ComfyUI向けMinds: 画像・動画のプレファレンステスト

Mindsは、画像や動画を生成するグラフ内にオーディエンス調査を直接組み込みます。バリエーションを毎回エクスポートし、別の調査ツールを開いて、選ばれたファイルを手作業で制作フローに戻す必要はありません。候補を Minds · Audience Preferences に接続するだけで作業が完結します。このノードは、指定したAudienceに対して確認済みの選好設問を1問提示し、完了した調査結果を表示して、選定されたオリジナルメディアを次のノードへ渡します。

Minds は、商用シンセティックリサーチのためのエンドツーエンドプラットフォームです。再利用可能なMinds、Audiences、Studiesを通じて、定性調査と定量調査をシームレスにつなぎます。Minds PRISMは、スコープを定めたシンセティックリサーチに向けた推論、インテリジェンス、ソースモデリングの基盤を提供します。プラットフォーム全体としては定性的な探索やMaxDiffを含む定量手法などのワークフローをサポートしていますが、このComfyUIアダプターはグラフウィジェット内で全調査手法を提供するのではなく、明確に焦点を絞ったカテゴリカルな選好テストを提供します。クリエイティブの二者択一を超えた調査が必要な場合は、Mindsとそのグラウンディング や 機能ガイド を参照してください。

この画像はワークフローのノードだけを表示し、公開済みのCoca-Colaキャンペーン画像2点を使った完了済みの統合テストを再表示したものです。広告B（Share a Coke）は5件中4件（80%）、広告A（サッカー）は1件（20%）の選択を獲得しました。両方の元画像、結果内の対応するサムネイル、保存された勝者の画像を確認できます。5つのMindによるQA実行は統合の動作確認であり、キャンペーン成果の検証ではありません。 キャンペーンの出典: Coca-Cola football, Share a Coke.

結果の上にポインターを置き、マウスホイールまたはトラックパッドの2本指操作でスクロールすると、所見と下部の操作ボタンまで表示できます。グラフは動きません。この縦長のドキュメント用画像では結果全体を一度に表示しています。

1つのノードで実現できること

このノードは、素材の収集、ドラフト作成、承認後の実行、結果表示、選定の各ステップを統合します。通常のComfyUIフィールドで、設問、視聴コンテキスト、候補ラベル、Audience IDを指定します。調査が完了すると、ノード内に既存のMindsレスポンスインターフェースが表示されます。

結果は素材、正確な設問、選択された母集団に直接紐づきます。ノードが勝手に別のAudienceを選んだり、不足しているメディアをモデルの説明文に置き換えたり、複数のAudienceを1つの母集団に統合したりすることはありません。正確な出力仕様と再試行の挙動については、結果とトラブルシューティングのリファレンス を参照してください。

前提条件

カスタムノードパックとそのPython依存関係をインストールする権限を持つ、自身が管理するComfyUIサーバーを使用してください。サーバーにはMindsへのアウトバウンドHTTPSアクセスと、APIアクセス権および準備完了したAudienceを持つMindsアカウントが必要です。Python環境には、ComfyUIの既存のPyTorch環境が含まれている必要があります。本パックは、宣言されたHTTPおよび画像処理の依存関係をその環境に追加します。

少なくとも2つの明確に異なる選択肢と、それらの選択肢で答えられる設問を用意してください。画像比較には実際の画像が必要であり、動画比較で動き、タイミング、音声が判断に関わる場合は対象の動画そのものが必要です。テキストコンセプトは提案されたストーリーの比較には役立ちますが、完成した動画の評価にはなりません。

下したい判断に適したAudienceを選択してください。再利用可能な母集団については Audienceガイド を、ノードの背後にある保存された調査オブジェクトについては Studyガイド を参照してください。関連性がありそうなAudience名であっても、それだけでグラウンディング、代表性、または重要な意思決定への適合性が保証されるわけではありません。

インストールと現在の配布状況

公式パッケージはMindsが公開している GitHubのComfyUI-Minds です。Comfy Registryの掲載ページ では、パブリッシャー名 minds、ノードパック識別子 comfyui-minds が使用されています。Managerの検証に依存する前に、そちらで対象バージョンの最新の検証ステータスを確認してください。GitHubのリリースからは、そのステータスに関わらず直接インストールが可能です。

2026年10月16日時点で、Registryのバージョン 0.2.0 は「Flagged」と表示され、審査待ちです。GitHubリリースは利用できますが、Registryへの提出はManagerでの検証済み提供を意味するものではありません。インストール前に最新のバージョン状態を確認してください。

