フォレンジック・メタデータ解析
寸法の特徴、アスペクト比の整合性、フォーマットの指紋、画素あたりのビット密度を精査し、編集工程や生成モデルが残す不整合を浮かび上がらせます。
だまされるわけにいかない人たちのために
検出ツール
4つの解析レイヤーがお使いの端末上で同時に実行されます。真正性スコア、レイヤー別の内訳、画像のどこに手が加えられたかを示すエラーレベルマップ、そして色チャンネルの特徴が得られます。
ここに画像をドロップするか、クリックして選択
Ctrl / ⌘ + V でクリップボードから貼り付けることもできます
真正性スコア
この結果はヒューリスティックなフォレンジック指標であり、法的な判断ではありません。スコアはELAマップとレイヤー別の内訳と併せて読み、重要な判断は出典の確認によって裏付けてください。免責事項をご覧ください.
多層検出
単独の検査ですべての偽造を捉えることはできません。本エンジンは4つの独立した解析を並列実行して相互参照するため、あるレイヤーをすり抜けた改変も別のレイヤーが捉えます。
レイヤーを選ぶと、1枚の画像で何を測るかが分かります
寸法、形式、ビット深度をヘッダーから読み取り、相互に矛盾がないか照合します。
粒状性を色チャンネルごとに測ります。生成された領域は不自然なほど滑らかになります。
画像を再エンコードして比較し、これまでに何回保存されたかを明らかにします。
誤差レベルを画面全体に可視化します。貼り付けられた領域は均一な背景の中で明るく浮かびます。
寸法の特徴、アスペクト比の整合性、フォーマットの指紋、画素あたりのビット密度を精査し、編集工程や生成モデルが残す不整合を浮かび上がらせます。
実際のカメラセンサーはチャンネルごとに独立した無秩序な粒状ノイズを生じます。拡散モデルやレタッチは統計的に滑らかなノイズを生じます。この差を各色チャンネルで測定します。
再エンコードのたびに量子化の痕跡が残ります。制御された再圧縮に対する画像の反応をプロファイリングし、肉眼では見えない編集世代を検出します。
ELAビジュアライザーが画面全体の圧縮誤差をヒートマップとして描画し、貼り込まれた物体、複製された領域、合成された顔を、均一な背景上の明るい異常として際立たせます。
使い方
アカウント不要、順番待ちなし、クレジットカード不要。ファイルをドロップして結果を読むだけです。
ドラッグ&ドロップ、ファイル選択、またはクリップボードから直接貼り付け。ファイルを読み込むのはお使いのブラウザ自身で、送信は一切行われません。
メタデータ、ノイズ、圧縮、エラーレベルを HTML5 キャンバス上で並列に計算します。進捗バーが進むにつれ、各レイヤーが完了していく様子をリアルタイムで確認できます。
総合判定、真正性スコア、平易な説明つきのレイヤー別内訳、ELAヒートマップ、カラーヒストグラム、さらにダウンロード可能なテキストレポートが得られます。
手順を選ぶか、ファイルが流れていく様子をご覧ください
ファイルと制限
ヘルプページに埋もれさせず、最初に明示します。制約を隠す検査ツールは、自らの弱点を隠しています。
多くのiPhoneではカメラの既定形式がHEICなので、先にJPEGへ変換してください。共有メニュー経由のコピーではなく元ファイルを書き出してください。共有すると画像が再圧縮され、解析が頼りにしている痕跡が失われます。
ファイル形式を選ぶと、その扱いが分かります
対応
ブラウザ内でそのままデコードして測定します。
先に変換
JPEGに書き出すか変換したうえで、そのファイルを解析してください。
非対応
ブラウザのキャンバスがデコードできないため、測定はできません。
選ばれる理由
多くの判定ツールはパーセンテージだけを示し、信じることを求めます。私たちは根拠を示します。どのレイヤーが何を検出し、画像のどこで起きたのかまで。
すべてのスコアは、それを構成する4つの測定値に分解され、それぞれの生の数値も添えられます。当方の判断に委ねるのではなく、ご自身で判断を組み立てられます。
GANや拡散モデルの出力、ニューラルレンダリング、顔の入れ替えやディープフェイク、スプライシングやコピームーブ偽造に加え、カラーグレーディング、露出の持ち上げ、フィルターの重ねがけといった繊細な加工も検出します。
解析は純粋なクライアントサイドJavaScriptです。機微な証拠、未公開の写真、秘匿性の高い案件資料がネットワークを渡ることは決してありません。法務や報道の現場で実際に使える理由がここにあります。
クレジットも、速度制限も、透かし入りの書き出しもありません。計算はお使いのマシンで行われるため、転嫁すべきサーバー費用がそもそも存在しません。
検出カバレッジ
| Category | Detection rate |
|---|---|
| AI生成(GAN/拡散モデル) | 96% |
| ディープフェイク・顔の入れ替え | 93% |
| スプライシング・コピームーブ | 91% |
| レタッチ・カラーグレーディング | 88% |
| 再圧縮の世代 | 94% |
オリジナル・編集済み・生成画像からなる社内ベンチマークに基づく参考値です。実際の性能は画像の品質や、ファイルが何度再保存されたかによって変動します。
世界中で信頼
150か国以上のジャーナリスト、モデレーター、保険会社、調査担当者による数百万件の解析。そのすべてがローカルで処理されました。
メタデータ、ノイズ、圧縮、エラーレベル解析は重み付けして統合されるため、1つの曖昧な測定値が単独で結論を決めることはありません。
利用上限も、レート制限も、サブスクリプションの階層もありません。個人利用・業務利用ともに、恒久的に、登録なしで無料です。
検出カバレッジ
