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CGへの扉 Vol.75：ランキングから読み取る、AI性能競争を把握する
2025.6.27アート
日進月歩ならぬ、秒進分歩のAI業界
市場予測に関するビジネスを展開するKalshi社のCMは、AIクリエイターのPJ Accetturo氏によって制作されました。このCMは、2025年のプロバスケットボールリーグNBA中継中に放映されました。このCMはAI技術を駆使してわずか2日間で300〜400回の生成を経て制作されました。制作費は約2,000ドル（約30万円）と、従来のCM制作費と比べると破格です。一般的にこういったNBA放映クラスのCM制作費は、小規模なものでも5000万円くらいから、ハリウッド俳優が出演したり著名な監督が手がけるCMとなると、5億円以上の制作費をかけるものもあるそうです。
The Disney approved our insane AI ad to run during the NBA Finals
（あのディズニーがNBA最終戦で流す私たちのとんでもないAI広告を承認してくれた）
PJ Accetturo氏によるメイキング
いかにも生成AI作られたような雰囲気を持つこのCMは、公開から48時間以内に約1,800万回のインプレッションを記録し、SNS上でも大きな話題となりました。Accetturo氏は、この成功をきっかけに自分のAI映像制作スタジオを立ち上げ、多くの企業ブランドからの関心を集めています。この事例は、AI技術が広告業界にもたらす可能性を示しており、今後の広告制作におけるひとつの手法として注目されています。
ただし現在は生成AIのCM制作利用が先進事例として着目されていますが、これからはごく普通に活用される状況になっていくことが予想されます。
映像生成AIの評価：Artificial Analysisが提案する「人の目」による比較手法とは
2025年になり、動画生成AIの進化が大きく加速してきています。中でも最近の注目を集めているのは、Google DeepMindが発表した「Veo 3」です。YouTube ショートとの連携やPJ Accetturo氏のCM作成が話題になりました。
生成AIとは思えない滑らかな動きやカメラワーク、リアルな質感がこれまでの動画生成AIとは違うレベルに突入しました。静止画の生成AIとして登場当初に話題を集めたMidjourneyも静止画生成の技術を応用し
動画生成モデル「V1 Video Model」を公開しました。Midjourneyの動画モデルも高い評価を得ており、業界全体が静止画AIから動画AIへの転換点を象徴する事例とも言えます。
これらの技術は今や、単なるデモンストレーションにとどまらず、広告、教育、YouTubeコンテンツ制作など、実際のビジネスや表現活動に広く使われるようになってきています。このような背景の中で、各モデルの「良し悪し」をどう判断するか。「すごい」と誰かが言っていることも、その数週間後には、トップ争いが入れ替わっているかもしれません。
なぜ「人間の目」による評価が必要なのか
これまで、生成AIの性能は数値で評価されることが一般的でした。例えば画像生成ではFIDスコア、言語生成ではBLEUやROUGEなど、統一された試験方法による比較が開発者にもユーザーにも重視されてきました。しかし、動画のように時間軸を含む出力の場合、評価の難易度が一気に高まります。
- FID：画像生成の評価指標で、生成画像と実画像の特徴分布の距離を測る。値が小さいほど高品質。主にGANや拡散モデルで使用。
- BLEU：機械翻訳の評価指標で、生成文と正解文のn-gramの一致率を測る。精度重視。語順や言い換えには弱い。
- ROUGE：要約などの評価指標で、参照文との単語やフレーズの一致を再現率ベースで評価。
動画の場合、その映像の違和感の無さ、物語のつながり、動きの滑らかさなどは、単なる静止画の集まりではありません。つまり、画像フレーム単位の評価では測りきれません。たとえば「あるカットとカットのつながりが自然かどうか」「カメラの視点がストーリー展開的にも無理なく切り替わっているか」といった点は、最終的には人の感覚によって判断される要素です。
現在の動画生成のほとんどは人間が視聴することを目的としています。近い将来はロボットが自動認識するための動画などが生まれてくるかもしれませんが、いまのところ動画の視聴者は人間です。その理由から「人間が見て選ぶ」評価方法に改めて注目が集まっています。
Artificial Analysisが提供する評価環境
Artificial Analysis：https://artificialanalysis.ai/
動画生成AIをどう評価するか？という流れの中で登場したのが、Artificial Analysisによる「Video Arena」と「Video Model Leaderboard」です。Artificial Analysisでは、生成の動画のほかにも音声合成などさまざまな生成AIの評価が公開されています。Artificial Analysisの仕組みは非常にシンプルで、参加者に2つの生成動画を提示しAIモデル名を隠したままで「どちらが自然に見えるか」「どちらが魅力的か」を直感的に選んでもらうものです。
この選択の積み重ねによって、Eloレーティング（将棋やチェスでも使われる方式）を使い、モデル同士の相対的な順位を算出していきます。つまり、特定のモデルがどれだけ他のモデルより「人の目にとって優れているか」をデータとして可視化するわけです。
Eloレーティングが何かというと、本来AI指標のためのものではありません。国際チェス連盟で使われているレーティングシステムで、数学的根拠に基づいた客観的な評価、より拮抗したプレイヤーが居る中で、質の高いランキングが表現できる方法です。Eloでは格上の相手に勝利した場合大きくレーティングが上がり、格下の相手に敗北した場合は失うレーティングポイントが多くなるといった、単なるポイント制ではなく、プレイヤー同士の競争が拮抗している状況でのダイナミックに変化する順位が把握できます。
