亡くなった先祖が残した荷物を整理していたところ、どこで撮影したかわからない古い景色の写真が出てくるというのはよくある話。撮影場所を特定しようにも、デジタルデータと違って位置情報が埋め込まれていないため、前後に撮影された写真や日記と併せて撮影当時の状況を推定できなければ、正確な場所を割り出すのは事実上不可能です。
もっとも近年はインターネットの普及と画像検索ツールが登場したことで、ある程度著名なランドマークであれば、他の人が撮影した写真と見比べることで、場所の特定が可能になりました。さらに現在普及しつつある生成AIでは、こうした写真をアップロードすることで、撮影場所を一発で特定することも不可能ではなくなりつつあります。
今回は、代表的な4つの生成AI、Google「Gemini」、OpenAIの「ChatGPT」、Microsoftの「Copilot」、Anthropicの「Claude」に、米国の一部の州で警察が捜査用ツールとして導入している撮影場所検出ツール「GeoSpy」を加えた5つのサービスを用い、1枚の写真から撮影場所がどの程度特定できるのかを検証してみました。
なおいずれのツールも、検索枚数の超過により有料契約が必要となった場合を除き、原則として無料版のまま使用しています。また以下に紹介するスクリーンショットは画面の文字を翻訳している場合があります。
まずは「東京駅」で小手調べ
今回は7枚の写真を用意し、各ツールによる撮影場所の検出結果を比較します。まずは小手調べということで、日本を代表する著名なランドマークである「東京駅」を試してみました。
万一これを間違えるようでは存在意義が問われかねませんが、初歩の初歩といったレベルゆえ、さすがにどのツールも間違えることはありませんでした。海外ツールの「GeoSpy」以外は、東京駅の「丸の内駅舎である」ことにも触れられています。
またどのツールも、赤レンガや周囲の高層ビルといった特徴にも言及しており、分析が個別の要素にまできちんと及んでいることが分かります。このほかツールによっては建築が1914年で、国の重要文化財であるなど、より詳しく知りたい人のための補足情報も記載されています。
