SNSで流れてきた災害の写真、フリマアプリの商品写真、賃貸サイトの素敵な部屋。その1枚、本当に撮った写真でしょうか。生成AIの画像が本物の写真と見分けにくくなるなか、米国のスタートアップPangram Labsは2026年11月4日、AIで作った画像を99.2%見抜き、本物の写真をAIと間違えるのは0.27%とうたう判定モデル「Pangram Image 1.0」を発表しました（Pangram公式ブログ、The Next Web）。日本でも11月5日にITmedia NEWSが「AI生成画像の99％を検出するChrome拡張機能が登場」と報じ、Yahoo!ニュースにも掲載されて話題になっています（Yahoo!ニュース（ITmedia NEWS））。
Pangramの大きな特徴は、画像の見た目そのものからAIかどうかを判定することです。ファイルに埋め込まれた「作成証明」を読む仕組みとは違い、スクリーンショットや、SNSで圧縮された画像にも強いとしています。この記事では、99%という数字の正しい読み方、スクショでも見抜ける理由、「少し直しただけ」の写真がどう判定されるか、ほかの見分け方との違いまで、公式の発表と報道をもとに整理しました。
- Pangram Image 1.0のしくみと、AIの場所を色で示すヒートマップ
- 「99%」「0.27%」の正しい読み方（テストの条件と、1万枚なら何枚間違えるか）
- スクショや圧縮した画像でも判定できる理由
- ChatGPTやGeminiで少し直しただけの写真がAI判定される理由
- Gemini・Claudeの確認機能との比較表と、暮らしでの使い道・注意点
見抜く割合（自社発表）
AIと間違える割合
最小の画像サイズ
（話す人の動画）
- 時系列：研究版から正式版まで
- Pangram Image 1.0とは？
- 「99%」の正しい読み方
- スクショでも見抜ける理由
- 「少し直しただけ」の写真もAI判定に
- 見分ける方法の比較表
- 暮らしの中での使い道
- 使う前に知っておきたい注意点
- AIのプロとしての見解
- よくある質問・まとめ
01時系列：研究版から正式版まで
Pangramはもともと、文章がAIで書かれたかを判定するツールで知られる会社です。2023年に米国で創業し、2026年に画像と動画の判定へ広げました（heise online）。
02Pangram Image 1.0とは？
今回発表されたのは、静止画用と動画用の2つのモデルです。
Pangram Image 1.0
画像がAIで作られたかを判定し、AIらしい場所をヒートマップで色分けして見せます。判定できる最小サイズは、512×512から256×256ピクセルに下がりました。512未満の画像には「確からしさが下がる」という注意が付きます。
Pangram Image Flash 1.0
小さく速いモデルで、動画を1コマずつ調べ、どの部分がAIかを示します。動画をそのまま上げて判定できるようになりました。
ウェブ・拡張機能・API
ウェブの画面、Chrome拡張機能「Pangram AI Detection」、開発者向けのAPIで使えます。拡張機能は、SNSやネット通販、賃貸物件のサイトを見ている最中にAIの画像を知らせる使い方を想定しています。
ヒートマップで「どこがAIか」が分かる
判定結果では、「AIか、本物か」に加えて、画像のどの場所にAIらしさがあるかを、赤や黄色の濃淡で示します。本物の写真の一部にだけAIの物体を足した画像なら、その物体の場所だけが光るしくみです。下の図はイメージです。
すべてAIで作った画像
画像全体が赤〜黄色に光ります。どこを見てもAIらしさが出ている状態です。
本物の写真に、AIの物体を1つ足した画像
足した物体のまわりだけが光り、残りは青いまま。「どこを直したか」の見当がつきます。
ヒートマップの考え方を説明するための図です。実際の表示はPangram公式ブログの作例で確認できます。
03「99%」の正しい読み方
「99%見抜く」は強い言葉です。ただし、どんな条件で測った数字かを知ると、受け取り方が変わります。
| 数字 | 何を測ったか | 読み方のポイント |
|---|---|---|
| 99.96% | 本物の写真100枚を、12種類の最新の生成AIでそっくりに作り直した1,200枚での正解率 | Pangramが自分で作ったテスト。そっくりな偽物を見抜く力の目安 |
| 99.2% | AIで作った画像を見抜いた割合 | 同社の発表した数字。第三者の検証はまだ |
| 0.27% | 本物の写真をAIと間違えた割合 | 本物の写真1万枚なら約27枚がAIと疑われる計算 |
| 0.16% | 7月の研究版で、2022年より前のネット上の画像を調べた誤判定の割合 | 約625枚に1枚 |
| 98.7% | 動画版の成績（学術データDF26） | カメラに向かって話す人の動画2,691本だけで測った数字 |
出典：Pangram（11月4日）、Pangram（7月29日）、The Next Web
