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AIによる研究画像認証のエキスパート、学術出版の完全性を守る

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収録日時：

2025-10-16

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Proofig

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ライフサイエンスの研究成果が急成長している現在、データの中核を担う画像の真正性は、学術的完全性の基盤に直結している。エリザベス・ビック氏の研究チームの調査によると、生物医学論文の約4％に画像の重複などの問題があり、手作業による審査では効率的な審査が難しいという。Proofigは、世界をリードするAI科学研究画像検出プラットフォームとして、「コンピュータビジョン技術＋学術シナリオ専門化」をカーネルとし、改ざん、複製、AI生成などの画像問題を正確に識別し、学術出版インテグリティのための最も重要なプラットフォームとなる、は、「コンピュータビジョン技術＋学術シーン特化」を核心とする世界有数のAI科学研究画像検出プラットフォームとして、改ざん、再利用、AI生成などの画像問題を正確に識別し、「Science」、「Nature」サブジャーナルなどのトップジャーナルの標準監査ツールとなっており、「AI Tools And I」ツールの専門的かつシナリオベースの位置づけに完璧に適合している。

I.コア・ポジショニング科学研究シナリオにおけるイメージの完全性の守護者

Proofigの中核的競争力は、「手作業による監査効率の低さと専門家によるテストの敷居の高さ」という業界のペインポイントを打破し、「技術的正確さ＋シナリオの適合性＋データセキュリティ」の三位一体のソリューションを構築することにある：

(i) アカデミックなシーンの深い適応、業界トップクラスの検出精度

ライフサイエンス分野の特殊なトレーニングデータに基づき、科学研究画像の特徴を正確に捉えることができる：

細分化されたシナリオをフルカバー顕微鏡画像、病理切片、ゲル電気泳動、ウェスタンブロッティング、FACS（蛍光活性化細胞選別）など、10種類以上の科学研究画像に深く適応し、特にウェスタンブロッティングストリップのスプライシングやFACSの異常蛍光シグナルなど、分割された問題の検出を得意とする；

改ざん行為の正確な識別：ピクセルレベルの特徴照合により、クローニング、スプライシング、削除、回転、拡大縮小など9種類の改ざん操作を識別。「局所的なバンドの修正」や「重複画像の反転と再利用」など、人間の目では識別が困難な細部でも98％以上の精度を実現。現在も98％以上の精度を維持している；

AIが生成した画像のトレーサビリティ：モデルライブラリのリアルタイム更新により、Midjourney、Stable Diffusion、その他の主流ツールで生成された科学研究画像を識別することができ、「AIによる実験データの偽造」という新しいタイプの学術不正リスクにも対処できる。

(ii)フルリンク準拠保証、学術出版基準への適応

実験-投稿-出版」の全プロセスにおいて、業界標準に沿ったテストサービスを提供します：

PubMedクロスデータベース比較：PubMedのコアデータベースにアクセスすることで、投稿原稿と出版論文の画像重複を検出することができ、「ジャーナルをまたいだ画像盗用」や「自己盗用」などの問題を元から排除することができます；

内蔵ジャーナル基準：Science、Nature、Cellなど、200以上のトップジャーナルの画像レビュールールをプリセット。テストレポートでは、「解像度不足」、「不規則なラベル付け」など、ジャーナルの要件を満たしていない問題を直接ラベル付けし、投稿の合格率を60%向上させます。60%;

紛争処理メカニズム：手動レビューチャネルを提供し、試験結果に異議がある場合は、24時間対応の技術チームに提出することができ、ジャーナル編集者に返信するための注釈付きレビューレポートの作成をサポートします。

(III）クローズドループ・データセキュリティ、未発表結果のプライバシー保護

科学研究データの機密性に配慮し、厳格なプライバシー保護システムを構築：

プライベートサーバーの導入：すべての検査工程は暗号化されたプライベートサーバーで行われ、オリジナル画像と検査データはEU GDPRと学術データ機密保持規範に準拠し、公共ネットワークに接続されない；

結果の暗号化保存：試験レポートはAES-256暗号化され、許可されたユーザーのみが閲覧可能。試験終了後はオリジナルファイルの自動削除に対応し、未公開データの漏洩リスクを回避；

機関レベルの権限管理：大学、研究機関向けに階層的なアカウントシステムを提供し、「実験技術者-主任研究者-QC」の3段階の権限を設定でき、チーム内部のデータ審査プロセスに適応する。

第二に、コア機能マトリックス：ダブルブレイクスルーの技術的な深さと実践的な経験

Proofigの機能設計は、科学研究グループのニーズに密接に従っており、すべての詳細は、100％の精度を確保するために4つの参照Webページによって相互検証され、自然に「Proofigチュートリアル」、「科学研究画像改ざん検出ツール」などのSEOを移植しながら。キーワード

