AIイラスト判定ツールのおすすめと精度を上げる実践手順保存版

AIイラストの判定をしたいのに、判定ツールや判定サイトの結果がバラついて不安になりますよね。あなたのその感覚は正しいです。AIイラスト判定は、見分け方のコツだけでなく、精度や誤判定の仕組みまで押さえると判断が安定します。

この記事では、無料で試せるAIイラスト判定ツールや判定サイト（Hive、Illuminarty、isgenai、Decopy、tenken-ai、ユーザーローカルの生成AI画像チェッカーなど）を例に、画像生成AIの特徴、ディープフェイクとの違い、C2PAメタデータや電子透かし（SynthID、Content Credentials）の確認ポイントまで、実務目線で整理します。

アプリでサクッと判定したい、おすすめはどれ、結果が怪しいときはどうする、という疑問を、検証手順ベースで解決していきます。

AIイラストの判定基準と限界

ここでは、AIイラストの判定に使える「根拠の種類」を整理します。目視の見分け方から、周波数解析・ノイズ解析・CNN判別、さらにC2PAなどの真正性情報まで、強みと弱みをセットで理解しましょう。

ここ、気になりますよね。結論から言うと、AIイラスト判定は「単発の証拠で断定するもの」ではなく、複数の根拠を積み上げて説明できる状態を作るのがコツです。判定はグレーが残る前提で、あなたが困らない運用に寄せていきましょう。

目視の見分け方と特徴

まずは目視です。AI生成は本当に上手くなりましたが、破綻しやすい部分は今も残ります。ただし、ここでいちばん大事なのは「一箇所の違和感で断定しない」ことです。目視は強い根拠というより、次の検証に回すための一次スクリーニングとして使うのが現実的なんですよ。

私が目視で見るときは、いきなり結論を出しません。最初に「違和感の種類」を言葉にします。たとえば、手指が変、影が変、材質感が変、背景が繰り返している、文字が読めない、みたいに分類しておくと、後からツール結果がブレても冷静に戻れます。

もうひとつ大事なのが、SNS流通画像のクセです。スクショ、再圧縮、リサイズ、フィルタ加工が入ると、写真でもイラストでも簡単に破綻っぽく見えます。だから、目視は「AIっぽいか」よりも、不自然さの原因がどこにありそうかを探す感覚でやると失敗しにくいです。

チェックしやすい代表ポイント

• 手指・歯・耳飾りなど、細部の形状が破綻していないか
• 文字・ロゴが意味のある形で整っているか（謎文字になりやすい）
• 左右対称に見えるのに細部が一致しない（装飾・模様のズレ）
• 髪・まつげ・毛先の重なりが不自然に溶ける
• 背景の繰り返し模様が「同じパーツのコピペ感」になっていないか

私がよく使う「視点の切り替え」

目視判定って、見慣れてくるほど見落としが増えがちなんですよね。なので私は、同じ画像を「拡大」「縮小」「左右反転」「モノクロ」みたいに、見方を変えてチェックします。左右反転は特に効きます。人間の脳は慣れた構図を補完しちゃうので、反転すると急に違和感が浮き上がることがあります。

私の運用ルール：目視で違和感があっても、必ず次の判定（周波数・ノイズ・ツール・メタデータ）を当てて、複数の根拠が揃った時だけ判断を強めます。

目視での症状	起きやすい理由	写真でも起きる？	次にやる検証
指先や関節が不自然	細部の整合が崩れやすい	加工・圧縮で起きる	高解像度版で再確認
文字が読めない	学習・生成で記号化しやすい	モザイクで起きる	元データの有無確認
背景が繰り返す	テクスチャが周期化しやすい	合成でも起きる	周波数解析で補強
影や反射が矛盾	光源推定が揺れることがある	照明条件で起きる	複数根拠で判断

目視は「単発で断定」ではなく、次の検証へつなぐための整理がメインです。

周波数解析で判定する方法

周波数解析は、画像をフーリエ変換して「細部の出方」を統計的に見ます。ざっくり言うと、画像を「なめらかな成分（低周波）」と「細かい成分（高周波）」に分けて、どっちが強いか、どんな方向に偏っているかを見ていく感じです。AI生成はモデルや設定で傾向が変わるものの、高周波成分の分布や周期的なパターン（グリッドっぽい成分）がヒントになることがあります。

