「パングラム画像検出」のご紹介（研究プレビュー）

今回、パングラム・モデル・ファミリーに新たに加わる「パングラム・イメージ」の研究プレビューを発表できることを大変嬉しく思います。

Pangram Imageは、AI生成画像を検出するためのモデルです。OpenAIのGPT Image、GeminiのNano Banana、Midjourney、FLUX、Grok Imagineといった主要なAI画像生成サービスすべてから出力された画像に加え、Kling、Seedance、Veo、Wanなどの一部のAI動画生成サービスから出力された画像も検出します。

Pangram Imageは、最先端の学術的および商用AI画像検出手法の性能をはるかに上回っています。 5つの商用検出器を対象とした内部ベンチマークにおいて、Pangram Imageは99.5%の精度を達成したのに対し、次点の競合製品は98%にとどまった。NTIRE 2026 AI Image Challenge、Synthbuster、Mirageなどの外部ベンチマークにおいても、Pangram Imageは一貫して99%を超えるAUROCを達成し、競合製品を数パーセントポイント上回っている。

私たちは、アーティストやクリエイターの立場からすれば、真に本物の芸術作品に対してAIによる誤った非難がなされることは深刻な被害をもたらすことを理解しており、当モデルにおいてこのような事態が発生しないよう特に配慮しました。 WikiArtに含まれる2,000枚の画像のサブセットにおいて、Pangram Imageはすべての画像を「人間による作品」として正確に分類しました。写真、ウェブグラフィック、CGIなどを含む、2022年以前のインターネット上の多様な画像データセットであるReLAIONにおいて、Pangram Imageの誤検知率は0.16％（約625枚に1枚）でした。

当社の主力テキストモデルと同様に、手法を公開し、研究コミュニティとの連携を図っています。「Pangram Image」は、無料および有料のすべてのPangramユーザー向けにWebダッシュボードで利用可能となっており、まもなくChrome拡張機能やその他の連携サービスでも利用できるようになる予定です。

このモデルを大変誇りに思っていますが、これは「Pangram Image」の最終形ではなく、今後数週間かけてモデルの改良を重ね、精度をさらに高めていきます。すでに大きな進歩を遂げたと確信しており、この初期バージョンのモデルを一般に公開できることを嬉しく思います。研究プレビュー期間中、「Pangram Image」APIへのアクセスは招待制となります。このモデルの急速な改良を進めるにあたり、当社との提携にご興味をお持ちの方は、ぜひご連絡ください。

なぜ今なのか？

AIが生成した画像は、驚くほどリアルになりました。以前は、指の本数を数えたり、不自然なテキストを探したりすることで、AI生成の画像かどうかを見分けることができました。しかし現在では、AI画像は指示通りに生成され、かつてないほどリアルになっています。

さらに、AIによって生成された画像もますます一般的になってきています。オンライン上では、「Fruit Love Island」のTikTok動画から、AIで生成されたイラン戦争の動画に至るまで、至る所でAI画像を見かけることができます。AIを使ってボウルの写真に虫を合成し、デリバリーの返金を騙し取ろうとする人の話も耳にします。メニューや看板に、明らかにAIで生成された画像が印刷されていることさえあります。

テキストと同様、AI生成画像のすべての利用事例が有害というわけではありません。しかし、その真偽をどうしても知りたいと思うようなケースも数多くあります。ここ数ヶ月、病院に入院中のミッチ・マコーネル氏の画像が話題となり、AI生成ではないかと推測する声もありました（実際にはそうではありませんでした）。また、ソーシャルメディア上では、テイラー・スウィフトさんの結婚式を題材にしたAI生成の写真が拡散されていました。さらには、ある主要な写真コンテストでは、AI生成画像が最終選考に残った例さえありました。

テキストとは異なり、画像や動画の出所を追跡できるようにするための大きな取り組みが進められています。SynthIDやC2PAといったメタデータ、および画像への不可視透かしといった取り組みにより、実写画像とAI生成画像の両方の出所チェーンを特定しています。残念ながら、透かしは、透かしをリバースエンジニアリングしたりメタデータを削除したりするツールによって、容易に回避されてしまいます。さらに、OpenAIとGoogleはともにSynthIDを実装していますが、他のAI画像プロバイダーは実装していないため、メタデータがない画像の出所について、透かしだけに頼って完全に確信を持つことは決してできません。

画像検出機能

当社の画像モデルは、OpenAIのGPT Image、GeminiのNano Banana、FLUX、Midjourney、Grok Imagineなど、幅広いAI画像生成ツールから生成された画像を検出できるよう学習させました。また、このモデルは、Kling、Seedance、Veo、WanなどのAI動画生成ツールから生成されたフレームも検出可能です。

