Sora 2 APIエラー moderation system blocked self-harm の解決：5つの原因分析と修正方法

著者注：Sora 2 公式 API 呼び出し時に発生する「The request is blocked by our moderation system – self-harm」エラーの原因分析と解決策の詳解。

Sora 2 公式 API を使用して動画を生成する際、The request is blocked by our moderation system when checking inputs. Possible reasons: self-harm というエラーに遭遇していませんか？本記事では、このエラーが発生する 5つの主なトリガー原因 を詳しく分析し、具体的な解決策を提案します。

核心価値: この記事を読み終える頃には、Sora 2 のコンテンツ審査システムの仕組みを理解し、self-harm（自傷行為）の審査を回避するためのプロンプト最適化テクニックを習得して、動画生成リクエストをスムーズに通過させることができるようになります。

Sora 2 API Moderation ブロックの核心ポイント

Sora 2 API コンテンツ審査メカニズムの解析

OpenAI は Sora 2 のために、業界で最も厳格なコンテンツ安全システムを構築し、「予防優先」の設計理念を採用しています。このシステムはマルチモーダル分類器を使用し、テキストプロンプト、参照画像フレーム、音声内容を同時に分析し、入力段階、生成段階、出力段階の3つの段階でフィルタリングを行います。

この保守的な戦略は、たとえあなたの創作意図が完全に正当であっても、特定の単語の組み合わせが自動フィルターをトリガーする可能性があることを意味します。特に self-harm（自傷行為）カテゴリに関しては、危険な行為を示唆する可能性のあるあらゆる内容がブロックの対象となります。

Sora 2 API Self-Harm エラーが発生する5つの原因

原因 1：プロンプトに敏感な動作の描写が含まれている

意図が正当であっても、特定の動作を表現する語彙がシステムによって self-harm（自傷行為）に関連する内容だと誤判定されることがあります。

原因 2：感情の強さを表す語彙が検閲に抵触

Sora 2 の検閲システムは感情の強い表現に対して非常に敏感です。以下の語彙は self-harm 検出をトリガーする可能性があります。

• desperate / despair – 絶望的な感情は自傷の意図と関連付けられる可能性があります
• suffering / agony – 苦痛の描写は保護メカニズムをトリガーします
• alone / isolated – 孤立状態はメンタルヘルスのリスクと関連付けられることがあります
• hopeless / give up – 諦めの意図は危険信号と解釈される可能性があります
• tears / crying – 感情の崩壊シーンは慎重な取り扱いが必要です

🎯 最適化のアドバイス: シーンを「映画監督」の視点で描写してみてください。例えば、character is suffering の代わりに character faces a difficult moment を使用します。APIYI apiyi.com のテスト環境を使用すると、さまざまな表現の通過率を素早く検証できます。

原因 3：参照画像の内容による検閲のトリガー

input_image や input_reference パラメータを使用している場合、画像の内容自体も検閲の対象となります。

原因 4：コンテキストの組み合わせによるリスクの累積

単一の単語では検閲に抵触しなくても、複数の「中等度リスク」ワードが組み合わさることで、リスクが累積しエラーが発生することがあります。

❌ 高リスクの組み合わせ：
"A person standing alone on a rooftop at night, looking down at the city"
- alone (孤立) + rooftop (高所) + night (夜) + looking down (見下ろす) = エラー発生

✅ 安全な代替案：
"A photographer capturing city lights from an observation deck at dusk"
- photographer (職業的アイデンティティ) + observation deck (安全な場所) + capturing (前向きな動作) = 通過

原因 5：特定のシーンパターンの識別

Sora 2 の検閲システムは、self-harm に関連する特定のシーンパターンを識別します。

• 浴室・トイレのシーン + 鋭利な物体の描写
• 薬の瓶・医薬品 + 大量または過剰な描写
• 高空シーン + 縁（エッジ）やジャンプに関連する描写
• 密閉空間 + 脱出不能に関連する描写
• 紐・縛るもの + 首や吊り下げに関連する描写

重要なヒント: これらのシーンは、通常の創作活動（バスルーム用品の広告や医薬品のプロモーションビデオなど）においては完全に合理的ですが、自動検閲を避けるために言い回しや構図に特別な注意を払う必要があります。

