拓海先生、最近部下から「画像生成AIがすごい」と聞くのですが、数字通りに複数の物を並べるような指示ってちゃんと守れるものなんですか。現場に導入するか判断したいんです。
素晴らしい着眼点ですね！実は最新の研究で、テキストから画像を作る拡散モデル（Diffusion Models、DM、拡散モデル）は、ユーザーの「数を指定する」指示を正しく守れないことが確認されているんですよ。大丈夫、一緒に要点を整理しますよ。
ええと、要するに「3個」という指示を出しても画像に2個しか映らないとか、左右で分けて並べるように言っても意図どおりに並ばない、ということでしょうか。
その通りです。研究では単純な加算や掛け算の指示、格子状（grid）の配置、左右の位置指定など、数に関わる細かい指示で多くの失敗が出ています。要点は三つです：多くのモデルが数を正確に表現できない、プロンプトを細工しても改善しない、原因の一つにテキスト理解部分の限界がある、ですよ。
なるほど。で、現場で例えば「在庫の写真に5個並べてください」という指示を自動化するとき、これって要するに正確な数量を保証できないということ？投資対効果に直結する話なんですが。
投資判断の観点で重要な指摘です。結論だけを言えば、今のままでは「数量の厳密な保証」を期待して全面導入するのはリスクがあります。ですが回避策や限定的運用で効果を出す道はありますよ。要点を三つにまとめると、現状の理解、運用上の注意点、改善に向けた対策です。
具体的な対策というと、例えばプロンプト（命令文）を職人芸で細かく書き換えればなんとかなるんじゃないですか。現場で書式を統一すれば改善しますか。
良い問いです。実験的に「プロンプト改善（prompt refinement）」を試すと、多くのケースで逆に性能が落ちるという観察が出ています。理由はテキスト解析部の設計上、数や位置の解釈が弱く、いくら文章を工夫しても根本的な限界に引きずられるからです。ただし一部のモデルでは小幅の改善が見られますから、モデル選定がカギになりますよ。
モデル選定ですか。社内で複数ベンダーを比較するなら、具体的に何を見ればいいですか。評価項目を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！まずは三つの観点を確認してください。第1に数量遵守（count accuracy）を明示的に評価しているか。第2に位置指定や格子配置のような複合指示に対する試験があるか。第3にテキストエンコーダー（例えばCLIP）が内部でどのように数を表現しているかの確認です。これらを満たす候補を優先すれば導入リスクは下がりますよ。
わかりました。まとめると、「モデルによって差はあるが、基本的には写真の中の数を厳密に守らせるのは苦手」で、プロンプト工夫だけで完全解決は難しい。ただし評価項目を決めて選べば実用化はできる、という理解でよろしいですか。
その通りです。大事なのは期待値を管理することと、限定運用で成果を出すことです。大丈夫、一緒に評価基準とPoC（概念実証）計画を作れば、導入の成功確率はぐっと上がりますよ。
承知しました。では、私の言葉で整理します。要するに「テキストから画像を作るAIは数を正確に扱えない場合が多く、命令文の細工だけでは完全には直せない。だから数量が重要な用途は慎重に進め、評価指標を明確にしたうえでモデルを選定して限定運用する」ということですね。
まさにその通りですよ。素晴らしい要約です。必要なら会議資料用の1ページ要約も作成します。一緒に進めましょう。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究は、テキストから画像を生成する拡散モデル（Diffusion Models、DM、拡散モデル）が、ユーザーの「数を指定する」指示に対して体系的に失敗することを示し、さらにプロンプト改善（prompt refinement）がその問題を一般的に解決しないことを明らかにした。つまり、数量や配置といった定量的制約に対する信頼性は現状で限定的である。
この問題の重要性は明白である。画像生成技術を広告、カタログ作成、品質管理などに応用する場面では、指定どおりの個数や配列が求められることが多い。誤った個数や配置は商品表現や在庫表示、顧客信頼に直結して損失を生むため、経営判断の観点からも無視できない。
基礎的には、テキストを数や位置に変換する「テキストエンコーダー」の能力がボトルネックであると指摘されている。特にCLIP (Contrastive Language–Image Pretraining、CLIP、コントラスト言語画像事前学習) のようなエンコーダーは、言語の数量的側面を扱うことを得意としていない可能性がある。これが画像生成結果の数に関する失敗につながっている。
応用的には、本研究はシステム導入時のリスク評価を示す指標を与える。具体的には「数量遵守（count accuracy）」「位置指示遵守」「複合指示の一貫性」といった評価軸を用いることで、候補モデルの比較が可能になる。従って、経営判断においては単なる総合評価だけでなく、数量に関する項目を明示した検証が必要である。
総じて、本研究はテキスト→画像技術の実務適用におけるギャップを埋める出発点である。研究の示した限界は、技術の成熟を評価する際の具体的なチェックリストとしてそのまま使える。現場導入を検討する経営層は、この観点を無視してはいけない。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究では、テキストから画像への生成品質、解像度、スタイル再現などが主に評価されてきた。これに対して本研究は「数量的制約の順守」に焦点を当て、定量的で体系的なベンチマークを設計した点で差別化される。従来の主観的評価や少数のケース検証とは異なり、網羅的な評価に重きを置いている。
さらに、本研究は「プロンプト改善が果たして効果があるか」という実務でありがちな対処法の有効性を検証した点でも独自性が高い。多くの現場ではプロンプトを職人芸的に改良して問題を解決しようとするが、その一般性を厳密に検証した研究は少なかった。本研究はその期待に対する慎重な検証結果を提供する。