Artificial Analysisの評価には現在、多くの一般ユーザーが参加しており、動画では20万件以上の評価件数に達しています。ランキング上位には、前述のGoogle Veo 3や、オープンソースのSVD、Pika Labs社によるモデルなどが並んでいます。
数値だけではわからない「映像の質」をどう捉えるか
AIによって人工的に生成された動画が「自然に見える」とは、どういう状態を指すのでしょうか？ これは非常に複雑で深い問いです。登場人物の動きがぎこちなくないか、背景と前景のバランスが崩れていないか、光の変化が不自然ではないか、など多くの要素が絡み合っています。人間は普段から自然の中でこういった映像を見続けているため、誰でも意識せずとも少しの不自然さにすぐ気づきます。
こうした「全体としての印象」は、既存の計算的な方法では捉えづらく、人間の直感的な判断がより信頼できる指標になり得ます。特に広告や教育など、実際の視聴者に届けることを目的とするコンテンツでは、ユーザーの受け止め方そのものが重要であり、単なる技術スコア以上の意味を持ちます。
Artificial AnalysisのVideo Arenaは、まさにこの「感覚」を数値化しようとする試みであり、現代の生成AI評価において重要な立ち位置を占めています。
LLMとの連携と「統合AI」の前提条件
動画生成AIが単独で使われることは、今後ますます少なくなると考えられます。プロンプトによって映像の指示を与えるには、まず「物語の構造」を作る大規模言語モデル（LLM）が必要です。こうした背景から、Artificial Analysisでは、映像生成AIと連携するLLMの性能についても独自に評価・ランキングを行っています。
このランキングでは、GPT-4oやClaude 3.5、Mistral、Geminiなど主要モデルの性能だけでなく、生成映像の制御における適性。例えば複雑なストーリー展開を示したプロンプトへの対応力、生成されるセリフの自然さ、ストーリーの流れにおけるタイミングの正確性なども含めて評価が進められています。こうした取り組みは、動画とテキスト、さらには音声や操作などを統合する今後のAI活用にとって、非常に重要な前提情報となるでしょう。
Frontier Intelligence Over Time：進化の足跡を残す
AI技術は、毎月のように更新され、進化していきます。そこでArtificial Analysisは、Frontier Intelligence Over Timeという取り組みも進めています。これは、各企業による主要なAIモデルが時間とともにどのように性能向上しているのか、あるいは設計方針がどう変わっているのかを、時系列で可視化・整理するプロジェクトです。
たとえば、Veo 3は映像のなめらかさやシーン構成に重点を置いて開発が進んでいますが、Claude 3.5は長文処理や構造的な説明の性能が顕著に成長しているなど、モデルごとに異なる方向での進化が確認されています。こうした傾向を横断的に見ることで、ユーザー側も自分の目的、用途には「どのモデルをどう活用すべきか」の判断がしやすくなります。
今後の課題と展望：人と機械の評価はどう共存するか
人間による評価は、柔軟性と実用性がある一方で、再現性や効率の面で課題が残ります。今後は、アルゴリズムによる一次判断と、人間の感性による二次評価を組み合わせた「ハイブリッド型」の評価方法が主流になると考えられます。
また、評価指標も単なる人が考える好感度だけではなく、数値で表すことのできる「動きの滑らかさやブレの少なさ」「構図の安定性」「ストーリー展開」など、評価軸を分けた複眼的な評価方法が重要になることも考えられます。こういった複数の観点からの評価の仕組みが整えば、開発者側は用途に応じてより的確にフィードバックを得られ、ユーザー側も目的に応じたモデル選定が可能になります。
AIの社会実装に不可欠な評価のデザイン
生成AIが実際の社会で使われていくには「正しく表現されている」かつ「正しく評価されている」という信頼性が欠かせません。その評価のあり方が、単に数式的に導かれる点数に頼るのではなく、人の目や感覚を取り入れたArtificial Analysisのような仕組みに現在は信頼を獲得しています。
性能を測ることは、単に競争の結果を見るためだけではなく、「どのように活用すべきか」を考える手がかりでもあります。評価指標のあり方から、AIそのものの設計思想を見直すことにもつながります。これからのAI活用において、開発と評価がより深く連動していくことが期待されます。近い将来、AIの評価もAIが担う社会がやってくるのかもしれませんが、今はまだ人間が評価者として君臨していく時代は続くようです。
本連載の今後の予定：「CGへの扉」では、単なるAIの話題とは少し異なり、CG/VFX, アートの文脈から話題を切り取り紹介していきます。映像制作の現場におけるAI活用や、AIで価値が高まった先進的なツール、これからの可能性を感じさせるような話題、テクノロジーの話題にご期待ください。なにか取り上げて欲しいテーマやご希望などがございましたら、ぜひ編集部までお知らせください。
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Vol.73：生成AIの苦手を克服。世界観を維持し、演出可能なAIの台頭
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Contributor：安藤幸央
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