ドキュメント化されているエンドツーエンドの動作検証は、ComfyUI 0.41.0（フロントエンド 1.55.17）および短い例示用画像/動画フィクスチャを対象としています。これにより、その環境でのインストール、承認済み調査の実行、結果のレンダリング、ネイティブ保存が正常に機能することが確認されています。Comfy Cloud上での実行、マーケットプレイスのPartner Node承認、または将来のすべてのComfyUIバージョンとの互換性を保証するものではありません。

公式リポジトリからのインストール

ComfyUIをインストールした環境でターミナルを開き、custom_nodes ディレクトリにパックをクローンします。

cd /path/to/ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/minds-ai-co/ComfyUI-Minds

ComfyUIを実行しているのと同じPythonインタープリター を使用して、ComfyUI-Minds/requirements.txt をインストールします。たとえば、インタープリターのパスを実際の環境に合わせて指定します。

/path/to/comfy-python -m pip install -r ComfyUI-Minds/requirements.txt

グローバルな pip コマンドを実行すると、異なる環境に依存関係がインストールされる可能性があります。デスクトップ版、ポータブル版、仮想環境版ではインタープリターの場所が異なります。実際に起動するサーバーの場所を確認して使用してください。本パックをインストールするためだけに、ComfyUIのPyTorchインストールを上書き・変更しないでください。

インストール後にComfyUIを再起動します。ノードメニューで Minds · Audience Preferences を検索してください。表示されない場合は、調査を実行する前にサーバーのカスタムノード読み込みエラー（インポートエラー）を確認してください。誤ったフォルダや異なるインタープリターにリポジトリをインストールした場合、Mindsの設問を変更しても問題は解決しません。

サーバー認証情報の設定

Minds APIキー設定 でキーを作成または管理し、認証情報マネージャーで MINDS_API_KEY としてComfyUIサーバープロセスに渡すよう設定します。設定した環境変数を使って、プロセスを再起動または再起動してください。無関係なターミナルで設定した変数は、すでに実行されているデスクトップアプリケーションやサービスには自動的に反映されません。

このキーは、PythonアダプターがMindsを呼び出すために使用されます。候補の入力項目ではなく、共有グラフに埋め込むプロパティでもなく、レスポンスiframeに必要な値でもありません。認証情報を設問やメディアと分離しておくことで、ワークフローの再利用性を維持できます。

実行可能なサンプルワークフローの読み込み

パックには、広告クリエイティブの選定、サムネイル、パッケージ、Audience間の差異、オリジナルと改訂版の比較、動画コンセプト、ネイティブ動画の選定を網羅した7つのサンプルワークフローが含まれています。ComfyUIのテンプレートブラウザから開くか、インストールされたパッケージの example_workflows からJSONをインポートしてください。

付属のサンプルメディアを使用する場合は、まずサンプルアセットをComfyUIの input ディレクトリにコピーしてください。独自テストを実施する場合は、ご自身のファイルを選択するか、生成パイプラインを接続してください。各サンプルには1つのMinds調査ノードが含まれており、LoadノードとSaveノードは周辺のComfyUIワークフロー側の機能です。

まずは小規模で関連性の高い比較から始めて、ラベル、添付ファイル、確認用設問の確認が容易に行えるようにしてください。その後、サポートされる上限の範囲内で候補数を拡張します。最初のインテグレーション確認は、適切にグラウンディングされた大規模な調査母集団を用いて行う実際のクリエイティブ判断とは切り離して実施してください。

Audienceの選択

audience_ids に、既存のAudience UUIDをカンマ区切りで1つ以上入力します。これらはサーバーのAPIキーを所有するアカウントからアクセス可能であり、調査可能な準備完了状態である必要があります。このフィールドに入力されたデモグラフィックの文章をノードが解釈したり、そこから新しいAudienceを生成したりすることはありません。

オプションの Minds · Find Audiences ノードを使用すると、アクセス可能なID、名前、Mind数、準備状況を一覧表示できます。検索フィールドを使用してリストを絞り込んだり、オフセットを使用して最初の100件以降をページ送りしたりできます。このヘルパーは探索用です。IDを選択した後は、調査グラフに必要なのは単一の選好ノードのみです。

複数のAudience間で比較を行う場合は、結果を個別に保持します。グラフ側でメディアを自動選定させたい場合は、テスト対象のIDのいずれかを selection_audience_id で指定します。マルチAudienceテストでこのフィールドを空白のままにすると、調査結果は表示されますが自動選定はブロックされます。アダプター側には、どの母集団を制作の基準とすべきかを判断する根拠がないためです。