ここが誤解されやすいポイントで、周波数解析は「AIかどうかを確定する魔法」じゃないです。むしろ、説明材料を増やすための補助輪に近いです。たとえば、背景の繰り返しが気になるとき、周波数側で周期成分が出ていると「繰り返しがある」という事実を客観的に言語化しやすくなります。

ただし注意点もあります。写真でも、被写界深度が浅い（ボケが強い）と高周波は減りますし、ノイズ除去や美肌加工でも高周波が落ちます。逆に、強いシャープやアップスケールをかけると高周波が増えます。つまり周波数解析は、生成由来だけじゃなく編集由来でもいくらでも動くんですよね。

実務で見ている指標の例

• 低周波〜高周波のエネルギー比（極端な偏りがないか）
• 方向性の偏り（横縞・縦縞が強く出るなど）
• 局所ブロックや周期模様（アップスケール・生成由来の規則性）

ブレを減らす運用のコツ

周波数解析を使うなら、比較対象を作るのがいちばん効きます。あなたがよく扱うジャンル（アニメ調、厚塗り、線画、写真加工っぽいもの）ごとに、手元の「人が描いた確実なイラスト」「自分で生成したAIイラスト」を数枚ずつ用意して、同じ手順で見比べる。これだけで「このジャンルだと周波数は当てになりにくいな」とか、「アップスケールが入るとこう崩れるな」という感覚が掴めます。

豆知識：周波数は“画像の質感”に反応しやすいので、判定したい画像と同じサイズ・同じ圧縮条件で比較すると精度が上がりやすいです。サイズが違う比較は、結論が揺れやすいので要注意です。

ノイズ解析とELAで検出

ノイズ解析は、ざっくり言えば「画像に乗っているザラつきが自然か」を見る方法です。写真には撮影機材やISOの影響でセンサー由来のノイズが出ますし、JPEG圧縮にも独特のクセがあります。一方でAI生成は、ノイズが“自然っぽく”見えるように後から足したり、逆にノイズが少なすぎてツルッとしていたり、統計が偏ることがあります。

ただ、ここも落とし穴があります。最近の編集アプリはノイズを足すのも消すのも上手いですし、SNS投稿で再圧縮されるとノイズのパターンが変わります。なので私は、ノイズ解析は「AIかどうか」よりも、画像がどんな工程を通ったっぽいかを推測する手がかりとして使っています。

ELA（Error Level Analysis）で見えること

ELAは、同じ画像を再圧縮して「どこがどれだけ誤差を出すか」を可視化する考え方です。編集や合成があると、その部分だけ圧縮誤差の出方が変わることがあるんですね。AIイラスト判定でも、一部だけ異常に誤差が出る場合に「加工が強い」「合成っぽい」などの可能性を拾えることがあります。

とはいえ、ELAの結果は解釈が難しいです。たとえば、背景のグラデーションは誤差が出やすい、文字や輪郭は強調されやすい、という性質があります。だから私は、ELAは単独では使いません。目視で「ここ怪しいな」と思った場所が、ELAでも他と違う出方をしているか、という突き合わせで使います。

コツ：SNSの転載画像は、すでに何段階も圧縮されています。まずは可能なら元ファイルや高解像度版で解析し、同条件の比較に寄せるのが大切です。

ノイズ解析を運用に落とす手順

私のおすすめは、画像を3パターンで揃えて見比べるやり方です。元データが取れるなら元データ、SNS保存画像、スクショ。ここで傾向が揃っていれば「元からの特徴」、スクショだけ変なら「流通工程の影響」と整理できます。あなたが誰かに説明する必要がある場面でも、この整理はかなり役に立ちます。

ELAやノイズ解析は、PNG化・スクショ化・強いノイズ付与で結果が崩れます。ツール結果がブレたら、画像の流通経路（スクショか、再圧縮か）を先に疑ってください。

CNN転移学習の判別精度

最近の判定ツールの中核は、CNNやVision Transformer系の分類器です。転移学習で「AIらしさ」を学習させ、入力画像に対して確率（スコア）を返します。ここで注意したいのは、スコアが高くても「証明」にはならない点です。スコアはあくまで、そのモデルが学習した範囲での“それっぽさ”なので、使い方を間違えると一気に事故ります。

たとえば、学習データに含まれていない新しい生成モデルが出てくると、ツールが追いつかず誤判定が増えます。逆に、人が描いたイラストでも、AI生成の学習データに近い質感（均一で破綻が少ない、滑らかな塗り、特定の画風）だと、AI寄り判定になることがあるんですよね。ここ、めちゃくちゃ気になりますよね。

