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生成メディアのQA

QAは、印象で判断するのではなく、リリース可否を決定するためのものとして扱います。承認済みのブリーフ、プラットフォーム仕様、法務・安全上の制約、対象オーディエンスの状況に照らして成果物を評価します。別のエージェントやプロデューサーが判断を再現できるだけの証拠を記録します。

3つの証拠レーンを分けて管理する

文書化された事実とは、ブリーフ、プラットフォーム仕様、法務・ポリシーに関するガイダンス、納品基準、アクセシビリティ基準、またはプロバイダーのドキュメントに記載された要件です。出典を引用するか、出典名と確認日を記載します。

実証的な観察とは、アセットを直接測定または確認して得られた内容です。フレームサイズ、長さ、ラウドネス、同期ずれ、OCRの出力、文字起こしとの不一致、映像上のアーティファクト、メタデータ、またはタイムスタンプ付きの不具合などが該当します。

制作上のヒューリスティックとは、明示的な仕様がない場合に用いる専門的な判断です。手のアーティファクトが視聴者に気づかれるか、商品パックショットに信頼感があるか、対象市場でアクセントが聞き取りやすいか、ソーシャルメディアのキャプションがモバイルで読むには速すぎないか、といった判断です。これらはヒューリスティックであることを明記し、普遍的な基準であるかのように扱わないでください。

レビュー前の受け入れ確認

手当たり次第にアーティファクトを探し始めないでください。まず、受け入れ基準を定めます。

次の情報を収集します。

• 承認済みのブリーフ、プロンプト、ストーリーボード、台本、ショットリスト、編集決定リスト、ブランドルール、製品情報、対象オーディエンス、対象プラットフォーム、長さ、アスペクト比、言語／ロケール、既知の妥協点。
• 納品仕様：ファイル形式、コーデック、解像度、フレームレート、色空間／HDR、オーディオチャンネル、ラウドネス目標、キャプション形式、サムネイルとメタデータの要件。
• ソースの一覧：生成アセット、人が撮影したアセット、ライセンス済みストック素材、ユーザー提供メディア、ロゴ、フォント、音楽、効果音、音声、製品に関する主張、モデルリリース、肖像・音声の同意、使用権。
• 入手可能な場合は生成メタデータ：プロバイダー、モデル、モデルのバージョン／日付、プロンプト、ネガティブプロンプト、参照画像、シード、寸法、長さ、fps、音声ID、言語、後処理ツール、アップスケーラー、編集ツール、安全フィルター。
• リスクの状況：広告、健康／金融／法務に関する主張、政治的コンテンツ、公人、未成年者、規制対象製品、合成された推薦、ニュースのようにリアルなシーン、ローカライズ、アクセシビリティ義務、プラットフォームの開示要件。

ブリーフがない場合は、暫定的なQA基準を記載します。例：「提供されたアセットに基づいてレビューしています。対象プラットフォーム：Instagram Reels。推定目標：15秒の商品ティーザー。製品に関する主張と法務レビューは、事実情報と権利が提供されるまで合格にできません。」

最初の確認：受け入れマトリクス

詳細な確認に入る前に、小規模なマトリクスを作成します。

項目	合格を示す根拠	典型的な却下理由
ブリーフへの適合	メッセージ、製品、対象者、トーン、長さ、形式、行動喚起が承認済みブリーフと一致している	製品が違う、CTA がない、ロケールが違う、ブランドにそぐわないトーン、約束の内容が大幅に変わっている
技術的な納品品質	ファイルを開ける、仕様に適合している、破損がない、長さ／fps／アスペクト比が正しい、必要な音声／キャプションがある	アスペクト比が違う、フレームが破損している、音声がない、エンコードに問題がある、未対応のキャプションファイル
生成メディアのリアリティ	視聴者に見える範囲で、人体、物理法則、アイデンティティ、テキスト、ロゴ、連続性、時間的変化に欠陥がない	手や顔のゆがみ、読めないテキスト、アイデンティティのずれ、製品の変形、ちらつき、不自然な動き
音声と音声品質	明瞭に聞き取れる、同期している、クリッピング／ノイズ／ポップノイズがない、言語／声が正しい、ラウドネスが目標を満たしている	セリフが聞き取りにくい、リップシンクがずれている、クリッピング、声が違う、誤訳
アクセシビリティ	キャプション、トランスクリプト、代替テキスト、音声解説、安全な点滅、プレーヤーの操作機能が納品先の要件を満たしている	必要なキャプションがない、キャプションが読みにくい、危険な点滅、視覚情報に代替手段がない
権利と来歴	ソースの権利、同意、メタデータ、AI の開示が記録されている	ライセンスのないソース、許可されていない肖像／声、合成物であることの開示がない、出所を検証できない
安全性／ポリシー	禁止されている欺瞞、安全でない助言、差別的なコンテンツ、プラットフォームで禁止されている主張がない	誤解を招く合成人物／イベント、根拠のない健康に関する主張、安全でない指示、規制対象製品に関する違反

