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ディープフェイク検知・AI偽情報対策プラットフォームその証拠ファイル、
AIが生成したものではないですか?
写真・動画・音声の偽造チェック、もう目視で行う必要はありません。
spellbreaker が生成AIで作られた偽の証拠写真や書類を自動で検出し、偽造箇所をレポートで確認できます。保険・金融の審査・コンプライアンス業務に、そのまま組み込み可能です。
損害保険会社の方は損保向けソリューション詳細もご覧ください。

// INDEX — このページの内容
// DEFINITION — ディープフェイク検知とは
ディープフェイク検知とは、AIで生成・改ざんされた音声・動画・画像を自動で見破る技術です。 人間の目では判別不能なレベルの偽造も、PPG信号解析・周波数スペクトル解析・アンサンブル学習を組み合わせたAIが高精度に検出します。spellbreakerは、この技術を企業・政府機関向けにAPI/Web UIで提供するプラットフォームです。
// DETECTION_PIPELINE
3ステップで完結するAI解析プロセス
INGEST
Ingest(提出)
Web UIまたはAPIで証拠ファイルを安全に提出。証拠としての完全性を保持したまま処理を開始します。
DETECT
Detect(検知)
複数の検知モデルが映像・音声・タイミングのズレや矛盾を多角的に解析。単純な切り貼りから高度なAI生成まで幅広く対応します。
EXPLAIN
Explain(説明)
疑わしい箇所を強調表示し、「なぜ偽物と判定したか」を明記した詳細レポートを生成。監査にも使える根拠付きで出力します。
// PRODUCT_DEMO
spellbreaker を
動画でご確認ください
音声・動画・画像のマルチモーダル解析によるディープフェイク検知の実力をご覧ください。
※ デモ・詳細資料のご請求はお問い合わせページからどうぞ
// THREAT_INTEL — リスク実態
生成AIによるデジタル詐欺は、
既存の審査体制の前提を覆しています。
2025年、ディープフェイク詐欺による世界の被害総額
SOURCE: Surfshark 2025
損保会社が「AI生成の事故写真による保険金詐欺リスクが増大している」と回答
SOURCE: Coalition Against Insurance Fraud 2024
生成AI普及後のデジタル保険金詐欺試行件数の増加率(2022年比)
SOURCE: Verisk Insurance Solutions 2024
CEO詐欺・音声なりすまし
数秒の音声データからCEOや幹部の声を複製。香港の金融機関では、Web会議でCFOになりすました犯人に約37億円が詐取される事件が発生(2024年)。
保険金詐欺・書類改ざん
自動車事故・火災・水害の被害写真や診断書のAI生成・改ざんが急増。従来の目視確認では検知が困難な段階に達しており、内部統制の見直しが急務です。
// FREE_CONSULTATION
まず30秒で相談する
デモ・資料のご要望は3項目入力するだけ。担当者が24時間以内にご連絡します。
業種別ソリューション
政府機関から金融、報道、司法まで。各業界の課題に最適化されたディープフェイク対策を提供します。
政府・公共機関
公共機関 偽情報検知、行政 AI検証ツール
- ▸政府広報の真正性確保
- ▸サイバー攻撃対策
- ▸選挙情報の保護
司法・法執行機関
裁判所 証拠検証 AI、デジタル証拠 真偽判定
- ▸証拠動画の鑑定
- ▸法廷提出資料の検証
- ▸真正性検証の根拠提示
報道機関
報道機関 ファクトチェック、ニュース 真偽確認 AI
- ▸投稿動画の事前検証
- ▸フェイクニュース対策
- ▸報道の信頼性向上
損害保険・金融
保険金詐欺検知・事故写真真正性確認・監査証跡自動生成
- ▸自動車・火災事故写真のAI生成検知
- ▸保険金請求書類の改ざん検出
- ▸eKYCディープフェイク突破の防止
- ▸内部統制・監査証跡の自動生成
業種・役割ごとに最適化された
ディープフェイク対策
業界・役割ごとに異なる要件に対応します。金融庁対応から技術統合まで、課題に応じた進め方をご案内します。
金融機関の
セキュリティ責任者様へ
金融庁ガイドライン対応・監査対応・国内実績を重視する金融機関向けの包括的なソリューション