Sora 2 API Moderation エラー解決策

解決策 1：映像制作の専門用語を使用してプロンプトを書き換える

日常的な表現をプロの映像用語に変換することで、誤判定率を大幅に下げることができます。

解決策 2：安全なコンテキスト（背景説明）を追加する

プロンプトの中に、安全でポジティブなコンテキストを明確に追加します。

# ❌ 検閲に抵触する可能性があるプロンプト
prompt = "A person sitting alone on the edge of a bridge at night"

# ✅ 安全なコンテキストを追加した後
prompt = """A professional photographer setting up camera equipment
on a well-lit bridge observation platform at twilight,
wearing safety gear, capturing the city skyline for a travel magazine"""

解決策 3：最小限のサンプルコードでテストする

APIYI プラットフォームを通じて、さまざまなプロンプトの通過率を素早くテストできます。

import requests

def test_prompt_safety(prompt: str) -> dict:
    """测试提示词是否能通过 Sora 2 审核"""
    response = requests.post(
        "https://vip.apiyi.com/v1/videos/generations",
        headers={
            "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
            "Content-Type": "application/json"
        },
        json={
            "model": "sora-2",
            "prompt": prompt,
            "duration": 4  # 使用最短时长降低测试成本
        }
    )
    return response.json()

# 测试不同表述
safe_prompt = "A dancer performing a graceful leap in a sunlit studio"
result = test_prompt_safety(safe_prompt)
print(f"测试结果: {result}")

import requests
import time
from typing import List, Dict

class SoraPromptChecker:
    """Sora 2 提示词安全检查工具"""

    # 已知的高风险词汇列表
    HIGH_RISK_WORDS = [
        "suicide", "kill", "die", "death", "blood", "bleeding",
        "cut", "cutting", "hurt", "harm", "pain", "suffer",
        "fall", "jump", "crash", "drown", "hang", "choke"
    ]

    CONTEXT_RISK_WORDS = [
        "alone", "isolated", "desperate", "hopeless", "crying",
        "rooftop", "bridge", "cliff", "edge", "night", "dark"
    ]

    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"

    def check_local(self, prompt: str) -> Dict:
        """本地快速检查提示词风险"""
        prompt_lower = prompt.lower()

        high_risk = [w for w in self.HIGH_RISK_WORDS if w in prompt_lower]
        context_risk = [w for w in self.CONTEXT_RISK_WORDS if w in prompt_lower]

        risk_level = "low"
        if len(high_risk) > 0:
            risk_level = "high"
        elif len(context_risk) >= 2:
            risk_level = "medium"

        return {
            "risk_level": risk_level,
            "high_risk_words": high_risk,
            "context_risk_words": context_risk,
            "suggestion": self._get_suggestion(risk_level)
        }

    def _get_suggestion(self, risk_level: str) -> str:
        suggestions = {
            "high": "建议重写提示词，使用专业影视术语替代敏感词汇",
            "medium": "建议添加安全上下文，明确积极意图",
            "low": "提示词风险较低，可以尝试提交"
        }
        return suggestions[risk_level]

    def test_with_api(self, prompt: str) -> Dict:
        """通过 API 实际测试提示词"""
        local_check = self.check_local(prompt)

        if local_check["risk_level"] == "high":
            return {
                "passed": False,
                "error": "本地检查未通过，建议先优化提示词",
                "local_check": local_check
            }

        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/videos/generations",
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                "Content-Type": "application/json"
            },
            json={
                "model": "sora-2",
                "prompt": prompt,
                "duration": 4
            }
        )

        result = response.json()

        if "error" in result:
            return {
                "passed": False,
                "error": result["error"],
                "local_check": local_check
            }

        return {
            "passed": True,
            "task_id": result.get("id"),
            "local_check": local_check
        }

# 使用示例
checker = SoraPromptChecker("YOUR_API_KEY")

# 本地快速检查
result = checker.check_local("A person standing alone on a rooftop at night")
print(f"风险等级: {result['risk_level']}")
print(f"建议: {result['suggestion']}")

アドバイス: APIYI apiyi.com で API Key を取得してテストを行うことをお勧めします。プラットフォームでは新規ユーザー向けに無料枠を提供しており、それを利用してプロンプトの安全性を検証することで、実際のプロジェクトでの予期せぬブロックを回避できます。