その後、確認を行います。魅力的なフレームが一つあっても、受け入れ基準を満たさない事実を覆い隠してはなりません。

言語適合性 QA レーン

納品物に、生成されたショットの説明、検索メタデータ、プロンプトの再構成、ソースキャプション、またはデータセットのアノテーションが含まれる場合は、ピクセル／音声の品質とは分けて言語を確認します。

• 正確性： 説明されているすべてのエンティティ、動作、空間的関係、カメラの挙動、オーバーレイ、状態変化がソースと一致していること。幻覚や、根拠のない意図の記述がないこと。
• 完全性： 宣言された用途に応じた網羅性があること。アーカイブ検索、VFX の引き継ぎ、プロンプトの比較、トレーニングデータでは、それぞれ必要な詳細度が異なります。
• 用語： 承認済みのプロジェクト用語と参照フレームが一貫して使われていること。また、被写体から見て左とフレーム上の左を区別し、ドリー／平行移動とズーム／回転を区別します。
• 時間的順序： 出来事、カット、フォーカスの変化、登場／退場、開始／終了時の状態がソースの順序どおりに示されていること。
• 来歴： 説明の作成者／モデル／バージョン、プロンプト、ソースアセット／ハッシュ、仕様／用語集のバージョン、レビュー担当者、受け入れ状況が記録されていること。
• リスク： 製品、安全性、法律、アイデンティティ、医療、金融、公益に関する誤った説明が、公開や下流の意思決定に影響する場合は、重大な問題として扱います。

アクセシビリティ向けのキャプション、字幕、音声解説には、それぞれ独自の対象者要件と規格があります。これらを制作上の説明で代用しないでください。観察の基準を定義または修正するには precise-video-description を使い、キャプション作成前／批評／作成後のレビューを含む完全なワークフローには video-description-oversight を使います。このレーンでは、最終納品物の言語アセットが、レビュー済みのソースと宣言された用途に適合していることのみを確認します。

技術的なファイル QA

測定可能な特性には自動チェックを使い、知覚上の不具合は人が確認します。自動ファイル QC で多くの納品上の失敗を検出できますが、生成された商品ラベルの意味が誤っているか、合成されたスポークスパーソンが人を欺く印象を与えるかまでは判断できません。

確認項目：

• ファイルの整合性：少なくとも 2 種類のプレーヤー／ビューアーで開けること。末尾の欠落、デコードエラー、ストリームの欠落、アルファチャンネルに関する予期しない問題、無音のチャンネルがないこと。
• コンテナとストリーム：想定されるフォーマット、コーデック、プロファイル、解像度、ピクセルアスペクト比、フレームレート、長さ、色域のプライマリー／伝達関数／マトリクス、ビット深度、ビットレート、オーディオのサンプルレート、チャンネルレイアウト、キャプション／字幕ストリーム。
• 映像の不具合：黒フレーム、フリーズフレーム、フレームのドロップ／重複、バンディング、マクロブロッキング、モアレ、エイリアシング、意図しない枠、透かしの残り、不適切なマット、キーイングの不備、クロップの誤り、タイトルセーフエリアの逸脱、小さく読めない文字、圧縮による劣化。
• 音声の不具合：クリッピング、サンプル間ピーク、ノイズフロア、ハムノイズ、クリック音、ポップ音、ゲートによるアーティファクト、リバーブの過多、耳障りな歯擦音、位相の打ち消し、チャンネル間の音量差、ステムの欠落、不自然な編集点。
• バージョン管理：ファイル名、スレート、映像に焼き込まれたタイムコード、メタデータ、書き出しプリセット、リビジョン番号が納品トラッカーと一致すること。

放送向けまたはプレミアムな納品では、クライアント／プラットフォームの仕様を基準にしてください。SMPTE は、IMF を複数のバージョンや地域にまたがる視聴覚マスターの保存と納品に使うファイルベースのメディアフォーマットとして説明しています。DPP／AS-11 型のワークフローでは、技術および編集に関するメタデータを明示的に扱います。これらは TikTok のドラフトで標準的に求められる要件ではありませんが、規律ある納品トラッキングの参考になります。