技術的には、CLIPや類似のテキストエンコーダーが数量の表現に弱点を持つ可能性を指摘した点が重要である。これにより、単に生成器側の改良だけでなく、言語理解部の設計見直しが必要であるという議論を促す。つまり、問題は表層的な出力の調整ではなく、内部表現の改良に向かうべきである。
事業適用という観点では、本研究は導入基準の明確化を促す点でも差別化される。数量を厳密に扱う用途とそうでない用途を分けるガイドラインが示唆されており、経営判断に即した実践的な示唆を与えている。この点で先行研究よりも経営寄りの示唆が強い。
3.中核となる技術的要素
本研究で問題となる主要な技術は、テキストエンコーディングと生成の二段階である。まずテキストエンコーダーが入力文をベクトル表現に変換し、そのベクトルをもとに拡散モデル（Diffusion Models、DM、拡散モデル）が画像を生成する。数や位置の情報はテキストから正確に抽出され、適切に表現される必要があるが、ここに齟齬が生じる。
特にCLIPのようなテキストエンコーダーは、視覚とテキストを結びつける能力に優れる一方で、数量的な概念を正確に符号化する設計にはなっていない場合がある。比喩で言えば、CLIPは「何が写っているか」を良く抽出するが、「何個あるか」を数える設計ではないということである。
加えて、生成モデル側の学習データや学習課題の構造が数量を学習するのに適していない場合、生成段階で数が歪む。たとえば訓練データに多数の「単一物体」の画像が多ければ、複数個を忠実に再現する習慣がつかない。データ設計と学習目標の両面で改善余地がある。
最後に、プロンプト改善（prompt refinement）は人間による指示の工夫だが、エンコーダーの内部表現を変えない限り根本解決には到達しない。従って、中核的要素の改善はテキスト理解の改良、データのバランシング、そして生成器の学習目標の再設計である。
4.有効性の検証方法と成果
研究ではT2ICountBenchというベンチマークを構築し、多様な数的命題（加算、乗算、格子配置、位置指示など）を網羅的に評価した。このベンチマークにより、単発のケーススタディでは見落とされがちな系統的な失敗を定量的に可視化できる。実務で言えば、複数ベンダーの比較試験にそのまま使える評価基準である。
検証結果は一貫しており、多くの最先端モデルが数的指示に対して低い正答率を示した。プロンプト改善を多数試したが、ほとんどの場合で性能が悪化するか、わずかな改善にとどまった。従って、現場で「文章を工夫すれば解決する」という期待は過大評価であることが示唆される。
定量的成果としては、乗算分解や位置指示など複雑なタスクで特に低迷が目立った。例えば「2 times 7 apples」のような複合指示では、ほとんどのモデルが両方の数を正しく反映できなかった。これは単純な加算ですら誤解されるケースがあることを意味する。
これらの成果は、導入前のPoC（概念実証）段階で数量検証を必須にする強い理由を提供する。経営層は機能要件の中に数量遵守を明確に組み込み、入札や評価フェーズで数的テストを標準項目とするべきである。
5.研究を巡る議論と課題
議論の焦点は主に原因の特定と改善方向にある。本研究はテキストエンコード部の限界を指摘するが、完全な原因解明にはさらなる解析が必要である。モデル内部の表現を可視化し、どの段階で数情報が失われるかを詳細に追うことが次の課題である。
また、データ側の構成も重要な検討点である。多くの学習データは数量分布が偏り、複数個の厳密な配置が稀である可能性がある。実務的には、数量に対応した合成データやラベル付けを増やすことで改善が期待できるが、その効果は検証が必要である。
システム設計上の課題としては、数量に関する厳格な要件を満たすためのハイブリッド設計が考えられる。画像生成を行う前後に数量検出や位置チェックのモジュールを挟むことで、生成結果の検証と修正を自動化する手法が現実的な回避策となる。
最後に、モデル選定と運用ガバナンスの問題が残る。経営は導入前に数量遵守テストを義務付け、事業影響の大きい用途では限定的な運用に留める方針を決める必要がある。研究はそのための技術的根拠を提供するが、最終判断は業務要件に基づくべきである。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向で調査を進める価値がある。第一に、テキストエンコーダーが数量情報をどのように符号化しているかの詳細解析である。ここでの知見はモデル設計の改善に直結する。第二に、数量に関する学習データの生成とその効果検証である。第三に、生成後の検証・補正パイプラインの実用化である。
研究コミュニティ側では、数量に特化した学習タスクや損失関数の導入が期待される。企業側では、PoCに数量テストを組み込み、候補モデルの比較データを蓄積していくことが望ましい。これらは短中期で実行可能な活動であり、経営が主導すべき投資対象である。
また、ベンダーと協働して実運用データを用いた検証を進めることで、研究成果を実業務に結びつけることができる。実運用での失敗事例を共有してモデル改良に反映させる仕組みが、産学連携の一つの現実解である。
最終的に、数量を扱えるテキスト→画像パイプラインが確立されれば、カタログ自動生成や段ボール詰め工程の可視化など多くの業務効率化が期待できる。経営は技術的リスクと期待利益を比較し、段階的投資を計画すべきである。
会議で使えるフレーズ集
「このPoCでは数量遵守（count accuracy）をKPIに入れましょう」
「プロンプトの工夫だけでは限界があるので、テキストエンコーダーの評価を要求します」
「導入は限定運用で始め、数量テストをクリアしたら範囲を拡大しましょう」
「候補ベンダーには格子配置や位置指示の具体テストケースを提出させてください」
検索に使える英語キーワード
Text-to-Image, Diffusion Models, counting failure, T2ICountBench, prompt refinement, CLIP counting issues, count accuracy benchmark
引用元
“Text-to-Image Diffusion Models Cannot Count, and Prompt Refinement Cannot Help”, Y. Cao et al., arXiv preprint arXiv:2503.06884v1, 2025.
