「自然に書ける」と「状態を維持できる」は別だった――3万字ミステリーと6カット映像で共通して崩れたもの

結論――単発の生成品質と、連続したSTATE維持は分けて見る

生成AIの出力が自然に読める、あるいは1枚の画像として魅力的に見えることと、長い作品の中で人物・時間・場所・小道具・既出事実を維持できることは、同じ評価項目ではありません。可児 波起の制作では、小説と短編映像という異なる媒体で、この差が別々に現れました。

ここでいうSTATEは、作品の途中ですでに確定した状態です。人物が誰で、どこにいて、何が起き、何を持ち、時間がどこまで進み、直前の生成単位で何が確定したか。次の出力が自然でも、このSTATEが失われれば連続作品としては破綻します。

約3万文字のミステリーでは、文章より「前に決まったこと」が揺れた

可児 波起は創作大賞への多数応募後、試験として企画から最後までChatGPTへ任せ、約3万文字のミステリーを生成させたと報告しています。ところが読み進めると、時系列が崩れる、登場人物設定がぶれる、実在するLINEの扱いについて本人が不正確だと判断する描写が入る、といった問題が出ました。

たとえば、物語上は便利でも、可児 波起が実在LINEの挙動とは違うと判断した「2:17に既読がつく」という表現が生成されました。このLINE仕様について本Knowledgeでは公式資料による外部照合を行っていないため、「可児 波起が不正確と判断した生成例」としてのみ扱います。

最終的に可児 波起は、その原稿を「読めたもんじゃない」と判断して削除しました。元の約3万文字原稿そのものは今回のEvidenceとして残っていないため、全エラー件数や全箇所を再検証することはできません。

6カット映像では、1枚ずつは成立しても、つなぐと世界が変わった

別の制作では、短編『最後の焼きそばパン』を6カット程度で作る実験を行いました。ChatGPTで静止画を作り、その画像をGrokで短い動画へ変換する工程です。

静止画を複数カット並べて確認すると、男性の顔、女の子の印象、パン屋の外観、ショーケースの位置、焼きそばパンの見た目や数、男性の立ち位置、時間帯や光などが揺れました。人物の年齢、髪型、服装、持ち物、店の木枠ガラス戸、オーニング、店内照明などを細かく指定する方向へ修正しても、完全な連続性には至りませんでした。

一方、可児 波起はGrokでの動画化について「全然破綻しない」と評価し、同時に「でも、画像生成がダメだった」「同一人物を構図を変えて書けない」と整理しました。さらに「画像生成はChatGPTだよ！」と訂正し、静止画生成と動画生成の担当を明確に分けています。Grok側の品質はこのKnowledge制作時に動画そのものを再生して独立検証したものではなく、可児 波起の実地評価です。

共通していたのは、生成単位をまたぐSTATEの維持

小説と映像では、壊れたものの見え方が違います。小説では時系列、人物設定、既出事実。映像では顔、場所、小道具、位置関係です。それでも、どちらも「前の生成で確定したものを、次の生成でも保持する」という問題として見ることができます。

この整理は、2つの実験に共通する観察をまとめたAIによる分析です。同じ内部原因が働いたことを確認したわけではありません。モデル、入力方法、生成回数、参照画像、コンテキスト量などの条件も異なります。

評価するときは、少なくとも2つの軸を分ける

生成品質は、その1回の出力が自然か、魅力的か、目的に合っているかを見る軸です。文章が読みやすい、画像が美しい、1カットとして成立している、といった評価がここに入ります。

STATE維持は、前に確定した情報が後続の生成でも守られているかを見る軸です。長編小説なら時系列や人物関係、連続画像なら人物・場所・小道具・位置関係が対象になります。

この2軸を分けないと、単発出力の完成度が高いだけで「長編も任せられる」「連続映像も作れる」と評価してしまう可能性があります。今回確認できたのは、可児 波起の2つの制作では、その判断を分ける必要があった、という範囲です。

STATEを維持するための具体策は、別Knowledgeで扱う

漫画制作では、前ページ終了時のLOCATION、身体状態、人との距離、接触済みか、直前の出来事などを次ページへ再注入する方法を採用しました。詳しくは、AI漫画では「前ページの状態」を毎ページ再注入するで具体的に整理しています。

さらに、生成AIが作る各ページや各カットを横断して、人間が違和感を検品する役割については、AI漫画で人間は「continuity editor」になるで扱っています。

確認できたことと、まだ確認できていないこと

確認できたこと：約3万文字のミステリーで、可児 波起が時系列・人物設定・実在サービス描写の揺れを問題として報告し、原稿を不採用にしたこと。短編映像用の複数静止画で、人物・背景・小道具・位置関係の揺れを本人と画像比較で確認したこと。

確認できていないこと：2つの破綻が同じ内部原因で起きたこと、他のモデルや別バージョンでも同じ結果になること、STATE再注入や設定資料によって改善率が何％変わるか、約3万文字原稿の全エラー件数。

このKnowledgeの関連知識

実装として読む：AI漫画では「前ページの状態」を毎ページ再注入する。STATE維持という問題を、ページ制作の入力へどう戻したかを見る。

検品として読む：AI漫画で人間は「continuity editor」になる。STATEを渡しても残る違和感を、人間がどう横断確認したかを見る。

別種類のSTATEと比べる：AI作業を別スレッドへ引き継ぐとき、成果物だけでなく「作業状態」を渡す。作品内のSTATEと、長期作業の進捗・ID・未確認事項という作業STATEを対比できる。