多くの場合、AIで編集された画像は、現代の画像生成ツールがわずかな編集を加えた場合でも画像全体を再生成してしまうという特性上、当社のモデルによって「完全なAI生成」として判定されます。

また、ヒートマップ機能を使用することで、合成画像の検出も可能です。この機能では、画像のどの部分がAI生成としてフラグが立てられたかが表示されます。社内では、シーン内にAI生成要素が含まれているものの、完全にAIで生成されたものではないスクリーンショットや実写写真を検証する際に、この機能が有用であることがわかりました。このヒートマップ情報を共有することで、ユーザーが当社のモデルをより深く理解できると考え、ダッシュボード上でこのヒートマップを直接表示することにしました。

この初期の研究プレビュー版では、一部の種類の画像はまだ対応対象外となっています。現在、512×512ピクセル未満の画像については、画像サイズが小さくなるにつれてモデルが利用できる情報量が大幅に減少するため、処理することができません。また、今回の初期リリースでは、より一般的な消費者向け画像生成ツールに焦点を当てたため、ディープフェイクや顔の入れ替えを確実に検出することもできません。

安全上の理由により、現在、当社のモデレーションシステムによって「NSFW」画像を含むとしてフラグが立てられたコンテンツについては、処理を行うことができません。今後、安全対策機能をさらに充実させ、研究プレビュー段階を終了するにつれて、この制限を解除できるようになる予定です。

開発の経緯

建築

当社のモデルは、業界標準であるDINOv3アーキテクチャを基盤としています。DINOv3は、画像をベクトル（エンベディングや特徴量とも呼ばれる）として表現する、強力な汎用コンピュータビジョン表現モデルです。このベクトルとは、画像に含まれる視覚的な情報をすべて圧縮された形式で符号化した数値のリストのことです。

これらの埋め込みは、分類、深度推定、セグメンテーションといったさまざまなコンピュータビジョン課題を極めて高い精度で解決するために必要なすべての情報を包含するほど強力です。私たちの仮説は、これらの埋め込みが汎用性が高く、画像の局所的および全体的な特性を理解する能力に優れていることを踏まえると、AIによる画像検出において自然な出発点となるはずだ、というものでした。

DINOv3は、分類、検索、PCA、検出、セグメンテーション、および深度推定に対応する汎用的な画像特徴量を抽出します。

画像提供：Meta Research Blog

これらの特徴がこれほど強力である理由は、「自己教師あり学習」と呼ばれる長年にわたる研究の進展にあります。これらの特徴は、特定のタスクに合わせて調整されるのではなく、大規模なデータセット上で画像の一般的な特性を学習するモデルによって習得されます。特にDINOは「自己蒸留」と呼ばれる手法を採用しており、この手法では、「生徒」となるニューラルネットワークが、画像の異なる視点や拡張処理を施した状態においても、「教師」となるニューラルネットワークの出力を再現しなければなりません。 DINOが学習の過程で獲得するパターンや世界に関する知識により、ニューラルネットワークをランダムに初期化し、AIによる画像検出タスクをゼロから学習させる場合よりも、はるかに強力な性能を発揮します。

しかし、AI検出は単なる下流タスクではないことがわかりました。凍結されたDINO特徴量の上に分類ヘッドを単純に学習させるという一般的な手順ではなく、我々は継続学習を用いて、バックボーンとAI検出の分類ヘッドを同時に完全に微調整しています。これにより、第2段階の学習の過程で、モデルが人間が作成した画像とAIが生成した画像の違いを理解していくにつれて、DINO特徴量も進化していくことが可能になります。

学習データ

データの質、多様性、規模は、あらゆる基盤モデルにとって極めて重要であり、Pangram Imageも例外ではありません。私たちが試した他のどの要素と比較しても、人間が作成した画像とAIが生成した画像の具体的なデータ構成が、モデルの最終的な精度に最も大きな影響を与えることがわかりました。

当社は、AIテキスト検出器向けの合成データを生成するシステムについて、これまでに詳しく解説してきました。このシステムを「シンセティック・ミラーリング」と呼んでいます。シンセティック・ミラーリングシステムは、AIモデルに対し、人間のテキストと非常に似ているが、完全に同一ではないテキストを作成するよう指示することで、多様なAI生成例を生み出します。 このシステムは、各AI生成例を実際のトピック、スタイル、ジャンル、および具体的な情報に基づいており、AIの文章スタイルとは無関係な、人間によるテキストとAI生成テキストのペア間の差異に対して、モデルが過学習してしまうのを防ぎます。実際、テキスト検出器を学習させるためのAIデータセットは完全に合成されたものであり、つまり、すべてのデータをLLM APIを使用して自社で生成しているということです。