生成画像／動画のビジュアルおよびモーション QA

生成メディアには、通常の色や圧縮のチェックに加えて、対象を絞った確認が必要です。

静止画は 100％ 表示と想定する視聴サイズの両方で確認してください。動画はゆっくりスクラブしてから、対象となるデバイスの種類で一時停止せずに 1 回視聴してください。AI の不具合は動きの中でしか明らかにならないことが多く、通常のモバイル視聴サイズでは多くの「不具合」が目立たなくなります。

優先度の高い確認項目：

• 解剖学的形状と顔：手、指、歯、目、耳、関節、手足の数、左右非対称の瞳、肌の質感、髪の生え際のちらつき、同一性の揺らぎ、年齢の不一致、フレーム間の顔の変形。
• テキストと記号：商品ラベル、UI テキスト、映像に焼き込まれた字幕、看板、法的表記、価格、日付、数字、QR コード、ロゴ、商標の形状、ブランドカラーの配置。可能であれば OCR を使いますが、ブランドにとって重要なテキストは手作業で確認してください。
• 商品の正確性：パッケージの形状、素材、サイズ、ポート／ボタン、SKU のバリエーション、カラー、用量／内容量、付属品、成分、訴求内容、安全上の警告、互換性の詳細。
• 時間軸上の連続性：ショット間での被写体の同一性、衣装、小道具の位置、照明の方向、影、反射、天候、時間帯、画面の内容、ラベル、地理的な位置。
• 動きの妥当性：足の滑り、物体の浮遊、ゴムのような手足、因果関係のない物理現象、歪んだ乗り物、ローリングシャッターに起因する幻覚的な歪み、顔／口の変形、カメラ経路の不連続、補間によるにじみ、背景のちらつき。
• 合成および異なる素材を組み合わせた編集：マットのエッジ、粒子／ノイズの不一致、パース、レンズぼけ、色温度、接地影、反射の一貫性、スケール、目線、ルームトーン、実写素材と生成素材の挿入箇所の継ぎ目。
• アバターとリップシンク：両唇音での口の閉じ方、顎のタイミング、頭／首の動き、まばたき、視線、呼吸、手振り、言語／アクセントの一致、不自然な静止状態、アバターを開示／承認済みかどうか。

制作上の目安：小さなアーティファクトは、想定サイズで見えず、被写体／商品／メッセージに影響せず、ミームになったり信頼を損なったりしない場合に限り、許容します。顔、手、商品、ロゴ、法的表記、価格、医療／金融に関する記述、安全上の指示に関わる不具合は、修正または再制作してください。

音声、ラウドネス、明瞭度

まず納品仕様を確認してください。仕様がない場合は、プラットフォームに適した目標値を選び、制作上の目安として明記してください。

文書化されている事実：

• ITU-R BS.1770 では、番組ラウドネスとトゥルーピーク音声レベルの測定アルゴリズムが規定されています。
• EBU R 128 では、平均番組ラウドネスを -23 LUFS とすること、および音声信号に対してラウドネスレンジと最大トゥルーピークの記述子を使用することが推奨されています。
• ATSC A/85 では、デジタルテレビのラウドネスを測定・制御する方法が定められており、米国のテレビコマーシャルに関する FCC CALM Act の文脈で参照されています。
• Netflix のパートナー向けガイダンスでは、自社への納品に関して、ITU-R BS.1770 の各種バージョンに準拠したメーターを使用するようレビュアーに指示し、ラウドネスの問題を報告する基準とタイミングについて説明しています。Netflix の要件は Netflix 固有のものとして扱い、普遍的な要件とは見なさないでください。

確認項目：

• セリフの聞き取りやすさ：ヘッドホン、ノートパソコンのスピーカー、ソーシャル／モバイル向けの場合はスマートフォンのスピーカーでも聴いて確認します。音楽や効果音で重要な単語が聞き取りにくくなっている場合は指摘してください。
• 同期：冒頭、中盤、終盤でリップシンクを確認します。翻訳吹き替えでは、会話の順序と感情のタイミングが保たれているか確認します。アバターの場合は、子音を発音するときの口の閉じ方、間、息づかい、表情の同期を確認します。
• ラウドネス：統合ラウドネス、トゥルーピーク、ラウドネスレンジを測定します。使用したツールと目標値を記録してください。最終納品で「耳で聴いて正規化」しないでください。
• ミックスバランス：ナレーション、セリフ、効果音、音楽、環境音、字幕は、メッセージを支えるものでなければなりません。法的免責事項、製品の主張、指示の箇所では、音楽の音量を下げてください。
• ローカライズ：対象言語で、数値、単位、名前、発音、文化的な言及、慣用表現、読み上げの速度を確認します。逆翻訳は大きな誤りを見つけるのに役立ちますが、重大な内容ではネイティブスピーカーによるレビューの代わりにはなりません。

