図：真正性スコアの概念図（減点・加点の各項目から総合スコアを算出する）
Imprintは、写真を解析すると 真正性スコア を返します。「この写真をどれだけ信頼してよいか」を一目で把握するための指標です。しかし、このスコアは読み方を誤ると危険でもあります。低いスコアを「不正の証拠」と受け取ってしまえば、正直な相手を不当に疑うことになりかねません。
本記事では、真正性スコアがどのように計算されるのか、各項目が何を意味するのかを解説し、そのうえで実務でどう読み、どう運用すべきかを整理します。
真正性スコアの基本：100点からの減点方式
真正性スコアは、100点を起点に、疑わしい要素があれば減点し、信頼性を高める要素があれば加点する方式で算出されます。最終的に0〜100の範囲の数値になります。
ポイントは、スコアが「不正かどうか」を当てる仕組みではなく、「真正性を疑う材料・支える材料がどれだけあるか」を集計したものだという点です。各項目を見れば、なぜそのスコアになったのかがわかります。
減点項目とその意味
減点される主な項目は次の通りです。
| 項目 | 減点 | 何を示すか |
|---|---|---|
| EXIFデータなし | -25 | 撮影情報が欠落。ただしSNS経由などでも失われる |
| 加工ソフト検出（Photoshop等） | -20 | 編集ソフトの痕跡。正当な編集でも付く |
| カメラ情報なし | -5 | 撮影機器が特定できない |
| 撮影日時なし | -5 | 撮影時刻が記録されていない |
| ELA：要注意 | -15 | 誤差水準解析で軽度の不審点 |
| ELA：加工検出 | -30 | 誤差水準解析で合成・編集の痕跡 |
| ファイルサイズ小（10KB未満） | -5 | 極端に小さく情報量が乏しい |
| AI生成画像（AI検出使用時） | -50 | 生成AIで作られた可能性が高い |
| AI生成の疑い（AI検出使用時） | -30 | 生成AIの可能性がある |
いくつか注意点があります。EXIFの欠落（-25）は「加工の証拠」ではありません。 SNSやメッセージアプリへのアップロード、スクリーンショット、形式変換でEXIFは失われます。同様に、加工ソフト検出（-20）も、リサイズや明るさ補正のような正当な編集で付くことがあります。 AI生成の減点（-50／-30）は、AI検出が有効な場合に適用されます。
各項目の詳細は、それぞれの解説記事で扱っています。
図：減点項目の一覧と影響度（複数の要因が重なると累積して大きく下がる）
→ EXIFメタデータとは？撮影日時・場所・カメラ情報を確認する方法 → ELA（誤差水準解析）とは？写真の改ざんを見抜く仕組みと限界 → AI生成画像を見抜く方法｜フェイク写真検出技術と限界
加点項目とその意味
一方、真正性を構造的に高める要素には加点されます。
| 項目 | 加点 | 何を示すか |
|---|---|---|
| RFC 3161タイムスタンプ済み | +10 | 第三者機関が時刻を保証 |
| C2PAコンテンツクレデンシャル検出 | +10 | 来歴情報が埋め込まれている |
| 撮影制御フロー経由 | +20 | 専用カメラUIで撮影し受信直後にハッシュ記録 |
最も大きい加点は 撮影制御フロー経由（+20） です。これは、専用カメラUIで撮影し、サーバーが受信した直後にハッシュを記録する仕組みで、撮影後に加工してからアップロードする余地そのものを排除します。事後に「加工されていないか」を探すのではなく、最初から加工の入り込めない経路で取得している点が高く評価されます。
→ RFC 3161タイムスタンプとは？電子証拠として認められる条件 → C2PA（コンテンツクレデンシャル）とは？写真の来歴を証明する仕組み
スコアの考え方（例）
たとえば、EXIFデータがなく（-25）、ELAで要注意（-15）と判定された写真は、100点からおおよそ40点が引かれ、60点前後になります。逆に、撮影制御フロー経由（+20）でタイムスタンプ済み（+10）の写真は、減点要素が少なければ高いスコアになります。
ただし、実際のスコアにはELAの一貫性の度合いやAI検出の判定の強さといった段階的な評価も反映されます。そのため最終的な数値は、上の項目を単純に足し引きした値とは多少異なる場合があります。あくまで「考え方」として捉えてください。
判定の区分（高・要注意・低）
スコアに応じて、結果は色とラベルで区分されて表示されます。
- 真正性 高（緑）：疑う材料が少なく、信頼してよい可能性が高い
- 要注意（黄）：いくつか確認すべき点がある
- 真正性 低（赤）：疑う材料が多く、慎重な確認が必要
この区分は、スコアの数値を直感的に把握するための目安です。重要なのは、次に述べるように「区分や数値だけで結論を出さない」ことです。
図：スコアによる判定区分（色とラベルは目安。項目の内訳を必ず確認すること）
実務での使い方
ここが本記事の核心です。スコアを正しく活かすための原則を挙げます。
1. スコアは「自動判定」ではなく「フラグ」
低いスコアは「不正の確定」ではなく、「確認が必要な案件」を示すフラグです。最終的な判断——支払いの可否、不正の認定、顧客への対応——は、調査担当者や査定担当者の専門領域にとどめるべきです。スコアだけで不利益な決定を下すと、誤検知によって正直な相手を不当に扱うリスクがあります。
2. 合計点より「項目の内訳」を読む
同じ70点でも、中身はまったく違います。「EXIFがSNSで失われただけ（-25）」の70点と、「ELAで加工が検出された（-30）」の70点では、意味が正反対です。前者は問題ない可能性が高く、後者は精査が必要です。総合スコアは入口に過ぎず、どの項目で減点されたかを必ず確認してください。 Imprintのダッシュボードでは項目別の内訳が表示されます。
3. 誤検知を前提に運用する
EXIFの欠落、正当な編集、高品質な後処理など、不正でなくてもスコアが下がる要因は数多くあります。スコアの低下を一律に不正と結びつけず、複数の項目と他の証拠を総合して判断する運用が、公平性を保ちます。
4. 業務ごとに閾値を決める
「何点以下を要確認とするか」は、業務のリスク許容度によって変わります。少額の請求と高額の請求、初回取引と継続取引では、設定すべき基準も異なります。一律の数値ではなく、自社の運用に合わせた閾値を設計してください。
5. 加点項目を「入口設計」に活かす
スコアは、事後に測るだけのものではありません。撮影依頼リンクや撮影制御フローで写真を受け取るようにすれば、撮影制御フロー（+20）やタイムスタンプ（+10）の加点によって、最初から信頼性の高い状態で写真を集められます。不正を後から探すより、信頼できる経路で取得するほうが確実です。
図：加点項目は「撮影の経路と記録方式」を反映する（事後検知より入口設計が有効）
まとめ
真正性スコアは、写真をどれだけ信頼してよいかを把握するための目安であり、減点・加点の各項目を見ることで「なぜそのスコアなのか」がわかります。ただしスコアは自動判定ではなくフラグであり、合計点だけでなく項目の内訳を読み、誤検知を前提に、業務ごとの閾値と人の判断を組み合わせて運用することが重要です。そして、加点項目を活かした入口設計によって、そもそも信頼性の高い写真を集めることが、もっとも効果的な使い方です。
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