TikTokがAI動画の表示量調整を導入し視聴体験を自由に選べるように

TikTokはAI生成動画の扱いを大きく見直し、表示量を調整できる設定や編集後も識別しやすい仕組みを導入します。

従来は再投稿や加工で識別情報が失われる課題がありましたが、メタデータや見えない識別情報を重ねて付与することで判定の精度が高まります。

TikTokでAI生成動画の表示量を調整できる新機能

AI動画の表示設定を変えられる仕組み

TikTokはManage topicsにAI生成動画の表示量を調整できる設定を追加しました。この仕組みは、視聴者がAI動画を増やすか減らすかを自分で選べる点が特徴とされています。

設定内容はおすすめ表示の候補抽出に反映され、視聴者ごとに異なる構成が生成されます。また、強制的に排除するのではなく配信量を調節する方式を採用している構造です。

この設定により視聴者の操作が推薦工程に直接影響する点が重要で、日々の視聴体験が変化するとされています。

設定が「おすすめ」フィードに反映される流れ

設定された表示量はおすすめ欄の生成工程で利用され、視聴者が選んだ方向性に沿って候補動画が調整されます。従来はAI生成動画が一定量流入する構造でしたが、この点が改めて設計されています。

具体的には候補抽出段階でAI動画の比率が変わり、ランキング工程にも影響する仕組みです。設定を変更するだけで流入動画の傾向が変わるため使い方に幅が生まれます。

視聴者が選択した情報が推薦ロジックに組み込まれることでフィードが設定依存で変化する仕組みが成立する点が特徴とされています。

TikTokがAI生成動画を見分けやすくするための識別強化

加工しても残る見えない識別情報の仕組み

TikTokはAI生成動画に見えない識別情報を追加し、加工や再投稿後も判別できる仕組みを導入しました。この情報は視聴者には表示されず識別用に保持される構造です。

従来のメタデータ方式では編集で情報が失われることが課題でしたが、新方式は映像内部に識別情報が埋め込まれるため保持性が高い特徴を示します。

この方式により編集後もAI生成を判別しやすい仕組みが成立する点が改善点として挙げられています。

メタデータと透かしでラベルが外れにくくなる理由

TikTokはC2PA準拠のメタデータと見えない識別情報を併用してAI生成動画を特定しています。メタデータは編集で消える場合があるため補完策として透かし方式が採用されています。

両方式を組み合わせることで再投稿や別アプリ経由の編集にも対応し、ラベルの継続性を確保する構造です。仕組みとしては二段階で確認される点が特徴となります。

結果として識別情報が削除されにくい二層構造が形成されるため、表示されるラベルの信頼性が高まるとされています。

TikTok内で作られたAI動画に自動で識別が付く流れ

TikTokのAI Editor Proなどで生成された動画には、作成段階で自動的に識別情報が追加されます。この処理は投稿前の工程で実行される仕組みです。

識別の付与は内部ツール利用時の統一方式として設計されており、編集から公開まで一貫した管理が行われます。ユーザーが追加操作をする必要はありません。

この流れにより生成から公開まで識別情報が自動付与される設計が成立する点が管理面での利点とされています。

メグルテ編集部

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