字幕、アクセシビリティ、視聴者の安全

アクセシビリティは QA の一部であり、最後に追加する書き出しオプションではありません。

文書化されている事実：

• WCAG 2.2 では、同期メディアに含まれる録音済み音声コンテンツのキャプションが達成基準 1.2.2 で求められています。また、音声解説またはメディアの代替コンテンツが 1.2.3 で求められています。レベル AA では、録音済みの同期メディアについて、1.2.5 で音声解説が求められています。
• WCAG 2.2 の達成基準 2.3.1 では、一般閃光閾値と赤色閃光閾値を下回る場合を除き、コンテンツが 1 秒間に 3 回を超えて閃光してはならないと定められています。
• Netflix のタイムドテキストガイダンスは、字幕のタイミング、表示時間、強制表示ナラティブ、スタイルに関する、プラットフォーム固有の専門的な参考資料です。他の場所に納品する場合は、実際のクライアント／プラットフォームのガイドを使用してください。

確認項目：

• 必要な場合はキャプションを付けます。発話されたすべての言葉、意味のある音の合図、話者 ID、画面外の発話を、適切な形で表現してください。
• キャプションは発話に合わせ、遅れないようにします。重要な UI／製品／法的情報を覆わず、背景の上でも読みやすく、安全マージン内に収めてください。プラットフォーム／クライアントがサイドカーファイルのキャプションを求めている場合は、映像に焼き込まないでください。
• 字幕の翻訳では、意味、トーン、名前、数値、法的な主張、ユーモア、安全上の指示を保ってください。「流暢に聞こえる」という理由だけでローカライズを承認しないでください。
• 理解に必要な重要な視覚情報が映像だけで提示される場合は、音声解説またはテキストによる代替コンテンツを用意してください。
• 納品先の要件で必要な場合は、静止画像に代替テキストまたは詳細な説明を付けてください。
• 点滅／ストロボを含むシーケンスはテストするか、使用を避けてください。一般公開向けの動画では、高速の閃光、彩度の高い赤色の閃光、コントラストの強い反復パターンを、単なるスタイル上の選択ではなく、安全上のリスクとして扱ってください。

権利、来歴、開示

生成メディアのQAには、出所と利用に関する確認が必要です。メタデータを真実の証明として提示せず、信頼性を判断する一つのシグナルとして扱ってください。

文書で確認できる事実：

• C2PAはコンテンツの来歴に関する技術仕様を定めています。C2PAマニフェストには、メディアの来歴を示すアサーション、クレーム、署名、コンテンツバインディングを含めることができます。
• IPTC Digital Source Typeには、生成AIを使用して作成されたメディアを示すtrainedAlgorithmicMediaと、生成AI要素を含む合成物を示すcompositeWithTrainedAlgorithmicMediaが含まれます。
• Google Merchant Centerのドキュメントでは、AI生成画像からIPTCのDigitalSourceTypeなどの埋め込みメタデータタグを削除しないよう記載されています。関連するNewsCodesにはTrainedAlgorithmicMediaが含まれます。2026-07-10に確認済み。プラットフォームの要件は変わりやすいため、最新情報を確認してください。
• YouTubeヘルプでは、リアルに見えるAI生成コンテンツ、またはAIで大幅に改変されたコンテンツについて、クリエイターはAI使用設定から開示する必要があると説明されています。開示されたコンテンツには、視聴者向けのラベルが付く場合があります。2026-07-10に確認済み。プラットフォームの要件は変わりやすいため、最新情報を確認してください。
• FTCの広告ガイダンスは、真実に基づく広告規則に対する「AIの適用除外」を設けていません。推薦、証言、製品に関する主張には、引き続き適切な開示と裏付けが必要です。