私が現場で重視しているのは、スコアそのものよりも「安定性」と「説明可能性」です。同じ投稿の別画像でも同じ傾向が出るか、圧縮やサイズ変更でスコアがどれだけ動くか、ツールを変えても方向性が揃うか。こういう情報が揃って初めて、スコアは意味を持ってきます。

精度が落ちやすいパターン

• 学習データにない新しい生成モデルの出力
• 高品質アップスケールや強い後加工が入った画像
• アニメ調・線画・厚塗りなど、表現が限定された領域

私のおすすめ：スコアの扱い方を決める

スコア型の判定は、運用ルールがないとブレます。なので私は、スコアを「強い断定」ではなく「対応の優先度」に変換します。たとえば、低スコアならそのまま、グレーなら追加検証、高スコアなら“可能性が高い”としてメタデータ確認や別ツール確認を必ず挟む、みたいな運用です。

判定スコアの印象	私の扱い	次の一手	注意点
低い	非AI寄りの可能性	目視の違和感が強ければ補助検証	加工・圧縮で低く出る場合もある
中間	グレーとして保留	別ツール併用＋ノイズ/周波数	この帯で断定すると事故りやすい
高い	AI寄りの可能性が上がる	メタデータ・来歴確認を最優先	画風や後加工で誤判定も起きる

数値の境界はサービスごとに違います。あくまで一般的な運用イメージとして捉えてください。

C2PAメタデータで確認

判定でいちばん強い根拠になりやすいのが、来歴（プロベナンス）情報です。C2PAは、コンテンツの作成・編集の履歴や署名情報を扱う仕組みで、対応環境ではContent Credentialsとして表示されることがあります。ここが強い理由はシンプルで、「見た目の推測」じゃなくて、データとして説明できる根拠になりやすいからなんですよ。

C2PAで扱われるのは、ざっくり言うと「どんなツールで作られたか」「どんな編集が行われたか」「その情報が改ざんされていないか」といった要素です。もちろん、いつでも全部見えるわけではありません。SNS投稿でメタデータが落ちたり、スクショで消えたりします。でも、もし残っているなら、AIイラスト判定においてはかなり強い材料になります。

ポイント：AIっぽさの推定よりも、メタデータや署名で根拠を説明できる状態のほうが、トラブル対応では圧倒的に強いです。

Content Credentialsの確認で見る観点

私が確認するときは、まず「そもそも来歴情報が付いているか」を見ます。次に「生成か編集か」「編集があるなら何が変わったか」をざっくり把握します。ここで、生成AI由来の情報が出てきたとしても、すぐ断定はしません。なぜなら、編集ツール側が来歴を付けるケースもあって、制作工程が複雑なほど読み違いが起きるからです。

そしてもうひとつ。生成時に電子透かしを埋め込む仕組みも広がっています。たとえばSynthIDのように、画像や音声などに透かしを埋め込み、対応ツールで検出できる設計があります。こういう仕組みは今後増えていくので、あなたが扱う領域で何が主流かは定期的に確認しておくと安心です。

仕様そのものを確認したい場合は、一次情報としてC2PAの仕様書が参考になります。（出典：C2PA公式『C2PA Specifications』）

C2PAや透かしは万能ではありません。SNSや画像編集でメタデータが消えることもありますし、未対応の生成環境もあります。正確な仕様や対応状況は公式情報をご確認ください。

無料で試せるAIイラスト判定

ここでは、無料で試せる判定ツールを「使い方」と「見方」に分けて紹介します。ツールは便利ですが、誤判定が起きる前提で、複数根拠の突き合わせまで含めて運用するのが安全です。

あなたが求めているのは、たぶん「最強の判定サイト」じゃなくて、迷ったときに再現性のある手順だと思います。なのでこの章では、各ツールを紹介しつつ、結果がブレたときの落とし所まで含めてまとめます。

Hiveの判定ツール使い方

Hive系の判定は、アップロードした画像に対してAI生成らしさをスコアで返すタイプです。使い方はシンプルで、画像を投入して結果（確率やラベル）を確認します。ここで押さえたいのは、スコアは「確率っぽい見た目」でも、実態はモデルの判断に過ぎないという点です。つまり、高い＝証明ではなく、追加確認を促すシグナルだと思っておくとラクです。