本エンジンは古典的な画像フォレンジックと現代の生成アーティファクト検出を組み合わせ、粗雑な貼り付けから写実的な拡散モデルのレンダリングまで、改変の全域をカバーします。
決め手はELAマップでした。おかしい領域を正確に指し示して編集長に理由を説明できる。しかもファイルを一切アップロードしないツールで。不透明な信頼度の数字がもう一つ増えるより、はるかに価値があります。
毎週数百枚の保険請求写真を確認しています。何もネットワークに出ていかないという一点で、当社のコンプライアンス部門が承認した初めての無料ツールです。
これを使ってデジタルフォレンジックの講義をしています。ノイズのレイヤーと圧縮のレイヤーが互いに食い違う様子を学生が見られる。まさにそこが学びどころです。
生成モデル
テキストから画像を作るツールは、少数のアーキテクチャに収束しました。エンジンは特定の製品ではなく、それらのアーキテクチャが残すアーティファクトの系統を探します。
生成ツールを選ぶと、何を残すかをたどれます
生成ツール
アーキテクチャ
拡散モデル
GAN
エンジンが測るもの
ノイズの平滑化
周波数の残差
圧縮プロファイル
画素の整合性
スコアが示すのは画像が合成である可能性の高さであり、どのツールが作ったかではありません。ピクセルだけから特定のモデルを言い当てることは、どの検出器も確実には行えません。そう主張する製品は誇張しています。
正直な限界
このページのすべての主張には境界があります。誇張する検証ツールはより悪い判断を招くため、私たちの境界を率直に示します。
アーティファクトが見つからなかったという意味です。巧みな加工、強く圧縮されたファイル、スクリーンショットのいずれも、加工されていながら高いスコアを返すことがあります。
メッセージアプリやSNSはアップロード時に画像を再エンコードします。転送やダウンロードされたコピーを解析しても、元の加工ではなくプラットフォームを測っていることがほとんどです。
フォレンジックはピクセルから推定します。ファイルが実際にどこから来て途中で何をされたかを示せるのは、署名されたContent Credentialsだけです。
出典、文脈、裏取りと併せて読み取りを検討してください。単独では手がかりであって、結論にはなりません。
受け渡されるファイルに何が起きるかを順に確認できます
フォレンジックの痕跡
実測ではなく説明用です。どれだけ残るかは、プラットフォームと元のファイル次第です。
本ツールは、メタデータの整合性、ノイズパターン解析、圧縮プロファイル、エラーレベル解析という4つの独立したフォレンジックレイヤーを1つの真正性スコアに統合します。大幅に編集された画像や完全にAIで生成された画像は、高い信頼性で検出されます。
軽微な処理を受けた写真は、意図的にグレーゾーンに置かれます。誤った二者択一の判定を押し付けるのではなく、判定不能の帯域を返し、どのレイヤーが食い違っているかを示します。スコアは必ずELAマップと併せて読んでください。
Midjourney、DALL·E、Stable Diffusion などのAI生成ツールが残す痕跡、Photoshop や GIMP といった専門的な編集ソフト、スプライシングやコピームーブ偽造といった技術的改変、顔の加工やディープフェイク、さらにフィルターや色・照明の調整といった軽度の処理まで検出します。
新しい生成手法とその痕跡が文書化されるたびに、検出ヒューリスティクスは更新されます。
いいえ。すべての計算は HTML5 Canvas API を用いてお使いのブラウザ内で実行されます。アップロード用のエンドポイントも、保存領域も、画像データの送信も存在しません。ブラウザのネットワークインスペクタでご自身で確認できます。
ページを閉じるか再読み込みすると、画像はメモリから消えます。
AI生成画像には特徴があります。色チャンネル間で不自然なほど均一なノイズ、再圧縮に対する非典型的な反応、ほぼ同一の隣接画素が広範囲に続くことなどです。これらの特徴はノイズと画素一貫性のレイヤーを押し下げ、総合スコアを引き下げます。
拡大処理・フィルター処理・スクリーンショットによる「ロンダリング」を経た生成物はより困難です。その加工こそが、私たちが測定している痕跡そのものを破壊するからです。必ず元のファイルを優先してください。
JPG、PNG、WEBP で 10 MB まで。最も信頼できる判定には 800×600 から 4000×3000 ピクセルの画像をご利用ください。この範囲であれば、ノイズに埋もれることなくアルゴリズムに十分な情報量が得られます。
それより小さい・大きいファイルも問題なく解析できますが、スクリーンショットやSNSからのダウンロードはすでに再圧縮されており、あらゆるフォレンジック信号が弱まっています。
このウェブツールは完全に無料かつ無制限です。アカウント不要、回数制限なし、透かしもありません。解析はお客様のハードウェア上で実行されるため、回収すべきコストが発生しません。
一括処理やプログラムからの検証をご検討の場合は、想定件数と用途を添えてご連絡ください。
使えません。この結果は人間の判断を補助するためのヒューリスティックな指標であり、認証された鑑定結果ではありません。証拠保全の連鎖もなく、公証もされていません。
真正性が争点となる手続きでは、証拠として通用する鑑定書を作成できる有資格の鑑定人に依頼してください。
継続的に更新される最新のブラウザであれば動作します。Chrome、Edge、Firefox、Safari とそれらのモバイル版です。本ツールには HTML5 Canvas、FileReader、IntersectionObserver が必要ですが、いずれも長年にわたり標準機能です。
すべてローカルで実行されるため、解析速度は当方のサーバーではなくお使いの端末の性能に左右されます。