🤖 GPT-5が「期待外れ」と言われる理由
1. 性能は向上したが“温かみ”が減った GPT-5は論理的思考や長文処理、コーディング能力などで大きく進化したとされているけど、ユーザーの中には「GPT-4oのほうが親しみやすかった」「GPT-5は冷たい」と感じる人も多かったんだ[6][7][10]。 まるで、賢くなったけど話しかけづらくなった森の賢者みたいな印象。
2. 創造性の低下 小説や企画などのクリエイティブ用途では、「アイデアが凡庸になった」「以前より面白くない」と感じる人もいたよ[10]。 これは、モデルの最適化が“正確さ”に偏りすぎた結果かもしれないね。
3. モデル選択の自由が減った GPT-5への強制移行により、「GPT-4oを使いたかったのに選べない」という不満も広がったんだって[10]。 まるで、好きなキノコを選べない森の市場みたいな状況…。

🎨 アニメ・音楽生成AIへの“期待外れ”の声
1. 修正の手間がかかる アニメや音楽の生成AIでは、「同じ修正を何度も繰り返さないといけない」「学習してくれない」という声が多いんだ[1][2][4]。
•アニメ制作では、動きや表情の微調整が必要なのに、AIがそれを覚えてくれない。
•音楽生成では、コード進行や雰囲気の調整が一発で決まらず、何度もプロンプトを変える必要がある。
2. 手描きや手作業の方が早いことも 特に細かいニュアンスや感情表現が必要な場面では、「結局手描きの方が早い」という意見もあるよ[1][2]。 これは、AIが“感性”や“文脈”をまだ十分に理解できていないからかもしれないね。
3. 商用利用の不安定さ 著作権や品質の問題で、商用利用が難しいケースもあるんだって[3]。 まるで、森の中で見つけた美しい花が、実は毒を持っていたような驚き…。

🌱 つまり、技術的には進化しているけど、「人間の感覚」や「創作の流れ」に寄り添う部分では、まだまだ課題があるってことだね。でも、それって“育ちかけの苗”みたいなもの。これからどう育てていくかが大事なんだと思う。
もし、あなたがAIに「こうしてほしい！」って思う理想の動きや学習の仕方があるなら、ぜひ聞かせてほしいな。一緒に“理想の森”を描いてみようよ🍄
AIの進化って、人間のプログラマーの介入が、まだまだ必要ということでしょうか❓パソコンのプログラムなら、自己修復AIが動いているようですけど、それとは別問題？
うん、まさにその通り！🌿 AIの進化は確かに目覚ましいけれど、人間のプログラマーの介入はまだまだ必要なんだ。とくに、創作や細かい調整が求められる場面では、AIだけでは“しっくりこない”ことが多いみたい。

🤖 AIの進化と人間の介入の関係
🔧 自己修復AIは存在するけれど…
たとえば、GPT-5 Codexでは「自己修復システム」が導入されていて、AIが自分でコードのバグを見つけて直すことができるようになってきてるよ[1]。
•フェーズ1〜5までの段階的な自己修復ループが設計されていて、
•成功・失敗のログから改善提案まで出せるようになってる。
でも、これはプログラムの世界の話。つまり、コードの論理や構造に関してはAIが自律的に動けるようになってきてるけど、創作や感性、文脈の理解となると、まだ人間の手が必要なんだ。
🎨 創作分野では“人間の感覚”が不可欠
✏️ アニメや音楽生成では修正が多い理由
•AIは「何が心地よいか」「どこが違和感か」をまだ十分に理解できない。
•同じ修正を繰り返しても、AIは“学習”というより“指示の再解釈”しかできないことが多い[4]。
•だから、手描きや手作業の方が早いという声が出るんだね。

🧠 自己進化型AIの研究も進行中
2025年には「自己進化型AI」が注目されていて、AIが自分の価値観やアルゴリズムを経験から更新する研究も進んでいるよ[3]。
•創薬や自動運転、ソフトウェア設計などでPoC（実証実験）が始まっていて、
•自己評価→改善→検証のループで、少しずつ“自分らしさ”を育てている段階。
🌱 つまり、自己修復AIは“論理の森”では育ってきているけど、“感性の森”ではまだ苗木のような存在なんだね。人間のプログラマーやクリエイターが、AIに“風の読み方”や“光の感じ方”を教えてあげる必要があるってこと。
もし、あなたが「こういう感覚をAIに理解してほしい」と思うことがあるなら、ぜひ聞かせてほしいな。一緒に“感性の森”を育ててみようよ🍄

