撮影画像
AI関連の特徴は未確認
運用基準上、AI生成・編集に関連する特徴が
確認されなかった代表例です。
AI編集画像
追加確認を推奨
多角的な分析
ひとつの手がかりだけに頼らず、異なる分析の観点をあわせて確認します。
流通環境への配慮
オンライン上に流通する画像のサイズや圧縮状態、ファイル形式を考慮して分析します。
確認しやすい結果
分析結果とファイル情報を整理し、担当者が後続の確認作業に活用できるようにします。
分析反応の可視化（参考）
分析の過程で相対的に注目された領域を、色で確認できます。
ヒートマップは、分析の過程で相対的に注目された領域を色で示す参考資料です。特定の領域について生成・編集の有無を確定したり、最終結果を単独で決定したりするものではありません。
加重平均性能
98.1
%
ベンチマークごとの画像数で加重
評価画像数
331,859
枚
5つのベンチマークで評価した画像の合計
公開ベンチマーク
5
種類
公開研究で使用されたデータセット
ベンチマーク別の評価結果
ベンチマーク
画像数
性能 (%)
UnivFD diffusion
Ojha 2023
10,000
97.4%
AIGCDetectBenchmark
PatchCraft 2023
113,963
99.0%
DIRE / DiffusionForensics
2023
28,501
98.8%
GenImage val
NeurIPS 2023
99,963
99.1%
ForenSynths test
CNNDetection 2020
79,432
95.2%
評価基準とご案内
算出基準
ベンチマークごとの画像数に基づく加重平均を、小数第2位で四捨五入し、小数第1位まで表示しています。
評価範囲
Gemini・GPT系モデルの生成画像は含まれていません。実際の性能は、生成モデルや画像の状態によって異なる場合があります。
結果の活用
分析結果は確認を支援するための参考情報です。結果のみで画像の真偽や出所を確定するものではありません。
1
画像の選択
確認したい画像をアップロードします。
2
画像の分析
AI生成・編集に関連する特徴を、
複数の観点から確認します。
3
結果の確認
4
確認結果の活用
結果を社内の審査や後続の確認プロセスに連携します。
信頼できるコンテンツ運用を支援します
追加確認が必要な画像を優先的にチェック
大量のコンテンツに一貫した運用基準を適用
結果とファイル情報を審査記録として活用
既存の社内確認や後続プロセスに連携
コンテンツプラットフォーム
大量にアップロードされる画像のうち、追加確認が必要なものを優先的に選び出します。
ニュースルーム・コンテンツ審査
出所の確認やファクトチェックが必要な画像に、補助的な分析情報を提供します。
ブランド・コマース
広告・商品画像やユーザー投稿画像について、AI生成・編集に関連する特徴を点検します。