金融庁「金融分野におけるサイバーセキュリティに関するガイドライン」(2024年10月)では、生体認証システムへの対策が求められており、ディープフェイク対策の重要性が高まっています。
高精度な検知結果と、金融庁報告資料に使用可能な詳細レポートを提供
オンプレミス導入により、顧客データを国内で完結処理。データ主権、金融検査への対応をサポート
ニューロシンボリックAIによる説明可能な判定。「なぜこの判断なのか」を内部監査・外部監査で明確に説明
RESTful APIによる柔軟な連携設計。システム刷新不要で段階導入可能
まずは資料だけという方はホワイトペーパー(即時ダウンロード)をどうぞ。
損害保険会社の
内部統制・コンプライアンス担当者様へ
AI生成の事故写真・書類改ざんへの検知体制を整備し、監督当局へ説明可能な不正請求対策を実現
生成AIの普及により、自動車事故・火災・水害の被害写真や診断書のAI生成・改ざんが急増。従来の目視確認ではもはや検知が困難になっています。金融庁の保険会社向け監督指針では、不正請求への対応体制整備が明示的に求められており、内部統制・監査時に「どのように検知しているか」を説明できる体制が必要です。
自動車損傷写真・火災被害画像・医療書類など、損害保険の請求書類に特化した真正性検証。顔認証AIでは扱えない物件・車両損傷の画像にも対応
「なぜこの写真が疑わしいか」をニューロシンボリックAIが論理的に説明。金融庁検査・内部監査・外部監査で根拠として使用可能な詳細レポートを出力
金融庁の保険会社向け監督指針が求める「不正請求への対応体制」として位置づけ可能。導入事実・検知実績をコンプライアンス報告資料に活用
Web UIで即日利用開始。既存の査定・保険金支払システムへの影響を最小化した段階導入設計。ITガバナンス審査を通しやすいオンプレミス対応も可能
まずは資料だけという方はホワイトペーパー(即時ダウンロード)をどうぞ。
SIer・開発パートナーの
技術責任者様へ
既存システムへのシームレスな統合、充実した技術サポート、日本語ドキュメントで開発リスクを最小化
英語ドキュメントのみ、タイムゾーンの壁、APIの不明瞭な仕様変更。開発遅延とクライアント信頼喪失のリスク。
OpenAPI仕様書、Postmanコレクション、SDKサンプルコード(Python/Node.js/Java)を完備
Content-Type: multipart/form-data
日本時間9:00-18:00、Slack/Teams連携。API仕様変更は2週間前通知で影響範囲を事前把握
OAuth2.0、SAML対応。主要IdP(Auth0、Okta、Azure AD等)との統合が可能
明確なHTTPステータスコード、詳細エラーメッセージで障害切り分けが容易
まずは資料だけという方はホワイトペーパー(即時ダウンロード)をどうぞ。
spellbreakerが選ばれる理由
「なぜ偽物か」を根拠とともに示す説明可能AI(Explainable Forensic AI)による高精度なディープフェイク検知
日本市場への最適化
金融庁ガイドライン対応を考慮した設計。高精度な検知結果と、監査・報告に使用可能な詳細レポートを提供。
UIからサポートまで完全日本語対応。日本の規制要件を理解した技術支援を提供。
説明可能AIで監査対応
ニューロシンボリックAIにより、単なるスコアではなく「なぜこの判定なのか」を論理的に説明。内部監査・外部監査で根拠を明示できます。
ブラックボックス型AIで判定根拠が不明。監査時に「なぜこの判定なのか」を説明できない。
業界特化のカスタマイズ
保険業界の車両・物件損傷、金融業界のeKYC連携など、業界特有のニーズに対応。汎用製品では実現できない精度とカスタマイズ性。
顔認証特化で、保険業界の車両損傷・建物被害の検証に非対応。金融以外の用途で使えない。
spellbreakerの包括的な機能
金融庁報告対応の詳細な検証レポート
ニューロシンボリックAIによる監査対応
国内処理、金融機関要件対応
音声・動画・画像の3種すべて対応
日本時間サポート、日本語ドキュメント
車両・物件損傷の検知に対応
ニューロシンボリックAI技術
深層学習と論理推論を融合した次世代AI検知エンジン
深層学習(ニューラルネットワーク)
大規模データから自動的にパターンを学習し、微細な異常を検知
- ▸ピクセル単位の異常検知
- ▸音声波形の不自然な継ぎ目検出
