> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.apiyi.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 安全性による拒否のトラブルシューティング：アブレーションでトリガーワードを特定する > 実際の事例：同じ prompt が ChatGPT のウェブアプリでは正常に表示されるのに、API では safety_violations=[sexual] が返されます。どのレイヤーがリクエストをブロックしているのか、moderation: low ではなぜ解決しないのか、ウェブアプリではなぜ通過するのかを確認し、20 回の呼び出しによるアブレーションでトリガーワードを特定する方法と、元の意図を維持した修正方法を学びます。 セーフティシステムによってブロックされたからといって、**プロンプトに露骨な内容が含まれているとは限りません**。多くの場合、プロンプト内の1語が*生成された画像*を許容範囲外に押し上げていますが、プロンプトを読んでも問題を確認できません。このページでは、実際の顧客事例を通じて、どのレイヤーがブロックしているのか、なぜウェブアプリは通過するのか、なぜ `moderation: low` は何もしないのか、そして約20回の呼び出しでトリガーワードを見つける方法を説明します。 ## 事例：Webアプリでは表示されるが、APIでは性的コンテンツが返される ある顧客が`gpt-image-2.5-sunburst`を使用して、キャラクターシート（左側に顔のクローズアップ、右側に正面／側面／背面のターンアラウンド）を生成しました。リクエストは次のとおりです。 ```json theme={null} { "model": "gpt-image-2.5-sunburst-2026-09-08", "prompt": "帮我生成一个妈感美艳女主（外国人），皮肤通透有自然光泽，无过度磨皮；皮肤保留自然原生纹理、皮肤通透有自然光泽；整体画面自然真实，8K超高清，细节丰富，真实人像摄影质感，纯白背景#一张综合角色设定图，左侧为脸部大特写，右侧为全身标准三视图,露出完整的头部，脸部特写和全身三视图要在一张图。全身三视图：右侧依次排列全身的正面视角、90 度纯侧面视角（头部完全侧转）、背面视角。", "size": "2736x1536", "quality": "xhigh", "background": "auto", "n": 1 } ``` プロンプトは中国語です。おおよその内容は次のとおりです。*魅力的で成熟した印象の西洋人女性、自然な肌の質感、フォトリアル、真っ白な背景。左側に顔のクローズアップ、右側に全身の正面／90度の側面／背面のターンアラウンドを配置したキャラクターシートで、頭部全体が見えること。* APIは一貫して400を返しました。 ```json theme={null} { "status_code": 400, "error": { "message": "Your request was rejected by the safety system. If you believe this is an error, contact us at ***.***.com and include the request ID req_e97b3571a1e2433da4b154fe7ea7a82c. safety_violations=[sexual]." } } ``` 顧客の反応は典型的なものです。 > コンテンツセーフティであることは理解していますが、同じ内容がChatGPTのWebアプリでは機能します。なぜWebアプリでは通るのか説明してください。 プロンプトには露骨な内容は何もありません。単に「魅力的な女性＋ターンアラウンド＋白い背景」です。「悪いことは何も書いていないのにブロックされた」という形式のチケットには、「悪いことを書いたためブロックされた」というケースとはまったく異なるアプローチが必要です。 ## まず：どのレイヤーがブロックしていますか？ 画像モデルには2つの安全ゲートがあります。これらは異なる形で失敗し、デバッグ方法も異なります。 | | promptレベルのブロック | 出力画像のブロック | | ---------------- | ----------------- | ----------------------------------------------- | | 確認対象 | 送信したテキスト | 生成された画像 | | 応答時間 | **数秒以内**に400 | **成功した呼び出しと同じ**（画像が先にレンダリングされ、その後分類器によって拒否されます） | | 同じpromptを繰り返した場合 | 安定：毎回拒否される | **確率的**：レンダリングごとに異なるため、通る場合と失敗する場合がある | | 修正方法 | 明らかに違反している単語を削除する | *レンダリング*を境界線を越えさせる単語を特定する | **レイテンシが手掛かりです。** このケースでは、失敗した呼び出しは42～51秒、成功した呼び出しは46～57秒かかりました。差がないため、画像は完全にレンダリングされてから、出力側の分類器によって性的コンテンツとしてフラグ付けされました。以下のアブレーションでもこれが確認できます。1つのpromptを3回実行したところ、1回成功 / 2回拒否となりました。 promptレベルのブロックは、パラメータエラーとほぼ同じ速さで返されます。