Web制作で受け取った画像10枚をどう確認するか：AI画像判定と納品台帳の作り方

Webサイトの公開直前、デザイナーからアイキャッチ、挿絵、バナーなどの画像がまとめて届いたとします。見た目は整っていても、契約で指定した制作方法や、素材サイトの説明と一致しているかは別の問題です。特に「実写写真」「手描きイラスト」として掲載する場合、公開後に確認を始めると、差し替えと説明の負担が大きくなります。

そこで、画像のAI生成判定を納品チェックの補助として組み込む手順を考えます。画像の真偽や権利関係を一括で保証する方法ではありません。制作元に確認したい画像を整理し、掲載判断の記録を残すための、小さなワークフローです。

1. ファイル名より先に、素材の役割を整理する

まず、届いた画像にIDを付けます。hero-01、article-02のような作業用IDと、掲載場所、提供者、申告された制作方法、利用許諾の情報を台帳に記録します。ファイル名だけで管理すると、書き出しのたびに名前が変わり、結果と素材を対応させにくくなるためです。

「AI不使用」という条件があるなら、依頼時にどの範囲を指すのか確認します。生成塗りつぶし、背景の差し替え、補正、アップスケールなどを同じ意味で扱うのか、双方で認識をそろえます。後から検出結果に合わせて条件を追加しないようにします。

素材サイトから購入した画像では、販売ページと利用規約も確認します。AI生成らしいかという問題と、商用利用できるかという問題は別です。判定ツールが権利処理を代行するわけではありません。

2. 元画像と、検査に使ったコピーを区別する

元画像は変更せずに保存し、検査対象のファイルを別フォルダに置きます。画像を縮小したり、スクリーンショットにしたりする場合は、その操作を記録します。圧縮や切り抜きで内容が変わると、後から同じ条件を再現できなくなることがあります。

個人情報、未発表の製品、顧客の内部画面などが含まれる画像は、外部の判定サービスへ送信してよいか確認します。送信できないものを無理に検査対象へ入れず、別の確認手順に分けてください。

プレビュー画像しかない場合は、プレビューに対する結果だと台帳に書きます。透かしや低解像度のある画像で得た結果を、そのまま納品された高解像度版に対する判定として扱わないことが大切です。

3. まとめて確認できる画面を使う

日本語の画面で写真やイラストを確認する例として、AI画像チェッカーがあります。公開ページでは、JPEG・PNG・WEBP、1枚10 MiBまで、一度に最大10枚を追加し、順番に処理すると案内されています。ファイル選択のほか、ドロップやコピーした画像の貼り付けにも対応する説明があります。

10枚程度の納品画像なら、作業用IDとファイル名の対応を確認してから一つのまとまりで扱えます。ただし、最大枚数まで入れることが目的ではありません。用途や担当者が違う素材は、まとまりを分けるほうが記録しやすい場合があります。

実行にはログインとクレジットが必要で、公開ページでは1枚25クレジットと案内されています。初回登録の60クレジットは受け取りから24時間有効で、画像2枚分の体験に使える説明です。10枚をすべて無料で処理できると誤解せず、実際の利用条件と予算を確認してください。

4. 並べ替えは、調査の順番を決めるために使う

紹介したページには、AIの疑いが強い順の並べ替えや、可能性が高い画像の絞り込みが案内されています。このような機能は、限られた時間でどの素材から確認するかを決める補助になります。

一方で、上に表示された画像を自動的に不採用にする運用は避けます。制作者の説明、ラフ、制作履歴、元の撮影データなど、別の情報と照らし合わせる必要があります。高い値だけで制作者に不正を断定するのではなく、「この素材の制作方法を確認したい」という具体的な依頼に変えます。

また、低い値や未検出という結果だけで、実写であると保証されたわけではありません。掲載場所、契約、画像の内容に応じた通常のチェックは残します。検出されなかったから権利上も問題ない、という結論にもつなげません。

5. 画像全体の判定と、局所の編集を混同しない

このサービスの公開説明では、判定対象は画像全体であり、AIを使った場所の特定には対応していません。例えば背景だけを生成した可能性が気になっても、検出結果から「右上の空がAI」といった位置の断定はできません。

画像の中身が真実かどうかも、別の確認が必要です。生成AIを使わずに加工された写真や、文脈を変えて流用された画像の問題は、AI生成判定だけでは解決しません。報道、実績紹介、医療や安全に関わる説明などでは、出所と掲載文脈を含めて確認します。

このように、何が分かり、何が分からないかを台帳の注意欄に短く書いておくと、別の担当者が結果だけを見たときの誤解を減らせます。

6. 次の画像を追加する前に結果を保存する

複数枚の結果を扱う際、画面上の並びだけに頼ると見落としが起こります。紹介したサイトでは、2〜10枚のチェックがすべて終わると、ファイル名と結果をCSVに保存でき、失敗した画像も含む全件が対象になると案内されています。次の画像を追加する前に保存する流れを、作業手順に入れます。

保存したCSVには、作業用ID、確認日、掲載場所、追加確認の要否、担当者の判断を別途対応付けます。結果ファイルそのものと、最終的な掲載判断は分けて残します。判定結果があっても、制作者への確認が未完了なら「確認中」と分かる状態にします。

失敗した画像は、成功した画像と混ぜて「全件チェック済み」と数えません。再確認が必要なのか、別の方法で確認するのかを明確にします。処理の成功と、素材の掲載承認は異なる状態です。

7. 保存期間と共有範囲を決める

公開ページには、画像は外部の検出サービスへ送信され、このサイトに一時保存された元画像は処理後に自動削除されるという案内があります。履歴には判定日時と結果が残り、元画像は残らないとも説明されています。したがって、自分たちが必要とする元ファイルを、判定サービスの履歴に頼って保管しないでください。

画像の履歴は画面から削除できないという説明もあるため、保存と削除に関する条件は利用前に確認します。制作会社とクライアントで共有する場合には、判定値だけを切り取って転送せず、対象ファイル、条件、確認状況を合わせて伝えます。

AI画像判定を納品工程に加えるなら、「アップロードして終わり」ではなく、素材IDの付与、対象の確認、結果の保存、制作元への質問、掲載判断までを一つの流れにします。こうした小さな台帳があれば、画像が増えても、何を確認し、何がまだ分からないのかを見失いにくくなります。