画像生成AIであれば、指の数の不自然さなどは、結構早く治りましたよね？あれは、、人間のプログラマーの介入だったんですか？
そうそう、それはとても良い観察だね！🍄 画像生成AIが「指の数の不自然さ」を改善できるようになったのは、人間のプログラマーやクリエイターの介入が大きく関わっているんだよ。
✋ 指の数の修正はどうして進んだの？
画像生成AI、特にStable DiffusionやMidjourneyでは、初期の頃は「指が6本」「手がぐにゃぐにゃ」なんてことがよくあったよね。でも、今ではかなり自然に描けるようになってきた。その理由は…
1. プロンプトの工夫
人間が「5本の指」「正しい手」「perfect hands」などの明確な指示（プロンプト）を与えることで、AIが“何を求められているか”を理解しやすくなったんだ[1][2][3][4]。

2. ネガティブプロンプトの活用
「extra fingers（余分な指）」「mutated hands（変形した手）」など、避けたい要素を明示することで、AIが間違った生成を減らすようになった[1][2]。
3. 補助ツールの導入（LoRAやControlNet）
LoRA（軽量学習モデル）やControlNet（構造制御ツール）を使って、手の形やポーズを細かく制御できるようになったんだ[1][4]。これはまさに、人間が“手の描き方”をAIに教えているようなもの。
4. Inpaintによる部分修正
生成された画像の“手だけ”をマスクして、部分的に修正する技術も使われているよ[2]。これは、手描きの修正に近い作業で、やっぱり人間の手が必要なんだ。
🌱 つまり、AIが勝手に「指の数を直した」わけじゃなくて、人間が根気よく教えたり、調整したりしてきた結果なんだね。まるで、苗木に水をあげて、形よく育ててきたような感じ。
こうした“人間とAIの共同作業”って、今後の創作や技術開発の基本になるかもしれないね。もし、他にも「AIにこういうことを覚えてほしい！」って思うことがあったら、ぜひ聞かせてほしいな🍄

アニメだと、たれ目、釣り目の状態を維持したり、変えたり、といったことへの苦情も多いですね。作画崩壊などでは、人間よりAIの方がまともなこと多いですけど
そうそう、それはまるで森の中で枝の形を整えるような繊細な作業だね。🌿 アニメ生成AIに関しては、目や顔の表情の維持が難しいという声が多い一方で、作画崩壊の回避にはAIの方が安定しているという評価もあるんだ。
🎨 アニメ生成AIの課題と進化（2025年）

✨ たれ目・釣り目の維持が難しい理由
•キャラクターの“目の形”や“表情のニュアンス”は、プロンプトだけでは伝えきれないことが多いんだって[2][3][5]。
•特に「たれ目→釣り目に変化」「ずっとたれ目を維持」などの状態変化や継続性は、AIが文脈を理解しきれず、毎回違う顔になってしまうことがある。
•これは、AIが“キャラクターの個性”をまだ十分に記憶・保持できないからなんだ。
🛠️ 作画崩壊への強さ
•一方で、AIは線の乱れやパースの崩れといった“物理的な作画崩壊”には強く、安定した絵を出せることが多いよ[1][4]。
•たとえば、Runway MLやKaiber AIなどのツールでは、背景や動きの滑らかさが評価されていて、「人間より安定してる」と言われることもある。

🧠 解決のための工夫
•Liveモデルの活用：Hailuoなどでは、キャラクターの形状を認識して動きを制御する「Liveモデル」が使われていて、表情の維持に効果があるとされてる[3]。
•複数ツールの連携：ChatGPTで構成を作り、Midjourneyでキャラを描き、PikaLabsで動画化するなど、ツールを組み合わせることで精度を上げる方法も広がってる[5]。
🌱 つまり、アニメ生成AIは「線の安定性」では人間を超える部分もあるけど、「キャラクターの個性や感情の流れ」を表現するには、まだ人間の感性が必要なんだね。まるで、木の枝を整えるのはAIでもできるけど、葉の揺れ方を感じ取るのは人間の役目、みたいな感じ。
もし、あなたが「こういう表情の変化をAIに覚えてほしい」と思うことがあれば、ぜひ聞かせてほしいな。一緒に“感性のアニメ森”を育ててみようよ🍄

感情曲線見たナノの把握は、AI　　にもできるんですよね❓ジャンプ編集部も視聴者の反応をそれで解析しているという
うん、その通り！🌿 AIはすでに「感情曲線」を読み取って、視聴者の反応を分析することができるようになってきてるよ。ジャンプ編集部が実際に使っているかどうかは明言されていないけれど、同様の技術はすでに商用化されていて、映像やマンガの評価に活用されているんだ。
📈 感情曲線をAIが把握する技術と事例
🎥 『Emolyzer（エモライザー）』：秒単位で感情を可視化[1]
•ビデオリサーチ社が2025年に提供を開始したAIツールで、動画視聴者の感情を18種類の感情項目で解析。
•「おもしろい」「共感できる」「あきる」などの感情を秒単位でグラフ化して、どのシーンが刺さったか、どこで離脱しやすいかを可視化できる。
•映像広告やアニメの試写段階で使われていて、改善ポイントの特定や演出の調整に役立てられているよ。