The Next Webは、画像のテストを設計したのがPangram自身である点をはっきり書いています。同じ記事では、Reutersの検証で、Metaの判定ツールが自社のAIで作った画像を切り抜いただけで半分以上見逃した例にも触れており、判定ツールの数字は条件しだいで大きく変わることが分かります。heise onlineも、同社が「数字は第三者の検証を受けていない」と認めていると伝えています（heise online）。
DF26は2026年9月に公開された学術データで、話す人の動画が本物かAIかを、人間も既存の判定ツールも偶然とほとんど変わらない精度でしか見分けられなかったという結果が出ています（The Next Web）。その条件で98.7%を出したことが、Pangramの最大の売りです。一方で、対象は「1人がカメラに向かって話す動画」に限られています。風景やアニメの動画にそのまま当てはめるのは早計です。
7月の研究版では、海外の掲示板Redditの「これってAI？」を話し合うコミュニティで集めた73枚でも試しています。人が撮った25枚はすべてコミュニティの結論と一致し、AIの45枚では40枚が一致しました（Pangram）。テスト用の画像と、ネットで実際に出回る画像では、成績に差が出ることが分かります。
04スクショでも見抜ける理由
AIの画像を見分ける方法には、大きく分けて2つの考え方があります。
作成証明・透かし
AIが画像を作るとき、ファイルの中や画素に「AIで作った」という印を入れておき、あとで読み取る方法。C2PAの作成証明や、GoogleのSynthIDがこれにあたります。
Pangram
印がなくても、画像そのものに残るAIらしい特徴をAIが学習して見分ける方法。どの会社のAIで作った画像でも対象になります。
AQUAのブログでは11月4日の記事で、Claudeで作った画像を公式チェッカーで調べ、ダウンロードしたファイルなら「Claudeの形跡あり」と出るのに、スクリーンショットに撮り直すと印が消えたことを確かめました（Claudeで書いた文章は“バレる”!? 目に見えない「透かし」の正体）。ファイルの印は、付けるのも消すのも簡単です。
Pangramは、SNSでよくある圧縮・縮小や、判定をすり抜けるためにわざと加えるぼかし・ノイズにも強くなるよう学習させたと説明しています（Pangram）。見た目から判定するので、印が消えたスクショや、LINEで送られて小さくなった画像も判定の対象になります。最小サイズを256ピクセルまで下げたのも、SNSで出回る小さな画像に対応するためです。
印を読む方法は、印が残っていればどのAIで作ったかまで確実に分かるのが強みです。見た目で判定する方法は、印が消えた画像にも使えるのが強みです。片方だけで白黒をつけず、両方の結果と、画像の出どころを合わせて判断するのが確実な使い方です。
05「少し直しただけ」の写真もAI判定に
見落としがちなのが、スマホで撮った本物の写真を、AIでちょっとだけ直したケースです。Pangramは2026年9月28日、ChatGPTとGeminiで、写真にアヒルを足すだけの編集を頼む検証を公開しました（Pangram「Is your image still real after AI edits?」）。
- アヒルを足しただけなのに、人の顔・サングラス・背景の建物・花の枝まで変わっていた
- 生成AIは画像をいったん圧縮して編集し、細かい部分を推測で描き直すため、頼んでいない場所も変わる
- その結果、判定ツールが画像全体をAIと判定することがある
- 対策は、元の写真を残すこと、直したくない部分が変わっていないか確かめること
この傾向は、AQUAのブログで同じ日に公開した記事の実演でも見られました。ChatGPTで作った空撮に煙を足すよう頼むと、手前の家並みや車の位置まで少しずつ変わっていました（実はあのシーンAIだった!?）。「背景を少し整えただけ」「人を1人消しただけ」の写真でも、AIの画像として扱われる可能性があると覚えておくと安心です。
06見分ける方法の比較表
| 方法 | 手がかり | 対象 | 得意なこと | 苦手なこと | 料金 |
|---|---|---|---|---|---|
| Pangram Image 1.0 | 画像の見た目 | どの会社のAIでも | スクショ・圧縮後も判定、ヒートマップ | ディープフェイクや顔の入れ替えは苦手（研究版の注意書き）、誤判定はゼロではない | 7日間無料、その後は月20ドル |
| Gemini（SynthID） | Googleの透かし | GoogleのAIで作った画像 | 印が残っていれば確実 | 他社のAIの画像は対象外 | Geminiアプリで利用 |
| Claude Content Checker | ファイルの作成証明（C2PA） | Claudeが出力したファイル | 元のファイルなら確実 | スクショで印が消える | 無料 |
| 目で見るコツ | 指・文字・影・反射など | すべて | 道具がいらない | 最新のAIでは見分けが難しい | 無料 |
出典：Pangram、Pangram料金ページ、Google公式ブログ、AQUAブログ（11月4日の記事）
