AIで偽造化粧品は見抜ける？写真判定の実力と誤判定の注意点

通販やフリマアプリで購入を検討している化粧品について、写真をAIに見せれば本物か判断できるのでしょうか。公開された検証から分かったのは、AIは包装の細かな違和感を探す補助役にはなれる一方、真贋を確定する鑑定手段にはならないということです。

この記事の結論

マルチモーダルAIは、化粧品の複数写真から誤字、表示内容の不一致、不自然な印刷などを見つける一次確認に利用できます。ただし、参照実験では偽物2件を識別した一方、正規販売店で買った本物も偽物と誤判定しました。AIの回答だけでは真贋や中身の安全性を確定できません。

AIが得意なのは「真贋確定」ではなく、包装の違和感探し

今回扱うのは、画像と文章をまとめて処理できる「マルチモーダルAI」に、化粧品の箱や容器を撮影した複数の写真を読み取らせる方法です。写真に写った文字、配置、印刷状態、箱と容器の表示内容などを横断して調べ、人が見落としやすい相違点を言葉で挙げてもらいます。

ここで区別したいのは、「偽物らしい兆候を探すこと」と「その商品が本物だと証明すること」です。AIが直接確認できるのは、入力された写真の範囲に限られます。製造記録、流通経路、容器の中身までは写真から検証できません。包装に不自然な点がないという回答が出ても、本物や安全性の保証にはならないのです。

一方、一般ユーザーが長い成分表示を一文字ずつ確認したり、箱と容器の連絡先を突き合わせたりするのは手間がかかります。その作業を補助し、購入を続けてよいか立ち止まる材料を見つける用途には、画像認識AIを使う意味があります。

3つの包装で、偽物2件を当てても本物1件を誤判定

Grover Labが公開した検証記事では、特定のリップ製品について、偽物2点と本物1点の計3点が調べられました。それぞれ箱の長い側面4枚とチューブの表裏2枚、合計6枚の写真を撮影し、Gemini 3.6 Flashモデルの「Thinking」を有効にした状態で入力しています。最初に真正性を質問し、その後、ほかに警告となる点がないか追加で尋ねる構成でした。

AIは偽物だった2点を偽物と識別しました。根拠として見つけたのは、複雑な化学成分名の誤字、単語間の不自然な空白、国名表記の違和感、無効な郵便番号などです。さらに、同じ商品の箱とチューブで販売責任者の情報が食い違っている点も検出しました。写真を一枚ずつ眺めるだけでなく、複数の写真にまたがる整合性を確認できた例です。

ところが、正規取扱店で購入された本物についても、AIは偽物だと判定しました。AIが指摘した成分名の誤字を検証者が確認すると、メーカーから直接購入した別の正規品にも同じ誤字が存在していました。つまり、指摘そのものは画像上正しかったものの、「誤字があるから偽物」という結論が誤っていたことになります。

この結果は、正答数だけではAIの実用性を評価できないことを示します。3点という限定された検証では、偽物を見逃さなかった反面、本物を安心して使えなくなるような偽陽性も発生しました。偽陽性とは、問題のない対象を誤って問題ありと判定することです。

この検証だけでは、別ブランドや別商品、ほかのAIモデル、動画入力で同じ結果になるか、各サービスの料金・利用上限・対応アカウントがどうなるかは確認されていません。特定の商品とモデルで得られた結果を、化粧品全般の識別精度として扱うことはできません。

写真の反射は、存在しない印刷ミスに見える？

参照実験で目立った失敗原因は、光の反射、影、曲面、撮影角度による見え方でした。AIはチューブに映った光を文字の欠落と捉えたり、箱表面の反射をシュリンク包装と誤認したりしています。曲面に沿って薄く見える文字を印刷不良と判断した例もありました。

人が現物を見る場合は、箱を傾けたり照明との角度を変えたりして、反射か印刷かを確かめられます。静止画だけを受け取るAIには、その場で見え方を変える手段がありません。同じ部分を角度違いで写した写真がないと、偶然の写り込みを商品の特徴として処理する可能性が残ります。