Sora 2 API 2つの検閲エラーの比較

sentinel_block 迅速な修正プロセス

1. エラーメッセージ内の Possible reasons（考えられる理由）のヒントを確認します。
2. 本記事の敏感な語句リストと照らし合わせ、問題のある言葉を特定します。
3. 専門用語などを使用して、敏感な表現を言い換えます。
4. テストを再送信して確認します。

moderation_blocked 深い修正プロセス

1. シーン全体がリスクのあるパターンに該当していないか分析します。
2. プロンプトを分解し、各要素を一つずつチェックします。
3. セーフティなコンテキストを追加するなど、シーンを再構成します。
4. 短い時間（4秒など）で低コストなテストを行います。
5. テストを通過した後、目的の長さで生成を実行します。

Sora 2 API セーフティプロンプトのベストプラクティス

以下の原則に従うことで、セルフハーム（自傷行為）などの誤判定率を大幅に下げることができます。

1. ネガティブな動詞をポジティブな動詞に置き換える

• ❌ fall（落ちる） → ✅ descend（下降する） / land（着地する）
• ❌ hurt（傷つく） → ✅ challenge（挑戦する） / test（試す）
• ❌ suffer（苦しむ） → ✅ experience（体験する） / face（直面する）

2. 職業や身分のコンテキストを追加する

• ❌ person alone（一人の人） → ✅ photographer working（仕事中の写真家） / artist creating（制作中のアーティスト）
• ❌ standing on edge（縁に立っている） → ✅ safety inspector checking（点検中の安全検査官） / tour guide presenting（案内中のツアーガイド）

3. ポジティブな意図を明確にする

• ❌ night scene（夜のシーン） → ✅ twilight photography session（薄暮の撮影セッション）
• ❌ high place（高い場所） → ✅ observation deck（展望台） / scenic viewpoint（絶景ポイント）

4. 映像業界の用語を使用する

• ❌ painful scene（痛々しいシーン） → ✅ dramatic performance（ドラマチックな演技）
• ❌ violent action（暴力的なアクション） → ✅ choreographed stunt sequence（構成されたスタントシークエンス）

🎯 実践的なアドバイス: 独自の「セーフティプロンプト集」を作成し、テスト済みのテンプレートを蓄積しましょう。APIYI (apiyi.com) プラットフォームを活用すれば、低コストで大量のプロンプトバリエーションをテストでき、有効なテンプレートを素早く蓄積することが可能です。

よくある質問

まとめ

Sora 2 API の self-harm moderation エラーを解決するための重要なポイント：

1. 検閲メカニズムを理解する: Sora 2は3層の検閲を採用しており、特に self-harm カテゴリには非常に敏感です。一見、普通に見える語彙の組み合わせでも誤判定される可能性があります。
2. 原因を特定する: センシティブな動作を表す言葉、感情の強さを表す言葉、参照画像の内容、コンテキストの組み合わせ、シーン設定などが検閲を誘発する可能性があります。
3. 修正テクニックを習得する: 映画制作の専門用語を使用する、安全なコンテキストを追加する、ポジティブな意図を明確にするといった方法が最も効果的な解決策です。

Moderationエラーが出ても慌てる必要はありません。本記事で紹介した方法に従って系統的に調査・最適化を行えば、ほとんどの場合はスムーズに解決できます。

APIYI apiyi.com で無料テストクレジットを入手し、自分なりの安全なプロンプトライブラリを構築して、Sora 2での動画生成の成功率を高めていきましょう。

📚 参考資料

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1. OpenAI コミュニティディスカッション: Sora 2 検閲システムの感度問題について

   • リンク: community.openai.com/t/moderation-is-way-too-sensitive-sora-2
   • 説明: 検閲の誤判定に関する開発者の議論と経験の共有

2. Sora 2 コンテンツ制限の解析: なぜあなたのプロンプトはブロックされるのか

   • リンク: glbgpt.com/hub/sora-2-content-restrictions-explained
   • 説明: Sora 2 のコンテンツ検閲戦略に関する詳細な分析

3. APIYI ヘルプセンター: Sora 2 API エラーコード完全ガイド

   • リンク: help.apiyi.com
   • 説明: Sora 2 API の各種エラーに対する解決策のまとめ

著者: 技術チーム
技術交流: コメント欄でのディスカッションを歓迎します。さらなる資料は APIYI apiyi.com 技術コミュニティをご覧ください。