確認事項：

• 出典の権利：ストック素材のライセンス、音楽のライセンス、フォントのライセンス、ロゴの使用許可、ブランドアセット、ユーザー提供メディアの使用許可、商用利用条件。
• 肖像・音声：合成音声やクローン音声、アバター、顔の入れ替え、公人、従業員、顧客、未成年者についての同意。
• 主張：製品の性能、使用前後の画像、健康・金融・法律上の効果、価格、提供状況、推薦、受賞歴、比較に関する主張、環境に関する主張。
• 来歴メタデータ：必要に応じてC2PA/IPTC/XMPを保持してください。編集やプラットフォームへの書き出しによってメタデータが削除された場合は記録してください。認証情報があるというだけで「実在が確認済み」と主張してはいけません。
• 開示：プラットフォーム、法律、クライアントの方針、または視聴者を誤解させるリスクによって必要となる場合は、人が読めるAI・合成に関する開示を追加してください。リアルな人物や出来事、政治的コンテンツ、ニュース風の場面、広告、推薦については、推測で判断せず、担当者にエスカレーションしてください。
• モデル・プロバイダーのメタデータ：プロバイダー、モデル、日付、プロンプトの系譜、参照元、後処理ツール、改訂履歴を記録してください。正確なモデルのバージョンが不明な場合は、その制約を明示してください。

安全性とポリシーの確認

該当するモデル、プラットフォーム、法律、クライアントのポリシーを適用してください。プラットフォームに関する情報は変わるため、規制対象またはリスクの高いコンテンツでは、納品時に最新情報を確認してください。

次のものにはフラグを立てるか、却下してください。

• 人物、出来事、推薦、証拠、ニュースの場面をリアルに合成し、誤解を招くコンテンツ。
• 同意のない親密な画像、未成年者の性的描写、嫌がらせ、ヘイト、過激主義への勧誘、自傷行為の助長、または不正行為の手順。
• 裏付けや必要な免責事項のない、医療、金融、法律、政治、住宅、雇用、信用に関する主張。
• 製品の機能、認証、価格、提供状況、環境への影響、安全性に関する虚偽の表示。
• プライバシーの漏えい：顔、ナンバープレート、住所、画面、書類、アカウント情報、患者・顧客データ、位置情報の履歴、隠れたメタデータ。
• ローカライズによる害：文化的に不快な画像、誤訳された警告、誤った単位、タブーに触れるジェスチャー、地域の法律に反する主張。

改訂時のトリアージ

重大度に応じて、承認、修正、再生成、またはエスカレーションを判断します。

Critical：リリースしてはいけません。例：製品や主張の誤り、権利や同意の欠如、合成による誤解を招く推薦、許可されていない安全性・ポリシーに反するコンテンツ、必須字幕のアクセシビリティ不備、危険な点滅、最終ファイルの破損、主要な会話が聞き取れない状態、法的文言の誤り、またはプラットフォームで必須の開示の欠落。

Major：ステークホルダーがリスクを明示的に受け入れない限り、通常のリリース前に修正します。例：顔・手・ロゴに見てわかる欠陥がある、リップシンクのずれ、理解を損なう連続性の破綻、字幕のタイミング不良、音声のクリッピング、ノイズの多いミックス、不適切なローカライズ、主要なアセットのブランドカラーの誤り、または目立つ合成の継ぎ目。

Minor：効率的に直せる場合は修正します。重要度の低いドラフトでは、承認内容を記録したうえでリリースできます。例：背景に小さなアーティファクトがある、字幕の改行がわずかに不自然、重要でないメタデータの誤字、目標サイズでは見えないごく小さな圧縮アーティファクト。

Observation：リリースを止めずに記録します。例：「停止中にのみ、AI 生成の背景テクスチャが見える」、「ブリーフより音楽がやや活気にあふれているが、メッセージは明確」。

顔、身体、製品ラベル、ロゴ、安全上の警告、価格、法的文言、著名人、またはアクセシビリティ要件に関する欠陥を「minor」として扱ってはいけません。

QA レポートの形式

対応が明確になるようにレポートを作成します。

• アセット ID、バージョン、レビュアー、日付、対象プラットフォーム、用途、レビューしたソースパッケージ。
• 判定：Pass、Pass with notes、Revise、Reject、または Escalate。
• 承認の根拠：参照したブリーフ／仕様書／ポリシー文書。変わりやすいプラットフォームやプロバイダーに関する情報には日付も記載します。
• 自動チェック：使用したツールと測定結果。
• 手動チェック：使用したデバイス／ビューアーとレビュー範囲。
• 指摘事項の表：重大度、タイムスタンプ／フレーム／領域、問題、証拠、推定原因、推奨する修正、担当者、再テストの要否。
• 権利／来歴：ソースの一覧、同意状況、メタデータの状況、開示状況。
• 残存リスク：検証できなかった内容と承認が必要な担当者。