- ▸顔の微細な動きの一貫性チェック
論理推論(ルールベース)
人間のように文脈を踏まえて総合的に判断し、根拠を明確に説明
- ▸判定根拠の明確な説明
- ▸誤検知の論理的フィルタリング
- ▸監査証跡の自動生成
ハイブリッドアプローチの優位性
PPG信号解析・周波数スペクトル解析・アンサンブル学習を組み合わせたマルチモーダル統合解析
判定根拠を明示した詳細レポート(Explainable Forensic AI)
改ざん防止設計とトレーサビリティ
検知精度
業界標準のベンチマークデータセットにおける検知精度
AI生成画像(AIGI)ベンチマークでの検知精度
AI生成動画(AIGV)ベンチマークでの検知精度
未知の最新生成モデルに対する検知精度
FaceForensics++・DFDC・WildDeepfake・Celeb-DF-v2 等の標準データセット
ASVspoof2019/2021/5・In-the-Wild 等の音声データセット
複数のAI生成画像ベンチマークデータセットでの平均検知精度
※ 上記は管理された評価条件下のベンチマーク結果です。実際の検知精度は対象メディアの品質・圧縮・解像度等により変動します。
技術仕様
マルチモーダルAI解析による高精度検知性能と、実用的な処理速度
検知精度
ベンチマーク評価でAI画像97.73%・AI動画94.7%・音声95.5〜96.63%の検知精度。音声・画像・動画を総合分析し、PPG信号解析・周波数スペクトル解析・アンサンブル学習の組み合わせで誤検知と見逃しを最小化
処理速度
複数のAI検出モデル(DARL v1.0、DBaG-Net v1.0、Atten-ViT v1.0等)を使用。判定根拠を含む詳細レポートをPDF形式で生成
対応メディア
- ✓動画: mp4, mkv, avi, mov, wmv, flv, webm
- ✓音声: mp3, wav, aac, flac, aif, aiff, ogg, m4a
- ✓画像: jpg, png, bmp, tiff, webp
提供形態
説明可能性
どの要素に不整合が見られたか、なぜ疑わしいと判断されたかを人間が理解できる形でレポート提供。内部監査・法務確認・第三者説明に対応
ゼロデイ検知
R&Dチームが新しい生成・改ざん手法を継続的に収集・学習。既知の手口だけでなく、未公開の新手法(ゼロデイ)にもモデル更新で迅速に対応
低品質・圧縮メディアへの対応
SNS投稿後の再圧縮、低解像度動画、音声ノイズが多いファイルでも検知精度を維持。現実の証拠ファイルに発生しやすい品質劣化に強い設計
バイアスへの配慮
人種・性別・年齢などの属性によって検知精度が偏らないよう設計。透明性の高いAI判定で、公平性と説明責任を確保します
よくある質問
spellbreakerに関するよくあるご質問にお答えします
Q1. spellbreaker とはどのような製品ですか?▼
spellbreaker は、音声・動画・画像といったデジタルメディアが、AI 等によって生成・改変されていないかを判定するディープフェイク検知ソリューションです。
本人確認や生体認証を行う製品ではなく、メディアそのものの真正性(本物かどうか)を検証することに特化しています。
ニューロシンボリックAI技術を採用し、深層学習(ニューラルネットワーク)による高精度な検知と、ルールベースの論理推論を組み合わせることで、判定根拠が説明可能な検知を実現しています。
Q2. 検知精度はどの程度ですか?▼
ベンチマーク評価で最大99.3%の検知精度を達成しています。
- AI生成画像:97.73% / AI生成動画:94.7%
- 顔スワップ検知:89.4〜99.3%(FaceForensics++・DFDC・Celeb-DF-v2 等)
- 音声ディープフェイク検知:95.5〜96.63%(ASVspoof・In-the-Wild 等)
- 未知の最新生成モデルに対するゼロデイ検知:90%+
※ 管理された評価条件下のベンチマーク結果です。実際の精度はメディアの品質・圧縮・解像度等により変動します。
Q3. データのセキュリティは大丈夫ですか?▼
spellbreaker では、セキュリティを前提としたクラウドアーキテクチャを採用しています。
- ✓通信暗号化:TLS 1.2以上による通信保護、SHA-256ハッシュ検証で完全性を検証