画像の接続と正確なラベリング

IMAGEバッチを images に接続します。2つ目のソースは images_b に接続できるため、2つのネイティブソースを比較する際に追加のMinds収集ノードを用意する必要はありません。本ノードはバッチだけでなくリスト形式もサポートしています。出力が個別の画像として後続に渡る場合、画像の寸法が異なっていても問題ありません。

labels_json は、すべてのネイティブ候補に順番に名前を付けます。まず画像が並び（1つ目の画像入力、2つ目の画像入力の順）、続いてネイティブ動画が並びます（1つ目の動画入力、2つ目の動画入力の順）。ラベルは、設問、結果、セレクターで使用される正確で一意の識別子です。

["Original", "Revision"]

接続されたバッチに複数の画像が含まれている場合、各画像に個別のラベルが必要です。したがって、2つの接続されたバッチには2つを超える候補が含まれることがあります。ラベルを更新せずに候補数を変更することは規約違反（コントラクトエラー）であり、勝手に名前を補完したり画像を破棄したりすることはできません。

「Original headline」「Short headline」のように、後から見ても理解しやすいラベルを選択してください。ラベルに期待する勝者を含めるのは避けてください。調査は提示された選択肢について尋ねるものであり、ラベルは選択肢自体の識別に役立つものであるべきで、それ自体が誘導的な主張を含んでいてはなりません。

有用な選好設問を1つ作成する

このノードは、ラベル付けされた選択肢に対して固定の単一選択（カテゴリカル）設問を実行します。素材がサポートできる判断を1つ求めてください。「どちらのサムネイルを開きたいですか？」という問いと、「どちらのサムネイルの方が主題をより明確に説明していますか？」という問いは異なります。一方の設問の結果が、もう一方の答えを自動的に証明することはありません。

Audienceがタスクを解釈するために必要な情報（クリエイティブが表示される場所、想定される視聴環境、考慮すべき点など）は context に入力します。コンテキストはすべての選択肢に対して公平に保ってください。製品、オファー、オーディエンスとの関係性が異なる場合は、結果を解釈する前に、テストしているのがクリエイティブの表現方法なのか、より広範な提案内容なのかを明確にしてください。

設問全文、コンテキスト、クリエイティブリファレンスは、APIの固定設問文字数制限内に収まる必要があります。視聴状況を定義する部分を無断で削除して文字数オーバーを解決しないでください。ブリーフを慎重に書き直し、変更された内容で新しいテストリクエストを開始してください。

キュー投入、確認、そして承認

グラフを一度キューに投入します。ノードは保存されたStudyを作成または再利用し、必要に応じてネイティブメディアをアップロードして、正確なドラフトを準備します。確認ダイアログが表示され、選択されたAudiences、言語、完全な設問、選択肢が表示されます。ドラフトの準備段階では回答者による調査は開始されず、後続への選定出力はブロックされたままとなります。

コンテキストや候補のリファレンスを含め、回答者が受け取る通りの設問を確認してください。ラベルの順序が接続された素材と一致していること、選択された母集団が判断内容に適合していることを確認します。問題がある場合はキャンセルしてください。承認は、後からグラフに加えられた変更ではなく、表示されている保存済みドラフトに対して適用されます。

Approve this draft（このドラフトを承認）を選択し、再度キューに投入します。ノードは承認されたリビジョンを検証し、そのドラフトの持続的な調査実行を開始または再開します。アカウントのアクセス権限、Audienceの準備状況、プランおよび利用上限は、共通のMinds APIを通じて引き続き適用されます。

素材、ラベル、設問、コンテキスト、言語、またはAudienceを変更した後は、New test request（新規テストリクエスト）を使用してください。このボタンを押すと新しいリクエスト識別子が作成され、古い承認状態とレスポンスビューがクリアされます。同じ入力内容で中断された試行を再開する場合は、既存のリクエスト識別子をそのまま保持してください。

埋め込み結果の確認

調査が完了すると、MCP結果ウィジェットで使用されているのと同じMindsレスポンスインターフェースを通じてノード内に結果が表示されます。設問、Audienceごとの内訳、カテゴリ別の分布、主な発見事項（findings）、取得可能な個々のMindの回答を表示できます。結果エリア内をスクロールして、レスポンスの詳細を確認してください。