ロゴの字体、ロット番号の位置、箱の印刷の粗さも比較候補になりますが、違って見えるだけで偽物とは限りません。正規品でも生産時期や販売地域によって包装が変わる可能性があり、参照する公式画像が現物と同じ時期のものかという問題もあります。AIが示した各指摘について、写真上で本当に確認できる差なのか、反射や遠近による錯覚ではないかを人が見直す工程が欠かせません。

利用条件は、複数方向の鮮明な写真と比較材料

参照実験では、一商品につき6枚の写真が用いられました。これは、正面写真一枚だけで判定する方法とは情報量が大きく異なります。成分表示、規制情報、バーコード周辺、容器の表裏、ロット表示まで判読できて初めて、AIは文字や配置の矛盾を横断的に探せます。

通販の出品ページに正面写真しかない場合、確認できる範囲は外観の一部だけです。未開封品で箱の内側や容器が見えない場合も同様です。その状態でAIが断定的な回答を返しても、見えていない面が検証されたことにはなりません。開封前の一次確認として使う場合は、あくまで掲載写真と外箱から読み取れる範囲の評価になります。

比較材料として公式の商品画像を参照できれば、字体や配置を見比べる助けにはなります。ただし、画像の公開時期や対象地域が異なると、正規の仕様変更まで異常として拾う可能性があります。検出対象は一つの特徴に絞らず、箱と容器の表示の一致、成分名、住所、空白、印刷状態など、互いに独立した複数の兆候として整理する方が判断しやすくなります。

AI確認と正規販売経路の確認は、役割が異なる

確認方法	分かること	分からないこと	必要な手間
写真をAIで分析	誤字、表示の不一致、目立つ印刷差など	製造元、流通経路、中身の成分や安全性	複数面の撮影と指摘箇所の見直し
公式・正規販売経路を確認	販売元が示す取扱経路との一致	非公式出品の現物が本物かどうか	販売者情報や購入先の確認
価格や外観だけで判断	相場や見た目との大きな差	精巧な模倣品と正規品の区別	少ないが、判断根拠も限られる

偽造化粧品では、金銭的な損失だけでなく、重金属や細菌などの有害な汚染物質に触れる可能性があると参照記事は説明しています。しかし、AIが包装を本物らしいと評価しても、中身を分析したわけではありません。健康面の確実性を求める場面では、写真判定の精度を上げることより、出所の明確な販売経路を選べるかどうかが中心になります。

また、安価であること、誤字があること、印刷位置が少し違うことは、いずれも単独では真贋の証拠になりません。参照実験では、偽物同士に共通する特定のロット番号や表示ミスが見つかった一方、本物にも成分名の誤字がありました。AIの説明が具体的で詳しくても、根拠となる特徴そのものが信頼できるとは限らない点が重要です。

採用・待機・見送りを分けるのは、必要な確実性

AIによる写真確認を採用しやすいのは、非公式の出品を検討しており、開封や購入の前に不審点を拾う一次確認が必要な場合です。複数方向の鮮明な写真があり、AIの指摘を現物や画像上で人が再確認できることが条件になります。ここで得られる成果は「本物という保証」ではなく、「購入を止めて販売元を調べる理由が見つかるか」です。

判断を待った方がよいのは、掲載写真が少ない、文字が読めない、公式画像の対象時期が分からない、AIの指摘が反射部分に集中している場合です。材料が足りないまま質問を重ねると、AIが新しい違和感を探そうとして、根拠の弱い指摘まで増やすことがあります。参照実験でも、追加の質問後に正しくない指摘が複数現れました。

写真だけで確実な保証を求める用途は見送りに当たります。包装が精巧に再現されていれば見逃す可能性があり、反対に正規品の誤字や仕様差を偽物と捉える可能性もあるためです。真贋への不安が解消できない商品の最終判断では、AI回答を増やすより、購入を保留して販売元が公式または正規取扱先かを確認することが、次の行動として最も明確です。

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