Slop or Notは、iPhoneとMac向けのAIテキスト・画像検出アプリで、完全オフラインで動作し、アカウント登録も不要です。Apple Neural Engineを活用したオンデバイスAIモデルを使用して、AI生成コンテンツを検出します。
最近の調査によると、本物のコンテンツとAI生成コンテンツを見分けるのが難しいと回答した人は85%に上り、1年前の66%から増加しています。回答者の半数がディープフェイク、音声クローン、偽レビュー、パーソナライズされたフィッシング攻撃といったAIを悪用した詐欺に遭遇したと回答しており、多くの人がオンラインでの情報共有を控えるようになっています。この調査結果は、ますますリアルになるAI生成コンテンツによって詐欺の見分けが難しくなり、オンライン上の信頼が損なわれつつあることを示唆しています。
このアプリには、AI生成画像と実際の画像を見分ける能力を試せるクイズ機能も搭載されています。筆者は一般的なユーザーとして、各画像を細かく検証するのではなく、第一印象に頼って挑戦してみました。10枚の画像のうち6枚は正しく識別できましたが、4枚には騙されてしまいました。
Slop or Notは、ある画像がAI生成である可能性をスコアで表示します。GoogleのSynthIDという目に見えない透かしの有無もチェックし、対応する画像であればデバイス上で直接検証できます。テスト中には、あるクレジットカードの写真をスキャンしたところ、アプリは「Likely Watermarked(透かしの可能性が高い)」と判定しました。SynthIDの透かしが検出された場合、その画像がAIによって生成されたものであるという追加的な証拠が得られます。
検出機能のテスト
アプリの性能を確認するため、筆者自身が用意した複数の画像でテストを行いました。最初にテストしたのは、AIで生成した非常に様式化された裏庭のスイミングプールの画像です。アプリはこれを93%以上の確信度でAI生成と判定しました。
続いて、木製ベンチのある庭園のAI生成画像をテストしました。こちらははるかに精巧な仕上がりで、アプリの判定結果はAI生成50.4%対本物49.6%とほぼ拮抗する結果になりました。それでも判定自体は「Probably AI Slop(おそらくAI生成)」とされており、一部の画像は明確な結果が出ず、グレーゾーンに落ち着くことが分かります。
比較のため、実際に撮影した2枚の写真もスキャンしました。1枚は森の中で見上げるように撮影した高い木々の写真、もう1枚は観客席から撮影したモノクロのコンサート写真です。アプリはどちらも正しく本物と判定しました。
リスクを軽減するため、専門家は不審な依頼を受けた際には別の信頼できる手段で確認すること、AI検出ツールを活用すること、多要素認証(MFA)を有効にすること、オンラインで共有する個人的なメディアを制限すること、そして新しいディープフェイクの手口について常に情報を得ておくことを推奨しています。
まとめ
Slop or Notは、不審なSNS投稿、AI生成の肖像画、加工された写真、商品画像、メッセージアプリで共有されたスクリーンショットなどを分析できます。学生や教育者はエッセイがAI生成テキストでないかを確認でき、ジャーナリストやファクトチェッカーは公開前に画像を検証でき、企業は機密ファイルをクラウドサービスにアップロードすることなく、レポートやマーケティング文書、機密文書をチェックできます。
AI生成コンテンツに日常的に接する人、プライバシーを重視する人、あるいは詐欺や誤情報に対する追加の防御手段を求める人には、Slop or Notの利用をお勧めします。同時に、AI検出は完全な科学ではなく、どのツールも完璧な精度を保証できるわけではありません。AIがもたらす影響は、単純に白黒つけられるものではないのです。Slop or Notのようなツールは的確な判断を後押ししてくれますが、あくまで批判的思考や人間の判断を補完するものであり、それらに取って代わるものではありません。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/08/13/product-showcase-slop-or-not-ai-image-detector/