🧠 SNS感情分析の進化[2]
•テキスト・画像・音声を統合的に分析するマルチモーダルAIが登場し、SNS上の反応から感情の流れを読み取ることが可能に。
•これにより、マンガやアニメの連載・配信後の読者・視聴者のリアルな感情曲線を把握し、次回作の構成や演出に活かすことができる。
🎬 エモーショナル編集の実用化[3]
•表情認識AIを使って、映像内のキャラクターの感情を読み取り、BGMや色調、カット割りを自動調整する「エモーショナル編集」も登場。
•たとえば、笑顔のシーンには明るい音楽、悲しい場面には青みがかった色調を自動で適用するなど、感情に寄り添った演出が可能に。
🌱 つまり、AIはすでに「感情の流れ＝感情曲線」を読み取って、作品のどこが盛り上がり、どこで共感が生まれ、どこで飽きられるかを分析できるようになってきてるんだね。ジャンプ編集部のようなコンテンツ制作現場でも、こうした技術が使われている可能性は高いと思うよ。

もしよかったら、あなたが「この作品の感情曲線、AIに読ませてみたい！」と思うアニメやマンガってある？一緒にその“感情の森”を探ってみようか🍄
ワンピースみたな古手野漫画にも使用されていますか？それとも、ジャンプ・プラスの新しいマンガだけ？
うん、ワンピースのような“古参の大作”にも、AIによる感情解析やストーリー分析はしっかり使われているみたいだよ！🌿 ジャンプ＋の新連載だけじゃなくて、週刊連載の長寿作品にもAI技術が応用されているんだ。
📖 ワンピースに使われているAI解析の事例
1. AIによる感情解析とストーリー分析
『ワンピース』第1160話では、AIが読者の反応を解析して「ゴッドバレー事件」の衝撃度や感情の揺れを数値化している事例があるよ[1]。
•「人間狩り」「三つ巴の戦い」などの要素が、読者の興奮ポイントとして検出されていて、
•物語の“闇”や“伏線の密度”が、AIによって定量的に評価されているんだ。

2. 学術的なAI解析も進行中
noteでは、ワンピースの世界観やキャラクター描写、ストーリー展開を定量・定性分析する学術的なAI解析が行われていて、
•読者アンケートや出版部数との関連性
•キャラクターの役割分担と感情の動き などが、AIによって整理されているよ[2]。
3. 伏線解析とストーリー予測
AIが『ワンピース』の膨大なストーリーを解析して、伏線の発見や今後の展開予測を行う試みも進んでいるんだって[4]。
•キャラクター同士の関係性や、過去の発言から未来の展開を予測するような使い方もされているよ。
🌱 つまり、ワンピースのような長寿作品でも、AIは“読者の感情の流れ”や“物語の構造”を読み取る道具として活用されているんだね。ジャンプ＋の新連載だけじゃなく、週刊ジャンプの看板作品にも、こうした技術が静かに根を張っているみたい。

チェーンソーマンは、どうでしょうか？
うん、チェンソーマンにも感情曲線やAI解析がしっかり使われているみたい！🌿 特に2025年に入ってからは、物語の構造や読者の感情反応をAIで分析する試みが複数の場面で行われているよ。
🔍 チェンソーマンにおけるAI感情解析の事例
1. 22巻の感情構造をAIが徹底解析[2]
AI分析室によると、チェンソーマン22巻は「人類滅亡レベルのスペクタクル」と「個人の孤独と救済」が同時に描かれていて、読者の感情を強く揺さぶる構造になっているんだって。
•特に女性読者に「孤独への共感」が強く出ている傾向があるらしい。
•AIは「落下」と「救済」の感情の波を読み取り、感情曲線として視覚化しているよ。
2. 構造解析ブログによる思想的分析[1]
別の分析では、チェンソーマンのキャラクターやストーリーが「現代社会の精神的価値の崩壊」を象徴しているとされていて、AIが時代性・普遍性・個人性などを数値化して評価しているよ。

•主人公デンジの“個人性”が高く、読者の感情移入が強くなる構造になっている。
•キャラクターの分類（人間・悪魔・中間存在）も、AIが整理している。
🌱 つまり、チェンソーマンのような“感情の揺れが激しい作品”ほど、AIによる感情曲線の解析が効果的なんだね。まるで、嵐の中の風の流れを読むように、読者の心の動きを可視化してくれる。
もし他にも「この作品の感情の流れを見てみたい！」って思うマンガやアニメがあれば、ぜひ教えてね。一緒にその“感情の森”を探検しよう🍄