Googleは、Geminiアプリで画像を上げて「これはAIで作られた？」と聞くと、SynthIDの透かしを調べて答える機能を2025年11月に始めています。今後はC2PAの作成証明にも対応し、Google以外のAIで作った画像の出どころも確かめられるようにするとしています（Google公式ブログ）。
07暮らしの中での使い道
災害・事故の写真
大きな地震や事故のたびに、AIで作った「被害の写真」が出回ります。広める前に判定し、出どころの報道機関を確かめる習慣が役立ちます。
フリマ・通販の商品写真
実物より良く見せたAIの商品画像や、存在しない商品の写真を見分ける手がかりになります。
賃貸・民泊の部屋写真
Pangram自身も賃貸物件のサイトを使い道に挙げています。内見前に、写真と実物の差を疑うきっかけになります。
このほか、詐欺のメッセージに添えられた「証拠写真」や、マッチングアプリのプロフィール写真を確かめる使い方も考えられます。判定は疑うきっかけとして使い、最終的な判断は、相手や出どころを確かめてから下すのが基本です。
- すぐに広めない：驚く画像ほど、拡散の前にひと呼吸おきます。災害時のデマは、善意の共有で一気に広がります。
- 元の画像を探す：Googleレンズなどの画像検索にかけると、もっと古い投稿や、別の場所で撮られた写真が見つかることがあります。
- 報道と投稿者を確かめる：同じ出来事を報道機関が伝えているか、投稿したアカウントが過去にどんな画像を出しているかを見ます。
- 判定ツールで最後の確認：作成証明のチェッカーやPangramなどの判定ツールで調べ、結果を「材料の1つ」として判断に加えます。
08使う前に知っておきたい注意点
- 判定だけで人を責めない：誤判定は0.27%でも起こります。8月には、Pangramの文章判定が米大学教授の寄稿を「一部AI」と判定し、本人が反論した例も報じられています（The Next Web）。
- 苦手な画像がある：研究版の発表では、ディープフェイクや顔の入れ替えは確実には判定できないとしています。512ピクセル未満の小さな画像は、確からしさが下がります（Pangram）。
- 使うには登録が必要：画像判定は個人向けプランで月100回まで使え、料金は7日間の無料お試しのあと月20ドルです（Pangram料金ページ）。拡張機能の導入は無料で、SNSの自動チェックなどは有料プランの機能です（ITmedia NEWS）。
- 拡張機能が見るものを知っておく：拡張機能は見ているページの内容を調べます。Pangramは、調べたデータを第三者に共有せず、AIの学習にも使わないとしています。保存は設定で止められます（Pangram）。会社のパソコンでは、入れる前に社内のルールを確かめましょう。
09AIのプロとしての見解
作成証明や透かしは、正直な作り手が付ける名札です。一方、偽物を広めたい人はまず名札を外します。スクショ1枚で名札が消える以上、見た目から判定する道具が必要になるのは自然な流れです。Pangramが圧縮やぼかしへの強さ、小さな画像への対応をここまで前に出したのも、実際にネットで出回る画像を意識しているからでしょう。
ただ、判定ツールは体温計のようなものです。教えてくれるのは熱の有無までで、原因は別に調べる必要があります。「AIの可能性が高い」という結果は、出どころを確かめる合図として使うのがいちばん賢い使い方です。名札（作成証明）と体温計（見た目の判定）と、出どころの確認。この3つをそろえることが、偽画像に振り回されない近道だと考えています。
10よくある質問・まとめ
7日間は無料で試せます。その後は個人向けプランが月20ドルで、画像判定は月100回までです。Chrome拡張機能の導入自体は無料です。
見た目から判定するので、スクショや圧縮された画像も判定の対象です。512ピクセル未満の小さな画像は、確からしさが下がるという注意が付きます。
決める前に、出どころや撮影した人を確かめましょう。本物の写真をAIと判定する誤りも、わずかながら起こります。
判定ツールが画像全体をAIと判定することがあります。元の写真を残しておくと、本物だと説明するときに役立ちます。
参考文献
- Pangram「Introducing Pangram Image 1.0」（2026年11月4日）
- Pangram「Introducing Pangram Image Detection」（2026年7月29日）
- Pangram「Is your image still real after AI edits?」（2026年9月28日）
- Pangram 料金ページ
- Pangram Chrome拡張機能
- The Next Web「Pangram's new models spot AI fakes in images and video, it says」
- heise online「Pangram Image launches to detect AI images and videos」
- ITmedia NEWS「AI生成画像の『99％を検出』するChrome拡張機能が登場」（Yahoo!ニュース）
- Google「How we're bringing AI image verification to the Gemini app」
