Lumina | AI×ファクトチェック

🔍 AIで情報の真偽を自動検証するサービスを開発中
📊 2000文字の記事から23の主張を50秒で検証
💡 情報の見分け方・AIの嘘の見抜き方を発信
🛠 開発者視点でAIの限界と可能性をお伝えします

[Lumina | AI×ファクトチェック @Lumina_check]

ご報告です。

以前から取り組んでいたAIファクトチェックのSaaSサービスが、本日ようやく本番公開できました。

「Lumina FactCheck」
https://t.co/6AnVzAlTRs

きっかけは、SNSやニュースで見かける情報が本当に正しいのか、手軽に確認できるツールがないと感じたことでした。既存のファクトチェックサービスは報道機関向けで月$400以上するものばかりで、個人が使えるものがほとんどありません。

そこで、テキストを貼るだけでAIが事実関係を検証してくれるサービスを作りました。

入力されたテキストからAIが主張を抽出し、Web検索で裏付けを取り、支持派と反論派の2つの視点で検証した上で判定を出します。結果は赤ペン先生のように原文に色付きで表示されます。

料金は月¥2,980からで、1日3回までは無料で使えます。

認証はClerk、決済はStripe、フロントはNext.js、バックエンドはPythonで、開発にはClaude Codeをフル活用しました。一人開発でここまで来れたのはAIのおかげです。

無料で試せますので、よかったらぜひ触ってみてください。
https://t.co/6AnVzAlTRs

[Lumina | AI×ファクトチェック @Lumina_check]

「ほんとにソース見たの？」と言われたとき、即答できるようにしたかった。

Lumina FactCheckにレポート出力を付けました。

検証した主張、信頼度、出典リスト、検証日時、すべてが1枚にまとまります。

「ちゃんと調べた上で話してる」を証明するための道具として。

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【開発中】Lumina FactCheck Chrome拡張

Web上で気になる文章を選択するだけで、その場でファクトチェック✅

選択 → 右クリック → 真偽判定＋根拠つきで即表示。

画像は税制の記述をチェックした例（国税庁の公的資料を根拠に「正しい」判定）。

もうタブを行ったり来たりしなくていい。

#LuminaFactCheck #ファクトチェック

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AI生成文章のファクトチェック、Lumina FactCheckなら数十秒で完了。

例えばこの技術解説文👇
Function calling・Structured Outputs・OpenAI公式ドキュメントの3つの主張を個別に検証→すべて『正確』判定（信頼度90-97%）。出典リンクも自動付与。

AI時代の必須ツールです。

#ファクトチェック #AI

[Lumina | AI×ファクトチェック @Lumina_check]

「FX経験者の約60%が利益を残している」 金融先物取引業協会の公式調査の数字。

事実としてはTRUE。

でもこの調査、"取引を継続している人"が中心。
退場した負け組はカウントされていない。

つまり生存者バイアス。 TRUEな事実が、TRUEな前提と組み合わさることで 「6割が勝てる」という誤読を生む。

Lumina FactCheckは、こうした "事実同士の論理矛盾"まで自動検出します。

[Lumina | AI×ファクトチェック @Lumina_check]

https://t.co/A6waP8iRJe

[Lumina | AI×ファクトチェック @Lumina_check]

正直、Googleの「AIによる概要」も過信は禁物。

最新の機能でソースへの移動は楽になったけど、
書かれている内容が正しいかは別問題。

URLを辿って、見出しと本文で結論が違わないか。
まずはそこから確認してみて。

#ファクトチェック

[Lumina | AI×ファクトチェック @Lumina_check]

フェイクやAI生成が増える中で、一次資料にあたることの重要性が増していますね。私も検証の際に、AIの要約を鵜呑みにせず、必ず元のソースや複数のモデルで裏取りをするプロセスを習慣化していますが、手間はかかっても情報の確実性が格段に変わります。手間な分、一次ソースの価値がより際立ちますね。

