実際の判定例
実写真 vs AI生成画像の比較
同じような構図の画像でも、分析すると明確な違いが現れます。
実写真
AIスコア: 15.2/100
特徴:
- 自然なエッジの粗さ
- 不規則なテクスチャパターン
- 現実的な光の散乱
- 細部の自然な不完全性
VS
AI生成画像
AIスコア: 78.6/100
特徴:
- 過度に滑らかなエッジ
- 規則的すぎるパターン
- 人工的な質感の統一性
- 細部の不自然な完璧さ
分析アルゴリズムの詳細
私たちのAI画像判定システムは、複数の画像特徴量を組み合わせて高精度な判定を行います。
1. エッジ検出・密度分析
Cannyエッジ検出を使用して画像の輪郭を抽出し、エッジの密度を計算します。
- AI生成画像：エッジが過度に滑らかで、密度が不自然に均一
- 実写真：自然な粗さがあり、エッジ密度にばらつきがある
2. ラプラシアンフィルタによる詳細度評価
ラプラシアンフィルタで画像の細かい変化を検出し、詳細度を測定します。
- AI生成画像：詳細が作り込まれすぎていて、変化が一様
- 実写真：自然な詳細のばらつきがある
3. 局所標準偏差（テクスチャ分析）
画像の各領域における標準偏差を計算して、テクスチャの自然さを評価します。
- AI生成画像：テクスチャが人工的に統一されている
- 実写真：自然な質感のばらつきがある
4. 周波数解析（FFT）
高速フーリエ変換により、画像の周波数成分を分析します。
- AI生成画像：高周波成分が不自然に抑制されている
- 実写真：自然な高周波ノイズが含まれている
5. GLCM（グレーレベル共起行列）特徴
テクスチャの統計的特徴を抽出して、パターンの規則性を評価します。
- エネルギー：画像の均一性
- コントラスト：明暗の差
- 相関：ピクセル間の関係性
- 均質性：局所的な類似性
🆕 2025年12月 ポートレート専用判定（上級者向け）
顔写真に特化した新しい判定モード
証明写真や正面からのポートレート写真に特化した判定機能を追加しました。
主な分析対象
- 肌のテカリ（スペキュラ反射）：AI生成画像は鼻や頬のテカリパターンに特徴的な傾向があります
- 顔パーツの質感：おでこ・首・頬などの肌テクスチャを分析
- 顔の向き検出：正面に近いほど精度が向上します
使用上の注意：
- 正面〜やや斜めの顔写真に最適化されています
- おでこや首が隠れていると精度が下がります
- 横顔の場合は通常の写真判定をお使いください
2025年8月の改良
強化されたAI検出パターン
- Midjourney検出：高コントラスト + 特定の散逸度パターンの検出
- Stable Diffusion検出：低エッジ密度 + 高相関パターンの検出
- 処理済み写真判別：フィルター処理された写真をAI画像と誤判定しないよう改良
- 最新AI生成パターン：中程度の相関値を持つ新しいAI生成パターンに対応
注意：写真にAI的要素が検出される場合があります。これは、画像処理ソフトでフィルター処理された写真や、AI技術を使って加工された写真の場合です。完全に無加工の写真であれば、実写真として正しく判定されます。
スコアの解釈方法
スコア範囲
- 75-100 AI生成画像の可能性が非常に高い
- 60-75 AI生成画像の可能性が高い
- 40-60 判定保留（混在要素）
- 25-40 実写真の可能性が高い
- 0-25 実写真の可能性が非常に高い
判定のポイント
- 複数の特徴量を総合的に評価
- 単一の特徴だけでなく、パターンの組み合わせで判定
- 最新のAI生成技術に継続的に対応
- 処理済み写真との区別を重視
判定の限界と注意事項
以下の場合、判定精度が低下する可能性があります：
- 極めて高品質なAI生成画像（最新技術による）
- 大幅に圧縮された画像
- 解像度が非常に低い画像
- モノクロ画像や単調な画像
- アート風に加工された写真
- AI技術を一部使用した合成画像
最も精度が高い条件：
- カラー画像（RGB）
- 適切な解像度（500px以上推奨）
- 圧縮率が低い画像
- 人物や風景などの複雑な被写体