オリジナルの画像や動画をドロップするだけ。AICheck365 が C2PA、EXIF、XMP、PNG テキスト、生成パラメータ、動画コンテナを調べ、AI 生成の痕跡が残っていないかを確認します。
ファイルはブラウザ内で処理され、端末の外に送信されることはありません。
sample.png├── PNG Header├── C2PA Manifest├── XMP CreatorTool├── digitalSourceType├── claim_generator└── Embedded Parameters
画像または動画を選択し、ブラウザ内でローカル分析します。
初期化中…
一致したシグナル、信頼度、フィールド詳細、制限事項を表示します。
原本ファイルを試してください。加工が少ないほど検出可能な信号が残ります。
これは現在検出可能な痕跡パターンの範囲であり、すべての AI 画像/動画プラットフォームを意味しません。
このブラウザにのみ保存された結果を再表示できます。
共有・圧縮・スクリーンショットのたびに、AI由来のシグナルが消える可能性があります。
すべてのメタデータが保持：C2PA、XMP、EXIF、PNGテキストチャンク、生成パラメータ
消失：PNGテキストチャンク、XMPの大部分のフィールド、EXIFのGPSデータ
消失：EXIF全フィールド、C2PA マニフェスト、XMP CreatorTool、すべての生成パラメータ
消失：すべての元のメタデータ。スクリーンショットツールのEXIFのみ残ります
消失：すべての出所フィールド。新しいソフトウェアが無関係なEXIFを書き込む場合があります
シグナルが見つからないことは、AI生成でないことを意味しません。証拠は共有の過程で消えてしまった可能性があります。
各レイヤーをクリックすると、検査されるフィールドの例を確認できます。
Format: PNG / JPEG / WebP / MP4 / MOV FileSize: 2.4 MB ColorSpace: sRGB BitDepth: 8 ImageWidth: 1024 ImageHeight: 1024
Software: DALL-E 3 Make: OpenAI XMP:CreatorTool: Adobe Firefly XMP:DigitalSourceType: trainedAlgorithmicMedia XMP:CreateDate: 2024:03:15 14:22:07 XMP:MetadataDate: 2024:03:15 14:22:07
tEXt:parameters: masterpiece, best quality, 1girl tEXt:prompt: a futuristic city at night tEXt:negative: lowres, bad anatomy, blurry tEXt:steps: 20 tEXt:sampler: DPM++ 2M Karras tEXt:model_hash: d8691b4d18
c2pa:claim_generator: Adobe Firefly 1.0 c2pa:claim_generator_hints: adobeFirefly digitalSourceType: trainedAlgorithmicMedia c2pa:title: Firefly_20240315.jpg Signature: VALID (SHA-256, RS256) Certificate: Adobe Inc. / DigiCert
Handler: kling-ai-1.6-standard
Encoder: Kling Video v1.6
UserData: {"generator":"kling","model":"v1.6"}
SEI:UUID: kling_provenance_v1
FrameWatermark: detected (confidence: 0.91)
MetadataTrack: sora_video_metadata_v1.0 以下のプラットフォームには専用の検出ガイドがあります。クリックすると一般的な出所シグナルを確認できます。
AICheck365 は、画像・動画ファイルの内部に残る出所シグナルを確認します。対象となるのは EXIF、XMP、C2PA、PNG テキストチャンク、MP4/MOV メタデータ、ファイル名、抽出した動画フレームの透かしなどです。これらの領域には、生成に使われたツールやモデル、コンテンツの由来が記録されていることがあります。
現在は Gemini、Google Imagen、DALL-E / GPT Image、Midjourney、Stable Diffusion、Adobe Firefly、Kling、Sora、Runway、Pika など、主要な生成 AI プラットフォームが残す代表的な痕跡を識別できます。
「この写真、本物だろうか？」——SNS やニュースで画像・動画を目にして、ふとそう感じたことはありませんか。Midjourney や Stable Diffusion が生成する画像、Sora や Runway が生成する動画の品質は急速に向上し、いまでは専門家でも、見た目だけで本物と区別するのは難しくなっています。
かつては「指の本数がおかしい」「背景の文字が崩れている」「光の向きが不自然」といった目視チェックがある程度有効でした。しかし最新の生成モデルはこうした弱点の多くを克服しており、見た目の違和感だけに頼った判別は、もはや確実な方法とは言えません。誤情報の拡散、なりすまし広告、フェイク画像を使った詐欺など、AI生成メディアをめぐるトラブルが世界的に増えるなか、「印象」ではなく「証拠」で確認する手段が求められています。
そこで注目したいのが、画像や動画のファイル内部に残る出所情報です。多くの生成 AI ツールは、コンテンツを書き出す際に、次のような形で痕跡をファイルに埋め込んでいます。
AICheck365 は、こうした痕跡をブラウザ内で解析し、「どのフィールドに・何が記録されていたか」を根拠つきで提示します。根拠の見えない「AI っぽさ 87%」のようなスコアではなく、検証可能な証拠を示すことを大切にしています。