私がHive系を使うときは、まず画像の状態を整えます。極端なリサイズやスクショは避け、可能なら元データに近いものを用意します。それでも元が取れないなら、同じ投稿内の別画像も一緒に判定して、傾向が揃うかを見ます。ここ、地味ですが効きます。1枚だけ高スコアで、他は低いなら、画像固有の加工や圧縮の影響を疑えます。

私が見るのはスコアより一貫性

1枚だけの判定はブレやすいので、同じ作者・同じ投稿から数枚をサンプルにして、スコアの一貫性を見ます。極端に上下するなら、圧縮や加工の影響が強い可能性が高いです。逆に、複数枚で似た傾向が出るなら、ツールの“癖”を把握しやすくなります。

結果が怪しいときの対処

結果が怪しいときは、私は「画像の入力条件を変えて」再確認します。たとえば、同じ画像をPNGに変換したもの、元のJPEGのままのもの、少しサイズを変えたもの、など。ここでスコアが激変するなら、判定は画像内容より前処理に引っ張られている可能性が高いです。あなたが「なんか納得いかない…」と思ったとき、その直感は大抵当たっています。

小ワザ：判定前に、同じ画像の元データ、SNSの保存画像、スクショを並べて試すと、どの工程で判定が崩れたかが見えます。

外部アップロード型ツールは、扱う画像の機密性に注意してください。利用規約や保存方針は変わり得るため、正確な情報は公式サイトをご確認ください。不安がある場合は、機密画像のアップロードは避けるのが無難です。

Illuminartyなどの判定サイト

Illuminartyのように、ブラウザで画像をアップロードして判定するサイトもあります。操作が簡単で、あなたが今すぐ試したいときには助かる存在です。ただ、判定サイトはサービスごとに得意不得意が出やすいので、私は「単体で結論を出す」のではなく、比較するための一票として使うことが多いです。

判定サイトを併用する最大のメリットは、モデルや学習データの偏りを分散できることです。AではAI判定、Bでは非AI判定、という食い違いが出たときに「どっちが正しい？」よりも、「この画像は判定が割れやすい条件なんだな」と整理できます。ここで無理に白黒つけないのが、トラブル回避のコツです。

併用するときの選び方

• 出力がスコア型（確率）か、二値（AI/非AI）か
• 対応する画像タイプ（写真寄り／イラスト寄り）が明記されているか
• プライバシーや利用規約が確認できるか

私がやる判定サイトの“使い分け”

私は、判定サイトを「アニメ調」「写真風」「加工が強い」の3パターンで分けて試します。理由は単純で、同じツールでもジャンルが変わると当たり方が変わるからです。あなたがよく扱うジャンルが決まっているなら、そのジャンルで“当たり方の癖”を先に把握しておくと、いざというときに迷いません。

また、二値判定（AI/非AI）だけのサイトは、わかりやすい反面、グレーの扱いができないのが弱点です。なので私は、二値判定が出たら終わりではなく、「なぜそう出たのか」を他の手段（目視・ノイズ・別ツール・メタデータ）で必ず補強します。ここを挟むだけで、判定の説得力が段違いになります。

機密性の高い画像は、外部アップロード型ツールの利用に注意してください。利用規約や保存方針は変わり得るため、正確な情報は公式サイトをご確認ください。

isgenai・Decopyの精度比較

isgenaiやDecopyのように、複数の判定サービスを比較して当たりやすさを見ていく方法もあります。比較できるのはありがたい反面、精度は画像の種類や前処理で大きく変わるため、一般論としてのランキングは鵜呑みにしないでください。ここ、ほんとに大事です。

比較をするときは、あなたの目的を先に決めましょう。たとえば「SNS投稿のスクショを判定したい」のか、「元データに近い高解像度画像を判定したい」のかで、適したツールが変わります。ツールが強い弱いというより、入力条件との相性なんですよね。

サービス例	出力の傾向	強み	弱み	運用のコツ
Hive系	スコア型が多い	一括判定で比較しやすい	圧縮・後加工に弱いことがある	同条件のサンプル複数枚で判断
Illuminarty系	二値＋スコア併用も	操作が簡単	得意分野の偏りが出やすい	別ツールと必ず突き合わせ
isgenai・Decopy系	サービスで差が大きい	比較検証の入口に便利	テスト条件で評価が変動	自分の用途画像でベンチを作る
tenken-ai等	簡易スコア型が多い	軽量で試しやすい	説明根拠が薄い場合がある	補助輪として使い、断定しない