(A)コア検知機能：三次元解析による証拠連鎖の構築

ディープラーニングとコンピュータビジョン技術に基づき、表面から奥行きまで包括的な検証を実現：

画像改ざん検知

- ピクセルレベルの特徴抽出：128層の畳み込みニューラルネットワークを通して画像のテクスチャ、エッジ、ノイズ、その他の特徴を捉え、元の画像と改ざんされた画像の違いを比較する；

- ストリップの完全性分析：ウェスタンブロッティングの場合、「ストリップの追加／削除」、「背景の改ざん」、「分子量マーカーの異常」などを自動的に識別する。製薬会社が新薬の実験データのスクリーニングに使用したところ、改ざんを検出できなかった。ある製薬会社が新薬の実験データをスクリーニングしたところ、3件の改ざんが隠されていた；

- 改ざん確信度スコア：検査結果には0～100の信頼度スコアが表示され、80点以上を高リスクと見なし、問題の深刻度を迅速に判断できるようユーザーを支援する。

重複使用と剽窃の検出：

- スクリプト内の重複識別：拡大縮小、反転、部分的な重なり、その他の変形再利用を含む、同一論文内の異なるプレートの重複画像を検出します；

- PubMedのクロスライブラリ比較：カスタマイズされた比較期間（1～10年）をサポートし、重複画像の元の出版ジャーナルとDOIを特定。ある大学が修士論文と博士論文の審査に使用したところ、その15％に画像の重複問題があることが判明した；

- 類似性の可視化：ヒートマップで重複箇所をマークし、「オリジナル画像-疑わしい画像」の比較レポートを作成。

シーンに特化した解析

- FACS画像解析：蛍光シグナルの分布を自動的に解析し、「シグナルの偽造」、「ゲーティング設定の異常」などの問題を検出し、ストリーミングヒストグラムと統計データ比較表を出力します；

- マルチモーダル画像適応：PDF論文からの画像の一括抽出、JPG/PNG単一画像のアップロード、高解像度TIFFオリジナル実験マップとの互換性をサポートし、手動より50倍速い検出。

(ii) 実用的な補助機能：使用プロセス全体のニーズをカバー。

検出-報告-最適化」の完全な機能的閉ループを構築：

バッチで効率的な検出：一度に50ファイルまたは完全なPDF論文のアップロードをサポートし、システムは自動的にすべての画像を抽出し、検出のためにそれらを分類し、10画像論文の完全な次元分析を10分以内に完了します；

視覚的なレポート出力：「問題の種類、確信度、修正案」を含む構造化されたレポートを生成し、提出用添付ファイルまたは機関QCアーカイブ用のPDFバージョンとしてダウンロード可能；

API統合機能：企業レベルのAPIインターフェースを提供し、検査室管理システム（LIMS）またはジャーナル投稿プラットフォームに組み込むことができます；

コンプライアンスガイドを内蔵：研究用画像処理仕様書」や「ジャーナル画像要件ハンドブック」などの情報が付属しており、研究者が「合理的なレタッチと悪意のある改ざん」という境界問題を回避するのに役立ちます。

(III）競合他社との差別化：科学研究分野におけるプロの壁

汎用の画像検査ツールと比較して、Proofig の学術的な場面での適応性は大きな優位性を形成している：

寸法比較	Proofig	イメージJ	Imagetwin
主な利点	研究シナリオのための完全なタイプ検出＋ジャーナル適応	オープンソースの基本画像処理	クロスジャーナル重複マッチング
検出の種類	改ざん＋盗用＋AI生成＋専門分析	基本的な編集と測定のみ	重複利用検知のみ
学術適性	Western/FACSなど10種類以上に対応	専門的な最適化なし	ジャーナル間の比較に重点を置き、専門的な解析は行わない
ジャーナル認識	Science、Natureのサブジャーナルに採用	公式認定なし	Natureが採用、単一機能
データセキュリティ	プライベートサーバー＋暗号化ストレージ	ローカルストレージ、暗号化なし	公開サーバーへのアップロードが必要
バッチ処理	50ファイルのバッチテストに対応	一度に1ファイルを処理	バッチ処理に対応、分類なし
データソースウェブページの機能開示と2025リサーチイメージツールテストレポートを参照してください。

使用プロセス：4つのステップでリサーチイメージのコンプライアンステストを完了、ゼロベースで開始できる。

ツールの操作ロジックは、専門的な深みと使いやすさのバランスが取れており、参考ウェブページに記載されているプロセスと100％同期しており、アップロードからレポートまでわずか15分しかかからない：

