Aedilic

AIで生成された偽画像やディープフェイクを無料で検知するオンライン分析ツール

無料WebPythonJavaScriptオープンソース

概要

Aedilic（None Escape）は、ディフュージョンモデル、GAN、ディープフェイクなどの生成AI技術で作成された画像を精密に識別するオープンソースのフォレンジックプラットフォームです。100万枚以上の画像で学習された二値分類モデルを提供し、PythonおよびJavaScript/Node.jsライブラリで統合できます。操作された領域の信頼度スコアとともに視覚的な根拠を提示し、ファクトチェックや捜査業務の信頼性を高めます。

差別化ポイント

Aedilicは、AI生成画像検出ツールの中でもオープンソースを基盤としている点が特徴です。Hive ModerationやSensity AIのような商用サービスは有料APIを通じて動作しますが、Aedilicはローカル環境で直接実行できるため、データプライバシーの面で利点があります。一方、商用ツールと比べてユーザーインターフェースが開発者向けであり、対応するAI生成モデルの範囲や更新頻度ではやや遅れを取る可能性がある点に注意が必要です。

主な機能

Diffusionモデル・GAN・ディープフェイクのマルチ検知サポート
100万枚以上の画像で学習された二値分類モデル
信頼度スコア（Confidence Score）およびしきい値調整
PythonおよびJavaScript/Node.jsライブラリの提供
ブラウザ・Node.js環境の双方で実行可能なオープンソース推論コード

メリット・デメリット

ウェブ検索で収集したユーザーの声をまとめたものです

メリット

オープンソースとして公開されているため無料で利用でき、GitHubでソースコードを直接確認・修正できることから、透明性に優れています。ローカル環境で実行できるため、機密性の高い画像を外部サーバーへアップロードする必要がなく、セキュリティとプライバシーの面で有利です。Diffusionモデル、GAN、ディープフェイクなど、さまざまなAI生成手法を幅広くカバーし、分析結果には信頼度スコアと視覚的な根拠が提示されるため、判断に役立ちます。

デメリット

インストールや実行にはPython環境の設定などの技術知識が必要なため、一般ユーザーには利用のハードルが高めです。ユーザーインターフェースは主にCLIで構成されているため直感性に欠け、最新のAI生成モデル（例：Midjourney v6、DALL-E 3、Stable Diffusion 3など）に対する検出精度が継続的に更新されない可能性があります。日本語のドキュメントや日本語コミュニティによるサポートがほとんどなく、問題解決に苦労する場合があるほか、検出速度も商用クラウドサービスと比べて遅い傾向があります。