ガイド

AI生成かどうか、どこから来たのか、手が加えられたのかを確かめるときに実際にぶつかる問題を主題ごとに整理しました。できることとできないことを並べて書いています。

基本

画像がAIで作られたか確かめる方法 一枚の写真がAI生成かを見分けるとき何から見るべきか、目で見る方法がなぜもう通じないのか、どこまで確かめられるのかを整理しました。
ディープフェイク動画かを確かめる方法 動画は画像より確かめるものが多くあります。コンテナ・フレーム・音声をそれぞれどう見るか、圧縮を経た動画に何を期待できないかを書きました。
C2PAコンテンツクレデンシャルの検証 C2PA署名が語ることと語らないことを分けます。有効な署名と信頼できる署名は別の言葉であり、その差が偽造を見分けます。
AI文章判定の限界 文章に対するAI判定は画像よりはるかに弱いものです。なぜそうなのか、どの文章で特に危ないのか、だから何をしないと決めたのかを書きました。
メタデータは写真が本物である証拠になるか EXIFがあれば本物、なければ偽物という考えは両方向とも誤りです。メタデータをどこまで信じられるのか、実測値とともに整理しました。
証拠台帳とは何か 判定一つではなく、その判定を作った信号すべてを残す記録です。何がどう書かれるのか、なぜ反対の証拠まで残すのかを説明します。
公開前に写真を確かめる手順 投稿写真を記事に載せる前に何をどの順で確かめればよいか、確かめた結果をどう残せば後から説明できるかを整理しました。
対応するファイル形式 画像・文書・テキスト・音声・映像のうち、いま読める形式と、形式ごとにどんな種類の根拠が出るのかを整理しました。
スクリーンショットはなぜ証拠を消すのか 画面を取り込んだ瞬間にファイルのどの層が消えるのか、だから取り込んだ画像にどんな結果を期待できるのかを説明します。
判断保留とはどういう意味か 判断保留は失敗ではなく正式な結果です。どんな条件で出るのか、その結果で何ができるのかを整理しました。
AI表示・ウォーターマークはどう読むのか AI生成物の表示はメタデータ、ピクセル内の不可視ウォーターマーク、目に見える文言の三層です。どれをローカルで読め、どれがどれほど重いかを整理しました。
デジタル・フォレンジック：デジタル資料の偽造・改ざんと証拠分析 写真・動画・音声・文書が偽造・改ざんされていないかを、来歴署名・メタデータ・圧縮の痕跡・ハッシュで確かめ、証拠として引き渡す方法をまとめました。

デジタル・フォレンジック

画像の偽造判定：合成・コピー移動・部分編集の痕跡を探す 写真の一部を貼り付けたり複製したり修正した痕跡を、JPEG圧縮の格子、再圧縮誤差（ELA）、ノイズから探す方法と、ヒートマップを読むときの限界をまとめました。
動画の改ざん・ディープフェイク鑑定：フレームとエンコーダの痕跡 動画が切られたりつなげられたり、顔が差し替えられたりしていないかを、フレーム構造・エンコーダ情報・再エンコードの痕跡から調べる方法と、わかること・わからないことをまとめました。
音声フォレンジック：録音の編集とAI音声クローンの証拠 録音ファイルが編集されていないか、AIで複製した声ではないかを、メタデータ・コーデックの痕跡・音声判定器で調べる方法と、通話録音や再エンコードの限界をまとめました。
文書偽造の鑑定：PDF・DOCX・HWPの修正履歴を読む PDFの増分保存、DOCXの修正識別子（rsid）と変更履歴、HWPのメタデータとフォントから、契約書や証明書が後から直されていないかを調べる方法をまとめました。
メタデータ・EXIFの鑑定：撮影日時・位置・編集ソフトを読む 写真やファイルのEXIF・XMPメタデータから撮影日時、機器、位置、編集ソフトを読む方法と、どのプラットフォームで何が消えるか、改ざんの可能性をまとめました。
証拠の保管の連続性とハッシュ：デジタル証拠の渡し方 SHA-256ハッシュでファイルが変わっていないことを示し、原本の保管・記録・エンジンの版番号・署名付きPDFで、同じ結果を再現できる形で証拠を渡す方法をまとめました。

