isFake.aiの紹介
isFake.aiは、テキスト、画像、動画、音声の4つの形式においてAI生成または改ざんされたコンテンツを検出するマルチモーダルなAIコンテンツ検出プラットフォームです。信頼性の高い証拠に基づく分析を提供し、確信度スコア、色分けされた異常箇所の強調表示、画像のヒートマップ、音声の波形解析、動画のフレーム単位の分解など、視覚的かつ数値的な出力を実現します。サイバーセキュリティ研究者によって開発された本ツールは、透明性、プライバシー、説明可能性を最優先に設計されており、ユーザーがブラックボックス型の判断に依存することなく、デジタルメディアの真正性を検証できます。
本プラットフォームは、デジタルメディアの信頼性を検証する必要がある専門家向けに設計されています。具体的には、情報源の信頼性を評価するジャーナリスト、学生の提出物を評価する教育関係者、デジタルアーティファクトを分析する研究者、資産の真正性を確認するクリエイター、およびブランド評判を守る企業担当者が対象です。一般的なファイル形式（TXT、JPG、MP4、MP3など）や直接入力によるテキストのアップロードに対応し、数秒で結果を返します。
主なポイント
- テキスト、画像、動画、音声の4つの形式におけるAI生成および改ざんコンテンツの検出をサポート
- 説明可能な結果を提供：テキストのハイライト表示、画像のヒートマップ、動画のフレーム注釈、音声の波形解析を含む視覚的証拠
- 全データを安全かつプライベートに処理：アップロードされたコンテンツは保存・共有されない
- ChatGPT、Claude、Gemini、MidJourney、Stable Diffusion、DALL-E、および音声合成ツールなどの主要AIモデルの出力を検出可能
- 各分析に対して確信度スコアを提供し、単純な「AI／非AI」の二値判断への依存を減らす
- 教育、ジャーナリズム、研究、プロフェッショナルなコンテンツレビューといった実用的なユースケースに対応
- 無料利用可能で、無制限のスキャンと詳細なレポート機能を含む有料プラン（月額7.99ドルから）も提供
- 本物と合成サンプルの大規模データセットで学習済みであり、誤検出（フェイクポジティブ）を最小限に抑えるよう最適化
isFake.aiの仕組み
isFake.aiは「アップロード」「分析」「解釈」の3段階ワークフローで動作します。ユーザーはまず、画像、動画、音声ファイルをアップロードするか、テキストを直接ペーストします。システムはTXT、PDF、JPG、PNG、MP4、MOV、MP3、WAV、AACなど、一般的な形式をサポートします。分析段階では、独自のニューラルネットワークが各形式に特化した法医学的信号を検出します：テキストでは言語パターンや統計的異常、画像ではピクセルレベルの不整合、テクスチャの人工的様相、照明の不自然さ、動画では時間的不連続性、口パクのずれ、顔のレンダリング欠陥、音声では周波数スペクトルの歪み、韻律の不自然さ、波形の改竄痕跡などです。
結果は、詳細かつインタラクティブなレポートとして提供されます。テキストの場合、疑わしい語句が色分けされ、反復表現や過度に均一な文章構造といった検出パターンの根拠が示されます。画像では、合成確率が高い領域を可視化するヒートマップが表示されます。動画分析では、異常を含むフレームや照明の不一致・ジャッターといった問題を示すタイムラインマーカーが付与されます。音声レポートでは、合成音声セグメントを特定するための注釈付き波形およびスペクトログラムが提示されます。すべての出力には確信度スコア（例：「AI確率91％」）と、その解釈に役立つコンテキスト情報が含まれます。
主な利点と用途
isFake.aiは、技術的知識を必要とせずに、各専門分野における検証ニーズに対応します。学生および教育者は、提出物におけるAI関与の程度を評価する際に、検出器の限界や誤検出のリスクを考慮しながら活用できます。ジャーナリストは、ソーシャルメディア上のユーザ生成コンテンツやプレスマテリアルの真正性を、報道前に検証するために使用します。研究者は、データセットの監査や、2025年における生成AIの傾向分析に活用します。マーケティングおよびコミュニケーション分野の専門家は、第三者提供のアセットを検証し、合成メディアによるブランド評判リスクを軽減します。さらに、デジタルリテラシー教育、音声偽造詐欺の防止（例：声のクラウニング）、AI透明性に関する政策立案にも貢献します。マルチモーダルなアーキテクチャにより、形式ごとに異なる専門ツールを切り替える必要がなく、クロスフォーマット検証のワークフローを効率化します。