400が30秒以上経ってから返された場合は、まず出力画像のブロックとして扱い、まだ単語の削除を始めないでください。 ## Webアプリが通過する理由 これは[満足のいく画像を得る方法](/ja/api-capabilities/image-generation-success-tips)で説明したものと同じポイントです。**Webアプリはエージェントであり、APIは単一のアトミック呼び出しです**。 * ChatGPTのWebアプリは、あなたのテキストをそのまま画像モデルに渡しているわけではありません。まずチャットモデルがプロンプトを**書き換えて拡張**し、通常は衣服、設定、ライティングを独自に補完します。これは、以下で説明する「衣服を追加する」ステップそのものであり、Webアプリが代わりに行ってくれています。 * APIはプロンプトをそのまま送信します。彼女が何を着ているかを指定しなかったため、モデルが判断します。「華やか + 全身のターンアラウンド + 白い背景」という条件では、タイトな衣装や最小限の衣装に傾きます。これはキャラクターシートでよく見られる表現であり、レンダリングが基準を超えてしまいます。 * さらに出力側のモデレーションによるランダム性も加わるため、「Webアプリは一度通過し、APIは一度失敗した」という結果は矛盾ではありません。 つまり、「Webアプリが通過する」からといって、「APIのモデレーションがより厳しい」ことを意味するわけではありません。この2つの経路は、同じプロンプトをモデルに送信していません。 ## 単語アブレーション：一度に1つだけ変更する このような prompt には、十数個の形容詞やレイアウト制約が含まれています。どれが原因かを推測するのは時間がかかります。効果的なアプローチは**アブレーション**です。各バリアントで単語ブロックを正確に1つだけ削除または置換し、それ以外はすべてバイト単位で同一に保ち、どのバリアントで結果が反転するかを確認します。 3つのバケットに分けます。キャラクターの形容詞（glamorous、sexy、alluring など）、身体に関連する動詞（reveal、show、form-fitting など）、レイアウト制約（full body、turnaround、white background など）です。レイアウト制約は単独では無害に見えますが、形容詞と組み合わさると影響します。 そのブロックを削除するか、中立的な単語に置き換え、それ以外は変更しないでください。また、単語は変更せず、キャラクターの明示的な服装などの制約だけを*追加*するバリアントも実行します。 出力側のブロックは確率的であるため、1回の実行だけでは何も証明できません。勝ったバリアントを少なくともさらに2回再実行し、すべての実行に合格した場合にのみ採用します。 目標は「合格すること」ではなく、「意図の変更を最小限に抑えて合格すること」です。元の単語を維持し、制約だけを追加するバリアントを優先してください。 各バリアントは独立しているため、**並列で実行してください**。このケースでは、6つのバリアントをバッチ処理したところ約50秒で完了しました。逐次実行なら5分かかっていたでしょう。 このケースのアブレーションログ全体（合計20回、全体を通して同じサイズと品質）： | バリアント | 結果 | | ----------------------------------------------------------------------------------- | --------------- | | 元の prompt（2回実行） | 400 sexual ×2 | | 元の prompt + `moderation: "low"` | 400 sexual | | 「reveal the full head」だけを「head fully in frame」に変更 | 400 sexual | | 「mature-looking」だけを削除し、「glamorous」は維持 | 400 sexual | | 「glamorous」だけを削除し、「mature-looking」は維持 | 200 | | 「glamorous woman」→「mature, elegant Western woman」（3回実行） | 200 ×3 | | →「mature, elegant Western woman with refined features」（3回実行） | 400 / 200 / 400 | | **元の prompt は変更せず、「wearing a beige turtleneck sweater and dark trousers」を追加（3回実行）** | **200 ×3** | この表から、3つのことがすぐに分かります。トリガーは「glamorous」です（「mature-looking」を削除しても変化せず、「glamorous」を削除すると合格する）。「reveal」は原因ではありません。また、「refined features」の行が1回の実行では合格し、2回は拒否されたことから、分類器は毎回異なるレンダリング結果を判定しており、テキスト自体を判定しているわけではないことが分かります。 ## 結論と推奨される修正 **仕組み**: 「glamorous」はモデルを官能的な描画へと誘導し、「full-body turnaround + white background」は典型的なキャラクターシートのレイアウトです。