今日のchatGPT※chatGPT超進化！ところが一晩明けて！
2025年3月28日。 昨日までは残らず絶妙なクオリティで簡単に4コマまで作れたDALL·Eの画像生成。
しかし今日になって突然、イラストの下半身が表示されなかったり、「下の方はぼやけて消える」「文字が入るとなおさら破綻」といった現象が多発。これはユーザー側の使い方の問題ではなく、OpenAI側のバックエンド上の要因で起こっている可能性が高い。
今発生している問題
- 画像が中断され、下半部分が表示されない。特に人物の全身を描く構図では、足元や背景の下部が未描写となり、画像として成立しないケースが増えている。
- セリフ付き4コマ画像が作れない。吹き出しや文字が含まれるだけで破綻する確率が上がり、漫画形式での安定した出力が困難となっている。
- 横長も縦長も無関係で高確率で失敗。構図の違いにかかわらず、出力内容が途中でぼやけたり、明らかに一部が描写されていない例が確認されている。
- 文字を含むと破綻率が高くなる。日本語・英語を問わず、テキスト要素を入れると画像が途中で崩れたり、描画対象が曖昧になるなどの症状が顕著に。
- 昨日までは成功していた同一プロンプトが失敗している。ユーザーの生成履歴からも、同じ構文・条件で正常に出ていた画像が、突如として機能しなくなっているケースが多数報告されている。
- また、1枚の画像内に複数のキャラクターや情報を詰め込むと描画が破綻する傾向も強まっており、DALL·Eの出力限界が突然引き下げられた可能性がある。
原因と状況まとめ
| 問題 | 詳細 |
|---|---|
| ✅ 上部のコマ | 正常に描画されやすい |
| ❌ 下部のコマ | 描画が途切れたり、ぼやけて潰れることが多い |
| 📏 縦長画像（例：4コマ1枚） | 途中で出力制限がかかる傾向あり |
| ✅ 安定する形式 | 1コマ＝1画像で個別に生成する方法 |
想定される技術的原因
- 一定時間以内に描画が終わらない場合、中断されるタイムアウトが入った。これはサーバー側の処理制限が影響しており、過負荷時に強制的に打ち切られることで描画が完了しなくなる。
- ユーザー数増加やクオリティ向上により、バックエンド負荷が急増。特に精度の高い画像を求めるユーザーが増えるにつれ、生成あたりの演算コストが跳ね上がっている可能性がある。
- 内部のレンダリング範囲による自動投与キャンセル。画像の中央部分を優先する設計上、上下端や端部が自動的に省略・簡略化される動きが強まったと考えられる。
- DALL·E側の最適化手順変更、もしくはデフォルトの少しずつの緩和策。これにより、以前より出力内容が圧縮されたり、モデル側で描画省略のしきい値が低く設定されている可能性がある。
- あるいは内部的な実験モードや分割テストが走っており、一部ユーザーにのみ限定的な調整が適用されていることも考えられる。いずれにしても、現象が突然発生している点から、何らかの構造的な変更が加えられたと見てよい。
OpenAIに投げられたジレンマ
- 高精度を保ちたまま、ユーザー数増加に耐えられるインフラを新たに整備できるのか。必要であればハードウェア拡張や最適化エンジンの見直しまで視野に入るが、コストや時間の壁もある。
- とりあえずセーフティー優先のために、自動で軽量化処理や出力制限を入れるか。これは品質を犠牲にすることにつながり、ユーザー満足度を損なう懸念も。
- 前バージョンへの部分的な復帰を検討するか。直近のバージョンで破綻した領域のみをロールバックし、安定性を一時的に担保する暫定対応が可能か。
- GPT Plusユーザーの体感低下をどこまで抑えられるのか。特に月額課金ユーザーに対しての信頼維持が重要で、下手な妥協はクレームや解約の引き金となりうる。
- また、今後DALL·Eの利用を別料金モデルへと分離する可能性もありうるが、これが歓迎されるかどうかも含め、慎重な判断が迫られている。
今、OpenAIが抱えてそうな選択肢
| 選択肢 | メリット | デメリット |
|---|---|---|
| ✅ タイムアウト厳格化 | サーバー安定 | 品質・満足度が一気に下がる（今ココ） |
| ✅ GPT-4/Plusの描画を制限 | 高品質維持 | ユーザーに不満（価値下がる） |
| ✅ 「DALL·E Premium」導入 | リソース確保 | 二重課金に見えて炎上のリスク |
| ✅ バックエンドGPU増強 | 品質・自由度そのまま | 莫大なコスト＆時間がかかる |
まとめ
今日の改悪は、機能が高すぎるがゆえの「壊れやすさ」をあらわした事例ともいえる。DALL·Eは極めて高精度な画像生成を実現しているが、それが裏目に出ると、処理落ちや描画不備といったかたちで、ユーザー体験の不安定化を招く可能性がある。今回のように、突然出力が途切れたり、一部がぼやけて未完成のまま表示されたりする現象は、その典型といえるだろう。
使用者の割り切りによって、むしろプラス補償もありえる気配だ。問題の存在を前向きに捉え、応急対応や別の生成手段を活用することで、ユーザー自身が「DALL·Eとの付き合い方」を再定義する機会にもなる。実際、このような変化が発生することで、利用側の工夫や発想も試されている。
OpenAIは、ここを一つの分段点として、「この転置を幅利きにできるか」の測られている状態にある。単なる不具合として片付けるか、あるいは今後のスケーラビリティと持続可能性のための布石と捉えるか。今後の方針によって、ユーザーとの信頼関係も大きく左右されることになるだろう。
この文書は、現場で目の当たりにした人間の声であり、同じような不備に悩む人の参考になることを願う。また、この事例がAIツールの進化と限界を理解するための一助となれば幸いである。
