写真はまだ信用できるのか？
04 写真はまだ信用できるのか？
ほとんどのツールが認めているよりも、信用できる度合いは低いのが実情です。強力なAI画像検出ツールであって も、写真が再圧縮されたり転送されたりすると精度が大きく落ちます——そしてこれは、ネット上で共有されるほ ぼすべてのものに起こることです。Microsoftのある調査では、人間自身が本物の画像とAI生成画像を区別できた 割合はわずか62%でした——コイントスとほとんど変わりません。「これは本物か？」を確実に判定できるボタン は存在しません。私たちのツールにも、正直にそう言う他の誰のツールにもありません。本ツールが代わりに行っ ているのは、目に見える証拠——不自然な圧縮、一致しないサムネイル、重複した領域——を示すことであり、そ れを判決としてではなく、はっきりと「手がかり」として提示することです。
詳しく見る：検出は実際どう機能し、どこで破綻するのか
大きく分けて3つのアプローチがあり、それぞれに本当の弱点があります：
- 分類器ベースの検出——特定の生成ツール（Midjourney、DALL-E、Stable Diffusionなど）が残す統計的な「指紋」を認識するよう訓練されたモデル。学習した対象しか認識できないため、新しい生成ツールが登場するたびに後れを取ります。
- ピクセルの法医学的分析——誤り水準分析、ノイズの一貫性チェック、コピー移動検出など。本ツールの任意機能である「フォレンジック分析」もこのカテゴリーに属します。これは実際に意味のある信号ですが、普通のJPEG圧縮の痕跡や実際に存在する繰り返しのテクスチャも、本物の改ざんと同じパターンを引き起こしてしまいます。
- 暗号学的な来歴証明（C2PA/SynthID）——推測に頼らないため、原理的には最も信頼性が高い手法です。問題点は、参加しているツールから出力された画像しかカバーできず、メタデータに対して脆弱（C2PA）であるか、元の提供元の検証ツールが必要（SynthID）であり、そもそも一度も署名されたことのない画像——オープンソースの生成ツールの出力のほとんどを含む——については何も証明できないことです。
2026年の独立したテストでは、完璧なテスト画像に対しては90%前後の精度が確かに見られましたが、画像が 圧縮されたり、スクリーンショットとして取得されたり、アップスケーラーを通されたりすると精度が大きく 落ちることが分かりました——そしてこれは、ネット上で共有された画像が、あなたがそれを目にする瞬間に 実際に置かれている状態そのものです。
本ツール自身のフォレンジック分析が、この全体像の中でどう位置づけられるか
「フォレンジック分析」機能（プロ版）は、誤り水準分析と簡易的なコピー移動検出を実行します——いずれも上記 で説明したのと同じカテゴリーの技術です。本ページ全体が一貫して守っている正直さと同じ姿勢で提供されていま す。すべての結果には、データ構造そのものの一部である但し書きが付いており、後からインターフェース上に付け 足されたものではありません。またこれら2つの技術のいずれも、AI生成を特定できると主張してはいません。この 機能が存在するのは、火災報知器が「これは間違いなく火事だ」ではなく「確認してください」と伝えるのと同じよ うに、もう一度見る価値がある何かを指し示すためです。
さらに詳しく
MalwarebytesによるMetaのMuse Image機能の解説 （英語）と、AI学習ページで引用されている出典が、来歴証明の側面についてより詳しく解説しています。