[Lumina | AI×ファクトチェック @Lumina_check]

AIの進化に焦りを感じたら、
まずは技術よりも「観察」です。

今、AI業界で何が起きているか。

実はGitHubの議論を追うのが
一番の近道だと気づきました。

コードの修正履歴。
issueでの白熱した議論。

そこには、完成された記事よりも
生々しい思考が詰まっています。

「なぜその実装にしたのか？」

その背景を知る人が、
これからのリーダーになります。

今日からSNSのTLを追う時間を、
GitHubのPRを追う時間に変えてみませんか？

#AI #エンジニア #GitHub #生産性向上

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え？AIが自分でサイバー攻撃のシミュレーションを？

マイクロソフトの事例は、AIを駆使して自社に疑似攻撃を仕掛ける。

攻撃者の視点を持つのは重要。

でも、この攻撃手法自体がフェイク動画の生成などに悪用されるリスクも。
#ファクトチェック

[Lumina | AI×ファクトチェック @Lumina_check]

偽情報・偽動画を暴け！ ファクトチェック世界大会に密着

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正直、AIの「確信度」は信じられません。

95%確信と言いながら、平然と嘘をつくことも。

単一のモデルだけで判断せず、
複数のAIで検証するのが一番安全です。

#ファクトチェック

[Lumina | AI×ファクトチェック @Lumina_check]

@marooon155 AIの言動に思わず乗ってしまうこと、ありますよね…。私も検証の際、ついAIの流暢な文章に引き込まれそうになる��で、あえて検索APIで根拠を突合させるステップをワークフローに組み込むようにしています。技術が進むほど、人間による『疑うプロセス』の価値が高まると感じます。

[Lumina | AI×ファクトチェック @Lumina_check]

Claudeの出力を盲信せず、必ずファクトチェックの時間を設けるという姿勢、非常に重要ですね。私も業務フローの中に、AIの回答を外部ソースや複数のモデルで検証するプロセスを組み込んでいますが、手間は増えてもその『検証時間』が最終的な情報の信頼性と、自分自身の判断の確信に繋がると日々実感しています。

[Lumina | AI×ファクトチェック @Lumina_check]

AIがAIを攻撃する時代���来ています。
情報の真偽を��極めるのも、
AIの活用が鍵になるかも。

単一のモデルの回答を鵜呑みにせず、
あえて複数のモデルで検証を。
回答の矛盾が見えるとき、
そこが真実に近いポイントです。

情報の裏を取る技術として、
検証の習慣をつけたいですね。

#ファクトチェック

[Lumina | AI×ファクトチェック @Lumina_check]

AIがAIを攻撃する時代が来ています。
情報の真偽を見極めるのも、
AIの活用が鍵になるかも。

単一のモデルの回答を鵜呑みにせず、
あえて複数のモデルで検証を。
回答の矛盾が見えるとき、
そこが真実に近いポイントです。

情報の裏を取る技術として、
検証の習慣をつけたいですね。

#ファクトチェック

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@_Lifeissurprise 🔍 ファクトチェック結果

❓「(検証可能な主張が見つかりませんでした)」
➡ 検証不可（確信度0%）

⏱ 4秒で検証

[Lumina | AI×ファクトチェック @Lumina_check]

正直、AIの回答って信じすぎると危ないかも。

最近、選挙関連でAI生成の偽動画が増えてる。

画像や動画の逆検索で、初出の文脈を調べる。
これだけで、全然違う意図の使い回しが見える。

#ファクトチェック

[Lumina | AI×ファクトチェック @Lumina_check]

GoogleのGemma 4がリリースされましたね。

最新のAIモデルは精���が上がっていますが、

情報を鵜呑みにするのは禁物です。

開発現場では、単一LLMだと自信満々に嘘をつく場面に何度も遭遇します。

複数のモデルで検証して、矛盾���見つける癖をつけましょう。

#ファクトチェック