解析はすべてお使いのブラウザ内で完結し、ファイルがサーバーにアップロードされることはありません。仕事の資料や個人的な写真でも、安心してチェックできます。
より詳しい手順は AI画像の見分け方ガイド と AI動画検出ガイド で、C2PA の仕組みは 「C2PA とは何か」 で解説しています。
はい。すべての機能を無料で利用でき、アカウント登録も不要です。ファイルはブラウザ内で解析され、サーバーにアップロードされることはありません。
いいえ。100% の判定はどんなツールにも不可能です。AICheck365 は、ファイルに実際に残っている出所シグナルを根拠つきで提示し、確度の高い判断を支援します。シグナルが見つからない場合でも、AI 生成の可能性を完全に否定することはできません。
解析自体は可能ですが、SNS の再圧縮やスクリーンショットの過程でメタデータの大部分が失われるため、シグナルは検出されにくくなります。できるだけ加工や転送を経ていないオリジナルのファイルで確認することをおすすめします。
MP4/MOV コンテナのメタデータ、SEI、抽出フレームの透かしなど、動画ファイルに残る出所シグナルを確認できます。ただし、すべてのディープフェイクを検出できるわけではありません。動画特有の注意点は AI動画検出ガイドで詳しく解説しています。
Gemini、Google Imagen、DALL-E / GPT Image、Midjourney、Stable Diffusion、Adobe Firefly、Kling、Sora、Runway、Pika などの代表的な痕跡パターンに対応しています。各プラットフォームの詳細はプラットフォーム別検出ガイドで確認できます。
証拠は直感に勝る。透明性はパーセンテージに勝る。
完全な方法論を読む →これらのサンプルは実際のテストから得られたものです。クリックすると検出ツールで分析できます。
出所: Content Authenticity Initiative example assets (contentauth/example-assets, MIT)
1 シグナル: C2PA
出所: User-provided original video carrying intact C2PA (Google generative-AI provenance)
2 シグナル: C2PA (Google Generative AI), MP4 encoding tool: Google
出所: Content Authenticity Initiative example assets (contentauth/example-assets, MIT)
1 シグナル: C2PA
出所: ComfyUI official examples (comfyanonymous/ComfyUI_examples)
1 シグナル: PNG text chunks (prompt / workflow)
出所: C2PA Rust SDK conformance fixtures (contentauth/c2pa-rs, Apache-2.0 / MIT)
出所: NASA (public domain), via contentauth/c2pa-rs fixtures
出所: C2PA Rust SDK conformance fixtures (contentauth/c2pa-rs, Apache-2.0 / MIT)
実際のバッチテスト結果です。
Valid C2PA Content Credentials with digitalSourceType=trainedAlgorithmicMedia; the signature is cryptographically valid while the signing certificate is untrusted in the browser trust list.
パーサー: aicheck 0.2.0 (c2pa-rs 0.82, wasm)
詳細を見る →A C2PA claim (trainedAlgorithmicMedia) is present, but the signing certificate is expired, so validation returns Invalid: the provenance claim cannot be verified.
パーサー: aicheck 0.2.0 (c2pa-rs 0.82, wasm)
詳細を見る →No C2PA signature. PNG tEXt 'prompt' and 'workflow' chunks carry the full generation graph; the detector flags AI-related metadata at low confidence (unsigned).
パーサー: aicheck 0.2.0 (c2pa-rs 0.82, wasm)
詳細を見る →An image with no manifest reads as unsigned (no provenance); a deliberately tampered manifest fails with assertion.dataHash.mismatch and reads as invalid.
パーサー: aicheck 0.2.0 (c2pa-rs 0.82, wasm)
詳細を見る →A BMFF C2PA manifest validates (generic CreativeWork, not AI). The detector surfaces the C2PA signal; the AI-tool-name heuristic produced a spurious match against manifest bytes, which is a logged limitation.
パーサー: aicheck 0.2.0 (c2pa-rs 0.82, wasm)
詳細を見る →