実機録画のリプレイ検証は症状の再現には有効だが、2つの限界がある。(1) 毎フレームの対象の正解座標がなく、「枠が対象から外れている（ゴースト）」「対象が見えているのに検出できていない」を厳密に採点できない。(2) モーションの種類（上下パン・急パン・手ブレ・ズーム）を網羅できず、録画に含まれる動きしか検証できない。

解決策: 対象が複数写った高解像度の実写真を「世界」にし、その上を仮想カメラ（ビューポートのクロップ+リサイズ）が動くフレーム列を生成する。ビューポートの軌道は自分で制御するので、各対象の正解座標と可視率が毎フレーム式で導出できる。

手順

1. 世界写真上の対象位置を一度だけアノテーション（検出モデルの単体適用で自動化できる）。
2. モーションパターンをキーフレームや乱数歩行で定義（例: 静止→急移動→静止の繰り返し、smoothstep の往復パン、分散固定のランダムウォーク手ブレ、ズームはビューポート幅の変化）。乱数はシード固定で再現可能にする。
3. 生成動画を本物の実装へフェイクカメラ入力し、表示された枠をサンプリング。正解と突き合わせて「ゴースト率（どの可視対象とも重ならない枠）」「完全可視時の対象別検出率」「同一対象への多重枠数」を採点する。

効用・注意

• 対象別の検出率が出るため、「特定デザインの対象だけ検出率が低い」型の偏り（例: 多色デザインで領域提案が断片化する）を発見できる。集計値だけでは埋もれる。
• モーション合成はモーションブラーを含まないので、ブラー起因の検出低下は別途実録画で確認する。
• 実録画リプレイ（症状再現）・移植シミュレータ（パラメータ探索）と相互補完であり、置換ではない。