改訂を繰り返す場合は、変更箇所の差分レビューに加え、変更した箇所周辺のスポットチェックと、全編の再生／確認を1回行うことを必須にします。生成された欠陥を1つ修正すると、その近くに別の欠陥が生じることがよくあります。

決定論的レポート正規化ヘルパー

QA レポートを、自動化、チケット作成、リリースゲート、または制作者によるレビューのために、安定した JSON 形式で受け渡す必要がある場合は、scripts/normalize_qa_report.py を使用してください。このヘルパーは Python 3.11 以降に対応しており、標準ライブラリのみを使用します。レポートの構造を検証し、指摘事項を正規化して並べ替え、重大度ごとの件数を要約し、レポートまたは CLI で指定された明示的なポリシーに基づいて、機械的に判定を算出します。

コピーしたスキルパッケージまたはこのリポジトリから実行してください。

python scripts/normalize_qa_report.py report.json
python scripts/normalize_qa_report.py report.json --policy '{"dispositions":{"critical":"reject","major":"hold","minor":"ready","observation":"ready"},"waivable_severities":["major"],"non_waivable_areas":["rights","accessibility","safety","policy"]}'

終了コード：

• 0：レポートが有効で、機械的な判定が ready です。
• 2：レポートは正常に解析されましたが、結果が hold または reject となった場合、またはスキーマ検証で指摘事項が見つかった場合です。
• 3：JSON が無効、ファイルを読み取れないなど、解析・読み取り・書き込みに関する運用上の失敗です。

入力 JSON には、次の項目が必要です。

• asset_id：アセットまたは納品物の安定した ID。
• review：reviewer と ISO 形式に準拠した date を含むオブジェクトです。対象プラットフォーム、用途、ソースパッケージも、情報がある場合は含めてください。
• policy：明示的な判定ルールです。各重大度（critical、major、minor、observation）を ready、hold、reject のいずれかに対応付ける dispositions を指定してください。任意項目の waivable_severities には、指定された免除によって機械的にブロックを解除できる重大度を列挙します。任意項目の non_waivable_areas には、スクリプトによって rights、accessibility、safety、policy が常に追加されます。
• checks：自動または手動のチェックを含む配列です。id、status（pass、fail、not_applicable、not_checked のいずれか）、必須の evidence_type、およびエビデンスの詳細を指定します。
• findings：severity、area、issue、evidence_type、evidence_detail を含む配列です。エビデンスが実証的な観察である場合、または問題が視覚、音声、字幕、アクセシビリティ、安全性に関連する場合は、ロケーター（timecode、frame、region のいずれか）も指定してください。

エビデンスの種類は、documented_fact、empirical_observation、heuristic のいずれかである必要があります。正規化の際にこれらの区分をまとめないでください。文書化されたプラットフォーム要件、測定された成果物、専門家の判断では、それぞれ権威の度合いが異なります。

免除の適用範囲は意図的に限定されています。ブロック対象の指摘事項を機械的に解除できるのは、ポリシーでその重大度が許可されており、指摘事項に空でない owner と reference を含む免除が指定されている場合に限られます。レポートで免除が指定されていても、このヘルパーは rights、accessibility、safety、policy に関する指摘事項を免除しません。

このヘルパーはメディアを検査せず、主観的な品質を判断せず、主張を検証せず、権利・アクセシビリティ・安全性に関する例外を認めず、最終承認も行いません。出力には mechanical_only: true と final_approval: false が含まれます。実際の受け入れ判断は、制作者、レビュアー、法務責任者、アクセシビリティ責任者、またはリリース責任者が別途行う必要があります。

最小限の入力例：

{
	"asset_id": "skincare-ad-v004",
	"review": {
		"reviewer": "QA Agent",
		"date": "2026-07-11T12:20:00Z",
		"target_platform": "paid social",
		"intended_use": "public product ad",
		"source_package": "delivery-package-v004"
	},
	"policy": {
		"dispositions": {
			"critical": "reject",
			"major": "hold",
			"minor": "ready",
			"observation": "ready"
		},
		"waivable_severities": ["major"],
		"non_waivable_areas": ["rights", "accessibility", "safety", "policy"]
	},
	"checks": [
		{
			"id": "claim-substantiation",
			"status": "fail",
			"evidence_type": "documented_fact",
			"evidence_detail": "Product fact sheet does not approve disease-treatment claims."
		}
	],
	"findings": [
		{
			"severity": "critical",
			"area": "policy",
			"issue": "Overlay makes an unsupported eczema treatment claim.",
			"evidence_type": "documented_fact",
			"evidence_detail": "Approved product facts allow dry-skin support only; the video says 'repairs eczema overnight'.",
			"timecode": "00:06.000",
			"recommended_fix": "Replace with approved copy and send revised ad through legal and QA review.",
			"owner": "Legal review",
			"retest_required": true
		}
	]
}

