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AIセキュリティ 公開日 2024年11月15日

AI検知をスケールさせるベンチマーク基盤

IdentifAIがApiframeで大量のAI画像を生成し、業界最高水準の検知モデルを学習・検証している方法。

94%+ 検知精度 主要な画像生成モデル全体で
200K+ 生成画像数 学習とベンチマーク用途
15+ 検証モデル数 Midjourney / DALL-E / Flux / Stable Diffusion など
90% 工数削減 手作業での素材収集と比較

会社概要 IdentifAI

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ディープフェイクやAI生成コンテンツを検知し、個人や企業をデジタル詐欺から守るAIプラットフォーム。

ディープフェイク検知AIセーフティエンタープライズ

課題

AI生成画像が実写と見分けがつかないレベルに近づく中、IdentifAIは人や企業をデジタル詐欺から守ることを使命にしています。同社の検知プラットフォームは、ディープフェイクやAI生成コンテンツ、改ざんメディアを特定し、組織の安全を支えています。

世界水準の検知モデルを構築・維持するには、主要な生成モデルすべてから、常に新しいAI生成画像を供給し続ける必要がありました。Midjourney、DALL-E、Flux、Stable Diffusion、そして新たに登場するモデルまで——それぞれ出力の特徴や“痕跡”が異なるため、幅広い条件での検証が欠かせません。

手作業での収集はスケールしません。公開データセットも、モデルの進化によりすぐ陳腐化します。多様で高品質なAI画像を、プロンプト・スタイル・パラメータを制御しながらオンデマンドで生成できる仕組みが必要でした。

解決策

IdentifAIは、Apiframeの統合APIを導入し、主要モデル横断でAI画像をプログラム生成できるようにしました。1つのAPIで、Midjourney、DALL-E 3、Flux Pro、Stable Diffusion などから、日次で数千枚を生成。フォーマットやメタデータも一貫して扱えます。

この統合により、ベンチマーク基盤が大きく変わりました。手作業での収集や古いデータセットに頼るのではなく、必要なときに新しいテストサンプルを自動生成する仕組みを構築。各画像には「どのモデルで」「どのプロンプトで」「どの生成パラメータで」作られたかといった来歴データも付与されます。

15以上の画像生成モデルを1つのAPIで利用
Webhookで一括生成を自動化
メタデータと来歴(プロベナンス)を追跡
モデル間で出力フォーマットを統一
数百枚から数十万枚までスケール
各モデル直叩きよりコスト効率が高い
使用モデル
MidjourneyDALL-E 3Flux ProFlux SchnellStable Diffusion XLIdeogram

成果

Apiframeで画像生成パイプラインを構築したことで、IdentifAIはAI検知精度で大きな成果を出しました。現在、同社のモデルはAI生成コンテンツを94%超の精度で安定して判定しており、偽情報セキュリティ領域の複数のGartnerレポートでも評価されています。

自動化された基盤は、年間20万枚以上のテスト画像を生成。主要モデルとスタイルのバリエーションを網羅します。新モデルが登場した際も、すぐにテストサンプルを生成して検知アルゴリズムを更新でき、急速に変化するAI環境に先回りできます。

工数面の改善も劇的でした。数週間かかっていた手作業の素材収集が自動化され、研究チームはテストデータ集めではなく検知アルゴリズムの改善に集中できます。その結果、開発サイクルを数か月単位で短縮しました。

コンテンツが人工的(合成)か自然なものかを知る権利は、国境を越えるものです。だからこそ私たちは、この技術を世界へ届けることを選びました。

Marco Ramilli
Marco Ramilli 共同創業者 / CEO(IdentifAI)

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