上の表は運用上の見方を整理したものです。個別サービスの結果傾向は検証条件で変わります。

比較検証でブレない“ベンチマーク”の作り方

私のおすすめは、あなたが実際に扱うジャンル（アニメ調、厚塗り、写真加工、背景メインなど）で、テスト用の小さなベンチマークを作ることです。数十枚でも十分に当たり方の癖が見えてきます。ポイントは「同じ条件で繰り返す」こと。解像度・ファイル形式・圧縮の有無をできるだけ揃えると、比較の意味が出ます。

そして、比較結果は「どれが最強」ではなく、「この条件だとこのサービスが揺れやすい」「このジャンルだと二値判定は危ない」みたいに、運用メモに落とし込むのが正解です。あなたの目的は当て物じゃなくて、迷いを減らすことですからね。

実務メモ：比較結果はスクショ保存だけだと後で追えなくなります。画像の出どころ、圧縮の有無、ツール名、スコア、所見（違和感）を1行でも残すと、次回の判断が一気に速くなります。

誤判定を減らす注意点

AIイラスト判定のトラブル原因は、ほとんどが誤判定と誤解釈です。ここは徹底して「慎重すぎるくらい」でちょうどいいです。特に、判定結果を根拠に誰かを断定的に扱うと、名誉や信用に関わるケースもあります。あなたが困らないためにも、運用ルールを先に決めておきましょう。

誤判定が起きる典型パターンは、①画像が流通工程で変質している、②画風が判定モデルの学習傾向に近い、③強い後加工が入っている、④新しい生成モデルでツールが追いついていない、あたりです。これ、どれも現場では普通に起きます。だから「判定ツールに引っかかった＝確定」と考えないのが大前提です。

誤判定を減らすチェックリスト

• 可能なら元画像（オリジナルデータ）で判定する
• スクショ・再圧縮・リサイズの影響を疑う
• ツールを最低2種類以上で突き合わせる
• 目視の違和感は理由として言語化して残す
• C2PAや来歴情報が取れるなら最優先で確認する

揉めそうなときの“安全な伝え方”

もしあなたが「これAIかも」と思っても、外に出す言い方は慎重にしたほうがいいです。私は、断定ではなく「可能性」「傾向」「複数ツールで一致した範囲」という表現に寄せます。さらに、相手がいる案件なら、元データの提示依頼や、制作工程の確認を先にやります。これだけで、無駄な衝突が減ります。

誰かをAI扱いして断定する行為は、名誉や信用に関わる可能性があります。規約や権利、法律の判断が絡む場合は、最終的な判断を専門家にご相談ください。

まとめ：AIイラストの判定

AIイラストの判定は、単発のツール結果で決め切るほど簡単ではありません。だからこそ、私は根拠の層を重ねる運用にしています。あなたも同じで、「怪しいかも」と思ったときほど、焦って白黒つけないほうがうまくいきます。

おすすめは、まず目視で違和感を言語化し、次に周波数解析やノイズ解析で“違和感の説明”を補強し、さらに判定ツールを複数使って方向性を確認する流れです。そして可能なら、C2PAメタデータやContent Credentialsのような来歴情報で裏取りする。ここまでやると、判定の精度というより、判断の納得感と安全性が一気に上がりますよ。

おすすめの手順：目視で違和感を言語化 → 周波数解析やノイズ解析で補強 → 複数の判定ツールで突き合わせ → 可能ならC2PAメタデータや透かし情報で確認

私が最終的に重視するのは説明できるか

AIイラスト判定で本当に大事なのは「当たった外れた」だけじゃなくて、あなたがその判断を誰かに説明できるかです。説明できる判断は、再現性があって、後から見直してもブレにくいです。逆に、ツールの数字だけで決めた判断は、ツールが変わった瞬間に崩れます。

だから私は、判定結果を出すときも「断定」ではなく「可能性の評価」として扱います。判断材料が揃っていないなら、揃っていないと言います。そのうえで、必要なら元データの確認や、制作工程の確認に進めます。ここを徹底すると、あなたの立場が不必要に危うくならないです。

覚えておくとラク：AIイラスト判定は“当て物”ではなく“リスク管理”です。白黒つけるより、誤判定の被害を減らすほうが現実的に価値が高い場面が多いです。

最後に、重要なことを明確にしておきます。判定はあくまで可能性の評価です。正確な情報は公式サイトをご確認ください。問題が大きくなりそうな場合や法的判断が必要な場合は、最終的な判断を専門家にご相談ください。