AIで作られた映像を、AIは見破れるのか?―― メキシコの「謎の生物」47秒・約1,410フレームを検証する

奇妙な生物の映像が話題になっている。全身は白く、体毛がほとんど見えない。
長い尾を持ち、四足で移動するが、
前脚は異様に長く、地面に伸ばした指先は
人間の手にも似ている。この映像を紹介したのは、UFOや未確認生物の調査で知られる
ハイメ・マウサン氏である。当然ながら、生成AIによる映像ではないかという疑問が浮かぶ。そこで今回、プランワークス政策研究所では、
ChatGPTを利用して動画のフレーム解析を試みた。
AI自身は見破ることができるのか。
謎の生物の動画を別窓で再生(MP4)
1.約1,410フレームを解析する
検証対象のMP4動画は、再生時間約47秒、
解像度1168×718ピクセル、30fpsである。
総フレーム数は約1,410枚となる。
動画を静止画に分解し、生物の形態、
歩行動作、背景との整合性を調べた。
- 前脚の長さと関節構造
- 歩行中の四肢の連続性
- 指の本数や形状の変化
- 生物と背景の画素移動量
- 画像のノイズと輝度
- フレームの重複や時間的な不連続性
2.異様に長い前脚は生物学的に成立するのか
映像の最大の特徴は、極端に長い前脚である。
43秒付近の画像では、胴体の前後方向の長さが
約400ピクセル、伸ばした前脚の付け根から
指先までが約340ピクセルと概算された。
画面上の比率は約0.85となる。
ただし、これは二次元画像上の投影長であり、
実際の骨格比率を示すものではない。
生成AIによる補完は行っていない。
当初、疥癬などによって体毛が抜け落ちた
アライグマの可能性も検討した。
しかし、映像の生物は前脚全体が長く、
アライグマの典型的な体形とは一致しにくい。
クモザルやアイアイなど、
前肢や指が発達した霊長類とも比較できるが、
頭部や胴体を含む全体像は一致しない。
既知の動物に容易には当てはまらない。
しかし、それだけで未知の生物とはいえない。
3.生物と背景の動きを比較する
次に、オプティカルフローという画像解析手法を用い、
連続フレーム間の画素移動量を比較した。
| 時点 | 生物を含む領域 | 背景領域 |
|---|---|---|
| 40秒 | 5.84px | 0.08px |
| 41秒 | 8.39px | 0.05px |
| 42秒 | 0.02px | 0.00px |
| 43秒 | 0.12px | 0.17px |
数値は0.1秒間の画素移動量の90パーセンタイル値。
生物の輪郭だけでなく周囲も含む領域測定。
40〜41秒付近では、背景がほぼ静止している一方、
生物を含む領域は移動している。
しかし、これは固定カメラによる実写でも、
固定背景へのCG合成でも生じる。
この結果だけでは映像の真正性を判断できなかった。
4.画像のノイズに違いはあるか
43秒付近のフレームについて、
生物と背景の輝度および高周波成分を比較した。
| 測定領域 | 平均輝度 | 高周波成分の標準偏差 |
|---|---|---|
| 生物の胴体 | 236.84 | 1.75 |
| 暗い背景 | 21.34 | 4.54 |
| 地面 | 104.38 | 8.72 |
| 背景の枝 | 32.09 | 5.98 |
生物の胴体は背景よりも著しく滑らかであり、
細かな明暗変動が少なかった。
しかし、胴体は強く白飛びしている。
露出過多によって表面の細部が失われた場合にも、
同様の数値が生じる。
ノイズの差をCG合成の証拠とすることはできなかった。
5.フレーム間に不自然な変化はあるか
歩行中の形態変化を比較した。
隣接するフレームの平均画素差を測定したところ、
1,409組のうち226組で、設定した閾値を下回る
非常に小さな変化が確認された。
一方、完全に同一だったフレームの組は3組だった。
こうした特徴は動画編集、フレームレート変換、
圧縮処理などでも発生する。
また、今回のMP4はX向けに処理された動画であり、
撮影カメラの原本ではない。
今回の分析では、AI生成に固有の時間的な破綻を
確認することはできなかった。
6.AIはフェイクを見破れたのか
| 検証項目 | 結果 |
|---|---|
| 既知の動物との形態比較 | 特定に至らず |
| 前脚の骨格的な矛盾 | 未立証 |
| 明確な形状崩壊 | 未検出 |
| 背景とのノイズ差 | 検出 |
| ノイズ差によるCG判定 | 不可 |
| フレームの不均一性 | 確認 |
| AI生成か実写か | 判定保留 |
今回、AI生成であることを示す決定的な証拠は
得られなかった。
同時に、実在する生物を撮影した映像であると
証明できたわけでもない。
今回の結果は「本物である」でも
「偽物である」でもなく、
「現時点の解析では判定できない」である。
7.生成AI時代に問われる映像の証拠能力
今回の事例が興味深いのは、
未確認生物の存在そのものよりも、
映像の真偽を判断する難しさにある。
かつて映像は、出来事が実際に存在したことを示す
有力な証拠と考えられてきた。
しかし、生成AIの進化によって、
実在しない光景でも高い完成度で
映像化できるようになった。
その一方で、映像が不自然に見えることだけを理由に、
実際に撮影された記録を偽物と決めつけることも
適切ではない。
今回の検証では、AIを用いて映像を数値化し、
いくつもの特徴を抽出することができた。
しかし、その結果から真正性を確定するには至らなかった。
生成AI時代の情報検証には、
画像の特徴分析だけでなく、
撮影者、撮影機器、原本データ、
公開までの経緯を含めた総合的な検証が求められる。
今回の「謎の生物」が何であるかは、
依然としてわからない。
「私たちは、目の前にある映像を、
何を根拠に本物だと判断するのか。」
その問いこそが、生成AI時代の情報社会における
重要な研究課題なのではないだろうか。