これらが合わさることで、出力側の分類器が性的と判定する描画になります。プロンプト内の単語自体に違反となるものは1つもありません。 **推奨される修正**: 元のプロンプト全体を維持し、キャラクターの説明の直後に衣服を明示するフレーズを1つ追加します。これで3回中3回通過し、顧客が求めていた見た目とレイアウトの両方を維持できました。 ```text theme={null} 帮我生成一个妈感美艳女主（外国人），身穿米色高领针织衫和深色长裤，皮肤通透有自然光泽，无过度磨皮；皮肤保留自然原生纹理、皮肤通透有自然光泽；整体画面自然真实，8K超高清，细节丰富，真实人像摄影质感，纯白背景#一张综合角色设定图，左侧为脸部大特写，右侧为全身标准三视图,露出完整的头部，脸部特写和全身三视图要在一张图。全身三视图：右侧依次排列全身的正面视角、90 度纯侧面视角（头部完全侧转）、背面视角。 ``` 挿入するフレーズは「ベージュのタートルネックセーターとダークカラーのトラウザーズを着用」です。 西洋人女性のキャラクターシート：左側に顔のクローズアップ、右側に正面・側面・背面の全身ビュー。白い背景で、ベージュのタートルネックとダークカラーのトラウザーズを着用 控えめな普段着であれば、どのような服装でも構いません。重要なのは、モデルに任せたままにせず、**あなたがそれを書くこと**です。 **別の修正方法**: 「glamorous」を「mature and elegant」に置き換えます。こちらも3回中3回通過しますが、顔の印象がより柔らかくなり、元の意図からさらに離れます。 ## モデレーションを low にしても解決しなかった理由 `moderation` パラメータ（[text-to-image パラメータテーブル](/ja/api-capabilities/gpt-image-2/text-to-image)を参照）は、`auto` / `low` を受け付け、**プロンプト側**のモデレーションの厳格さを下げます。ここで `low` を渡しても 400 が返されたのは、ブロックが出力側で発生しており、このパラメータでは制御できないためです。 ゲートウェイの外部からは「パラメータが転送されなかった」のか「転送されたものの効果がなかった」のかを判別できませんが、どちらの場合も結論は同じです。**出力側のブロックに対しては、パラメータを変更しても何も変わりません。プロンプトを変更してください。** ## 一般チェックリスト すぐに返ってきた場合はプロンプトレベル、通常のレンダリングと同程度に待った場合は出力レベルを意味します。前者の場合は、明らかに違反している単語を削除してください。後者の場合は、レンダリングを制限超過にしている要素を見つけるために単語アブレーションを実行し、同じプロンプトでもある程度ランダム性があることを想定してください。 雰囲気は説明していても服装を説明していないキャラクタープロンプトは、出力側のブロックの最も一般的な原因です。明示的な服装のフレーズを1つ追加するだけで、元の意図を変えずに通常は1回で解決できます。 一度に3つの単語を変更すると、どの単語が影響したのか分からなくなるため、次のプロンプトは最初からやり直しになります。バリエーションごとに1回ブロックを実行し、うまくいったものはその後2～3回再実行してください。 token 課金の gpt-image モデルでは、モデレーションが400を返した場合、課金されません。生成失敗については、[gpt-image-2 FAQ](/ja/api-capabilities/gpt-image-2/overview#faq)の項目を参照してください。したがって、アブレーションで必要になるのは費用ではなく時間です。 ## クイックリファレンス * **レイテンシーでレイヤーを特定する**: 即座に返る 400 は prompt レベルです。レンダリングと同じくらい時間がかかった 400 は、出力側の分類器が画像を拒否しています。 * **出力側のブロックは確率的です**: 同じ prompt が通る場合もあれば失敗する場合もあるため、1 回の結果だけでは何も証明できません。2～3 回再実行してください。 * **Web アプリで通っても、API のほうが厳格とは限りません**: Web アプリは prompt を書き換えて拡張し（衣服や設定を追加します）、API はそのまま送信します。 * **ワードアブレーション**: バリアントごとに 1 つのブロックだけを変更し、バリアントを並列で実行して、意図の変更が最も少ない編集を採用します。ここでのトリガーは「glamorous」でした。 * **キャラクター prompt では衣服を具体的に記述する**: それ以外をすべて変更せず、衣服に関するフレーズを 1 つ追加したところ、3 回中 3 回成功しました。`moderation: low` は出力側のブロックには何の効果もありません。 ## 関連ドキュメント * [満足のいく画像を取得する方法](/ja/api-capabilities/image-generation-success-tips) * [画像プロンプトドクタースキル](/ja/api-capabilities/image-prompt-doctor) * [画像 API の基礎とベストプラクティス](/ja/api-capabilities/image-api-best-practices) * [gpt-image-2 FAQ](/ja/api-capabilities/gpt-image-2/overview#faq)