成果物別のテストマトリックス

成果物	QA の最低限の重点項目
静止画	brief との適合性、寸法、トリミング／セーフエリア、製品／ロゴ／テキストの正確性、人体の描写、権利、メタデータ／来歴、プラットフォームでの開示、必要に応じた代替テキスト
ソーシャルクリップ	冒頭の訴求タイミング、プラットフォームのアスペクト比／長さ、モバイルでの読みやすさ、字幕、音楽とセリフのバランス、生成された動きのアーティファクト、点滅、サムネイル／フレームの保持、開示
解説動画	事実の正確性、台本と映像の整合性、ナレーションの明瞭さ、字幕／トランスクリプト、図表／テキスト、ペース配分、事実を扱う場合の出典引用、アクセシビリティ
製品広告	製品情報の真実性、法的要件／主張の根拠、商品画像の忠実性、価格／オファーの正確性、ブランドルール、CTA、権利、合成された推薦、プラットフォームの広告ポリシー
アバター／スポークスパーソン	同意、本人確認／音声の承認、リップシンク、視線／ジェスチャーの自然さ、開示、言語／アクセント、不気味の谷のようなアーティファクト、主張
ローカライズ／吹き替え	翻訳の正確性、文化的適合性、単位／名称、字幕のタイミング、吹き替えの同期、音声の承認、各地域の法的な主張、画面上のテキストの置き換え
混合ソースの編集	ソースの権利、連続性、カラー／粒子感の一致、合成の継ぎ目、素材ごとの来歴、編集のリズム、字幕／音声ミックス
放送／プレミアムマスター	クライアント仕様、自動 QC、ラウドネス、カラー／HDR、字幕／サブタイトル、PSE／点滅、メタデータ、該当する場合は IMF/AS-11 またはクライアントの納品パッケージ規則

例：15秒の生成製品広告に対するQAレポート

コンテキスト：Instagram Reels 向けの15秒縦型スキンケア広告です。承認済みブリーフでは「青い50 mlボトルを表示し、医療的な主張はせず、CTA は夏のセットを購入する」と指定されています。ソースパッケージには、生成動画、ブランドロゴ、音楽ライセンス、製品情報、プロンプトのメタデータが含まれています。

合格基準：1080x1920 の縦型、最大15秒、ブランドカラーガイド、製品情報シート、FTC の誠実な広告に関する方針、納品日に確認したプラットフォームの合成メディア開示要件。

指摘事項：

重大度	時刻／領域	問題	根拠	推奨される修正
重大	00:06 テキストオーバーレイ	裏付けのない「湿疹を一晩で修復する」という主張	製品情報で認められているのは「乾燥肌のバリア機能をサポートする」のみで、健康に関する主張は承認されていません	承認済みの主張に差し替え、修正後のコピーを法務確認に回します
重大	00:08 ボトルラベル	AI がラベルを「HYDRATlON」と描画し、字形が誤っています	目視確認と OCR の結果が一致しません	固定済みの製品レンダーから商品画像を再生成するか、承認済みラベルを合成します
重大	ミックス全体	音楽が CTA をかき消しています	スマートフォンのスピーカーで再生すると、最後の3語が聞き取りにくくなっています	CTA の間、音楽を -6 dB 下げ、聞き取りやすさを再テストします
軽微	00:03 背景	一時停止時に、小さく歪んだ葉が見えます	通常の再生では見えません	ほかに再レンダリングが必要な箇所がなければ許容します

判定：主張と製品ラベルが修正されるまで不合格とします。修正後、最終再生、字幕、ラウドネス、開示を再テストします。

この例がこのような構成になっている理由：重大な問題は、映像の仕上がりではなく、法的リスクと主張に関するリスクです。見た目が美しくても、製品について虚偽の主張をしている広告は QA に合格しません。

例：アバターを使ったローカライズ一括制作の QA 計画

背景：英語のトレーニング動画を、合成アバターによる吹き替えでスペイン語、フランス語、日本語にローカライズします。公開広告ではなく、社内 LMS が対象です。クライアントはアバター出演者の同意を取得しており、字幕を必須としています。