- ✓アクセス制御:Bearer Token認証、API Key / OAuth 2.0による厳格な権限管理
- ✓データ自動削除:処理完了後、一定期間でメディアは自動削除。保存期間も制御可能
- ✓改ざん防止設計:不正な操作や結果改ざんを防ぐセキュリティファーストな設計
※ SOC2 等の第三者認証は取得プロセス/計画段階
Q4. 生体データ(顔・音声)は保存されますか?▼
spellbreakerは生体認証システムではありません。
- •顔画像・音声は「本人認証」や「個人識別」の目的では使用しません
- •アップロードされたメディアは検知処理のために一時的に利用されます
- •恒久的な生体データベースを構築・保持することはありません
- •保存期間や保持方針は、利用形態に応じて調整可能です
Q5. 導入は難しくありませんか?▼
導入しやすい設計です。
- ✓Web UI または API で利用可能 - 既存システムを変更せず追加可能
- ✓PoC・スモールスタート に対応 - 業務の一部から段階的に導入
- ✓技術サポート提供 - 導入時には技術サポートを提供
- • PoC:数週間〜1ヶ月程度
- • API連携:数週間〜数ヶ月
- • SDK統合:開発スケジュール次第
Q6. ディープフェイク検知ツールは無料で試せますか?▼
無料デモを実施しています。お問い合わせフォームよりご連絡いただければ、貴社の業務に近いサンプルメディアで実際の検出フローをご体験いただけます。
- ✓無料デモ:実際の検出プロセスと判定レポートを確認できます
- ✓PoC(実証実験):本格導入前に、貴社のデータで効果検証が可能(数週間〜1ヶ月)
- ✓個別相談:業界・用途に応じた最適な導入形態をご提案
商用ライセンスについては、API回数・処理メディア量に応じた柔軟な料金体系をご案内します。
Q7. 検知できないディープフェイクや限界はありますか?▼
100%の検知を保証する技術は存在しません。spellbreakerはベンチマーク評価でAI生成画像97.73%・AI生成動画94.7%等の高い精度を達成していますが、以下のケースでは精度が低下する場合があります:
- 極端に低解像度・短秒数の素材
- 未知の最新生成手法(モデル更新で順次対応)
- 過度な圧縮・編集が重なったメディア
そのため、spellbreakerは複数の解析手法(PPG信号・周波数スペクトル・マルチモーダル統合)を組み合わせ、説明可能AIで判定根拠を提示することで、人間の専門家による最終確認を支援する設計になっています。
Q8. 既存のセキュリティ製品(SIEM・eKYC等)と統合できますか?▼
はい、spellbreakerはRESTful APIで提供されるため、既存のSIEM・eKYC基盤・本人確認システム・コンテンツモデレーションパイプラインに統合できます。
動画・音声・画像のアップロード時に自動でspellbreakerに送信し、判定結果と説明可能な根拠を既存ワークフローに組み込む形が一般的です。OAuth 2.0・Bearer Token認証に対応し、エンタープライズグレードのセキュリティ要件にも準拠しています。
Q9. PoC(実証実験)から本格導入までの流れは?▼
標準的な流れは以下の通りです:
- ヒアリング: ユースケースと既存システム要件の確認(1-2週間)
- PoC計画: 評価指標・サンプルデータ・成功条件の定義(1-2週間)
- PoC実施: 貴社データで検証(数週間〜1ヶ月)
- 結果評価・本格導入判断
- 本番統合: API連携または管理画面の本番セットアップ(数週間〜数ヶ月)
日本語サポート完備で、各フェーズで技術コンサルタントが伴走します。
既存システムへの統合から、
即時利用可能なSaaSまで。
お客様の運用フローや開発リソースに合わせて、最適な提供形態をお選びいただけます。
DeepTect API
既存のeKYCフロー、投稿監視システム、法務ツールなどに検知機能を埋め込み可能。 RESTful APIで、動画・音声・画像の判定結果と「説明可能な根拠」および信頼スコアを返却します。
- ▸シームレスなシステム連携
- ▸大量データの自動処理
Web Platform
ブラウザからファイルをアップロードするだけで、即座に真偽判定が可能。 直感的なダッシュボードで、解析結果の詳細レポートを確認・ダウンロードできます。
- ▸即日利用開始可能
- ▸専門知識不要のUI