スクリーンショットでは、5体のMindによるQA Audienceと意図的にシンプルなフィクスチャを使用しています。これらはインテグレーションが正常に機能することを示すためのものです。Audienceの表示名や視覚的に分かりやすい棒グラフがあっても、それらのサンプルが市場を代表する証拠や、正確にキャリブレーションされたキャンペーン予測に変わるわけではありません。

実務上の意思決定を行う際は、Audience、視聴コンテキスト、選択肢がタスクと合致しているかどうかを検証してください。分布グラフと併せて、発見事項や個別の回答内容も確認します。より広範な保存済み調査ワークフロー、比較、またはエクスポート機能が必要な場合は、Studyドキュメント に記載されている通り、Minds内でStudyを開いてください。

選定されたオリジナル素材で後続処理を継続

selected_images を画像処理ノードまたはSave Imageノードに接続します。selected_videos を動画処理ノードまたはSave Videoノードに接続します。これらの出力は、サムネイルから勝利画像を再構築したり、動画をサンプリングされた静止画に変換したりすることなく、元のネイティブオブジェクトをそのまま保持します。

候補数の中からショートリストの件数を指定するために top_k を設定します。カットオフ境界で同率となった候補は除外されずに含まれるため、出力数が指定値より多くなる場合があります。同率1位は同率の結果として扱われます。ノードが単に入力順で先頭にあったという理由だけで最初の入力を選定することはありません。

ホストされたアセットやテキストコンセプトはクリエイティブレコードとして選定できますが、元々接続されていないネイティブIMAGEやVIDEOオブジェクトを生成することはできません。ネイティブモダリティが存在しない場合、そのメディア出力はブロックされますが、その他の完了した結果出力は引き続き利用可能です。自動化向けのJSONおよびカスタム出力については、結果リファレンス を参照してください。

動画とコンセプトの意図を持ったテスト

ネイティブ動画の場合は、対象のVIDEOオブジェクトを接続してラベルを付け、クリップ全体に基づいた設問を作成してください。ナレーション、音楽、リズム、音声情報に設問が依存している場合、オーディオトラックが重要になります。動画ワークフローガイド では、ポート、確認手順、ネイティブ出力について詳しく説明しています。

提案されたストーリーやスクリプトの場合は、assets_json 内でラベル付きのテキストコンセプトを使用します。対象が完成動画ではなくコンセプトであることを明記してください。作成されたテキストコンセプトに対する選好は、キャスティング、編集、音響、テンポ、ビジュアルが未確定である将来の完成版に対する選好を証明するものではありません。

図解クリエイティブワークフロー記事 では、広告バリエーションやオリジナル対改訂版の比較など、実践的な活用例を紹介しています。あらゆる選好分布を一律の商業的成果として扱うのではなく、実際に実行した設問と結びつけて事例を解釈してください。

ChatGPTインテグレーションとの違い

ChatGPTインテグレーション は、MCPとOAuthを通じて会話の中でMinds調査を実行します。ComfyUIのアダプターは、Pythonサーバーからサーバー側キーを使用してMinds APIを呼び出します。どちらも共通の調査プラットフォームにアクセスしますが、ホスト側のワークフローと認証パスが異なります。

ネイティブ生成メディアをグラフ内に保持し、選好結果に基づいて元のファイルを後続フローにルーティングしたい場合はComfyUIを使用してください。周囲のタスクがリサーチ対話や広範なエージェントワークフローである場合は、ChatGPT や Claude などの対話型クライアントを使用します。利用可能なホストの選択肢については、インテグレーション概要 を参照してください。

ComfyUIの結果iframeはレスポンスインターフェースを再利用していますが、ノード自体をMCPサーバー化したり、ComfyUIにOAuthを追加したり、ChatGPTプラグインのインストールを要求したりするものではありません。同様に、ノードがMosaicチェックポイントをインストールしたり、モデル選択設定を提供したりすることもありません。サポートされている動作は、ここで説明されている検証済みのMinds Study APIワークフローです。

次のステップとサポート

ネイティブ音声/動画の比較については 動画ガイド を、出力がブロックされた場合、リクエストがタイムアウトした場合、または結果の解釈が必要な場合は 結果とトラブルシューティングのリファレンス を参照してください。ソースリポジトリ には、インストール可能なパック、サンプル、サポート用イシュートラッカーが含まれています。

Mindsを初めて利用する場合は、スタートガイド、Minds、Audiences、Studies から始めてください。グラフはこの接続された調査ワークフローへの特化したエントリーポイントであり、意思決定の質は、そこに持ち込む母集団、素材、そして調査設問の質に依然として依存します。