ワークフロー：

1. 出力を確認する前に、アバター／音声の使用同意と、使用が許可されている言語を確認します。
2. 各ロケールについて、翻訳された台本を承認済みの原文と照合し、意味、警告、数値、製品名、URL を確認します。
3. 字幕なしで吹き替えを一度視聴し、自然さと聞き取りやすさを確認します。次に字幕付きで再度視聴し、タイミングと改行を確認します。
4. 子音が密集する箇所と、ずれが蓄積しやすい最後の 20 秒で、リップシンクを抜き取り確認します。
5. 字幕に話者の切り替わりと、該当する場合は意味のある非音声を含む音声が反映されていることを確認します。
6. ロケールごとの問題を分けて記録します。ある言語での合格を、別の言語での合格とみなさないでください。

想定される失敗モード：日本語の母音でアバターの口が開きすぎる、スペイン語のテキストが字幕のセーフエリアからはみ出す、間の後にフランス語の吹き替えが 300 ms 遅れて始まる、翻訳された安全に関する警告で「必ず」が「してもよい」に変わる。

判定ルール：安全に関する指示に誤訳があるロケールは、動画ファイルの技術的な品質が完璧でも、重大な問題とします。

例：複数の素材を組み合わせた解説動画の QA チェックリスト

背景：60 秒の解説動画は、AI 生成の図、ライセンス取得済みのストック映像、生成されたナレーション、人が編集したタイムラインを組み合わせています。

確認項目：

• ブリーフへの適合性：承認済み台本の各要点が順番どおりに盛り込まれていること。生成された図によって、裏付けのない統計が追加されていないこと。
• 素材台帳：ストック映像のライセンスが配信チャンネルを対象としていること、AI 生成の図にその旨が明記されていること、ナレーションの提供元と音声が記録されていること。
• ビジュアルの一貫性：図のラベルがナレーションと一致していること、シーンを通じて色の意味が一貫していること、矢印が実現不可能な流れを示していないこと。
• 音声：ナレーションが明瞭であること、音楽が音声より小さいこと、編集で息継ぎが不自然にカットされていないこと、統合ラウドネスの目標が文書化されていること。
• 字幕／アクセシビリティ：字幕が最終版のナレーションと一致していること、図だけに含まれる情報がナレーションまたは文字起こしで説明されていること、点滅するトランジションが安全なしきい値を超えていないこと。
• 最終パッケージ：書き出しがプラットフォームの解像度／尺に合っていること、ファイル名／バージョンが正しいこと、QA レポートに、独立した検証が行われていない残存の事実情報ソースが記載されていること。

合格条件：すべての事実／統計に関する主張を承認済みの素材までたどれること、また、生成されたビジュアルによって裏付けのない新たな主張が加わっていないこと。

出典に関する注記

• W3C、WCAG 2.2、特に同期メディアと点滅に関する達成基準。2026-07-10確認。
• W3C、SC 2.3.1「3回の閃光、または閾値以下」の解説。2026-07-10確認。
• EBU、R 128 音声信号のラウドネス正規化と許容最大レベル。2026-07-10確認。
• ITU、勧告 ITU-R BS.1770。2026-07-10確認。
• ATSC、A/85 デジタルテレビの音声ラウドネスを設定および維持するための手法、および FCC、CALM法の概要。2026-07-10確認。
• C2PA、技術仕様。2026-07-10確認。
• IPTC、デジタルソースタイプ NewsCodesおよび写真メタデータ標準。2026-07-10確認。
• Google Merchant Center ヘルプ、AI 生成コンテンツ。プラットフォームに関する情報は2026-07-10確認。
• YouTube ヘルプ、生成 AI コンテンツの使用を開示する。プラットフォームに関する情報は2026-07-10確認。
• FTC、広告における推奨表現および欺瞞的な AI の主張とスキームへの取り締まり。2026-07-10確認。
• SMPTE、ST 2067 相互運用可能マスターフォーマット。2026-07-10確認。
• Netflix パートナーヘルプセンター、ベストプラクティス：ブランド付き IMP 納品の技術 QC とチェック、タイムテキストスタイルガイド：一般要件、および字幕タイミングガイドライン。プラットフォーム固有の参考資料は2026-07-10確認。
• NIST、AI RMF 生成 AI プロファイルおよび生成 AI 評価プログラム。2026-07-10確認。
• Lin ほか、「人間と AI による監督を用いた精密な動画言語の構築」、構造化された動画言語と批評の品質に関する知見。2026-07-14確認。