ひとつの難問に対する、信頼できる答え。

開発の背景

AI画像生成ツールは、わずか数年で目新しい技術から日常的なものへと普及しました。これは非常に便利な一方で、「写真は実際に起きたことの証拠である」という私たちが前提としてきた信頼を揺るがすことになりました。今や精巧な偽画像を、一瞬かつコストをかけずに作成できます。

しかし、真偽を見分けるための既存ツールは、安心とは程遠いものが大半でした。アカウント登録を求め、プライベートな画像を実態の知れないサーバーへアップロードさせた上で、説明もなくパーセンテージをひとつ提示するだけです。画像の真偽を確かめるために、別のブラックボックスを信用せざるを得ない状況でした。私たちが目指したのはその正反対です。ファイルを手放すことなく、根拠を自ら納得できる結果を提供することです。

検出の仕組み

中核となるのはビジョントランスフォーマーモデル「__x Pixel Forensics · FT1」です。生成や編集処理がピクセルに残す統計的痕跡を識別するよう学習されています。画像全体を解析した上で、重複するグリッド領域ごとに再解析を行うため、本物の写真の一部に隠されたわずかなAI加工も見逃しません。これらの領域スコアが、レポートに表示されるヒートマップを構成します。

出力は0から100までの較正された単一スコアで、65の判定ラインを持つ5段階の固定区分に分類されます。基準は固定かつ公開されているため、今日の「72」は先週の「72」と完全に同義です。判定の背後にある根拠、領域ごとのデータ、ファイル構造のシグナルをすべて確認できます。

プライバシーを最優先にした設計

モデル、ランタイム、解析処理のすべてがブラウザにダウンロードされ、その場で実行されます。デバイスから選択した画像がアップロード、保存、キュー処理、ログ記録されることは一切ありません。唯一の例外も極めて透明です。外部サイトから直接読み込めない画像のリンクが貼り付けられた場合、判定を実行するために公開プロキシ経由で画像を取得します。この場合でも対象はURLのみであり、手元のファイルが送信されることはありません。詳細はプライバシーポリシーに明記されています。

精度の検証方法

すべてのリリースは、公開前に固定の評価セットで検証されます。複数の世代のカメラで撮影された本物の写真、現行のdiffusionモデルやtransformerモデルの出力、そして最も重要となる「判定が難しい境界線の画像」です。本物の写真のスクリーンショット、夜景モードで処理されたスマートフォンの写真、ノイズ処理されたスタジオ撮影の製品画像、一部の物体が消去された実写真などが含まれます。

私たちは単一の指標ではなく、2つの数値を注視しています。全体の正解率は判定ラインを動かすだけで容易に変動するため、本物の写真に対する偽陽性率を個別に追跡し、より厳格な制約として扱っています。本物の写真を誤ってAI判定することで全体の正解率を1ポイント上げたとしても、それは改善とは言えません。本物の写真を偽物と誤認する不利益は、生身の人間に及ぶからです。

限界についての透明性

あらゆる画像を完璧に判定できる検出器は存在せず、可能だと主張する者がいればそれは誇大広告です。過度な圧縮、スクリーンショット、アップスケーリング、強力なフィルターなどは、本物の写真のスコアを中間帯へと押し下げる要因になります。また、悪意を持った偽造者が特定のモデルを意図的に欺くこともあり得ます。そのため、スコアは絶対的な判定として単独で引用されるべきではなく、根拠とともに提示される「確率」として、人間による意思決定を支える強力な判断材料のひとつとして扱われる必要があります。

私たちは限界を曖昧にせず、具体的な誤検出パターンを明記しています。法的判断、雇用、懲戒などの決定において、本ツールの結果を単独で使用してはなりません。誰かに影響を与える判断を行う前に、精度と制限事項をご確認ください。

私たちが「行わない」3つのこと

画像のアップロードは一切行いません。 ローカル解析は基本設計であり、一時的な設定ではありません。将来的にサーバー側でしか動作しない機能が出てきたとしても、それを採用することはありません。

検出機能を有料化することはありません。 スコア表示、領域マップ、エクスポート機能は完全無料で提供し続けます。ツールのすべての機能は料金ページに記載されており、一切費用はかかりません。

根拠のない精度数値を掲げることはありません。 当サイトに掲載しているベンチマーク数値は、制御された環境下の研究用ホールドアウトデータセットによるものであり、その旨を明記しています。実際の運用環境における性能はこれよりも低下するためです。