画像がAI生成かどうかを判別して出どころを調べるGoogleのAIツール「Backstory」はメディアのファクトチェックを迅速化している

Google DeepMindは2025年、画像とテキストによる説明文を与えると画像がAI生成かどうかを判別し、これまでにどのような文脈で使われた画像なのかを調べるAIツール「Backstory」を発表しました。このBackstoryがメディアのファクトチェックを迅速化していると、ハーバード大学のジャーナリズム機関であるNieman Journalism Labが報じています。

Google’s new AI tool helps fact-checkers investigate AI fakes | Nieman Journalism Lab
https://www.niemanlab.org/2026/08/googles-new-ai-tool-helps-fact-checkers-investigate-ai-fakes/

BackstoryはGoogle DeepMindが開発したAIツールであり、画像をアップロードして基本的な情報や質問を入力すると、自動でチェックを実行して画像がAIで生成されたものかどうかを調べます。BackstoryはAI検出機能の一環として、Googleの画像生成AIであるNano Bananaが入れる透かしであるSynthIDや、画像にコンテンツ認証情報を埋め込む「C2PA」のメタデータをチェックします。

また、画像に改ざんされた痕跡があるかどうかや、過去にインターネット上に掲載されたことがあるか、ある場合はどのような文脈で使用されたのかといった情報をAIエージェントがまとめ、引用文献付きのレポートを作成してくれます。記事作成時点では、Trusted Testers Programを通じてのみ利用可能であり、数千人のジャーナリストやOSINT(公開情報調査)専門家、情報リテラシー研究者などが試験運用しているとのこと。

実際にインド最大級の報道機関であるIndia Todayでは、6人のメンバーからなるファクトチェックチームがBackstoryを活用し、大量のデマや誤情報を識別する作業に役立てています。Backstoryは主にファクトチェックの第一段階を担っており、作業の迅速化に一役買っていると報じられています。

India Todayのファクトチェックチームを率いるバル・クリシュナ氏は、「私たちのチームでは、ほぼ全員が他のツールと組み合わせてBackstoryを使っています。背景情報や方向性を示してくれるので、クイックリファレンスとして活用されています。5つの異なるツール、5つの異なるログインで行っていた作業をすべて同じ場所で行えるのが、Backstoryの素晴らしいところです」と述べています。

かつては画像のファクトチェックを行う際、まずはAI画像検出器でAI生成かどうかを調べ、その後に画像検索を行って出どころを探すという作業が必要でした。しかしBackstoryはこれらを一度に実行できるというわけです。

Google DeepMindでBackstoryの開発に携わったゾーイ・ダルメ氏は、「画像を見てその文脈を理解しようとする場合、多くの人は一連のプロセスの一部分だけに注目しがちです。Backstoryはそれらすべてをひとつのユーザーエクスペリエンスに統合しようとしているのです」とコメントしました。

ダルメ氏はBackstoryの主要ユーザーはジャーナリストだと考えていますが、将来的により広く利用可能になれば単に画像がAI生成かどうか見分けたいだけでなく、より詳細な文脈を知りたいニッチ層にも需要が生まれるだろうと見ています。

デジタルリテラシー専門家のマイク・コールフィールド氏は、インターネットにおける検証済みの情報はジャーナリストやファクトチェッカーといった専門家だけでなく、よりカジュアルなアマチュアからも発信されると指摘しています。Backstoryのような支援ツールは、こうした専門家と素人の間に位置する層にとって、ファクトチェックを行う有用なツールになり得るとのこと。

コールフィールド氏は、Backstoryの最も有用な点はAI生成かどうかを識別する機能ではなく、オンライン上の履歴を追跡できる機能だと主張。「画像の総合的な側面、つまり画像にまつわる物語全体を知ることが、実際には最も時間がかかる部分でした。Backstoryを使えば、通常50分かかる初期プロセスを3分に短縮できます」と、コールフィールド氏は述べました。

他の多くのAIモデルと同様にBackstoryも完璧ではなく、ツールの下部には「Backstoryは間違いを犯す可能性があるため、必ず確認してください」という免責事項が表示されます。実際にNieman Journalism Labの記者が自分の顔写真でBackstoryを試したところ、別のジャーナリストと誤認した結果が出てしまったと報告されています。

また、Backstoryは画像の文脈追跡において、検索エンジンにインデックス登録されている画像しか参照できません。そのため、インデックス化されていないTikTokのようなSNSや、WhatsAppやSignalの非公開グループといった場所が出どころの場合、追跡できないケースがあります。

クリシュナ氏によると、India Todayで公開するファクトチェック記事ではBackstoryが生成したレポートをそのまま使うことはせず、得られた情報は記者が必ず手作業で確認しているとのこと。それでもクリシュナ氏は、Backstoryは大手テクノロジー企業が開発した初のファクトチェッカー向け画像検証ツールであり、日常業務を効率化する役に立っていると主張しました。