「パングラム・イメージ」においても、私たちは依然として合成ミラーリング手法を活用しています。まず、画像も入力として受け入れることができる言語モデルであるビジョン・ランゲージ・モデル（VLM）を用いて、実世界の画像について極めて詳細なキャプションを生成します。次に、そのキャプションをプロンプトとして画像生成モデルに再入力します。時には、生成された画像が実物と不気味なほど似ていることもあります！

私たちのチームと、AIで生成されたその鏡の写真

私たちのチームと、AIで生成されたその鏡の写真

Pangram Imageの開発初期に私たちが直面した課題の一つは、当社の合成ミラーが生成する画像の種類が、人々がオンライン上に投稿している実世界のAI画像の分布と一致していなかったことでした。私たちは、当社の合成ミラーリング技術だけでは、オンライン上の「実環境」で見られるような複雑なAI画像の分布をシミュレートするには不十分であることに気づきました。AI生成画像を作成する際、人々はしばしば、シミュレートするのが困難な方法で画像をトリミングしたり編集したりすることが多いのです。

私たちの解決策は、社内で合成生成した画像に加え、インターネットから収集した実世界のAI画像をより大幅に活用することでした。 実世界のデータセットの構築にあたっては、倫理的なスクレイピングの原則に従い、クリエイターの作品を尊重するとともに、個人データや、クリエイターが使用を許可しないデータを意図せず収集することがないよう配慮しました。さらに、トレーニングプロセスにおいて強力な拡張処理を重ねることで、画像がオンライン上で共有される際に生じる歪み、圧縮、編集といった変化を確実に再現できるようにしています。

増強処理前の元の画像

拡張処理後の同じ画像 — トリミング、解像度低下、圧縮済み

増強処理前の元の画像

拡張処理後の同じ画像 — トリミング、解像度低下、圧縮済み

オリジナル 拡張版

また、AIと人間が作成した画像が混在する画像の解釈性を高めるため、高品質なヒートマップを提供する新たな手法「コンポジットトレーニング」も採用しています。コンポジットトレーニングでは、AI生成画像と人間が作成した画像を重ね合わせることで、モデルが局所的および全体的な特徴の両方を理解できるよう学習させます。これにより、モデル内でヒートマップを表示することが可能となり、ユーザーの信頼性が大幅に向上するだけでなく、AI生成画像を含む実世界のオブジェクトをスキャンすることも可能になります。

AIと人間の画像を組み合わせて学習させることで、モデルが局所的特徴と全体的な特徴の両方を学習し、解釈可能なヒートマップを生成します

評価とテスト

堅牢な評価は、当社の全製品にわたる戦略の鍵となります。Pangram Image では、多様な分野における性能を測定するために、多数の評価データセットを作成しました。倫理的なデータ収集は、当社のミッションおよび企業としての価値観にとって極めて重要です。この取り組みの一環として、当社は Pangram 社内外の多くの人々と協力し、AI 画像検出技術の進歩を支援するために、所有者から寄贈された画像を収集しました。

検出器間ベンチマーク

コスト効率の良い方法で、さまざまな市販のAI画像検出モデルを比較するため、1,130枚のサンプル画像からなる社内ベンチマークを作成しました。ベンチマークの一部がどのAI画像検出モデルにも未見のものとなるよう、既知の人物画像500枚を収集しました。その中には、当社のCTOであるブラッドリーのiPhoneのカメラロールから選んだ100枚も含まれています。

次に、AI画像生成の実際のユースケースを反映した100個のプロンプトをクロードに作成してもらい、これらを5つの最先端AI画像生成モデル（Flux 2 Pro、Bytedance Seedream、Gemini 3.1 Flash Image（Nano Banana）、GPT Image、Riverflow v2）に入力しました。 最後に、Midjourneyのウェブサイトから30枚の画像を収集しました（同社にはAPIがないため）。

本論文では、クリーンデータと、1024×1024にダウンサンプリングし、品質50でJPEG形式に変換した拡張データの両方について、その結果を報告する。これは、実世界の画像のほとんどよりも高い圧縮率であるため、最悪のシナリオにおける画質の評価指標として適していると考えている。

クリーン

拡張された

偽陽性率

当FPRを大規模に評価するため、Common Crawlから取得したReLAIONデータセットの2022年以前の画像を用いて評価を行いました。Common Crawlは、ウェブ上のあらゆる場所から収集された極めて多様な画像セットを提供しています。画像生成モデルによるデータの汚染を避けるため、2022年以前の画像に絞り込んでいます。

AI動画への一般化

AIが生成した動画コンテンツも検出できるかどうかを調査するため、最先端の動画生成モデルによる出力動画をまとめた内部データセットも作成しました。これらの動画は、当データセットに含まれる実際の人物の写真をシードとして生成されたものです。

