けた記事で述べたように、生成結果が流暢であることと、公開してよいことは別です。制作でも、素材探索、生成・編集、品質判定、外部公開を一つの自動処理へまとめない方が、問題の場所を特定しやすくなります。

参考にした主な情報

• PC Watch「画像生成AI『Qwen-Image-2.1』公開、軽量7Bで透過画像の生成・編集に対応」（2026年9月20日、モデル構成、透過画像、参照画像、部分編集、配布条件を確認）
• PC Watch「Qwen3.8で動画解析→生成AI動画プロンプト化してみた」（2026年9月21日、映像・音声・環境音の分離、フレーム抽出、再生成時の制約を確認）
• AdverTimes.「“魔女狩り”に遭ったレベルファイブ、生成AIで“焼かれない”ためには」（2026年9月20日、企業説明とAI利用への不信の波及を確認）
• 産経ニュース「生成AIで『デザイナー不要論』に、僕はこう答える」（2026年9月20日、制作作業、採用判断、責任、若手育成に関する本人の見解を確認）

最後に——疑われない作品より、疑問へ戻れる作品を作ります

生成AIの精度が上がれば、不自然さは減ります。しかし、不自然さが減ることと、素材の権利、事実の正しさ、ブランドの約束、公開責任が明確になることは同じではありません。逆に、人の作品にも描き間違いや省略はあり、見た目だけで制作方法を断定することはできません。

Qwen-Image-2.1の部分編集や、動画を映像・台詞・環境音へ分ける制作例は、AIを一発生成機ではなく、部品と差分を扱う道具へ近づけます。レベルファイブを巡る出来事は、一部の使い方への不信が、AIを使っていない部分まで広がり得ることを示しました。杉山氏の言葉は、案が増えるほど最後に選ぶ人の責任が軽くならないことを思い出させます。

目指すべきは、誰にも疑われない作品ではありません。疑問が出たとき、対象の素材、変更、判断、公開、訂正へ戻り、必要なら止めて直せる作品です。次に生成AIを使った画像や映像を公開するとき、AI利用の一行だけでなく、「この部分を、この理由で採用し、この人が確認した」と三十秒でたどれるでしょうか。その短い経路が、速く作る能力を、長く信頼される制作へ変えていきます。