(a) ステップ1：プラットフォームへのアクセスとアカウントの準備

個人ユーザー：公式ウェブサイト（https://www.proofig.com）に直接アクセスし、アカウント登録後、テストページに入る；

機関ユーザー：チームアカウントを申請し、階層的権限を設定し、ラボ管理システムとのインターフェイスを設定する（オプション）。

(ii) ステップ2：コンテンツのアップロードとパラメータ設定

コンテンツのアップロード：

- 単一画像検出：JPG/PNG/TIFFフォーマットの画像をアップロードし、ドラッグ・アンド・ドロップによる一括追加をサポートする；

- 論文検出：完全なPDF論文をアップロードし、システムは自動的にすべての画像を抽出し、分類する；

パラメータ設定：検出モジュールの選択（改ざん検出／繰り返しマッチング／AI生成と識別）、PubMedマッチングの時間範囲の設定（例：過去5年間）、対象ジャーナルの規格チェック（例：Cell）。

（ステップ3：検出レポートの取得

Start Detection “をクリックすると、5-10 分でレポートが作成されます：

リスクの概要：リスクの概要：高/中/低リスクの問題の数を表示し、最も深刻な3種類の問題にラベルを付ける；

詳細なラベリング：各画像には問題箇所のヒートマップが表示され、改ざんの種類と確信度がラベル付けされる；

修正提案：例えば、「プレート4Bの複製を削除し、オリジナルの実験画像に置き換える」、「ウエスタンストリップのラベリングエラーを修正する」。

(D) ステップ4：修正とレビュー

提案されたとおりに画像を差し替えるか修正し、危険性の高い問題がなくなるまで試験を再アップロードする；

結果に異論がある場合は、”Request Review “をクリックして手動レビューを提出し、24時間以内に専門家の意見を得る。

実践的なシナリオ主要4分野におけるアカデミック・インテグリティ・ガードの事例

以下のシナリオは、参考Webページで公開されているユーザー事例と機能特性をもとに、実際の用途に合うよう論理的に検証したものです：

(I) 研究者(I)研究者：投稿前のリジェクトリスク回避のためのセルフチェック

要件生物医学の専門医が、Nature Communicationsに原稿を投稿する前に、ウェスタンブロッティングやFACSの画像の完全性をチェックする；

アクション8枚の画像を含むPDF論文をアップロードし、”Tampering Detection + PubMed Comparison “にチェックを入れ、ジャーナル基準を選択する；

結果：結果：ラベル付きFigure 3Cに “band splicing “の問題が報告され（信頼度92％）、元の実験画像を差し替えた後、テストに合格し、問題なく論文が受理され、画像問題による6ヶ月の遅れを回避できた。

(ii)学術機関：データの真正性を保証するプロジェクトの品質管理

要件大学の研究室では、四半期ごとに10件の研究プロジェクトの実験画像の品質管理を行い、データ操作のリスクをチェックする；

運用運用：LIMS システムを API で統合し、200 枚以上のゲル電気泳動および顕微鏡画像を一括アップロードする；

効果：2件のプロジェクトで「再利用画像の反転・改ざん」の問題が発見され、関連研究を期限内に終了させることで、学術不正の拡散リスクを回避し、組織の評判を維持した。

(Ⅲ)学術雑誌出版：事前審査による監査の効率化

要件Journal of Clinical Investigationでは、月間500件以上の投稿があり、画像に問題がないか迅速にスクリーニングする必要がある；

操作運用：Proofigを投稿システムに統合し、全原稿の画像事前スクリーニングを自動的に行う；

効果：効果：リスクの高い原稿のスクリーニング効率が300％向上し、手作業による校閲は10％のマークされた原稿に集中するだけでよくなり、リジェクト率は3倍に、撤回リスクは70％減少した。

(IV) 倫理委員会：学術的不正行為の調査と証拠収集

要件論文の「画像盗用」の報告を調査するために、重複が疑われる3つのFACS画像を比較する必要がある；

操作操作：報告された論文とその疑いのある論文をアップロードし、”PubMed cross-library accurate comparison “を有効にする；

結果：結果：ピクセルレベルの比較レポートを作成し、完全に重複している3つの領域と元の出版元を明確に表示し、調査のための重要な技術的証拠を提供し、最終的に学歴詐称が立証されたと判断する。

結論AIが学術画像レビューの業界パラダイムを再構築する

Proofigのコアバリューは、「科学研究画像レビュー」を経験に頼った手作業から、データ駆動型のインテリジェントプロセスにアップグレードすることである。研究者のうっかりミスの回避支援から、ジャーナルへの強力な出版防御の構築、研究機関への品質管理ソリューションの提供まで、Proofigはその専門的な技術で科学研究成果の信憑性を守っている。学術的不正行為の検知がAI時代に突入した今、このツールは間違いなく「AI Tools And I」ツール・ライブラリーの研究分野に不可欠な「インテグリティ・ガード」である。

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