生成モデル別

Midjourneyで作られた画像か確かめる方法 Midjourney画像に何が残り何が消えるのか、出所の署名がないとき判定器が何を見るのか、結果をどう読むべきかをまとめました。
ChatGPTで作られた画像か確かめる方法 ChatGPT・gpt-imageの画像に付くC2PA署名がいつ残りいつ消えるのか、署名が消えたコピーを何で判断するのかをまとめました。
Gemini(Nano Banana)の画像か確かめる方法 Gemini・Nano Bananaの元画像は出所の署名と表示でよく見抜けますが、メッセンジャー経由のコピーはまだ弱点です。その違いと対処法をまとめました。
FLUX・Stable Diffusionの画像か確かめる方法 FLUXやStable Diffusionのような公開モデルの画像では、PNG内のプロンプトとワークフローが決定的な手がかりです。その痕跡と、消えた後の判定をまとめました。
Seedream・ERNIE・Z-Imageの画像を確かめる方法 Seedream・ERNIE・Z-Imageなど2025年以降に登場した生成モデルを、当社の検証でそれぞれどの程度見抜けるか、どんな表示が残るかを率直にまとめました。
Sora・Veo・Klingの動画がAIか確かめる方法 Sora・Veo・Kling・HailuoなどのAI動画に残る署名と透かし、再投稿で消えるもの、映像と音を分けて見る方法、当社の検証結果をまとめました。
AI音声・声のクローンか確かめる方法 ElevenLabsなどの音声生成・声のクローンが残す痕跡、通話録音や再エンコードされたファイルでの限界、当社の検証の判定率と誤判定の許容幅をまとめました。
ChatGPT・Claude・Geminiが書いた文章か確かめる方法 チャットボットが書いた文章の判定がどこまで信頼できるか、翻訳文・短文・引用の多い文章でなぜ誤りやすいかを、当社の検証結果とともにまとめました。

ファイル形式

iPhoneのHEIC写真に残る情報とAIの確認 iPhoneがHEICで保存する撮影情報は何か、JPEG変換やメッセンジャー送信で何が消えるのか、それがAIの確認にどう関わるのかをまとめました。
PNGに残るAIプロンプトの記録を読む方法 AI生成ツールがPNGの中に残すプロンプト・シード・ワークフローの記録とは何か、どう読み、いつ消えるのか、消えた後の判断をまとめました。
AIで書いたPDF・DOCX・HWP文書を確かめる方法 PDF・DOCX・HWP文書でAI作成かどうかを見るとき、本文の判定と文書構造の痕跡がそれぞれ何を語るのか、どこで誤りやすいのかをまとめました。

業務別の使い方

法的紛争でAI生成の証拠を扱う方法 紛争に提出された写真・音声・文書がAIで作られたり変えられたりした可能性を点検するとき、何を確保し、どう記録して他者に渡すべきかをまとめました。
採用でポートフォリオ・課題のAI使用を確認する 応募者のポートフォリオ画像、課題の文章、志望理由書にAIが使われたかを見るとき、結果をどう読み、根拠なく不合格にしないために何を守るべきかをまとめました。
AIで作った商品写真や物件写真を見分ける フリマ・通販・宿泊施設の掲載写真が実際に撮ったものか、AIで作ったり手を加えたりしたものかを確かめるとき、何を見てどう判断するかをまとめました。
保険請求写真のAI編集を点検する 事故や破損の写真がAIで作られたり損傷が誇張されたりしていないかを見るとき、元ファイルの確保から改変領域の表示とその限界まで、何を見てどう残すかをまとめました。
学生の課題でAI使用を確かめるときの注意点 学生の課題や作文でAI使用を見るとき、判定結果が何を語り何を語らないのか、学生を不当に疑わないためにどう使えばよいかをまとめました。

解説

メッセンジャーやSNSのコピーでAIの証拠が消える理由 LINEやInstagramのようなメッセンジャーやSNSを経由すると、なぜAIの署名とメタデータが消えて判定が弱くなるのかを、元ファイルを受け取る方法とともにまとめました。
AIで一部を直した実写真はどう判定されるか 生成塗りつぶしや消しゴムのようなAI編集を経た実写真が、AI生成の軸と改変の軸でそれぞれどう出るのか、どこまで見抜きどこで見逃すのかをまとめました。

この文書は一般的な案内であり、法的助言ではありません。検査結果は確率的な評価であって証明ではありません。