AI証拠化・サービス紹介シリーズ
― 誹謗中傷を「揺るがない証拠」に変える技術 ―
SNSトラブルは、感情ではなく「記録」で解決する時代へ。
本シリーズでは、X（旧Twitter）の誹謗中傷をAIが自動で分析し、
法務レベルのPDFとして保存する仕組みと実践方法を詳しく紹介します。
🧭 シリーズ構成：AI証拠化のすべてを1つに¶
| 回 | タイトル | 主なテーマ |
|---|---|---|
| 第1回：XPost AI Checker リリース | サービス誕生の背景 | 誹謗中傷をAIで「見える化」する必要性 |
| 第2回：AIは投稿をどう解析するか | 解析ロジック | NLPによる分類・強度スコアリング・安全判定 |
| 第3回：XPost AI Checkerの使い方 | 操作方法ガイド | 投稿URLの入力からPDF生成までの流れ |
| 第4回：誹謗中傷分析の技術的仕組み | AIの裏側 | 誹謗中傷分類モデルの構築と精度向上 |
| 第5回：SNS証拠保存の技術 | 証拠化の重要ポイント | スクショだけでは足りない理由と完全証拠化の要件 |
📘 このシリーズでわかること¶
1. SNSトラブルは「証拠化」すれば状況が大きく変わる¶
- スクショだけでは不十分な理由
- 言い逃れを防ぐために必要な情報
- 第三者に“伝わる形”で整理する重要性
誹謗中傷への対応は、冷静に「証拠」を揃えることから始まります。
2. AIが誹謗中傷を正確に分類する仕組みが理解できる¶
- 自然言語処理（NLP）
- コンテキスト理解
- 改ざん検知を前提としたPDF生成
- 分類ラベル：誹謗中傷 / 名誉毀損 / 脅迫 / 差別 / ハラスメント etc.
なぜAIが“危険な投稿”を特定できるのか、その理由が分かります。
3. “法務レベルの証拠PDF”がどう作られるのか¶
ただ保存するだけではなく、
「証拠として成立する形式」 にまとめることが大切です。
本シリーズでは、以下の点も解説します：
- PDF/A形式での長期保存
- 改ざん検知用のハッシュ値
- 投稿本文・URL・日時・スクショの統合
- 分類と根拠語句のセット表示
これにより、法務・相談機関へそのまま提出できる品質になります。
4. 誰でも使える“実践的なツール”としての価値¶
XPost AI Checkerは、専門知識がなくても使えるよう設計されています。
- 投稿URLをまとめて提出
- AIが分類＆解析
- PDF一括生成
- ZIPで提供
- 懸念の強い投稿をハイライト表示
「難しい作業が必要」と思われがちな証拠化を、
誰でも確実に実践できるようにするためのサービスです。
🌿 読み進め方のヒント¶
| 学びたいこと | 読むべき記事 |
|---|---|
| サービス全体像を知りたい | 第1回：リリース概要 |
| AIが何をしているか知りたい | 第2回：解析ロジック |
| 実際に使ってみたい | 第3回：使い方ガイド |
| AI技術の裏側を知りたい | 第4回：分析の技術 |
| 証拠として成立する理由を知りたい | 第5回：証拠技術の解説 |
🎯 まとめ：AI証拠化は、SNSトラブル対処の“新しい基盤”¶
SNSでの誹謗中傷は年々増え続け、
スクショや魚拓だけでは防ぎきれない時代になりました。
- 客観性
- 改ざん防止
- 再現性
- 網羅性
これらを同時に満たす「AI証拠化」は、
今後のSNSトラブル対策の基盤になる技術です。
本シリーズを通じて、
「AI × 証拠化」の全体像と活用のヒント を得ていただければ幸いです。
📌 SNSトラブルに備えるなら、今できることを。
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