AIが“誹謗中傷”を見抜く時代へ。XPost AI Checkerが支える証拠づくりの新常識
膨大な投稿を手作業で精査する負担を、AIの文脈理解で軽減。抽出・分類・PDF化までを自動化し、記録の第一歩を支えます。
今すぐ試すSNSでの誹謗中傷や脅迫的な投稿は、いまや社会問題です。一方で、ひとつひとつを手作業でチェックし、法的に使える形で整理するのは大きな負担です。ここでは、AIがSNS投稿を自動で判定・分類し、証拠PDFを作成する「XPost AI Checker」の仕組みと可能性を紹介します。
SNS誹謗中傷が増加する今、AIによる“自動分析”が注目される理由¶
SNS利用者の増加とともに、「誹謗中傷」「脅迫」「侮辱」といった投稿が後を絶ちません。
多くの人が直面するのは次の2点です。
- 膨大な投稿から、どれが問題かを選別する難しさ
- スクリーンショット取得や整理など、証拠化の作業負担
AIによる自動分析は、文章を瞬時に分類し、危険度を可視化することで、目視では難しい判断の補助になります。
XPost AI Checkerの特徴｜AIが誹謗中傷を分類・証拠化する仕組み¶
XPost AI Checkerは、X（旧Twitter）の投稿をAIで自動分析し、懸念投稿を抽出してPDF/A形式で証拠化します。
- 懸念度（★1〜★5）の自動判定
- カテゴリ判定（侮辱・脅迫・差別・名誉毀損・プライバシー侵害 など）
- 問題箇所（根拠語句）の強調表示
- 判定理由の記載（なぜそう判断したか）
- 改ざん防止：納品ファイルにハッシュ値を付与
- 長期保存に適したPDF/Aでの出力
AIは文章をどう理解して誹謗中傷を検出するのか¶
AIは文章を単語の並びとしてではなく、文脈的なまとまりとして捉えます。
単純なキーワード一致ではなく、トーン・含意・意図を踏まえて総合的に判断します。
「次はどうなるか、分かってるよね？」
→ 直接的な脅しの語がなくても、脅迫的ニュアンスを検出。「知能レベルが低い」
→ 個人の人格を貶める表現として侮辱に分類。
このように、遠回しな表現や“におわせ”も、文脈ベースで見逃しにくくなります。
納品物と証拠PDFの信頼性をどう担保しているのか¶
最終的な納品はZIPで、次のファイルを含みます。
| ファイル / フォルダ | 内容 | 形式 |
|---|---|---|
summary_report.pdf |
集計レポート（件数、カテゴリ内訳、懸念度分布など） | |
pdfs/ |
各投稿の個別エビデンス。本文・URL・懸念度・カテゴリ・根拠語句・理由・スクショを掲載 | |
screenshots/ |
各投稿のスクリーンショット画像 | PNG |
manifest.json |
各ファイルのハッシュ値（改ざん検知用） | JSON |
| その他 | 納品説明書 など |
証拠性を高めるため、PDF/Aでの出力とハッシュ値による改ざん検知を採用しています。
XPost AI Checkerの今後の展望¶
- より精緻な文脈理解（比喩、皮肉、当てこすり表現の強化）
- 説明性の向上（根拠の可視化、引用箇所ハイライトの最適化）
- ワークフロー連携（相談先への提出フォーマット最適化 など）
XPost AI Checkerは、「見逃さない」「記録に残す」という基本方針のもと、継続的に改善を続けます。
まとめ｜AIは“判断の補助”、行動の第一歩を後押し¶
AIは感情を理解しているわけではありませんが、膨大な事例から「人を傷つける言葉」のパターンを学び、整理・可視化を支援できます。
XPost AI Checkerは、感情的な反応の前にまず状況を整理するためのツールです。
前回：◀ XPost AI Checker使い方ガイド｜AIがSNS投稿を自動で分析し証拠PDFを作るまでの流れ | シリーズトップに戻る | 次回：SNS投稿を「証拠として残す」には？スクショだけでは足りない理由を技術的に解説 ▶
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