これらの動画フレームには、Gemini VLMを用いてラベル付けが行われました。本論文では、Google Veo 3.1 および Veo3.1 Fast、Wan2.7、Grok Image Video、Kling Video O1 および 3.0 Standard、Seedance 2.0 および 2.0 Fast の計9つの動画モデルについて、その結果を報告します。

実世界のソーシャルメディア上のAI生成画像への一般化

これらの評価データの出典の一つは、当社の新しい@PangramDataアカウントでした。AIの実際の利用状況を把握する上でご協力いただき、またこれらの知見を私たちと共有するために時間を割いてくださったコミュニティの皆様に、心より感謝申し上げます。 対象外であるか、明らかにAIではない画像を削除するためにデータを手作業でクリーニングした結果、受け取った43枚の画像のうち、当社のモデルが提出された画像と判定が一致しなかったのはわずか2枚のみでした。このデータセットは、ユーザーがAIだと認識する画像の種類を深く理解できるため、私たちにとって非常に有益なものです。

偽陰性の不一致：

当モデルとコミュニティからの提出結果との間の偽陰性の不一致

当モデルとコミュニティからの提出結果との間の偽陰性の不一致

サードパーティ製ベンチマーク

内部評価データセットに加え、関連するサードパーティのベンチマークでも結果を比較しています。「Pangram Image」は、従来の手法と比較して最先端の性能を達成しています。ベンチマークによって、マクロ精度、mAP、AUROCなど、報告される具体的な指標が異なるため、各論文に基づいて指標を算出し、報告されている内容に最も近い比較結果を提示しています。

Reddit r/IsThisAI の事例研究

現実世界の画像がAIによるものかどうかについて、コミュニティの判断を知る上で最も優れた情報源の一つが、サブレディット「/r/IsThisAI」です。このため、このサブレディットは、当モデルが人間の好みにどの程度合致しているかを検証する上で優れた代表的なケーススタディとなり、また、当モデルの失敗パターンを特定することも可能にします。 このケーススタディでは、当該サブレディットから100件の投稿を収集しました。そのうち27件については、サブレディット内で明確なコンセンサスが得られなかったため、評価セットから除外しました。コンセンサスの判定は、人間のアノテーターによって行われました。

残りの73枚の画像のうち、48枚はコミュニティによって「AI生成」と判定され、残りの25枚は「人間による作成」と判定されました。Pangram Imageは、25枚の「人間による作成」サンプルすべてについて、また45枚の「AI生成」サンプルのうち40枚について、Redditの判定と一致して「AI生成」と判定しました。これは、誤検知の発生確率を最小限に抑えるようモデルを調整するという、当社のポリシーに沿った結果です。

パングラム・イメージの今後の展開は？

このモデルは素晴らしいものだと考えており、将来にも大きな期待を寄せていますが、まだやるべきことは山積みであることも認識しています。研究面では、透かしが除去された場合や、生成後のAI画像が編集された場合など、敵対的なケースにおいて、性能をさらに向上させられる余地があることを把握しています。さらに、誤検知率を、当社のテキストモデルに近い水準まで引き下げていくことを計画しています。

製品面では、今後徐々に改善が図られていく見込みです。XボットはまもなくAI生成画像の検出が可能になり、ダッシュボードでは動画の入力にも対応する予定です。最終的には、Pangram ImageをChrome拡張機能として提供し、すべてのPangramユーザーがソーシャルフィード上の画像に対して、AIによる能動的なラベル表示を受け取れるようにする予定です。

参考文献

1: Park ら、「コミュニティ・フォレンジクス：数千のジェネレータを用いた偽画像検出器の学習」、CVPR 2025。https://huggingface.co/datasets/OwensLab/CommunityForensics-Eval/blob/main/README.md 2: Qin et al., 「ジェネレーターを意識したプロトタイプを用いたAI生成画像検出のスケールアップ」, CVPR 2026, 表1.https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2026/papers/Qin_Scaling_Up_AI-Generated_Image_Detection_with_Generator-Aware_Prototypes_CVPR_2026_paper.pdf 3: Guo et al., 「OmniAID: 実環境における汎用的なAI生成画像検出のための意味情報とアーティファクトの分離」,https://arxiv.org/pdf/2511.08423 4: Pantsios et al., 「継続的なAI生成画像検出のための実環境における自動データ収集」,https://arxiv.org/pdf/2605.02567 5: Gushchin ら、「実環境における堅牢なAI生成画像検出に関するNTIRE 2026チャレンジ」、https://arxiv.org/pdf/2604.11487

謝辞

調査にご協力いただいたArtem Frenk氏、エンジニアリングを担当したBen Glickenhaus氏、デザインとUIを担当したLu Lyu氏およびFanyi Pan氏、そしてChrome拡張機能の統合を担当したTianxu Zhou氏に感謝申し上げます。